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1.华为Atlas 200DK环境搭建&推理测试
2.Atlas系列-编译部署-Atlas2.1.0独立部署
3.apache atlas独立部署（hadoop、码修hive、码修kafka、码修hbase、码修solr、码修zookeeper）
4.UE5.1卡通渲染管线修改 学习笔记（改源码版）

华为Atlas 200DK环境搭建&推理测试

       引子

       华为Atlas DK，码修瓶盖网源码一款边端推理芯片，码修本文将带你了解如何搭建其开发环境并进行推理测试。码修

       一、码修环境搭建

       1.1 物理硬件准备

       需要一台x架构的码修Linux PC机、USB连接线、码修网线、码修内存不低于GB的码修SD卡与SD卡读卡器。

       1.2 软件准备

       需从网络自行下载1.0.版本的码修固件驱动，官网提供的码修最低驱动版本为1.0.，但该版本不兼容设备。

       1.3 刻录开发板系统

       将SD卡插入读卡器，linux miracast源码安装相关软件包，创建制卡工作目录，上传操作系统与驱动包，使用脚本制卡。

       1.4 网络配置

       安装USB网卡驱动，配置USB与NIC网卡IP，通过SSH登录设备并调整网络设置。

       1.5 安装CANN

       确保CANN版本与固件驱动版本一致，从网络下载对应的CANN版本，卸载不符合版本的Python，安装CANN。

       二、项目演示：基于Resnet的分类应用

       获取源码包并安装依赖，如opencv与numpy。进行样例输入准备与模型转换。使用ATC进行模型转换。源码资本logo

       设置环境变量，执行运行脚本。展示样例结果，包括置信度TOP5的类别标识、置信度信息和对应类别信息。

Atlas系列-编译部署-Atlas2.1.0独立部署

       本文将为您详细介绍如何独立部署 Atlas 2.1.0 版本，依赖组件包括 solr、hbase、zookeeper、hive、hadoop、kafka。我们将采用 Docker 容器与 Linux 环境进行部署。如果您在 Atlas 的编译部署过程中遇到问题，本指南将提供解决方案。

       部署流程如下：

       部署环境

       1. Linux 环境：若无 Linux 环境，nodejs 论坛源码可通过 Docker 构建。如已安装 Linux，推荐使用 CentOS 镜像，本文作者最初在 Windows 环境下进行部署，并制作了一个 CentOS 镜像。构建步骤如下：

       1. 拉取镜像

       2. 运行容器

       2. Zookeeper 环境搭建：使用 Docker 方式搭建 Zookeeper，配置步骤包括：

       1. 拉取 Docker 镜像

       2. 运行容器

       3. Hadoop 环境搭建：同样采用 Docker 方式搭建 Hadoop，步骤如下：

       1. 拉取镜像

       2. 建立 Hadoop 用的内部网络

       3. 创建并启动 Master 容器，映射端口，如 端口用于 Hiveserver2，以便后续客户端通过 beeline 连接 Hive

       4. 创建 Slave 容器

       5. 修改 hosts 文件，将 Master 和 Slave 的 IP 地址映射到容器内部

       6. 启动 Hadoop，格式化 HDFS，并启动全部服务

       7. 访问 Web 查看服务状态，如 hdfs: localhost: 和 yarn: localhost:

       4. 部署 Hive：由于 Hive 镜像与 Hadoop 镜像整合，使用已启动的linux rm 源码 Hadoop 镜像进行部署：

       1. 进入 Master 容器

       2. 修改配置文件，添加相关环境变量

       3. 执行源命令生效

       4. 完成数据库配置，确保与 Hive 配置文件中的分隔符一致，并关闭 SSL 验证

       5. 上传 MySQL 驱动到 Hive 的 lib 目录，调整 jar 包配置，确保 slf4j 和 guava 包版本一致

       6. 初始化元数据库，完成 Hive 的安装与启动

       7. 修改 Hadoop 权限配置

       8. 启动 Hiveserver2

       9. Hbase 搭建：由于使用 Docker 遇到问题，改为在容器外搭建 Hbase 环境。步骤包括：

       1. 拉取容器

       2. 创建并运行容器

       3. 进入容器

       4. 修改 Hbase 配置

       5. 启动 Hbase

       6. 访问 Web 界面地址 localhost:

       . Solr 搭建：使用 Docker 方式搭建 Solr，步骤如下：

       1. 拉取镜像

       2. 运行容器

       3. 创建 collection

       4. 访问 Web 界面地址 localhost:

