1.MMDetection3D之DETR3D源码解析：整体流程篇
2.[3D游戏开发实践] Cocos Cyberpunk 源码解读-目录结构
3.[技术随笔]🛠🛠从源码安装Pytorch3D详细记录及学习资料
4.3d稀疏卷积——spconv源码剖析（五）
5.Unity3D MMORPG核心技术：AOI算法源码分析与详解
6.3d稀疏卷积——spconv源码剖析（三）

MMDetection3D之DETR3D源码解析：整体流程篇

       关于torch.distributed.launch的空空间更多细节： blog.csdn.net/magic_ll/...

       设置config file和work dir，work dir保存最终config，间源log等信息，码d门work dir默认为path/to/user/work_dir/

       作者将自定义的空空间部分放在 'projects/mmdet3d_plugin/' 文件夹下，通过registry类注册模块，间源这里利用importlib导入模块并初始化自定义的码d门采购管理系统源码类。

       这里设置模型的空空间输出信息保存路径、gpus等模型的间源运行时环境参数

       这里初始化模型，初始化train_dataset和val_dataset

       这部分完成了DataLoader的码d门初始化，runner和hooks的空空间初始化，并且按照workflow运行runner。间源

[3D游戏开发实践] Cocos Cyberpunk 源码解读-目录结构

       在深入解读Cocos Cyberpunk源码之前，码d门首先，空空间让我们打开scene-game-start场景，间源启动游戏预览，码d门进入游戏场景。点击START按钮，游戏正式开始。漫游摄像机将带你漫游整个场景，再次点击START，可以进入游戏。

       在电脑端按ESC键或手机端点击设置按钮，查看操作说明。接下来，让我们浏览Cocos Cyberpunk项目的目录结构。在左下角的Assets窗口中，我们可以看到项目文件的分层。

       首先，animations目录中仅包含用于场景漫游的摄像机动画文件。LightFX目录存储了光照贴图，这些是光照烘焙系统自动生成的，无需手动修改。res目录是hants算法idl源码整个游戏资源的集中地，包括动画、特效、模型、shader、UI、音效等资源。

       resources目录则存放动态加载的资源，当前内容较少，随着游戏的完善，资源将会增多。scene目录包含了环境反射探针文件，与场景文件名对应的文件夹存放反射贴图。scene-development目录则包含一些用于单元测试的开发场景。

       scripts目录存放所有游戏逻辑脚本，而src目录可能包含项目开发过程中的测试文件。test目录同样是用于测试的，存放的文件与项目无关。scene目录则是游戏主场景，而scene-game-start则为游戏启动场景，进行UI逻辑初始化，并加载游戏主场景。

       自定义管线以编辑器扩展的形式存在，可将其移至项目中。管线对应自定义管线，通过在场景中新建节点并添加pipeline/graph/pipeline-graph.ts组件来查看可视化管线图。实时探针相关组件在反射探针节点上挂载，提供实时更新功能。

       反射探针节点上的ReflectionUtils脚本组件实现了实时更新探针的逻辑，适用于需要实时探针的项目。此外，Cocos Cyberpunk还实现了SphereProjection修正，使得反射更符合物体形状。猜数游戏源码

       静态遮挡剔除机制在Cocos Cyberpunk中实现，通过将可见关系预存入空间格子，渲染时直接查表获得渲染列表，极大提升效率。这一部分主要在scene场景中的static-occlusion-culling结点中处理。

       机型适配策略在Cocos Cyberpunk中实现，根据设备性能选择渲染效果，确保流畅帧率。处理了不同设备上的效果调整，包括性能开关策略、机型分档策略，主要在href-settings.ts、gpu.ts和gpu-mobiles.ts文件中实现。

       游戏逻辑方面，Cocos Cyberpunk包含完整的TPS游戏逻辑，init节点包含了特效、UI、对象池等节点，挂载的init.ts脚本组件确保游戏逻辑在主场景加载后持续运行。接下来，我们将对游戏逻辑相关源码进行深入解读。

