Recast Navigation 源码剖析 01 - Meadow Map论文解析与实验

       本文深入解析了Meadow Map论文及其在Recast Navigation中的边缘边缘应用。Recast Navigation是任务任务一款常见的游戏开发寻路库，源于芬兰开发者Mikko Mononen的源码初始工作。Meadow Map方法，下载由Ronald C. Arkin于年提出，边缘边缘为现代Navmesh系统奠定了基础，任务任务特别强调长时间存储地图的源码有效策略。

       Meadow Map通过凸多边形化动机，提出了一种优化存储和访问3D地图数据的方法。相较于传统的基于网格的寻路方法，Meadow Map采用凸多边形化来减少节点数量，从而提高性能效率，特别是针对平坦区域。凸多边形化的核心在于利用凸多边形内部任意两点直接相连的特性，构建寻路图。

       Recast Navigation系统使用凸多边形化来处理3D场景，通过算法自动将3D场景转换为2.5D形式，以便于寻路。与Meadow Map类似，Recast也采用了基于凸多边形边缘中点作为寻路节点的巅峰棋牌牛牛源码策略，构建寻路图以供A*算法使用。这种方法简化了搜索空间，提高了寻路效率。

       在实现Meadow Map时，需解决多边形分解成多个凸多边形的问题。此过程通过不断消除多边形中的非凸角，递归生成凸多边形，实现多边形化。同时，处理多边形内部的障碍物（holes）时，需找到与可见顶点相连的内部对角线，将空洞并入多边形内部。

       路径改进方面，Recast Navigation采用String Pulling方法，旨在优化路径，避免路径的抖动和非最优行为。这一策略在实际应用中提升了路径质量，使得寻路过程更为流畅。

       总之，Meadow Map和Recast Navigation在采用凸多边形化来构建寻路图的基础上，通过不同实现细节和优化策略，有效提高了游戏中的路径寻路效率和性能。通过深入理解这两种方法，游戏开发者可以更好地选择和应用合适的寻路库，以满足不同游戏场景的需求。

Matlab值法亚像素边缘检测源码，GUI，opencv光流源码解析

       数字图像处理中的关键步骤——边缘检测，对于图像分析至关重要。随着需求的提升，传统的像素级检测已无法满足精密测量的精度要求。本文着重介绍亚像素边缘检测技术，它通过将像素细化为亚像素，提升检测精度。

       亚像素定位基于图像中像素间的连续变化，通过多项式拟合等手段获取边缘点的精确位置。这种方法在保持硬件基本条件的前提下，通过软件算法提升了分辨率，是提高边缘检测精度的有效手段。亚像素定位依赖于目标的灰度分布、几何形状等特性，对目标进行识别和定位，定位精度远超整像素级。

       亚像素边缘检测算法大致分为矩方法、插值法和拟合法。插值法通过灰度值插值增强信息，如二次插值、B样条插值，适合实时检测；矩方法如Zernike正交矩，虽计算量小但对噪声敏感；拟合法如最小二乘拟合，对噪声不敏感但模型复杂。例如，基于改进形态学梯度和Zernike矩的算法结合了两者优点，抗噪并精确定位，可以添加的源码适合实时图像测量系统。

       虽然提高硬件分辨率是直接提升精度的途径，但成本高昂且受限于硬件条件。因此，研究亚像素边缘检测的软件方法，通过算法优化如形态学梯度与样条插值，为节省成本和适应不同应用提供了创新思路。然而，通用的亚像素检测方法仍需进一步研究，因领域特性而异。

       至于具体源代码和运行结果的展示，我们将在后续章节详细探讨和提供。这不仅展示了技术的理论基础，也期待能为实际应用提供实用的解决方案。

一步步解读VUE3源码系列 - stop方法优化 边缘case处理

       理解Vue3源码中的stop方法边缘情况

       在使用Vue3的stop方法包裹监听对象后，可以避免收集依赖，从而防止触发事件。然而，在对已停止的监听对象执行自增操作时，先触发了get的track操作，导致之前清除的依赖再次被收集。

       例如，在执行obj.prop++时，等同于执行了obj.prop = obj.prop+1。这触发了get操作，这时需要思考如何妥善处理这种情形。

       答案就是国内android 源码下载，在track时新增一个参数来判断当前对象是否处于停止状态。

       那么，在何时执行赋值操作呢？

       答案在run方法里！

       这样一来，问题得到解决。运行测试用例，结果完美无瑕。

       从零开始学习Vue3，探索其源码奥秘。

       如需进一步了解，欢迎访问GitHub仓库，期待您的star和fork。

lodash源码解析：chunk、slice、toInteger、toFinite、toNumber

       深入解析lodash源码，旨在探索最流行的npm库逻辑，本文将依次解读chunk、slice、toInteger、toFinite、toNumber以及相关辅助函数。

