1.抽丝剥茧：Electron与Node.js的负源奇葩Bug
2.游戏引擎随笔 0x29：UE5 Lumen 源码解析（一）原理篇
3.lingo怎么运行代码
4.ThreadPoolExecutor简介&源码解析
5.编写函数int old(int n)判断n是否为奇数，若是码f码，则返回1，负源否则返回0

抽丝剥茧：Electron与Node.js的码f码奇葩Bug

       起因是最近在用Electron开发一个桌面端项目，有个需求是负源需要遍历某个文件夹下的所有JavaScript文件，对它进行AST词法语法分析，码f码matlab sin源码解析出元数据并写入到某个文件里。负源需求整体不复杂，码f码只是负源细节有些麻烦，当我以为开发的码f码差不多时，注意到一个匪夷所思的负源问题，查的码f码我快怀疑人生。

       缘起

       什么问题呢？

       原来这个需求一开始仅是负源遍历当前文件夹下的文件，我的码f码获取所有JS文件的代码是这样的：

       后来需求改为要包含文件夹的子文件夹，那就需要进行递归遍历。负源按照我以前的做法，当然是手撸一个递归，代码并不复杂，缺点是递归可能会导致堆栈溢出：

       但做为一个紧跟时代浪潮的开发者，我知道Node.js的fs.readdir API中加了一个参数recursive，表示可以进行递归，人家代码的鲁棒性肯定比我的好多了：

       只改了一行代码，美滋滋~

       兼容性怎么样呢？我们到Node.js的API文档里看下：

       是从v..0添加的，而我本地使用的Node.js版本正是这个（好巧），我们Electron中的Node.js版本是多少呢？先看到electron的版本是.0.4：

       在Electron的 发布页上能找到这个版本对应的是..1，比我本地的还要多一个小版本号：

       这里需要说明一下，Electron之所以优于WebView方案，是因为它内置了Chrome浏览器和Node.js，锁定了前端与后端的版本号，这样只要Chrome和Node.js本身的跨平台没有问题，理论上Electron在各个平台上都能获得统一的UI与功能体验。 而以Tauri为代表的WebView方案，则是不内置浏览器，应用程序使用宿主机的浏览器内核，开发包的体积大大减小，比如我做过的同样功能的一个项目，Electron版本有M+，而Tauri的只有4M左右。虽然体积可以这么小，又有Rust这个性能大杀器，但在实际工作中的技术选型上，想想各种浏览器与不同版本的兼容性，换我也不敢头铁地用啊！ 所以，尽管Electron有这样那样的缺点，仍是我们开发客户端的不二之选。 之所以提这个，是因为读者朋友需要明白实际项目运行的是Electron内部的Node.js，而我们本机的Node.js只负责启动Electron这个工程。

       以上只是为了说明，我这里使用fs.readdir这个API新特性是没有问题的。

       排查

       为方便排查，我将代码再度简化，双星探底指标源码提取一个单独的文件中，被Electron的Node.js端引用：

       能看到控制台打印的 Node.js 版本与我们刚才查到的是一样的，文件数量为2：

       同样的代码使用本机的Node.js执行：

       难道是这个小版本的锅？按理说不应该。但为了排除干扰，我将本机的Node.js也升级为..1：

       这下就有些懵逼了！

       追踪

       目前来看，锅应该是Electron的。那么第一思路是什么？是不是人家已经解决了啊？我要不要先升个级？

       没毛病。

       升级Electron

       将Electron的版本号换成最新版本v.1.0：

       再看效果：

       我去，正常了！

       不过，这个包的升级不能太草率，尤其正值发版前夕，所以还是先改代码吧，除了我上面手撸的代码外，还有个包readdirp也可以做同样的事情：

       这两种方式，在原版本的Electron下都没有问题。

       GitHub上搜索

       下来接着排查。

       Electron是不是有人发现了这个Bug，才进行的修复呢？

       去 GitHub issue里瞅一瞅：

       没有，已经关闭的问题都是年提的问题，而我们使用的Electron的版本是年月日发布的。 那么就去 代码提交记录里查下（GitHub这个功能还是很好用的）：

       符合条件的就一条，打开看下：

       修复的这个瞅着跟我们的递归没有什么关系嘛。

       等等，这个文件是什么鬼？

       心血来潮的收获

       我们找到这个文件，目录在lib下：

       从命名上看，这个文件是对Node.js的fs模块的一个包装。如果你对Electron有了解的话，仔细一思索，就能理解为什么会有这么个文件了。我们开发时，项目里会有许多的资源，Electron的Node.js端读取内置的文件，与正常Node.js无异，但事实上，当我们的项目打包为APP后，文件的路径与开发状态下完全不一样了。所以Electron针对打包后的文件处理，重写了fs的各个方法。