[技术随笔]🛠🛠从源码安装Pytorch3D详细记录及学习资料

       这篇文章详细介绍了如何从源码安装Pytorch3D，包括选择合适的镜像、配置工具和编译步骤。首先，选择Pytorch 1.9的devel镜像，包含CUDA和驱动，确保与Pytorch3D的版本要求相匹配，比如Python 3.7和CUDA .2。在镜像内，需要检查nvcc编译器、CUDA工具箱和驱动是手机连接pc 源码否正常，同时安装基本工具如git、vim、sudo和curl。

       配置CUB工具是关键步骤，根据Pytorch3D文档，需要在编译前设置CUB_HOME。即使Pytorch镜像自带CUDA，也建议手动设置`FORCE_CUDA`为1以确保兼容。接着，如果遇到conda依赖问题，作者选择从源码编译Pytorch3D，编译过程中的安装log和版本检查是必要的。

       最后，通过测试用例，如从ARkit导出数据并渲染白模，验证GPU的使用。结果显示GPU正常工作，安装成功。对于更深入的Pytorch3D使用，作者还分享了一些参考资源，以便初学者入门。

3d稀疏卷积——spconv源码剖析（五）

       介绍在构建的Rulebook指导下执行特定的稀疏卷积计算，关注于类SparseConvolution，其代码位于spconv/conv.py。

       Fsp.indice_subm_conv和Fsp.indice_conv经过spconv/functional.py中的SubMConvFunction和SparseConvFunction对象转换，最终会调用spconv/ops.py模块中的indice_conv等函数。

       专注于子流线卷积接口：indice_subm_conv，其代码位于spconv/functional.py。

       通过Python接口调用底层C++函数可能不够直观，因此使用torch.autograd.Function封装算子底层调用，该类表示PyTorch中的可导函数，具备前向推理和反向传播实现时，hex文件对比 源码即可作为普通PyTorch函数使用。

       值得注意的是，Function类在模型部署中具有优势，若定义了symbolic静态方法，此Function在执行torch.onnx.export()时，可依据symbolic定义规则转换为ONNX算子。

       apply方法是torch.autograd.Function的一部分，此方法负责在前向推理或反向传播时的调度工作。通过将indice_subm_conv = SubMConvFunction.apply简化为indice_subm_conv接口，简化了算子使用，屏蔽了SubMConvFunction的具体实现。

       SubMConvFunction的前向传播方法forward调用spconv/ops.py的indice_conv函数。在src/spconv/all.cc文件中，通过PyTorch提供的OP Register对底层C++API进行注册。

       通过torch.ops.load_library加载.so文件，使用torch.ops.spconv.indice_conv调用src/spconv/spconv_ops.cc文件中的indiceConv函数。

       深入探索src/spconv/spconv_ops.cc文件中的indiceConv函数。

       代写部分代码内容...

Unity3D MMORPG核心技术：AOI算法源码分析与详解

       Unity3D是一款跨平台的游戏引擎，在游戏开发领域应用广泛。MMORPG（大型多人在线角色扮演游戏）作为游戏开发的重要领域，在Unity3D中也得到广泛应用。玩家之间的交互是游戏开发中一个重要问题。如何高效处理这些交互？AOI（Area of Interest）算法提供了一个有效解决方案。

       AOI算法是一种空间索引算法，能够依据玩家位置快速确定周围玩家，从而提高交互效率。实现AOI算法通常采用Quadtree（四叉树）或Octree（八叉树），将空间划分为多个区域，每个区域可包含若干玩家。

       以下为AOI算法实现方法和代码解释。

       **实现方法

**

       将空间划分为多个区域（Quadtree或Octree）。

       玩家移动、加入或离开时，更新对应区域。

       玩家查找周围玩家时，遍历相关区域。

       **代码实现

**

       使用C#语言实现Quadtree。

       编写函数，实现玩家进入/离开、移动和查找玩家。

       通过上述方法和代码，AOI算法可以在MMORPG中高效处理玩家交互，优化游戏性能和玩家体验。

3d稀疏卷积——spconv源码剖析（三）

       构建Rulebook

       下面看ops.get_indice_pairs，位于：spconv/ops.py

       构建Rulebook由ops.get_indice_pairs接口完成

       get_indice_pairs函数具体实现：

       主要就是完成了一些参数的校验和预处理。首先，对于3d普通稀疏卷积，根据输入shape大小，kernel size，stride等参数计算出输出输出shape，子流行稀疏卷积就不必计算了，输出shape和输入shape一样大小

