【canvas 源码】【libtorrent源码剖析】【学籍源码php】motion源码编译
1.Unity RootMotion简单尝试记录
2.[Angular 组件库 NG-ZORRO 基础入门] - 源码初窥: core
3.5.AMCL包源码分析 | 粒子滤波器模型与pf文件夹(一)
4.毕升编译器优化：Lazy Code Motion
Unity RootMotion简单尝试记录
在探索 Unity 中 Root Motion 工作原理时，源码我深入研究了官方文档和代码。编译起初，源码目标是编译记录工作流程，但因结果未如预期，源码故此篇旨在简述对 Unity Root Motion 的编译canvas 源码初步尝试。
Unity 的源码官方文档提供了关于 Root Motion 的详细介绍，包括如何设置和应用。编译模型和动画导入时使用 Humanoid 可确保与 Root Motion 兼容。源码在 Root Motion Node 选择 None 时，编译界面与文档一致，源码显示了基本设置。编译
对 Apply Root Motion 进行测试时，源码我注意到，编译当 Node 为 None 时，源码只存在 Root T 和 Root Q 曲线，结果与预期不符。关闭动画优化后，差异依然存在。libtorrent源码剖析通过咨询动画团队，了解到实际设置的值，但遗憾的是，动画中并未找到 Motion 曲线。
进一步测试将 Root Motion Node 设置为 Root，结果在 Animation 中找到了 Motion Curve。获取并读取 Root T、Root Q（或 Motion T、Motion Q）的曲线后，发现 Apply Root Motion 的执行结果与预期不符，尤其在与 3Dmax 设置对比时，Unity 的结果更加接近。
尝试在 Unity 中手动创建动画，结果与预期一致。去除 Apply Root Motion 后，结果与手动创建的动画相同，但 Unity 的自动应用似乎引入了额外的偏差。
目前的学籍源码php资料较为有限，我将等待更多专家的分享。若有机会，深入研究 Unity 和 Unreal Engine 的源码，可能有助于更深入理解 Root Motion 的运作机制。
代码段将包含在后续的分析和实验中，用于验证理论与实践的差异，以及进一步优化应用 Root Motion 的方法。
[Angular 组件库 NG-ZORRO 基础入门] - 源码初窥: core
在探索和了解了典型组件的源码之后，我们进一步深入 NG-ZORRO 组件库的核心结构，发现了一个关键的策略来解决组件间共用属性、功能导致的重复编写问题。NG-ZORRO 支持近 种组件，为避免每种组件都需要重复定义相同的属性或功能，开发团队采用了将公共方法和定义抽离至 `core` 文件夹的策略。
当处理组件的通用属性时，我们发现像 `nzSize` 这样的属性在多个组件如 `Input` 和 `Button` 中被广泛使用。解决这一问题的方法在于引入 `types` 文件夹，这个文件夹记录了哪些组件支持特定属性，投篮球源码便于我们查询和重复利用。
动画效果是 Angular 开发中常见的元素，Angular 官方文档提供了详尽的指南。NG-ZORRO 提供了多样化的动画，使页面元素呈现丰富的动态变化。例如在 `Collapse` 折叠面板组件中，通过 `nzActive` 属性操控动画状态，实现元素的展开与收起效果。这一功能在实际开发中非常实用，使用动画使页面交互更加直观。
某些组件，如 `Tag`，在其动态删除操作中应用了淡入淡出动画，该动画机制相较于需要单独配置的状态传递更为简便，直接提升视觉效果和用户体验。NG-ZORRO 内含多种动画类型，如 `moveUpMotion` 和 `slideMotion`，通过探索源码可以轻易找到使用方式。装机系统源码
对于不希望使用动画的场景，NG-ZORRO 提供了 `NzNoAnimationDirective`，允许开发者在模板层面对特定元素禁用动画效果。通过替换 `BrowserAnimationsModule` 为 `NoopAnimationsModule`，可实现全局禁用动画。