       这段代码中重写readdir的部分如下：

       上面的判断isAsar就是判断是否打包后的归档文件，来判断是否要经Electron特殊处理。如果要处理的话，会调用Electron内部的C++代码方法进行处理。

       我发现，这里Electron并没有对打包后的归档文件处理递归参数recursive，岂不是又一个Bug？应该提个issue提醒下。

       不过，我们目前的问题，并不是它造成的，因为现在是开发状态下，上面代码可以简化为：

       对Promise了如指掌的板块概念公式源码我怎么看这代码也不会有问题，只是心血来潮执行了一下：

       我去，差点儿脑溢血！

       好的一点是，曙光似乎就在眼前了！事实证明，心血来潮是有用的！

       Node.js的源码

       这时不能慌，本地切换Node.js版本为v，同样的代码再执行下：

       这说明Electron是被冤枉的，锅还是Node.js的！

       Node.js你这个浓眉大眼的，居然也有Bug！呃，还偷偷修复了！

       上面的情况，其实是说原生的fs.readdir有问题：

       也就是说，fs.promises.readdir并不是用util.promisify(fs.readdir)实现的！

       换成同步的代码readdirSync，效果也是一样：

       我们来到Node.js的GitHub地址，进行 搜索：

       打开这两个文件，能发现，二者确实是不同的实现，不是简单地使用util.promisify进行转换。

       fs.js

       我们先看 lib/fs.js。

       当recursive为true时，调用了一个readdirSyncRecursive函数，从这个命名上似乎可以看出有性能上的隐患。正常来说，这个函数是异步的，不应该调用同步的方法，如果文件数量过多，会把主进程占用，影响性能。

       如果没有recursive，则是原来的代码，我们看到binding readdir这个函数，凡是binding的代码，应该就是调用了C++的底层库，进行了一次『过桥』交互。

       我们接着看readdirSyncRecursive，它的命名果然没有毛病，binding readdir没有第4个参数，是完全同步的，这个风险是显而易见的：

       fs/promises.js

       在lib/internal/fs/promises.js中，我们看到binding readdir的第4个参数是kUsePromises，表明是个异步的处理。

       当传递了recursive参数时，将调用readdirRecursive，而readdirRecursive的代码与readdirSyncRecursive的大同小异，有兴趣的可以读一读：

       fs.js的提交记录

       我们搜索readdir的提交记录，能发现这两篇都与深度遍历有关：

       其中 下面的这个，正是类似众划算源码我们这次问题的罪魁祸首。

       刚才看到的fs.js中的readdirSyncRecursive里这段长长的注释，正是这次提交里添加的：

       从代码对比上，我们就能看出为什么我们的代码遍历的程序为2了，因为readdirResult是个二维数组，它的长度就是2啊。取它的第一个元素的长度才是正解。坑爹！

       也就是说，如果不使用withFileTypes这个参数，得到的结果是没有问题的：

       发版记录

       我们在Node.js的发版记录中，找到这条提交记录，也就是说，v..0才修复这个问题。

       而Electron只有Node.js更新到v后，这个功能才修复。

       而从Electron与Node.js的版本对应上来看，得更新到v了。

       只是需要注意的是，像前文提过的，如果是遍历的是当前项目的内置文件，Electron并没有支持这个新的参数，在打包后会出现Bug。

       fs的同步阻塞

       其实有人提过一个 issue：

       确实是个风险点。所以，建议Node.js开发者老老实实使用fs/promises代替fs，而Electron用户由于坑爹的fs包裹，还是不要用这个特性了。

       总结

       本次问题的起因是我的一个Electron项目，使用了一个Node.js fs API的一个新参数recursive递归遍历文件夹，偶然间发现返回的文件数量不对，就开始排查问题。