       准备好参数之后就进入最核心的get_indice_pairs函数。因为spconv通过torch.ops.load_library加载.so文件注册,所以这里通torch.ops.spconv.get_indice_pairs这种方式来调用该函数。

       算子注册：在src/spconv/all.cc文件中通过Pytorch提供的OP Register(算子注册的方式)对底层c++ api进行了注册，可以python接口形式调用c++算子

       同C++ extension方式一样，OP Register也是Pytorch提供的一种底层扩展算子注册的方式。注册的算子可以通过 torch.xxx或者 tensor.xxx的方式进行调用，该方式同样与pytorch源码解耦，增加和修改算子不需要重新编译pytorch源码。用该方式注册一个新的算子，流程非常简单：先编写C++相关的算子实现，然后通过pytorch底层的注册接口（torch::RegisterOperators），将该算子注册即可。

       构建Rulebook实际通过python接口get_indice_pairs调用src/spconv/spconv_ops.cc文件种的getIndicePairs函数

       代码位于：src/spconv/spconv_ops.cc

       分析getIndicePairs直接将重心锁定在GPU逻辑部分，并且子流行3d稀疏卷积和正常3d稀疏卷积分开讨论，优先子流行3d稀疏卷积。

       代码中最重要的3个变量分别为：indicePairs，indiceNum和gridOut，其建立过程如下：

       indicePairs代表了稀疏卷积输入输出的映射规则，即Input Hash Table 和 Output Hash Table。这里分配理论最大的内存，它的shape为{ 2,kernelVolume,numAct}，2表示输入和输出两个方向，kernelVolume为卷积核的volume size。例如一个3x3x3的卷积核，其volume size就是(3*3*3)。numAct表示输入有效(active)特征的数量。indiceNum用于保存卷积核每一个位置上的总的计算的次数，indiceNum对应中的count

       代码中关于gpu建立rulebook调用create_submconv_indice_pair_cuda函数来完成，下面具体分析下create_submconv_indice_pair_cuda函数

       子流线稀疏卷积

       子流线稀疏卷积是调用create_submconv_indice_pair_cuda函数来构建rulebook

       在create_submconv_indice_pair_cuda大可不必深究以下动态分发机制的运行原理。

       直接将重心锁定在核函数：

       prepareSubMGridKernel核函数中grid_size和block_size实则都是用的整形变量。其中block_size为tv::cuda::CUDA_NUM_THREADS,在include/tensorview/cuda_utils.h文件中定义，大小为。而grid_size大小通过tv::cuda::getBlocks(numActIn)计算得到,其中numActIn表示有效(active)输入数据的数量。

       prepareSubMGridKernel作用：建立输出张量坐标(通过index表示)到输出序号之间的一张哈希表

       见：include/spconv/indice.cu.h

       这里计算index换了一种模板加递归的写法，看起来比较复杂而已。令：new_indicesIn = indicesIn.data()，可以推导得出index为：

       ArrayIndexRowMajor位于include/tensorview/tensorview.h，其递归调用写法如下：

       接着看核函数getSubMIndicePairsKernel3：

       位于：include/spconv/indice.cu.h

       看：

       上述写法类似我们函数中常见的循环的写法，具体可以查看include/tensorview/kernel_utils.h

       NumILP按默认值等于1的话，其stride也是gridDim.x*blockDim.x。索引最大值要小于该线程块的线程上限索引blockDim.x * gridDim.x，功能与下面代码类似：

       参考： blog.csdn.net/ChuiGeDaQ...

