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大型 3D 互动项目开发和优化实践
第二个 3D 渲染层— 渲染层分为 3D 场景层和 HUD 层带来了一个问题，需要在 HUD 层上再渲染 3D 内容时，例如展示 3D 模型，则不得不再增加一层 3D渲染层。 而 3D 渲染层不停地在调用渲染方法，以响应用户操作和播放动画，这耗费了大量 CPU 和 GPU 的计算资源，还占用了存储模型顶点信息和贴图纹理的内存空间，因此在多个 3D 渲染层共存的情况下，需进行一定的管理以优化性能 我们采用以下策略管理多个 3D 渲染层： 在展示另外的 3D 渲染层时再实例化，并暂停原来 3D 渲染层的渲染 在不需要展示的时候销毁，恢复原 3D 渲染层的渲染方法调用 以尽量减少资源的占用，提高项目的渲染性能 以上两个策略都是现在较大型的 3D 游戏会使用的加载策略，能减少同一屏幕中绘制的面数量，减轻渲染压力。 为解决这个痛点，我们团队开发了一个 3D 场景的搭建工具，用户可通过上传 gltf 文件搭建 3D 场景，实时预览渲染效果。 并加入了在项目中沉淀的互动组件，快速生成 3D 场景项目。
3.2K20编辑于 2023-08-23 - 来自专栏王清培的专栏
大型直播平台应用架构浅谈
我们以一个普通的C端用户的视角，来看下这几个核心功能背后的大概应用架构。 观看直播 当我们进入直播间首先就是观看直播内容。 公有云厂商砸了巨额资金建设物理链路，作为应用型企业只需要使用云产品能力即可，一切即服务。 当我们愉快的看着直播时，会好奇这些直播内容源头在哪里，这些画面是如何被采集的，数据又如何传输的。 一般应用企业，做弹幕功能技术含量并不高，而且现在云厂商、开源sdk，稍微组合下架构基本就搭能起来。 反而是，安全、舆情管控才是最关键和重点投入的地方。 第一个重点是我们大多数比较熟悉的应用系统常规的抗高并发，这里包括一系列的中间件、DB、缓存、微服务套件等。
2.3K30编辑于 2022-03-14 - 来自专栏爬蜥的学习之旅
大型系统应用架构实践 - 路由服务
新注册用户首先归属默认机房，然后进行多机房探测，必要时进行增量更新，方案与存量更新一致 参考 《大型系统应用架构实践》
67020编辑于 2022-03-09 - 来自专栏媒矿工厂
CVPR 2024 | VastGaussian：用于大型场景重建的3D高斯
，难以扩展到大型场景。 为此，作者提出了 Vast-Gaussian ，一种基于 3D 高斯的大型场景重建和实时渲染的方法。 而现有基于3D高斯的方法由于训练内存大、优化时间长和外观变化剧烈，难以扩展到大型场景。 为解决 3D 高斯应用于大型场景的问题，作者提出了基于 3D Gaussian Splatting 的大型场景重建 (Vast 3D Gaussian)。 对几个大型场景的实验证实了该方法相对于基于 NeRF 的方法和原 3D Gaussian Splatting 方法的优越性。 方法 渐进式分区策略 图1.
3.2K10编辑于 2024-04-12 - 来自专栏Kirito的技术分享
应用JMH测试大型HashMap的性能
现在一般Java世界里面的主流Benchmark就是应用的JMH。 Scala这边，我们所熟悉的Ktoso大佬包了一个sbt-jmh插件，使得我们可以方便地利用SBT来运行JMH测试。
1.9K30发布于 2019-11-05 - 来自专栏TBOOX开源工程
xmake从入门到精通11：如何组织构建大型工程
demo") set_kind("static") add_files("src/demo/*.c") add_defines("DEMO") 维护复杂的项目结构 但是对于一些大型项目
1.8K30发布于 2020-04-22 - 来自专栏章鱼的慢慢技术路
Direct3D 11 Tutorial 4: 3D Spaces_Direct3D 11 教程4：3D空间
概述 在上一个教程中，我们在应用程序窗口的中心成功渲染了一个三角形。 我们没有太注意我们在顶点缓冲区中拾取的顶点位置。 在本教程中，我们将深入研究3D位置和转换的细节。 本教程的结果将是渲染到屏幕的3D对象。 虽然之前的教程侧重于将2D对象渲染到3D世界，但在这里我们展示了一个3D对象。 资源目录 (SDK root)\Samples\C++\Direct3D11\Tutorials\Tutorial04 Github仓库 3D空间 在上一个教程中，三角形的顶点被有策略地放置，以在屏幕上完美地对齐 值得注意的是，尽管视图空间是来自观察者参照系的世界，但视图变换矩阵应用于顶点，而不是观察者。 因此，视图矩阵必须执行我们应用于我们的查看器或相机的相反转换。 常量缓冲区用于存储应用程序需要传递给着色器的数据。在渲染之前，应用程序通常会将重要数据写入常量缓冲区，然后在渲染过程中可以从着色器中读取数据。