       首先，我选择了升级Electron的包版本，发现从v.0.4升级到最新版本v.1.0后，问题解决了。但由于发版在即，不能冒然升级这么大件的东西，所以先使用readdirp这个第三方包处理。

       接着排查问题出现的原因。我到Electron的GitHub上搜索issue，只找到一条近期的提交，但看提交信息，不像是我们的目标。我注意到这条提交的修改文件（asar-fs-wrapper.ts），是Electron针对Node.js的fs API的包装，意识到这是Electron为了解决打包前后内置文件路径的问题，心血来潮之下，将其中核心代码简化后，测试发现问题出在fs.promises readdir的重写上，继而锁定了Node.js版本v..1的fs.readdir有Bug。

       下一步，继续看Node.js的抖音找茬源码源码，确定了fs.promises与fs是两套不同的实现，不是简单地使用util.promisify进行转换。并在fs的代码找到关于recursive递归的核心代码readdirSyncRecursive。又在提交记录里，找到这段代码的修复记录。仔细阅读代码对比后，找到了返回数量为2的真正原因。

       我们在Node.js的发版记录中，找到了这条记录的信息，确定了v..0才修复这个问题。而内嵌Node.js的Electron，只有v版本起才修复。

       不过需要注意的是，如果是遍历的是当前项目的内置文件，由于Electron并没有支持这个新的参数，在打包后会出现Bug。而且由于fs.readdir使用recursive时是同步的，Electron重写的fs.promises readdir最终调用的是它，可能会有隐性的性能风险。

       本次定位问题走了些弯路，一开始将目标锁定到Electron上，主要是它重写fs的锅，如果我在代码中用的fs.readdirSync，那么可能会更早在Node.js上查起。谁能想到我调用的fs.promises readdir不是真正的fs.promises readdir呢？

       最后，针对此次问题，我们有以下启示：

       PS：我给Electron提了个 issue，一是让他们给fs.readdir添加recursive参数的实现，二是让他们注意下重写时fs.promises readdir的性能风险。

游戏引擎随笔 0x：UE5 Lumen 源码解析（一）原理篇

       实时全局光照的追求一直是图形渲染界的焦点。随着GPU硬件光线追踪技术的兴起，Epic Games的Unreal Engine 5推出了Lumen，一个结合SDF、Voxel Lighting、Radiosity等技术的软件光线追踪系统。Lumen的实现极其复杂，涉及个Pass，近5.6万行C++代码和2万行Shader，与Nanite、Virtual Shadow Map等系统紧密集成，并支持混合使用硬件和软件光线追踪。

       本系列将逐步解析Lumen，从原理入手。Lumen以简化间接光照（主要由漫反射构成）为核心，采用Monte Carlo积分方法估算，利用Ray Tracing获取Radiance，生成Irradiance，最终得到光照值。它的核心是Radiance的计算、缓存和查询，以及这些操作的高效整合。

       数学原理上，Lumen依赖渲染方程，通过离散采样近似无限积分。它主要处理Diffuse部分，利用Lambert Diffuse和Ray Tracing获取Radiance。加速结构方面，Lumen利用SDF Ray Marching在无需硬件支持的情况下实现高效的SWRT。

       Surface Cache是关键技术，通过预生成的低分辨率材质属性图集，高效获取Hit Point的Material Attribute，结合SDF Tracing，为Lumen提供了实时性能。Radiance Cache则是将Direct Lighting结果保存，便于后续的光照计算和全局光照的无限反弹。

       Lumen构建了一个由DF和Surface Cache构成的低精度场景表示，即Lumen Scene，负责Mesh DF更新、Global DF合并和Surface Cache更新。通过Screen Space Probe的自适应放置，Lumen实现了高效的光照追踪和降噪处理。

       总体流程包括Lumen Scene更新、Lighting计算和Final Gather，涉及众多数据流和过程，通过3D Texture和Spatial Filtering进行降噪和Light Scattering的处理。后续篇章将深入源码，以更详细的方式揭示Lumen的实现细节和优化策略。

lingo怎么运行代码

       lingo如何用代码实现全局求解?

