1.Windows11+Metis5.1.0 gpmetis 码g码源码bug问题
2.pudnçè´¦å·å¯ç
3.TinkerPop Gremlin Traversal 源码解析
4.科学可视化软件介绍 – OpenSceneGraph
5.开源化学信息学库:ScaffoldGraph
6.理解FrameGraph实现(一)
Windows11+Metis5.1.0 gpmetis 源码bug问题
运行编译后的 gpmetis.exe 命令,预期应生成分区文件,码g码但实际操作中却未能如愿,码g码输出文件并未出现。码g码
执行命令:
.\gpmetis.exe .\4elt.graph 4
结果并未产生文件,码g码如预期的码g码印度麻将源码下载 4elt.graph.4 等分区文件。
深入代码追踪,码g码困惑与不解随之而来。码g码VS 提供的码g码线索指向了异常的栈使用,这似乎与问题的码g码根源相关。
经过细致排查,码g码发现是码g码数组的开辟过大,这并非必要,码g码文件名的码g码长度不至于如此。
对代码进行调整,码g码修改数组的开辟大小。
调整后,程序能够正常输出信息,并生成预期的分区文件,如 4elt.graph.part.4。
此问题的解决为类似错误的处理提供了参考,修正方法可适用于其他情况。
本文档旨在记录并分享这一问题的foxgtp源码解决过程,以供相关开发者参考与借鉴。
pudnçè´¦å·å¯ç
æ帮ä½
ä¸ã
http://.../downloads/sourcecode/graph/pdflib.rar
äºã
http://.../downloads8/sourcecode/graph/text_recognize/%CC%F5%D0%CE%C2%EB%C9%FA%B3%C9%CA%B6%B1%F0%B3%CC%D0%F2.rar
ä¸ã
http://.../downloads/sourcecode/graph/%CC%F5%D0%CE%C2%EB%CA%B6%B1%F0%B3%CC%D0%F2.rar
åã
http://.../downloads/sourcecode/embed/tiaoxingma.rar
TinkerPop Gremlin Traversal 源码解析
构建图的数据结构是图数据的基本单位,它由顶点和边组成。在使用TinkerPop Gremlin进行操作时,首先需要创建图环境,然后通过Gremlin-Console来执行Java集成的调试。
在Java环境中,通过pom文件引入Gremlin相关的依赖,从而可以执行等价于Java代码的Gremlin语言,便于进行调试和代码拆分。对应的源代码可以在Git仓库中找到。
在进行源码解析时,每一步都会详细讲解具体的代码逻辑实现,重点是算子的源码解析。以Gremlin1为例,通过调用explain()方法可以查看执行计划,展示详细的图处理流程。
Java调用堆栈提供了执行过程的可视化,帮助理解计算过程。Gremlin2同样通过类似的解析流程进行,展示其对应的执行算子和操作过程。
TinkerGraphStep是rasa 源码图处理的基本组件之一,它提供了对图数据的操作接口。查看TinkerGraphStep类图,了解其扩展源码,可以获取更深入的顶点数据。
VertexStep涉及的类图和源码解析,主要关注于顶点的处理方法,包括获取顶点属性、范围查询等操作。通过源码分析,可以理解Iterator迭代器传递过程。
PropertiesStep类图展示了属性操作的结构,源码解析涉及与顶点属性相关的具体方法,包括读取、修改属性等。
RangeGlobalStep类图提供了全局范围查询的支持,源码解析聚焦于如何实现高效、准确的范围过滤。
对于HugeGraph,其GraphStep和VertexStep的具体实现类图提供了深入理解的基础,鼓励使用者沿用解析Tinker-Graph源码的思路,对HugeGraph进行源码探查。
相关引用包括了TinkerPop图框架的点滴源码官方文档、Apache TinkerPop的提供者信息、HugeGraph的官方文档以及SQLG的文档。这些都是进行深入学习和实践的宝贵资源。
科学可视化软件介绍 – OpenSceneGraph
OpenSceneGraph(OSG)是一款开源高性能三维图形开发工具包,适用于可视模拟、游戏、虚拟现实、科学可视化和建模等领域。它以标准C++和OpenGL编写,支持多种操作系统,包括Windows、OSX、GNU/Linux、IRIX、Solaris、HP Ux、AIX和FreeBSD。OSG由Don Burns在年开始开发,Robert Osfield和他于年开始合作。在年发布了稳定的1.0版,并在年推出了2.0版。最新版本为年2月发布的justswap源码3.6.5版。项目自年起进入维护阶段,主要开发工作转移到了后续项目VulkanSceneGraph。OSG的官方网站为openscenegraph.github.io,源代码在github上。
