1.Դ?源码知乎?֪??
2.知乎一天万赞!华为JDK负责人手码JDK源码剖析笔记火了
3.UE4 LevelSequence源码解析
4.从零开始构建向量数据库:Milvus 的源码知乎源码编译安装(一)
5.在微软开源后,请问大家如何深入的学习C ? - 知乎
6.你知道知乎上面挣钱的工作是真还是假吗?
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在之前的讨论中,我们已经成功逆向了由pyinstaller打包的源码知乎exe程序的主程序。然而,源码知乎关于其依赖的源码知乎python文件,其实获取方法相当直接。源码知乎拼团多商家后台源码关键在于PYZ-.pyz_extracted文件夹,源码知乎其中包含编译exe时转化为pyc格式的源码知乎依赖文件。只要对这些pyc文件进行逆向,源码知乎就能揭示出整个exe的源码知乎所有python源代码,这种方法屡试不爽。源码知乎然而,源码知乎有知乎网友推荐使用Nuitka进行exe打包,源码知乎以增加代码的源码知乎防护,防止源码被轻易反编译。源码知乎具体步骤如下:首先,进入PYZ-.pyz_extracted文件夹,你将发现所需的依赖文件。
接着,对这些pyc文件进行逆向处理,从而获取到全部的python源代码。
在pycharm等开发环境中,打开这些源代码,解决任何依赖关系问题。
最后,直接运行你修改后的代码,程序即可成功启动。
知乎一天万赞!华为JDK负责人手码JDK源码剖析笔记火了
探索JDK源码,无疑是提升编程技能的高效路径。随着时间的推移,JDK经过了精心打磨,代码结构紧凑,小步源码设计模式巧妙,运行效率卓越,凝聚了众多技术大牛的智慧结晶。要提升代码理解力,深入研究JDK源码是不可或缺的步骤。 对于初学者来说,借助他人的深度解析文章无疑能事半功倍。这些文章犹如高人的指导,能让你在学习中站得更高,看得更远。现在,就为你推荐一份极具价值的JDK源码剖析资料。虽然由于篇幅原因,这里只能呈现部分精华内容:第1章:深入多线程基础
第2章:原子操作的Atomic类解析
第3章:Lock与Condition的深入理解
第4章:同步工具类的实战讲解
第5章:并发容器的奥秘揭秘
第6章:线程池与Future的实践指南
第7章:ForkJoinPool的工作原理
第8章:CompletableFuture的全面解析
想要获取完整的详细内容,可以直接点击以下链接获取:[传送门] 如果你对源码学习有持续的热情,我的GitHub资源库也等待你的探索:[传送门]UE4 LevelSequence源码解析
本文旨在总结UE4中LevelSequence工具的学习理解,内容涉及LevelSequence结构、插值数据提取及数据导出实例,同时也提供了一些实用技巧。
LevelSequence在UE4中分为运行时Runtime和编辑器Editor两部分。Runtime中,主要文件位于/Runtime/MovieScene和/Runtime/MovieSceneTracks文件夹下,包括了LevelSequence资产在关卡中的组成形式和播放设置。在Editor中,文件位于/Editor/Sequencer文件夹下,包含了Sequence的组成部分和通用方法。每个ALevelSequenceActor包含UMovieSceneSequence和ULevelSequencePlayer,前者存储数据,后者负责播放。
UMovieSceneSequence和ULevelSequencePlayer的结构,展示了Sequence资产与当前场景之间的关系。Sequence数据按Actor组织,jupyter源码每个Actor可以持有多种UMovieSceneTrack,用于记录不同属性,所有Track均继承自UMovieScenePropertyTrack。Track由多个Section组成,Section由UMovieSceneChannel存储关键帧数据。
LevelSequence的模拟过程由Evaluation实现,现在主要由EntitySystem负责,以支持多线程提高效率,具体解释见文章:Performance at scale: Sequencer in Unreal Engine 4. - Unreal Engine。
在实际模拟中,关键数据的提取是重点。对于Transform等float类型数据,Sequence编辑器支持以曲线方式灵活调整关键值之间的变化过程。MovieSceneFloatValue结构体用于存储关键帧数据,通过访问该值即可获得对应数据。
导出数据的实例是将Sequence内属性(如Transform)导出为曲线。首先获取LevelSequence资产,然后获取绑定的Actor。利用获取的Actor,可以进一步获得轨道,并将对应数据存储到曲线中。