1.8K30发布于 2018-10-11 - 来自专栏章鱼的慢慢技术路
Direct3D 11 Tutorial 5: 3D Transformation_Direct3D 11 教程5：3D转型
资源目录 (SDK root)\Samples\C++\Direct3D11\Tutorials\Tutorial05 Github 转型 在3D图形中，变换通常用于对顶点和矢量进行操作。 在3D中，用于翻译的矩阵具有形式。 ，则结果是该框向负X轴移动5个单位，如图5所示，在应用平移之后。 在3D中，空间通常由原点和来自原点的三个唯一轴定义：X，Y和Z.计算机图形中通常使用多个空间：对象空间，世界空间，视图空间，投影空间和屏幕空间。 图2.在对象空间中定义的立方体 ? Direct3D 11中深度缓冲区的默认行为是检查屏幕上绘制的每个像素与屏幕空间像素的深度缓冲区中存储的值。
2.8K40发布于 2018-12-04 - 来自专栏程序员成长指北
大型 web 应用公共组件架构思考
实际上，公共组件，例如，权限，分享，通知等功能，具备独立应用的功能，它们应该更像是一个可拔插的插件，品类不应该关心插件的内部细节，插件也不应该有权限影响和破坏外部主进程。 这种插件需要复杂的 UI 交互，我们可以通过 chrome 的 site-isolation 特性(参考第三方 web 应用进程隔离)，用不同域的域名动态创建 iframe，对应的 iframe 内容区域会和主进程进行隔离 参照 vscode 我们可以巧用 proxy 代理（IE 11 不兼容），在插件调用 api 时进行拦截，统一转换成 message send 调用，可以避免每次api 调用手动触发 message 通信
1.7K20发布于 2020-10-10 - 来自专栏架构师之旅
Mysql在大型网站的应用架构演变
常用的扩展手段有以下两种 Scale-up : 纵向扩展，通过替换为更好的机器和资源来实现伸缩，提升服务能力 Scale-out : 横向扩展, 通过加节点（机器）来实现伸缩，提升服务能力 对于互联网的高并发应用来说 从此我们可以看出，事实上对于很多小公司小应用，这种架构已经足够满足他们的需求了，初期数据量的准确评估是杜绝过度设计很重要的一环，毕竟没有人愿意为不可能发生的事情而浪费自己的经历。 这里简单举个我的例子，对于用户信息这类表 （3个索引），16G内存能放下大概2000W行数据的索引，简单的读和写混合访问量3000/s左右没有问题，你的应用场景是否 V2.0 垂直拆分 一般当V1.0 主从架构 此类架构主要解决V2.0架构下的读问题，通过给Instance挂数据实时备份的思路来迁移读取的压力，在Mysql的场景下就是通过主从结构，主库抗写压力，通过从库来分担读压力，对于写少读多的应用 不是连续区间的序列落到一个cluster的情况，如以下场景： 假定有20个音像店，分布在4个有经销权的地区，如下表所示： 地区 商店ID 号 北区 3, 5, 6, 9, 17 东区 1, 2, 10, 11
1.3K80发布于 2018-01-30 - 来自专栏斑斓
大型系统应用边界设计原则与实践
甲方客户作为一家大型央企，必然重视流程管理与合同履约，该交付项目规模庞大，属于甲方客户极为重视的战略项目，客户的IT部门必须重度参与到管理流程中，通过跟踪项目计划的制订与执行来跟踪进度。 因此，要与微服务的应用架构相对应，就应该建立如下所示的团队组织： 遵循前后端分离的原则，通常需要为前端和后端建立不同的团队。 应用边界设计原则 应用架构的边界受到业务边界、数据边界、团队边界、技术边界多个方面的影响，必须控制边界，否则会带来设计与开发的混乱，影响团队之间的协作。 应用边界设计原则 为了避免大量类似问题的重复出现，也为了减少不必要的工作纠纷，我根据微服务的设计原则与团队的组建原则，结合项目的实际情况，确定了如下应用边界设计原则。 开发团队在确定业务功能的应用边界时，应遵循以上原则，保证各个开发团队能够各司其职，以良好协作的方式完成业务功能的开发。
1.6K31编辑于 2023-03-23 - 来自专栏AustinDatabases
“偶遇” 爱可生 与 MYSQL 大型应用