       chunk函数帮助将数组分块，具体实现需考虑输入数组长度与指定块大小。

       slice功能用于截取数组段落，遵循数组原生方法，简洁高效。

       toInteger函数将数值转换为整数，处理边缘情况确保准确。

       toFinite实现将数值转换为有限浮点数，确保数学运算的稳定性。

       toNumber方法将任何值转换为浮点数，适用于复杂数据类型。

       isObject检查是否为对象，提供基础类型判断。

       isSymbol判断是否为符号，用于更细粒度的类型识别。

       getTag通过标签获取对象类型，实现更精确的类型识别。

       纯JS实现：在寻找lodash源码时，发现了You-Dont-Need-Lodash-Underscore仓库，它使用纯JS实现了Lodash/Underscore的诸多方法，适用于特定场景，减少引入lodash的开销。

       总结：通过解析lodash源码，不仅深入了解了其功能实现，还对比了纯JS实现方式，有助于在特定需求下做出合理选择。

阮一峰推荐学习 vue3 源码的利器

       本文推荐一个学习 Vue3 源码的利器，名为 mini-vue，该库由阮一峰老师在第 期周刊推荐。mini-vue 专为简化 Vue3 源码学习过程而设计，旨在帮助开发者聚焦核心逻辑，提升代码可读性。

       在面对 Vue3 源码的庞大代码量时，分而治之的策略尤为关键。通过分析源码，我们可以发现许多处理边缘情况或特定环境逻辑的代码段，这些在理解核心功能时可以先略过。mini-vue 正是这样一款工具，专注于核心逻辑，去除非核心部分，使代码结构更清晰，更易于理解。

       为了让用户更快速地理解库的核心逻辑，mini-vue 在代码上加入了详细的注释，提供可视化的运行流程，通过 console.log 输出关键路径节点的运行状态，方便用户在调试时快速定位问题。这一设计极大地降低了学习难度，让开发者能够更快地掌握库的使用方法。

       从个人角度而言，实现 mini-vue 不仅能帮助用户快速学习 Vue3 核心逻辑，还能通过自己动手实现功能的方式，更深入地理解代码。实现过程不仅验证了学习成果，还能通过对比源码和 mini-vue 中的实现，深化对 Vue3 的理解。

       使用 mini-vue 的步骤包括下载库、查阅 README 了解已实现功能与结构、从示例 demo 开始学习，通过 console.log 输出进行代码调试，进一步深入阅读代码并理解其逻辑。掌握 mini-vue 后，再回看 Vue3 源码时，会发现其结构和逻辑更为清晰，学习过程变得更为顺畅。

       为了鼓励开发者，mini-vue 提供了视频教程，方便用户获取更详细的学习指导。如需支持开发者持续完善库，欢迎在 GitHub 仓库中点星，并在 issues 部分提出宝贵意见和建议，与开发者共同推动 mini-vue 的进步。关注“花果山前端”公众号，获取更多有趣的文章和项目分享。

详解边缘计算系统逻辑架构：云、边、端协同

       边缘计算系统逻辑架构概述

       边缘计算系统结构主要由三个部分组成：云、边、端。它们之间的逻辑关系和协同方式是本文重点分析的对象。

        边缘计算系统逻辑架构简述

       从图3-1可以直观看出，云、边、端三者之间存在复杂的交互和协同。整体架构包括云、边协同、边、端协同和云、边、端协同三个主要部分。

        云、边协同

       云、边协同的实现路径通过Kubernetes控制节点与KubeEdge相连接，两者协同运行。Kubernetes在管理普通节点的同时，也可以管理KubeEdge节点。KubeEdge运行在边缘节点上，通过云部分的CloudCore和边缘部分的EdgeCore，实现了Kubernetes云计算编排容器化应用的下沉。CloudCore负责监听控制节点指令，EdgeCore执行指令并汇报状态信息。

       EdgeCore在Kubelet基础上定制而成，针对边缘节点资源限制和网络质量不佳的情况，增加了离线计算功能，使其适应边缘环境。

        边、端协同

       边、端协同通过MQTT代理和对接支持多种协议设备的服务实现。KubeEdge端解决方案虽然较为初级，但我们的系统使用了功能更为完善的IoT SaaS平台EdgeX Foundry。

        云、边、端协同

       云、边、端协同的理想状态包括云、边协同和云、边、端协同两个层面。通过Kubernetes控制节点、KubeEdge和EdgeX Foundry协同操作，实现对终端设备的影响。但目前，控制节点与终端设备的直接交互还有待改进。

        结论

       本文系统梳理了边缘计算系统的逻辑架构和云、边、端之间的逻辑关系与现状。通过深入理解边缘计算系统的运行原理与源码分析，可以更好地构建协同的云、边、端系统。