UE5 ModelingMode & GeometryScript源码学习（一）

       前言

       ModelingMode是虚幻引擎5.0后的新增功能，用于直接在引擎中进行3D建模，无需外接工具，实现快速原型设计和特定需求的模型创建。GeometryScript是用于通过编程方式创建和操控3D几何体的系统，支持蓝图或Python脚本，提供灵活控制能力。

       本文主要围绕ModelingMode与GeometryScript源码学习展开，涵盖DMC简介、查找感兴趣功能源码、动态网格到静态网格的代码介绍。

       起因

       在虚幻4中，通过RuntimeMeshComponent或ProceduralMeshComponent组件实现简单模型的程序化生成。动态网格组件（DynamicMeshComponent）在UE5中提供了额外功能，如三角面级别处理、转换为StaticMesh/Volume、烘焙贴图和编辑UV等。

       将动态网格对象转换为静态网格对象时，发现官方文档对DMC与PMC对比信息不直接涉及此转换。通过搜索发现，DynamicMesh对象转换为StaticMesh对象的代码位于Source/Runtime/MeshConversion目录下的UE::Modeling::CreateMeshObject函数中。

       在UE::Modeling::CreateMeshObject函数内，使用UEditorModelingObjectsCreationAPI对象进行动态网格到静态网格的转换，通过HasMoveVariants()函数接受右值引用参数。UEditorModelingObjectsCreationAPI::CreateMeshObject函数进一步处理转换参数，UE::Modeling::CreateStaticMeshAsset函数负责创建完整的静态网格资产。

       总结转换流程，DynamicMesh对象首先收集世界、变换、资产名称和材质信息，通过FCreateMeshObjectParams对象传递给UE::Modeling::CreateMeshObject函数，该函数调用UE::Modeling::CreateStaticMeshAsset函数创建静态网格资产。

       转换为静态网格后，程序创建了一个静态网格Actor和组件。此过程涉及静态网格属性设置，最终返回FCreateMeshObjectResult对象表示转换成功。

       转换静态网格为Volume、动态网格同样在相关函数中实现。

       在Modeling Mode中添加基础形状涉及UInteractiveToolManager::DeactivateToolInternal函数，当接受基础形状时，调用UAddPrimitiveTool::GenerateAsset函数，根据面板选择的输出类型创建模型。

       最后，UAddPrimitiveTool::Setup函数创建PreviewMesh对象，UAddPrimitiveTool::UpdatePreviewMesh()函数中通过UAddPrimitiveTool::GenerateMesh生成网格数据填充FDynamicMesh3对象，进而更新到PreviewMesh中。

       文章总结了Modeling Mode与GeometryScript源码的学习路径，从动态网格到静态网格的转换、基础形状添加到输出类型对应函数，提供了一条完整的流程概述。

Sweet Home 3D 开放源码室内设计

       在实际购置家具前，Sweet Home 3D 能让你在虚拟环境中预先尝试各种室内设计，包括家具布局和配色方案，正如 Seth Kenlon 所说。

       Sweet Home 3D 是一款开源的室内设计工具，采用GPLv2协议，专为专业级的视觉预览而设计。它让你能够轻松地绘制房屋平面图，精确调整家具尺寸，甚至达到厘米级的精确度，只需简单拖拽操作，无需复杂的数学计算。

       无论是需要为远程工作添置办公设备，如实木书桌和椅子，还是在设计之初就考虑家具的尺寸与空间匹配，Sweet Home 3D 都能提供专业的帮助，避免了传统家居改造中的尴尬问题。

       作为一款Java程序，Sweet Home 3D 可在多种操作系统上运行，包括Linux、Windows、MacOS和BSD。下载链接可以在官方网站上找到。初次使用时，确保测量好实际空间尺寸，因为精确的尺寸是设计成功的关键。

       软件界面直观，例如，通过菜单中的3D视图模式，你可以实时控制渲染内容，确保设计效率。创建房间时，无论是先画外部边界再细分，还是直接定义每个房间，Sweet Home 3D 都提供了灵活的选项。

       家具添加、门窗布局和装饰细节的调整都十分便捷，你可以使用可视化工具精细操控。最后，Sweet Home 3D 还支持SVG和OBJ格式导出，让你的蓝图和3D模型能在其他设计软件中继续编辑。

       总的来说，Sweet Home 3D 是一款实用且有趣的室内设计工具，无论你是装修新手还是专业设计师，都能在其中找到满足自己需求的功能，帮助你实现理想的家居梦想。