1.C#开源项目推荐：Watt Toolkit跨平台工具箱支持github网络加速
2.游戏引擎随笔 0x29：UE5 Lumen 源码解析（一）原理篇
3.如何利用GPU来对ffmpeg的源码视频去水印进行加速?
4.CesiumJS 更新日志 1.96 与 1.97 - 新构建工具 esbuild 体验及 Model API 更替完成
5.开启CUDA加速你的MySQL查询cudamysql
C#开源项目推荐：Watt Toolkit跨平台工具箱支持github网络加速
Watt Toolkit是一个强大的开源跨平台工具箱，专为提升Steam平台游戏体验与加速GitHub访问而设计。库加它具备丰富功能，源码包括网络加速、库加账号切换、源码库存游戏、库加趋势绝杀源码下载本地令牌、源码游戏工具等，库加全面优化玩家在Steam平台的源码游戏过程。
网络加速是库加Watt Toolkit的核心功能，用户只需激活该功能并选择加速GitHub，源码即可享受快速加载与稳定连接。库加这大大提高了访问GitHub的源码效率，使开发者和玩家都能更高效地获取资源与信息。库加
此外，源码Watt Toolkit还集成了多项实用功能，如便捷的账号切换、方便的库存游戏管理、本地令牌的生成与使用、以及各类游戏辅助工具，全面提升了Steam平台的游戏体验与便利性。
对于开发者和游戏爱好者而言，Watt Toolkit是一个不可或缺的工具，它不仅提供高效网络加速，还以丰富的蓝牙协议c源码功能满足多方面需求，是跨平台游戏与资源获取的理想选择。
获取Watt Toolkit源码，请访问以下链接：
lanzoub.com/brn4la
密码：1vp8
游戏引擎随笔 0x：UE5 Lumen 源码解析（一）原理篇
Lumen 原理与核心组件介绍
实时全局光照（RTGI）一直是图形渲染领域的追求目标。UE5的Lumen是基于Epic的新一代游戏引擎开发的RTGI解决方案，它结合了SDF、Voxel Lighting、Radiosity等技术，并且支持软件和硬件光线追踪的混合使用。Lumen的复杂性在于其庞大的源码库，包含个Pass和众多文件，涉及RTGI技术的集成和优化。核心理念
Lumen聚焦于解决Indirect Lighting中的漫反射，利用粗粒度场景描述和非物理精确计算来达到实时性能。核心数学原理是渲染方程，通过Monte Carlo积分简化计算。加速结构与SDF Ray Marching
Ray Tracing依赖加速结构，但GPU并行计算有限。Lumen使用SDF的Ray Marching技术，特别是Mesh DF（距离场）和Global DF（全局距离场）来实现无需硬件支持的SWRT，分别用于短距离和长距离的光线追踪。Surface Cache与Radiance Cache
Surface Cache存储物体表面的材质属性，通过Cube Map简化获取。Radiance Cache则整合了直接光照信息，支持无限反弹全局光照。最新电视TV源码Lumen Scene与Screen Space Probe
Lumen的低精度粗粒度场景由SDF（Mesh）和Surface Cache（Material）构建，Screen Space Probe用于自适应放置并生成光照信息。Voxel Lighting与Radiosity Indirect Lighting
Voxel Lighting体素化相机周围空间，存储光照信息，通过Radiosity生成间接光照，弥补了Lumen单次Bounce的限制。World Space Probe与降噪
Word Space Probe提供更稳定的远距离光照，通过Clipmap优化性能。降噪策略包括Temporal\Spatial Filter和Importance Sampling。总结与流程
Lumen的Indirect Diffuse流程涉及多个步骤，包括Lumen Scene更新、Lighting以及Final Gather，其GPU端流程图展示了核心数据和操作。如何利用GPU来对ffmpeg的视频去水印进行加速?