       . Atlas 独立部署：Atlas 2.1.0 版本独立部署依赖外部组件，不同于集成部署。步骤包括：

       1. 从 Apache Atlas 下载源码，如 apache-atlas-2.1.0-server.tar.gz

       2. 使用 Docker 镜像环境进行编译，选择之前构建的基础环境

       3. 将源码复制到容器内

       4. 修改 pom.xml 文件以适应环境依赖

       5. 执行编译命令

       6. 解压 /distro/target/apache-atlas-2.1.0-bin.tar.gz 文件

       7. 进入 bin 目录，启动应用

       至此，Atlas 2.1.0 版本独立部署完成，可访问 localhost: 查看部署结果。

apache atlas独立部署（hadoop、hive、kafka、hbase、solr、zookeeper）

       在CentOS 7虚拟机（IP: ...）上部署Apache Atlas，独立运行时需要以下步骤：

       Apache Atlas 独立部署（集成Hadoop、Hive、Kafka、HBase、Solr、Zookeeper）

       **前提环境**：Java 1.8、Hadoop-2.7.4、JDBC驱动、Zookeeper（用于Atlas的HBase和Solr）

       一、Hadoop 安装

       设置主机名为 master

       关闭防火墙

       设置免密码登录

       解压Hadoop-2.7.4

       安装JDK

       查看Hadoop版本

       配置Hadoop环境

       格式化HDFS（确保路径存在）

       设置环境变量

       生成SSH密钥并配置免密码登录

       启动Hadoop服务

       访问Hadoop集群

       二、Hive 安装

       解压Hive

       配置环境变量

       验证Hive版本

       复制MySQL驱动至hive/lib

       创建MySQL数据库并执行命令

       执行Hive命令

       检查已创建的数据库

       三、Kafka 伪分布式安装

       安装并启动Kafka

       测试Kafka（使用kafka-console-producer.sh与kafka-console-consumer.sh）

       配置多个Kafka server属性文件

       四、HBase 安装与配置

       解压HBase

       配置环境变量

       修改配置文件

       启动HBase

       访问HBase界面

       解决配置问题（如JDK版本兼容、ZooKeeper集成）

       五、Solr 集群安装

       解压Solr

       启动并测试Solr

       配置ZooKeeper与SOLR_PORT

       创建Solr collection

       六、Apache Atlas 独立部署

       编译Apache Atlas源码，选择独立部署版本

       不使用内置的HBase和Solr

       编译完成后，使用集成的Solr到Apache Atlas

       修改配置文件以指向正确的存储位置

       七、Apache Atlas 独立部署问题解决

       确保HBase配置文件位置正确

       解决启动时的JanusGraph和HBase异常

       确保Solr集群配置正确

       部署完成后，Apache Atlas将独立运行，与Hadoop、Hive、Kafka、HBase、Solr和Zookeeper集成，提供数据湖和元数据管理功能。

UE5.1卡通渲染管线修改 学习笔记（改源码版）

       UE5.1的卡通渲染管线修改笔记

       起始于提升MMD制作质量的需求，从C4D的octane到Blender的Eevee和Cycle，再到现在的UE5，探索了各种卡渲方法，包括后处理和自发光。现在转向直接修改源码，回顾过去发现自己的学习路径混乱，缺乏记录，因此决定补写这篇学习笔记，以供参考。

       在探索过程中，我借鉴了前辈们在卡通渲染领域的成果，通过预加载ToonShaderShadowAtlas和ToonShaderSpecularAtlas两个曲线图谱，以及相应的Sampler和高度参数。添加ShadingModel时，我选择了Toon、ToonSSP和ToonSDF，涉及了阴影重映射、高光重映射，以及整体阴影着色的优化。

       对于KajiyaKai高光，我利用Anisotropy作为输入，并通过一个参数控制是否启用。SDF阴影着色方面，尝试将算法内置Shader以解决现有问题，尽管初期尝试受限。扩展GBuffer以适应新增ShadingModel的需求，特别关注了ToonData的处理。

       在Material文件夹中，我创建了MaterialExpressionToonShaderCustomOutput，结合ToonCurve选择、环境反射、SDF输入等功能，实现了定制化的输出。同时，我还注意到了Lumen修正和BackFace方案的选用。

       UE5.1版本中，修改CreateToonOutLinePassProcessor是关键步骤，以处理超过个Pass的问题。尽管扩展ShadingModel上限的方案暂未使用，但已做了相关笔记，涉及GBufferInfo、ShaderGenerationUtil和EngineType的改动。

       总结来说，本文记录了从理论学习到实践应用的UE5.1卡通渲染管线修改过程，供后来者参考和学习。