       题目：求minz＝2＊x1＋3＊x2＋x3；s.t.[x1 + 4*x2+2*x3=8 ；3*x1 + 2*x2 =6 ；xj = 0 ， j=1，2，3， ]。打开Lingo软件，进入下面编程状态。

       代码实现？我知道lingo可以直接设置全局解，你在点开LINGOOptions，出现如图界面 点击Global solver 在 Use Global slover 一栏前面打勾，就可以了，解就是全局变量。但是很多问题全局最优解很难求出，甚至不能得到。

       lingo求出来的最优解只有一个。如果想求所有的，可以先估计下方程有几个解，然后估计一些他们的大致范围，以此来限制lingo程序中决策变量的取值范围。

       根据实际问题，建立数学模型，即使用数学建模的方法建立优化模型；根据优化模型，利用LINGO 来求解模型。主要是根据LINGO软件，把数学模型转译成计算机语言，借助于计算机来求解。

       打开lingo，这是它的主界面。输入程序框架 输入问题 只需要按照图中的格式去写。可以看到，lingo的编程语言与我们所学到的运筹学公式基本一致。

lingo代码运行有问题,错误代码为,但我自认为程序没有问题啊?(只要把...

       1、把h=8；h=0；改为@bnd(0，h，8)；你试试，因为lingo里表示变量的范围用两行语句很容易出错，避免这样的错误最好用@bnd，明白了吗？不明白就找我，想我学lingo时都没人可以问的。

       2、把代码贴出来看看，才知道怎么改 错误代码： 的意思是：数据段或初始段的数据个数不符 要修改的看具体的。。

       3、. 你改下看能否运行，如果不能我这有通过的源码给你。最后给你点下建议：从代码上看的出你对lingo以有了比较好的基础个人觉得书写lingo代码不要通篇都大写字母，这样看的不是很舒服（反正我是这样觉得）。

在lingo中求解优化问题后怎么利用结果计算别的式子

       1、题目：求minz＝2＊x1＋3＊x2＋x3；s.t.[x1 + 4*x2+2*x3=8 ；3*x1 + 2*x2 =6 ；xj = 0 ， j=1，2，3， ]。打开Lingo软件，进入下面编程状态。

       2、根据实际问题，建立数学模型，即使用数学建模的方法建立优化模型；根据优化模型，利用LINGO 来求解模型。主要是根据LINGO软件，把数学模型转译成计算机语言，借助于计算机来求解。

       3、打开lingo，这是它的主界面。输入程序框架 输入问题 只需要按照图中的格式去写。可以看到，lingo的编程语言与我们所学到的运筹学公式基本一致。

       4、你好，答案如下所示。没明白你的意思，Lingo它会自动变换x1，x2，p的取值，自动求得最优解希望你能够详细查看。如果你有不会的，你可以提问我有时间就会帮你解希望你好好学习。每一天都过得充实。

       5、Lingo基本用法总结（除集函数部分） LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。Lingo免费版可以支持个未知数，lingo破解版可以支持几万个未知数、几万个约束条件。

       6、max=@sum(links：k*m)；for(links：@bin(k))；end 你试一下就可以看到结果表示形式。第三个问题不太理解啥意思，我只见过4维问题，你可以看《优化模型与lindo/lingo软件》一书，比较好~~~上面有3，4维问题的模型。

...软件lingo里怎么用循环语句。就比如从一加到十,要有详细的代码。

       for语句的格式为：@For（中间是具体的语言）；中间具体的语言是：你定义的集合变量申明，然后冒号 之后就是你的运算表达式，表达式方式和正常的方式相同。

       repeat with i=1 to end repeat 这是一个从一到的循环。

       利用等差数列，求和公式。。data：x=？；！运行后出现输入框；enddata sum=(1+x)*x/2；那个可以如下表示。。

       int a = 0；for(int i=1；i=；i++){ a+=i；} System.out.println(a)；楼上的代码结果是a＝1到的求和 并不是一到十的循环吧。

       我们仔细去分析一下上述代码，其实可以发现统计执行求和的赋值语句的次数可能是一个好的基本计数单位，在上面 get_sum 函数中，赋值语句的数量是 1 (sum = 0)加上 n (执行 sum += i 的次数)。

       a=@smax(a，0)；！@baismax()函数用于求若干变量或表达式du的最大值，此处将a和0的最大值赋给zhia即表示当daoa＜0是a=0；free(a)；！lingo默认变量非负，@free(a)限定a为任意实数。

lingo的代码怎么运行不出来?

