1.探索成品网源码1688站w:打造个性化网店的资源资源挣钱新选择!
2.Android 14 HWUI 源码研究 View Canvas RenderThread ViewRootImpl skia
3.Zynq GTX全网最细讲解,aurora 8b/10b协议,对接对接OV5640板对板视频传输,源码提供2套工程源码和技术支持
4.OpenAI/Triton MLIR 第零章: 源码编译
5.OAuth 2.0:对接 Keycloak 设备码授权流程
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探索成品网源码1688站w:打造个性化网店的资源资源挣钱新选择!
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Android HWUI 源码研究 View Canvas RenderThread ViewRootImpl skia
HUWUI是侠义手游源码Android系统中负责应用可视化元素绘制的核心组件,其架构主要在C++层实现,从Java层接收View绘制信息,通过唯一的渲染线程使用skia技术完成渲染任务。整体上,从应用程序到UI线程,再到渲染线程,形成了清晰的层级关系。
HUWUI的构建主要包括三个核心类,它们分别是:RecordingCanvas、Canvas、RenderNode、RenderProxy、RenderThread、CanvasContext、IRenderPipeline。在Java层,主要涉及两类Canvas,RecordingCanvas用于记录绘制指令,Canvas则是直接用于渲染。RecordingCanvas在构造时创建,而Canvas在调用时创建。这两个类在C++层分别对应SkiaRecordingCanvas和SkiaCanvas,后者直接引用SkCanvas。
在全局循环中,UI线程与渲染线程之间的协同操作至关重要。具体流程包括:新创建Activity后,附着到对应的PhoneWindow,然后调用PhoneWindow的setContentView方法,将View添加到DecorView作为子节点。接着,DecorView与ViewRootImpl对接,完成View的更新与渲染。整个过程包含了measure、layout和draw等复杂子流程。
渲染线程创建与核心对象紧密关联,主要包括RenderProxy、RenderThread和DrawFrameTask。RenderProxy负责Java层信息的衔接,RenderThread作为进程唯一的风玫瑰python源码渲染线程,持有DrawFrameTask和CanvasContext,完成一帧的绘制任务。指令记录流程的核心在于使用C++层的RecordingCanvas将View属性和绘制信息记录到DisplayList中,进而完成指令的渲染。
Surface、ANativeWindow、EGLSurface的创建流程在ViewRootImpl的performTraversals函数中初始化。ReliableSurface的封装和EGL与Skia环境的创建主要在RenderThread的requireGlContext函数中实现。从源码分析,这一过程通常在三个地方调用。
View树与RenderNode树之间的协作关系明确,一个Application进程对应多个Activity,每个Activity与一个PhoneWindow绑定,PhoneWindow持有DecorView,DecorView对应一个ViewRootImpl,而ViewRootImpl与ThreadedRender模块对接。ThreadedRender与C++层的RenderProxy一一对应,RenderProxy持有关键对象,如RenderThread、CanvasContext、DrawFrameTask等。RenderThread是单例模式,进程唯一,负责一帧绘制的逻辑。
在RenderPipeline模块中,关键操作包括makeCurrent、draw和swapBuffers。Native Canvas在这一过程中扮演了桥梁角色,接收Java API调用,而RecordingCanvas完成Op记录,最终DisplayListData存储这些Op。