一些技巧包括:某些特殊Component在Sequence中作为同等层级存在,可通过此方式获取Component的Track;相对位置配置在Instance Data中,可通过变量获取对应数据;实践体验Sequence生成过程,建议通过/Editor/SequencerRecord入手,直观看到生成流程。
参考文章包括:UE4 LevelSequence源码剖析(一)- 知乎、UE4 LevelSequence源码剖析(二)- 知乎、UE4 LevelSequence源码剖析(三)- 知乎、Performance at scale: Sequencer in Unreal Engine 4. - Unreal Engine。
从零开始构建向量数据库:Milvus 的源码编译安装(一)
在知乎上新开了关于“向量数据库”内容的专栏[1],本文将详细介绍如何在x和ARM架构的国学 源码Linux系统上编译安装开源项目Milvus,这个项目由Linux Foundation AI & Data基金会支持,常与Weaviate和Elasticsearch相提并论[2][3]。 由于Milvus主要在GitHub进行开发,中文网络中关于编译安装的教程很少,且大多是过时的1.x版本资料,而Milvus的版本迭代迅速,目前主要提供Docker容器安装,本地开发者或追求透明度的开发者可能会觉得不够友好。本文将从头开始,逐步引导你进行编译安装。前置准备
在开始前,需要确保操作系统、开发环境和必要的依赖已经准备妥当。Linux作为主力生产环境,本文将重点介绍在Ubuntu上编译。macOS和Windows上的步骤类似,但这里主要针对Linux。操作系统
推荐使用Ubuntu,无论是服务器、容器基础镜像,还是个人笔记本。具体配置和安装细节可以参考我在其他文章中介绍的《笔记本上搭建Linux学习环境》[6]。开发环境
Milvus主要使用Golang编写,同时包含C++代码。确保Golang和C++环境可用,参考《搭建Golang开发环境》[8],并注意Milvus官方推荐的版本。源码获取
获取Milvus源码有两种方式:Git Clone或下载压缩包,其中Git Clone可能需要借助国内镜像加速。具体步骤包括设置代码仓库的上游,确保代码同步。编译基础依赖
项目依赖OpenBLAS加速向量计算,subsonic 源码详细安装步骤在《走进向量计算:OpenBLAS编译》[]中有详述。准备构建依赖:cmake
确保cmake版本至少为3.,Ubuntu .需手动安装,而Ubuntu .可直接使用apt。不同版本可能有差异,注意官方文档推荐的版本。额外依赖:clang-format和clang-tidy
项目代码中需要clang-format和clang-tidy,Ubuntu .和.的安装方式各有不同,务必安装正确版本以保持和官方构建一致。编译 Milvus
切换到 Milvus 代码目录,执行make命令编译。整个过程可能耗时,但完成后将在./bin/目录下找到可执行文件。总结
本文详细介绍了在Ubuntu .和.环境中编译安装Milvus的步骤,包括操作系统、开发环境和依赖的安装。后续文章将深入探讨容器镜像构建优化以及在MacOS上的安装指南。 期待你的反馈,如果觉得有用,请点赞和分享。如有任何问题或需要更新,请关注后续内容更新,感谢支持!在微软开源后,请问大家如何深入的学习C ? - 知乎
阅读微软开源的C代码,实际上已经公开了三年有余。如果你感到无法找到相关资源,使用百度等搜索引擎通常可以解决问题。许多人已经提到了微软的Reference Source网站,然而你似乎仍然在寻找如何将代码集成到Visual Studio中查看的方法。实际上,这信息在网站上已经明确标注。
对于阅读源代码的初学者来说,可能存在理解上的困难,如果只是简单浏览或集成代码查看,可以按照指示操作。如果你认为需要查找特定类的源代码时,搜索格式应为“C# 类名 source code”,这通常会直接导向所需的页面。若你希望直接在Visual Studio中查看源代码,搜索“view .net source code in visual studio”将提供解决方案。
对于直接浏览源代码的需求,通过搜索“view .net source code”可以访问到Reference Source站点。如果你需要下载整个源代码包,搜索“.net source code download”将引导你至Reference Source站点,提供源代码下载选项。这些步骤和资源都清晰地显示在网站上,因此问题可能在于个人搜索技巧或对信息的利用。
综合来看,提供的问题解决方案似乎较为直接,关键在于正确使用搜索引擎和理解所提供的资源。如果你仍然感到困惑或无法找到所需信息,可能需要重新审视搜索策略或寻求更具体的指导,以便更好地利用提供的资源。
你知道知乎上面挣钱的工作是真还是假吗?