总结这一系列核心文件夹——`core` 包含了如 `types` 和 `animations` 等内容，对于项目开发而言，应考虑抽离公共部分，实现跨组件复用，以减少代码冗余和提高开发效率。通过借鉴 NG-ZORRO 的实践，开发者可以优化代码结构，提升组件复用性，同时保持代码的简洁性和易维护性。
5.AMCL包源码分析 | 粒子滤波器模型与pf文件夹(一)
粒子滤波器这部分内容较为复杂，涉及众多理论与数据结构，我们将分多个部分进行介绍。本部分内容主要对pf文件夹进行简要分析，包括蒙特卡罗定位在pf中的代码实现、KLD采样算法的理论介绍及其在pf中的具体实现。
pf文件夹主要由以下部分组成：3✖3对称矩阵的特征值和特征向量的分解、kdtree的创建与维护方法、Gaussian模型与概率密度模型采样生成粒子、三维列向量、三维矩阵、实现pose的向量运算、局部到全局坐标的转换以及全局坐标到局部坐标的转换。
接下来，我们将对各个头文件进行简要分析。
粒子滤波器是AMCL定位的理论基础，属于粒子滤波的一种。关于粒子滤波的原理及代码效果演示，可以参考相关资料。
AMCL包中的粒子滤波器作用如下：首先，参考pf.cpp中的pf_update_action函数，了解sample_motion_model代码实现；其次，参考pf.cpp中的pf_update_sensor函数，了解measurement_model的代码实现。
AMCL引入KLD采样理论，对蒙特卡罗定位进行再次改进。参考《概率机器人》第8章，讨论粒子滤波器的效率及采样集大小的重要性。KLD采样是蒙特卡罗定位的一个变种，它能随时间改变粒子数，降低计算资源的浪费。
3.1 KLD_Sampling_MCL算法介绍：算法将以前的采样集合、地图和最新的控制及测量作为输入，要求统计误差界限err和sigma。在满足统计界限之前，KLD采样将一直产生粒子。算法产生新粒子，直到粒子数M超过Mx和使用者定义的最小值Mx（min）。
3.2 KLD采样算法在AMCL包中的具体应用：代码在pf.cpp中的pf_update_resample函数中实现。接下来，我们将详细分析pf文件夹里每个CPP文件的代码逻辑。
毕升编译器优化：Lazy Code Motion
本文介绍代码移动（插入）方法以消除冗余计算的典型应用。在优化程序中，通过移动或插入代码，可以避免重复计算，同时保持程序行为不变。通过程序流图分析，首先需识别冗余计算的路径，进而确定优化范围。优化过程中，需关注临界边，即源基本块有多条后继，目标基本块有多条前驱的连接边，以避免可能的安全问题。为处理这种边上的安全问题，引入合成块，确保插入代码时程序行为不变。本文详细介绍了算法的四个关键定义，以及如何根据这些定义确定插入点。
算法首先定义预期表达式（Anticipated），指在该点后所有路径都计算出该表达式值的情况。通过后向分析，确定哪些点可以作为预期表达式的插入点。接着定义将可用的表达式（Will-be-Available），指在该点前是预期表达式的点，且后续路径中没有计算出该表达式的点。通过前向分析，找出将可用表达式的插入点集合。结合这两个集合，可以确定最早可插入表达式的集合。
通过进一步定义延缓表达式（Postponable），算法可确定最晚插入点，以减少寄存器压力。最晚插入点位于表达式被首次计算后，且在被后续使用前的路径上。最后，引入已用表达式（Used Expressions）定义，用于消除当前块之外的临时变量赋值，以优化代码。最终解决方案是在满足特定条件的基本块开头插入表达式，并替换所有相关计算，以此达到消除冗余计算的目的。
在算法介绍后，还涉及LLVM源码中具体实现的查看，包括`MachineCSE`类与`NaryReassociatePass`等类的实现，以提供深入理解与实践参考。本文通过理论分析与实例解释，旨在提供一种消除冗余计算的优化方法，减少程序执行的资源消耗，提高代码执行效率。