今天“偶遇” 爱可生的技术人员，经过了两个小时的交流，又重塑的我对大型系统中对MYSQL 的应用， 这绝对不是广告，这绝对不是广告，这绝对不是广告，重要的还的说几遍。 问题是一个小体积的应用和一个大型金融机构使用 MYSQL 系统，就要有本质的区别。尤其到了银行级别的应用，各种使用的方式就有更多的发挥的地方和要求的地方。一个简单的MYSQL 就变得越发的不简单。 在技术交流过程中，关于高可用中的切换，对于大型系统的应用，需要做的更细，考虑的问题更多。数据强一致性，与脱离传统数据FAILOVER后的切换，都从更底层的MYSQL数据库系统信息的收集做起。 以前一直认为ORACLE TO MYSQL （不考虑开发的问题），虽然在系统额扩展性上MYSQL 是有优势的，但稳定性和大型系统的可靠性上，都是ORACLE 可以吐槽的。 MYSQL 至始至终都在用我很小，但我可以人多力量大的思路来将系统难题化解，配以开发的微服架构的流行，大型系统的拆分。配角变主角的逆袭，还能被阻挡？
2.8K30发布于 2019-06-21 - 来自专栏Android 开发者
聚焦 Android 11: Android 11 应用兼容性
更轻松实现应用与 Android 11 兼容 在每次版本更新中，我们都希望尽量减少应用适配 Android 所需的工作。 请继续阅读，详细了解我们如何简化 Android 11 中的应用测试和调试流程。 在 Android 11 上测试 测试应用是否兼容 Android 新版本可能面临很多挑战，尤其是应用在受到多个平台变更影响的情况下。此过程中可能会出现很多问题: 如何确定应用中可能受影响的区域？ 适于测试平台变更的新工具 和往年的更新一样，Android 11 的一些平台变更可能会影响您的应用。 我们希望这些工具能帮助您更轻松地测试 Android 11 应用兼容情况。
2.3K10发布于 2020-10-16 - 来自专栏自动化、性能测试
FastAPI（40）- 大型应用程序的项目拆分
背景 假设要搭建一个测试平台，那么整个项目的 API 数量肯定很多个，他们不可能放在同一个文件中 FastAPI 提供了一个方便的工具来构建应用程序，同时保持所有的灵活性 项目架构 假设结构如下 . ├ ── items.py │ │ └── users.py │ └── internal │ ├── __init__.py │ └── admin.py main：应用程序的主入口 ，会添加所有子路由 dependencies：存放应用程序要用到的依赖项 routers：子路由，根据模块划分，比如 users 存放用户信息相关的路由，items 存放其他内容的路由 internal 127.0.0.1", port=8080, debug=True, reload=True) 重点 使用 app.include_router() 可以将每个 APIRouter 添加到主 FastAPI 应用程序中 ，它将包括来自该路由器的所有路由作为它的一部分 它实际上会在内部为 APIRouter 中声明的每个路径操作创建一个路径操作，因此，在幕后，它实际上会像所有东西都是同一个应用程序一样工作 使用 app.include_router
2.1K10发布于 2021-10-09 - 来自专栏liulun
大型Electron应用本地数据库技术选型
开发一个大型Electron的应用，或许需要在客户端存储大量的数据，比如聊天应用或邮件客户端 可选的客户端数据库方案看似很多，但一一对比下来，最优解只有一个 接下来我们就一起来经历一下这个技术选型的过程 PS： 如果你的应用操作的数据量不多， 你可以选择类似lowdb（https://github.com/typicode/lowdb）这样的工具， 在一定程度上环节这些困难 排除：LocalStorage 行数据（毫秒）：8、8、8、9、8、8 已存在10000行数据的前提下，更新100行数据（毫秒）：30、30、28、30、30 IndexedDB 已存在10000行数据的前提下，更新1行数据（毫秒）：11 Electron工程下完成此对比，所以Js经Electron转到Node.js再转到SQLite的Node module最后才转到SQLite的C代码，这个过程可能是性能损耗的一大主要原因 最后： 综合对比下来，大型 Electron应用更推荐使用IndexedDB来存储业务数据 （由于有Dexie的加持，IndexedDB操作也足够简单，所有中小型应用也是不错的选择） 如果你需要加密客户端数据，SQLite还需要外套
8K40发布于 2020-06-09 - 来自专栏跨平台全栈俱乐部
如何优化你的超大型React应用