ffmpeg是一个广泛使用的音视频处理库，其功能丰富，包括音视频分离、视频转码、视频截取等。值得注意的是，ffmpeg在特定场景下能够通过GPU加速提供显著的性能提升。例如，对一个时长5分钟的视频进行去水印操作，在使用GPU加速的情况下，完成该任务可能只需秒左右的gitlab项目源码目录时间。这极大地提高了工作效率，让视频处理任务在时间和资源消耗方面变得更加合理。
### ffmpeg的GPU加速实现
要实现ffmpeg的GPU加速，用户需分步进行以下操作：
1. **系统依赖环境搭建**：在开始之前，确保安装了必要的依赖项，如nasm、yasm、libx等，这些是ffmpeg编译过程中必不可少的工具和支持库。若在编译OpenCV3时遇到问题，如无法检测到ffmpeg，可以通过安装`ffmpeg-devel`包来解决依赖问题。
2. **安装ffmpeg源码版本**：与yum源安装相比，从源码构建ffmpeg更为灵活，能够确保在各种需求下的最佳性能优化。首先卸载yum源安装的ffmpeg版本，然后从官网下载源码包并执行编译命令，具体步骤参考详细文档。
### GPU加速的重要性与应用
- **硬件加速方案的配置**：在完成ffmpeg源码安装后，确保GPU加速的硬件支持方案已经启用。通常，vdpau是较基础的支持方案，但对于更多GPU资源的利用，尤其是杭州整站推广源码需要高并发处理的场景，CUVID（CUDA Video Decode）成为了更为合适的选择。
- **去水印操作的高效实现**：利用ffmpeg提供的delogo功能，结合GPU加速，用户能够快速去除视频中的水印或logo。例如，对于右上方的水印去除，通过命令行指定位置和覆盖区域，加速处理效率显著提高，对比结果显示，使用GPU加速的处理时间仅为未加速处理时间的大约四分之一。
- **性能对比**：GPU加速与CPU处理相比，不仅在时间上带来巨大优势，还能够通过更高效的资源利用实现更好的能源效率。
### 结论与展望
ffmpeg在利用GPU加速方面的强大功能为视频处理提供了一条快速、高效的路径。然而，用户仍然面临处理后视频质量与原始视频的偏差问题，特别是对于比特率较低的视频片段。尽管如此，通过人为调整输出视频的比特率，能够在一定程度上改善处理后视频的质量。总体而言，ffmpeg不仅极大地提高了视频处理的效率，同时为用户提供了灵活的优化策略，以适应多样化的处理需求和质量控制。随着GPU技术的不断进步和ffmpeg版本的迭代更新，相信未来在处理视频时，GPU加速的优势将进一步凸显，提供更加高效和专业的音视频处理体验。
CesiumJS 更新日志 1. 与 1. - 新构建工具 esbuild 体验及 Model API 更替完成
本文将对CesiumJS的1.与1.版本进行概述，并详细介绍构建工具esbuild的使用与新Model API的更替。对于1.版本，主要更新内容包括两项过期API消息。至于1.版本，尽管尚未发布，但在源码仓库中已完成Model API的替换，相关更新内容将持续更新。
在新构建工具esbuild的引入中，CesiumJS项目经历了重大改进，包括优化代码构建过程，减小发行版库文件体积，提升加载速度以及解决Linux系统中Chrome浏览器的长期问题。esbuild的使用不仅带来更小体积的库文件，还加速了构建过程，显著缩短了网络加载时间。
esbuild与Rollup的对比显示，CesiumJS在构建过程中存在未进行轻量化与最小化处理的问题。因此，选择esbuild作为构建工具，以替代Rollup，来实现ESModule到库文件的转换，同时解决WebWorker的遗留问题。目前，由于Firefox仍未在WebWorker中支持ESModule，开发人员暂时使用Rollup和RequireJS解决此问题。一旦Firefox更新支持，CesiumJS将完全切换至esbuild。
构建过程中的重头戏包括旧构建指令的移除与新指令的用法。官方对构建脚本进行了重新评估和设计，包括构建、build-ts、build-docs、release等关键指令的引入或变更。这些更新旨在优化构建过程，提高效率并确保兼容性。