skia的核心资源主要在三个使用场景中发挥作用,具体细节需深入分析,这些资源对于实现高效、稳定的渲染效果至关重要。
Zynq GTX全网最细讲解,aurora 8b/b协议,OV板对板视频传输,提供2套工程源码和技术支持
没玩过GT资源都不好意思说自己玩儿过FPGA,工地考勤记工源码这是CSDN某大佬说过的一句话,鄙人深信不疑。
GT资源是Xilinx系列FPGA的重要卖点,也是做高速接口的基础,不管是PCIE、SATA、MAC等,都需要用到GT资源来做数据高速串化和解串处理,Xilinx不同的FPGA系列拥有不同的GT资源类型,低端的A7由GTP,K7有GTX,V7有GTH,更高端的U+系列还有GTY等,他们的速度越来越高,应用场景也越来越高端。
本文使用Xilinx的Zynq FPGA的GTX资源做板对板的视频传输实验,视频源有两种,分别对应开发者手里有没有摄像头的情况,一种是使用廉价的OV摄像头模组;如果你得手里没有摄像头,或者你得开发板没有摄像头接口,则可使用代码内部生成的动态彩条模拟摄像头视频;视频源的选择通过代码顶层的`define宏定义进行,默认使用ov作为视频源,调用GTX IP核,用verilog编写视频数据的编解码模块和数据对齐模块,使用2块开发板硬件上的2个SFP光口实现数据的收发;本博客提供2套vivado工程源码,2套工程的不同点在于一套是GTX发送,另一套是GTX接收;本博客详细描述了FPGA GTX 视频传输的设计方案,工程代码可综合编译上板调试,可直接项目移植,适用于在校学生、研究生项目开发,也适用于在职工程师做学习提升,可应用于医疗、军工等行业的高速接口或图像处理领域;
提供完整的、跑通的工程源码和技术支持;
工程源码和技术支持的获取方式放在了文章末尾,请耐心看到最后。
免责声明:本工程及其源码即有自己写的一部分,也有网络公开渠道获取的一部分(包括CSDN、Xilinx官网、短线追风指标源码Altera官网等等),若大佬们觉得有所冒犯,请私信批评教育;基于此,本工程及其源码仅限于读者或粉丝个人学习和研究,禁止用于商业用途,若由于读者或粉丝自身原因用于商业用途所导致的法律问题,与本博客及博主无关,请谨慎使用。
我这里已有的 GT 高速接口解决方案:我的主页有FPGA GT 高速接口专栏,该专栏有 GTP 、 GTX 、 GTH 、 GTY 等GT 资源的视频传输例程和PCIE传输例程,其中 GTP基于A7系列FPGA开发板搭建,GTX基于K7或者ZYNQ系列FPGA开发板搭建,GTH基于KU或者V7系列FPGA开发板搭建,GTY基于KU+系列FPGA开发板搭建。
GTX 全网最细解读:关于GTX介绍最详细的肯定是Xilinx官方的《ug_7Series_Transceivers》,我们以此来解读;我用到的开发板FPGA型号为Xilinx Kintex7 xc7ktffg-2;带有8路GTX资源,其中2路连接到了2个SFP光口,每通道的收发速度为 Mb/s 到 . Gb/s 之间。GTX收发器支持不同的串行传输接口或协议,比如 PCIE 1.1/2.0 接口、万兆网 XUAI 接口、OC-、串行 RapidIO 接口、 SATA(Serial ATA) 接口、数字分量串行接口(SDI)等等;GTX 基本结构:Xilinx 以 Quad 来对串行高速收发器进行分组,四个串行高速收发器和一个 COMMOM(QPLL)组成一个 Quad,每一个串行高速收发器称为一个 Channel(通道)。GTX 的具体内部逻辑框图:GTX 的发送和接收处理流程:首先用户逻辑数据经过 8B/B 编码后,进入一个发送缓存区(Phase Adjust FIFO),最后经过高速 Serdes 进行并串转换(PISO)。GTX 的参考时钟:GTX 模块有两个差分参考时钟输入管脚(MGTREFCLK0P/N 和 MGTREFCLK1P/N),作为 GTX 模块的参考时钟源,用户可以自行选择。
GTX 发送接口:用户只需要关心发送接口的时钟和数据即可,GTX例化模块的这部分接口如下:在代码中我已为你们重新绑定并做到了模块的顶层,代码部分如下。GTX 接收接口:用户只需要关心接收接口的时钟和数据即可,GTX例化模块的这部分接口如下:在代码中我已为你们重新绑定并做到了模块的顶层,代码部分如下。