React为了大型应用而生，Electron和React-native赋予了它构建移动端跨平台App和桌面应用的能力，Taro则赋予了它一次编写，生成多种平台小程序和React-native应用的能力 原生浏览器环境中使用React框架，比较常见的是制作单页面SPA应用: 原生的SPA应用，分以下几种： 纯CSR渲染（客户端渲染） 纯SSR渲染（服务端渲染） 混合渲染（预渲染，webpack的插件预渲染 纯CSR的应用，如何精细化渲染呢？ 单页面采取CSR形式，大都依赖框架，Vue和React之类。 往往纯CSR的单页面应用一般不会太复杂，所以这里不引入PWA和web work等等，在后面复杂的跨平台应用中我会将那些技术一拥而上。 单一数据来源决定组件是否刷新是精细化最重要的方向。 构建Electron极度复杂，超大数据的应用。
3K50发布于 2019-08-02 - 来自专栏前端劝退师
ESLint 在中大型团队的应用实践
随着前端应用的大型化和复杂化，越来越多的前端工程师和团队开始重视 JavaScript 代码规范。 但对于数十人的大型前端团队来说，面向数百个前端工程，规模化地应用统一的 JavaScript 代码规范，问题就会变得较为复杂。如果直接利用现有的开源配置方案，可能会使工作事倍功半。 问题分析 规模化应用统一的 ESLint 代码规范，会涌现各类问题，根源在于大型团队和小团队（或独立开发者）的差异性： 技术层面上： 技术场景更加广泛：对于大型团队，其开发场景一般不会局限在传统 Web 如何降低应用成本？ 在工程数量增加、工程方案离散化的情况，降低方案的接入、升级和执行成本能节约大量的人力，同时也有利于方案落地推进。 如何及时了解规范应用状况和效果？ 具体的分析会在方案应用效果中一并进行介绍。
1.6K31发布于 2019-09-16 - 来自专栏林德熙的博客
dotnet 为大型应用接入 ApplicationStartupManager 启动流程框架
对于大型的应用软件，特别是客户端应用软件，应用启动过程中，需要执行大量的逻辑，包括各个模块的初始化和注册等等逻辑。 大型应用软件的启动过程都是非常复杂的，而客户端应用软件是对应用的启动性能有所要求的，不同于服务端的应用软件。设想，用户双击了桌面图标，然而等待几分钟，应用才启动完毕，那用户下一步会不会就是点击卸载了。 为了权衡大型应用软件在启动过程，既需要执行复杂的启动逻辑，又需要关注启动性能，为此过程造一个框架是一个完全合理的事情。 当然，这是一个玩笑的话，本来的意思是，在 VisualStudio 应用启动的时候，应该充分压榨计算机的性能。刚好，我所在的团队也有很多个大型的应用，代码的 MergeRequest 数都破万的应用。 好在启动流程框架只有在大型项目或者预期能做到大型的项目才适用，相比于大型应用的其他逻辑，对接启动流程框架的代码量基本可以忽略。
63620编辑于 2022-08-12 - 来自专栏机器之心
CIKM最佳应用论文：11亿节点的大型图，看闲鱼如何用图卷积过滤垃圾评论
机器之心原创 作者：思 训练并推断 11 亿节点的图，闲鱼垃圾评论过滤系统也用上了最前沿的图卷积神经网络。 阿里巴巴的这项研究获得了信息检索前沿学术会议 ACM CIKM 2019 最佳应用论文奖，这足以说明图卷积在传统任务中的强大潜力。 阿里研究者表示：「基于图卷积的垃圾信息筛选是一种非常通用的思想，它的应用范围远不止垃圾评论过滤，淘宝信息的知识产权保护、淘宝商品管控和用户恶意评价等方面都可以采用。 同构图上的图卷积 对于闲鱼 Graph 这种大型图，我们能处理邻近节点这些局部信息，但与此同时还应该能处理全局信息，这样才能有效地减轻用户的对抗行为。 这一领域的应用很广阔，阿里也希望有更多关注图卷积或安全方面的人才能共同探索新应用。
1.1K20发布于 2019-12-06 - 来自专栏一个会写诗的程序员的博客
第11章 Spring Boot应用监控第11章 Spring Boot应用监控小结
第11章 Spring Boot应用监控 在实际的生产系统中，我们怎样知道我们的应用运行良好呢？我们往往需要对系统实际运行的情况（各种cpu，io，disk，db，业务功能等指标）进行监控运维。 本章主要介绍使用Actuator对Spring Boot应用指标进行监控，以及通过远程shell监控与管理我们的应用。 11.0 Actuator简介 Actuator是spring boot提供的对应用系统的自省和监控功能，Actuator对应用系统本身的自省功能，可以让我们方便快捷的实现线上运维监控的工作。 通过Actuator，我们可以使用数据化的指标去度量我们的应用的运行情况。 配置完毕，重启应用。
1.9K30发布于 2018-08-20
腾讯云开发者
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