使用esbuild进行构建后，CesiumJS的性能显著提升。例如，与使用gulp时的构建速度相比，使用build指令的加速效果十分明显，从加载时间到库文件大小，都实现了优化。此外，基于HTTP2的CDN传输体积也能进一步提升加载速度。
未来CesiumJS可能考虑转向TypeScript，并在Firefox支持ESM后，彻底移除RequireJS和Rollup，以进一步加速构建过程和减小发布版本的库代码。对于开发者而言，了解如何最优地引入CesiumJS并利用CDN加速，以及避免应用打包器对CesiumJS的额外打包，将是提高项目性能的关键。
开启CUDA加速你的MySQL查询cudamysql
开启CUDA加速你的MySQL查询
近年来，科技的发展让计算机性能的提升成为了必然趋势。在数据处理的领域，随着数据量的不断增加，数据库查询所需的计算能力也越来越高。早在年，Nvidia就推出了CUDA（Compute Unified Device Architecture）加速库，为计算机GPU以及其它协处理器带来了大量的优势，其在加速计算领域中已经得到广泛的应用。MySQL数据库虽然已经在处理大规模数据方面取得了很多进展，但是它的查询性能却仍然存在瓶颈。此时，CUDA的出现就给了MySQL一种新的加速方案，可以通过开启CUDA加速来提升MySQL查询的性能。
具体来说，CUDA中的核函数可以在GPU上运行，而不是在CPU上运行。如此可以充分利用GPU的并行能力，更加高效地处理大数据量的计算。为了使用CUDA加速MySQL查询，我们需要先安装CUDA库以及CUDA驱动程序，然后重新编译MySQL以支持CUDA加速。以下是一些具体步骤：
1. 安装CUDA库和CUDA驱动程序
可以先到Nvidia官网（/cuda-downloads）下载适合自己操作系统的CUDA库和CUDA驱动程序。
2. 重新编译MySQL
在安装完成之后，需要重新编译MySQL，以支持CUDA加速。在此之前，我们需要保证已经正确安装了MySQL源代码，可以从MySQL官网（/downloads/mysql/）下载最新的MySQL源代码。
下载完成后，我们需要先停止MySQL服务，然后解压MySQL源代码，并进入解压后的目录。
接下来，我们需要编辑MySQL源代码中的configure文件，以支持CUDA加速。具体来说，我们需要添加如下代码：
ac_arg_enable([cuda], [whether to enable CUDA acceleration], [no])
完成后，运行如下命令以重新编译MySQL：
./configure –enable-cuda && make && make install
完成后，我们可以启动MySQL服务，并检查是否安装成功。可以通过如下命令查看MySQL是否支持CUDA加速：
SELECT @@have_cuda;
如果数据库返回1，则说明已经成功开启CUDA加速功能。
3. 加速MySQL查询
现在，我们已经可以使用CUDA加速来执行MySQL查询了。在执行查询前，需要先将要查询的数据上传到GPU中，然后再执行加速的查询。以下是一个简单的示例代码：
// 加速器初始化
int cuda_status = cudaInit();
if (cuda_status != 0) {
return cuda_status;
}
// 将数据上传到GPU
int host_data[] = { 1, 2, 3, 4, 5 };
int* device_data = cudaMalloc(sizeof(host_data));
cudaMemcpy(device_data, host_data, sizeof(host_data), cudaMemcpyHostToDevice);
// 执行查询操作
int result;
cudaSelectQuery(device_data, sizeof(host_data) / sizeof(int), &result);
// 输出查询结果
printf(“Result is %d”, result);
通过以上操作，我们已经可以顺利地开启CUDA加速功能，让MySQL查询得到更快、更高效的计算能力。通过对MySQL的CUDA加速优化，对于大型数据处理需求的用户来说，可以极大地提高MySQL查询性能和数据处理能力。