GTX IP核调用和使用:有别于网上其他博主的教程,我个人喜欢用如下图的共享逻辑:这样选择的好处有两个,一是方便DRP变速,二是便于IP核的修改,修改完IP核后直接编译即可。
设计思路框架:本博客提供2套vivado工程源码,2组工程的不同点在于一套是GTX发送,另一套是GTX接收。第1套vivado工程源码:GTX作为发送端,Zynq开发板1采集视频,然后数据组包,通过GTX做8b/b编码后,通过板载的SFP光口的TX端发送出去。视频源有两种,分别对应开发者手里有没有摄像头的情况,一种是使用廉价的OV摄像头模组;如果你得手里没有摄像头,或者你得开发板没有摄像头接口,则可使用代码内部生成的动态彩条模拟摄像头视频;默认使用ov作为视频源。第2套vivado工程源码:Zynq开发板2的SFP RX端口接收数据,经过GTX做8b/b解码、数据对齐、数据解包的操作后就得到了有效的视频数据,再用我常用的FDMA方案做视频缓存,最后输出HDMI视频显示。
视频源选择:视频源有两种,分别对应开发者手里有没有摄像头的情况,如果你的手里有摄像头,或者你的开发板有摄像头接口,则使用摄像头作为视频输入源,我这里用到的是廉价的OV摄像头模组;如果你得手里没有摄像头,或者你得开发板没有摄像头接口,则可使用代码内部生成的动态彩条模拟摄像头视频,动态彩条是移动的画面,完全可以模拟视频;默认使用ov作为视频源;视频源的选择通过代码顶层的`define COLOR_IN 宏定义进行。
视频源配置及采集:OV摄像头需要i2c配置才能使用,需要将DVP接口的视频数据采集为RGB或者RGB格式的视频数据。选择逻辑如下:当(注释) define COLOR_IN时,输入源视频是动态彩条;当(不注释) define COLOR_IN时,输入源视频是ov摄像头。
视频数据组包:由于视频需要在GTX中通过aurora 8b/b协议收发,所以数据必须进行组包,以适应aurora 8b/b协议标准。视频数据组包模块代码位置如下:首先,我们将bit的视频存入FIFO中,存满一行时就从FIFO读出送入GTX发送;在此之前,需要对一帧视频进行编号,也叫作指令,GTX组包时根据固定的指令进行数据发送,GTX解包时根据固定的指令恢复视频的场同步信号和视频有效信号。
GTX aurora 8b/b:这个就是调用GTX做aurora 8b/b协议的数据编解码。数据对齐:由于GT资源的aurora 8b/b数据收发天然有着数据错位的情况,所以需要对接受到的解码数据进行数据对齐处理。视频数据解包:数据解包是数据组包的逆过程。图像缓存:我用到了Zynq开发板,用FDMA取代VDMA具有以下优势:不需要将输入视频转为AXI4-Stream流;节约资源,开发难度低;不需要SDK配置,不要要会嵌入式C,纯FPGA开发者的福音;看得到的源码,不存在黑箱操作问题。
视频输出:视频从FDMA读出后,经过VGA时序模块和HDMI发送模块后输出显示器。
第1套vivado工程详解:开发板FPGA型号:Xilinx--Zynq--xc7zffg-2;开发环境:Vivado.1;输入:ov摄像头或者动态彩条,分辨率x@Hz;输出:开发板1的SFP光口的TX接口;应用:GTX板对板视频传输;工程Block Design如下:工程代码架构如下:综合编译完成后的FPGA资源消耗和功耗预估如下。
第2套vivado工程详解:开发板FPGA型号:Xilinx--Zynq--xc7zffg-2;开发环境:Vivado.1;输入:开发板2的SFP光口的RX接口;输出:开发板2的HDMI输出接口,分辨率为X@Hz;应用:GTX板对板视频传输;工程Block Design如下:工程代码架构如下:综合编译完成后的FPGA资源消耗和功耗预估如下。
上板调试验证光纤连接:两块板子的光纤接法如下。静态演示:下面以第1组vivado工程的两块板子为例展示输出效果。当GTX运行4G线速率时输出如下。
福利:工程代码的获取:代码太大,无法邮箱发送,以某度网盘链接方式发送,资料获取方式:私。网盘资料如下:
OpenAI/Triton MLIR 第零章: 源码编译