OSG作为可靠的场景图形渲染技术,广泛应用于可视模拟、太空、科学、油气、游戏和虚拟现实行业。以下是OSG提供的可视化案例:
使用OSG进行科学可视化的软件包括:VisIt、Inviwo、Voreen、MegaMol、Paraview、ROOT、Mayavi、PyQtGraph、vedo、Glumpy、SCIRun、Vispy、K3D-jupyter、VTK、yt、Veusz、PyVista、TTK、Ipyvolume、Polyscope、GLVis、3D Slicer、libigl、桌面版3D文件查看器F3D、数据可视化工具包morphologica、人类神经生理学数据可视化MNE、Glue、GR framework、Visualization Library、Visvis、MeteoInfo、VisTrails、Blue Brain BioExplorer、DataLab、GeoJS、CIGVis、VIVID3D、PlotlyJS.jl、PyMOL等。
OSG的使用和案例展示了其在科学可视化领域的强大功能和广泛适用性,是开发人员和研究者在三维图形开发和科学可视化方面的重要工具。
开源化学信息学库:ScaffoldGraph
ScaffoldGraph,一个开放源代码的化学信息库,利用RDKit和NetworkX构建,专注于生成和分析骨架网络与支架树。
该库拥有独特优势,与现有软件相比,它提供了更灵活且精细的骨架网络与支架树构建功能。
ScaffoldGraph目前仅支持Python 3,可以通过conda或pip安装。
使用conda安装,需先配置conda环境,添加通道后,执行命令:conda config --add channels conda-forge conda install -c uclcheminformatics scaffoldgraph。
或使用pip安装:pip install scaffoldgraph。
以下是ScaffoldGraph的使用示例:生成与分析骨架网络与骨架树。
首先导入库。
接着载入数据并绘制分子。
利用库函数生成骨架网络。
随后绘制生成的骨架网络。
分析骨架分布,了解分子骨架的构成。
进行骨架匹配,并高亮显示匹配的骨架。
对分子进行匹配分析,并高亮显示匹配部分。
最后,绘制分子的骨架树,进一步深入分析骨架结构。
理解FrameGraph实现(一)
本文将深入探讨Granite中FrameGraph的实现细节,对于FrameGraph的基本概念和用途,建议先阅读作者前文的相关介绍,特别是关于Vulkan的部分,因为Granite的实现主要围绕Vulkan展开。
FrameGraph的核心代码在render_graph.hpp和render_graph.cpp中,通过源码研究是理解其工作原理的关键。首先,我们来看Resource的封装,它由RenderResource派生,如RenderTextureResource和RenderBufferResource,它们代表Texture和Buffer,带有特定的属性设置。
RenderResource的设计遵循确定资源用途和区分不同使用场景的原则,如区分Async Computer中的资源生命周期。RenderBufferResource和RenderTextureResource则分别处理它们特有的信息。ResourceDimensions用于统一表示资源尺寸,为内存管理提供便利,但image_usage和queues不在alias判断范围内。
RenderPass负责处理Resource的状态设置和回调函数,它在Compile阶段起到关键作用。其操作主要分为添加输入和输出资源,以及深度/ stencil设置。RenderPass的设计使得资源状态清晰,便于后续操作。
进一步,RenderGraph封装了RenderResource和RenderPass,为RenderResource分配物理索引和维度信息,以支持内存优化。执行流程在不同引擎中可能存在差异,但Granite的bake过程涉及多个库和步骤,如Barrier的抽象和PhysicalPass的管理。
在执行流程中,数据结构如Barrier和ResourceState起着关键作用,它们处理内存依赖和状态检查。通过一系列的处理,如setup_dependencies、validate_passes和traverse_dependencies,确保资源的正确使用和依赖关系的处理。
文章没有详述的其他内容,如多线程执行和更复杂的内存考虑,可能会在后续的文章中继续探讨。总的来说,理解FrameGraph的实现需要深入源码和框架原理,同时对比其他引擎的实现可以拓展知识面。