在知乎上,有些用户声称通过各种方法轻松赚钱,比如购买域名并利用色情名称吸引用户安装软件以月入过万。然而,这种做法早已过时,且获取源代码本身就几乎不可能。我尝试了知乎上的一位高赞回答者推荐的教程,花费元建立了一个网站,但发现大多数广告联盟没有适合PC的 product,即使有审核也很严格,除非在自己的网站上展示广告,否则不会获得收入。因此,这种方法的月收入是0元。
另一种常见的建议是写文章,如头条号、百度号等,声称只要会写字就能月入过万。然而,实际情况是,头条号需要至少一个月的时间才能转正并获得收益,而且要写出阅读量超过W+的爆文并不容易。即使写出高阅读量的文章,收入也不一定可观。例如,我曾在百度百家注册并写出了一篇阅读量达W+的文章,但仅获得-元的收入。因此,这种方法的前半年基本没有收入,后半年的收入也取决于运气。
还有人建议在知乎上写文章,专注于某个领域,成为大V后就有约稿,转发一次就能获得几千的收入。然而,我尝试了这个方法,一年的努力才积累了万粉,而有些人却通过复制粘贴就能迅速获得大量点赞。这些常见的套路在知乎上欺骗粉丝,而真正能赚钱的方法往往不会公开分享。因此,不要轻信别人的轻松赚钱方法,真正赚钱的方法往往写在刑法里。
知乎vscode插件修改和重新编译
为了在VSCode中安装和使用插件,首先需要确保你的开发环境已安装Node.js。可以考虑将npm的源切换为中国镜像,通过命令行执行npm config set registry https://registry.npm.taobao.org来实现。
安装插件开发所需的工具,包括webpack和webpack-cli,通过执行命令npm install webpack webpack-cli。接着,将源代码克隆到本地,运行npm install以安装项目依赖。
为了配置环境变量,新增NODE_PATH,设置为C:\Users\qing\AppData\Roaming\npm\node_modules,并确保该路径被添加到环境变量的Path字段中。
进行插件的修改时,可以自行调整TypeScript代码。调试过程中,可以通过获取当前打开文件的完整路径并填充到输入框作为默认值。在CONTRIBUTING.md文档中提到,在编译时需要注释掉/node_modules/uglify-js/tools/node.js:中的一部分代码,以避免编译失败。
为了实现自动编译,执行npm run develop命令,这会在dist目录下生成编译后的文件。在VSCode的调试面板中,选择"Debug - Launch Extension",启动新的VSCode窗口并安装你开发的插件。
完成代码调试后,需生成插件安装包以方便使用或分发。安装vsce命令行工具通过npm i vsce -g。在项目根目录使用vsce package命令生成.vsix文件,该文件可用于VSCode扩展市场的发布或个人使用。
安装.vsix文件,只需在VSCode扩展窗口中选择"从vsix安装"并选择对应的文件即可。若需修改插件信息,只需在package.json文件中进行相应的修改。
在开发过程中遇到问题,可以通过查阅微软VSCode插件开发官方文档、生成vsix文档的说明文档,以及VSCode插件开发全攻略(十)来寻求解决方案。这将提供详细的步骤和最佳实践,帮助解决开发过程中遇到的挑战。
逆向pyinstaller打包的exe软件,获取python源码(4)
在之前的文章“ailx:逆向pyinstaller打包的exe软件,获取python源码(1)”中,我们已经成功逆向出了主程序。然而,导入的py文件并未被逆向出来。得益于知乎网友的提醒,我们发现了“PYZ-.pyz_extracted”文件夹,这激发了我们继续探索的兴趣。这个小工具依赖于四个文件,而我们此次成功地还原了pyinstaller打包的exe软件的所有python源码。尽管pyinstaller操作便捷,但在打包过程中,我们仍需注意对python源码进行加密。
第一步,我们进入“PYZ-.pyz_extracted”文件夹,确实发现了依赖文件。第二步,我们逆向了pyc文件,成功获取到了所有python源代码。第三步,我们在pycharm中打开了这些代码,并解决了所有依赖问题。最后,第四步,我们直接运行了python代码,成功启动了软件。
哪里可以找到app开源代码知乎
开放源代码也称为源代码公开,指的是一种软件发布模式。一般的软件仅可取得已经过编译的二进制可执行档,通常只有软件的作者或著作权所有者等拥有程序的原始码。有些软件的作者会将原始码公开,此称之为“源代码公开”,但这并不一定符合“开放原代码”的定义及条件,因为作者可能会设定公开原始码的条件限制,例如限制可阅读原始码的对象、限制衍生品等,好的源码基本都要收费或者有其他条件。商业源码:源代码类型区分软件,通常被分为两类:开源源码和商业源码。 开源源码一般是不仅可以免费得到,而且公开源代码;相对应地,商业源码则是不公开源代码,即收费购买或者有条件公开源码。社交app源码:专门针对社交领域的app开源产品,目前国内比较少,从开源中国社区、各大网站统计的数据来看,ThinkSNS算是其中做的比较好的产品。