       1、最后，楼主要注意的一个问题是个*的矩阵，而且目标函数是非线性的，lingo解起来会很慢，甚至运行了半天结论是没有可行解。最好是用更专业的MATLAB来编程计算。

       2、首先你要看看你的软件是不是破解了，点“帮助”--“关于”，可以查看lingo的变量个数限制，破解版没限制。另外倒数第五行，我感觉有语法错误，应该用smax函数。

       3、. 你改下看能否运行，如果不能我这有通过的源码给你。最后给你点下建议：从代码上看的出你对lingo以有了比较好的基础个人觉得书写lingo代码不要通篇都大写字母，这样看的不是很舒服（反正我是这样觉得）。

       4、换个好点的计算机算吧，做好是服务器，我也算了，普通的计算机算不动。

lingo排课模型程序代码怎么使用?这段程序错在哪里?要怎么改?

       1、通过Lingo自己的编程语言把优化模型转化成LINGO程序名然后运行即可。

       2、不能修改。代码段（codesegment/textsegment）也称为（text段）通常是指用来存放程序执行代码的一块内存区域。

       3、for前面的两行有问题，上一行i/应该删除，上二行a=i%应该修改后放在for的下面，修改为：错误太多了，里面的if语句也不对，请粘贴为文本我给你修改。

       4、你这个程序按说是没法运行的，程序中的intrans不是matlab的函数，如是自写的，只要有，也可能运行。

       5、应用程序错误解决方法：检查电脑是否存在病毒，请使用百度卫士进行木马查杀。系统文件损坏或丢失，盗版系统或Ghost版本系统，很容易出现该问题。建议：使用完整版或正版系统。

       6、SLBrowser.exe应用程序错误，那个英文是程序名，到网上搜索一下看看是什么程序，或你在操作什么出现的？找到后卸载重装试试，还是不行，换类似的软件。

ThreadPoolExecutor简介&源码解析

       线程池是通过池化管理线程的高效工具，尤其在多核CPU时代，利用线程池进行并行处理任务有助于提升服务器性能。ThreadPoolExecutor是线程池的具体实现，它负责线程管理和任务管理，以及处理任务拒绝策略。这个类提供了多种功能，如通过Executors工厂方法配置，执行Runnable和Callable任务，维护任务队列，统计任务完成情况等。

       创建线程池需要考虑关键参数，如核心线程数（任务开始执行时立即创建），最大线程数（任务过多时限制新线程生成），线程存活时间，任务队列大小，线程工厂以及拒绝策略。JDK提供了四种拒绝策略，如默认的AbortPolicy，当资源饱和时抛出异常。此外，线程池还提供了beforeExecute和afterExecute钩子函数，用于在任务执行前后执行自定义操作。

       当任务提交到线程池时，会经历一系列处理流程，包括任务的执行和线程池状态的管理。例如，如果任务队列和线程池满，会根据拒绝策略处理新任务。使用线程池时，需注意线程池容量与状态的计算，以及线程池工作线程的动态调整。

       示例中，自定义线程池并重写钩子函数，创建任务后向线程池提交，可以看到线程池如何根据配置动态调整资源。但要注意，如果任务过多且无法处理，可能会抛出异常。源码分析中，submit方法实际上是调用execute，而execute内部包含Worker类和runWorker方法的逻辑，包括任务的获取和执行。

       线程池的容量上限并非Integer.MAX_VALUE，而是由ctl变量的低位决定。 Doug Lea的工具函数简化了ctl的操作，使得计算线程池状态和工作线程数更加便捷。通过深入了解ThreadPoolExecutor，开发者可以更有效地利用线程池提高应用性能。

编写函数int old(int n)判断n是否为奇数，若是，则返回1，否则返回0

       那就是判断n是否能被2整除，如果能整除，就是偶数，不能整除，就是奇数。

       程序如下：

#include <iostream>

       using namespace std;

       int odd(int n)

       {

           return n%2;

       }

       int main()

       {

           int n1 = 5;

           cout<<odd(n1)<<endl;

           int n2 = 4;

           cout<<odd(n2)<<endl;

           return 0;

       }

       结果如下