本文旨在深入探讨开源AI项目OpenAI Triton MLIR,着重介绍Triton作为编程语言与编译器在GPU加速计算领域的应用与优化。Triton为用户提供了一种全新的方式,通过将其后端接入LLVM IR,利用NVPTX生成GPU代码,进而提升计算效率。相较于传统CUDA编程,Triton无需依赖NVIDIA的nvcc编译器,直接生成可运行的机器代码,体现出其在深度学习与数据科学领域的高性能计算潜力。Triton不仅支持NVIDIA GPU,还计划扩展至AMD与Intel GPU,其设计基于MLIR框架,通过Dialect支持多样化后端。本文将从源码编译角度出发,逐步解析Triton的设计理念与优化策略,为研究编译技术和系统优化的工程师提供宝贵资源。
首先,需要访问Triton的官方网站,克隆其官方代码库,以便后续操作。构建过程涉及两个重要依赖:LLVM与pybind。LLVM作为Triton的核心后端,通过将高级Python代码逐步转换至LLVM IR,最终生成GPU可运行代码,体现了其在计算优化领域的优势。pybind组件则用于封装C++/CUDA或汇编代码,实现Python DSL与高性能组件的无缝集成。
接下来,将LLVM与pybind分别编译安装,通过手动配置指定路径,确保编译过程顺利进行。LLVM的安装对于基于Triton进行二次开发的工程师和研究人员至关重要,因为它为Triton提供了强大的计算基础。在特定的commit ID下编译Triton,确保与后续版本兼容。
在编译过程中,配置pybind同样至关重要,它允许用户通过Python API调用高性能组件,实现自动化生成高性能算子。完成编译后,生成的.so文件(libtriton.so)为后续Triton的Python接口提供了支持。
将libtriton.so移动至triton/python/triton/_C目录下,确保Python路径正确配置,实现无缝导入与调用。通过简单的import triton命令,即可开启Triton的开发之旅。验证Triton性能,可以选择tutorials目录下的示例代码,如-matrix-multiplication.py,通过运行该脚本,观察Triton在GPU上的性能表现。
Triton在NVGPU上的成熟映射路线,从抽象的Python DSL到贴近GPU层面的IR,最终生成高效机器代码,体现了其在高性能计算领域的优越性。Triton未来的发展蓝图将支持更多前端语言,对接不同硬件厂商的硬件,实现高效映射,满足多样化计算需求。
OAuth 2.0:对接 Keycloak 设备码授权流程
OAuth 2.0 是一种开放授权协议,被广泛应用于第三方软件(客户端)获取用户访问令牌,以便访问资源服务器上的用户信息。访问令牌以 jwt 格式呈现,具有内检机制,能节省服务器端存储,但服务器端仍可存储相关信息以进行更复杂的控制。访问令牌的获取方式多样,统称为授权许可类型,常见的包括授权码、密码、客户端等。
本文以一个 nodejs 编写的命令行程序为例,展示了如何对接 Keycloak 的设备码授权流程。要体验此过程,需在安装了 nodejs 的环境中执行特定命令。按照提示,打开浏览器输入授权码,点击同意授权,关闭浏览器后回到命令行,即进入登录状态。
实现这一流程的关键是 OAuth 2.0 的设备码授权许可类型。它允许第三方应用在非浏览器环境下,通过命令行、API 等方式获取用户的访问令牌。文章中详细介绍了配置步骤和关键代码,包括发送 HTTP 请求到 Keycloak 授权服务器以获取设备码和用户码、跳转到浏览器页面进行用户授权、在命令行中轮询获取令牌等。
在 Keycloak 实例中,配置了一个 demoapp 客户端并写了一个 demo 工程,源代码位于 GitHub。文章中展示了如何将 Keycloak 的登录功能集成到命令行工具中,通过输入 k8ss login 命令自动打开浏览器,用户登录后返回命令行,从而实现登录状态。由于需要千人千面,确保不同用户的登录状态隔离,只能使用设备码授权许可类型,以便为命令行工具提供用户级别的访问令牌。
为了简化实现过程,文章中使用 Postman 编写 HTTP 请求,以生成对应的开发语言代码。对于非 nodejs 的应用,同样可以使用此方法对接其他服务。通过这种方式,开发人员可以快速集成 Keycloak 的授权功能,而无需从头构建授权服务器。
综上所述,通过对接 Keycloak 的设备码授权流程,开发者能够实现非浏览器环境下对用户的授权管理,简化了第三方应用的集成过程,同时也保证了用户授权的灵活性和安全性。
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