Chester.Cao Blog

引子

给定几个Shader效果
自己实现下

实现一盏虚拟的探照灯

写这个Shader的缘由

项目里需要使用灯光效果，但是需要几百个灯，如果使用Unity灯光做的话，不合适，消耗比较大

采用 “面片+billboard “ 来达到类似的效果，

Go 数据库

1. 了解MiddleWare是什么？
2. 为社么要使用middleware
3. 怎么使用MidddleWare
4. MiddleWare 扩展

Window 上建立Golang开发环境记录

Go 的main 函数必须再main 包内

下面代码执行

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package gotest

func main() {
	print("111")
}

执行效果如下

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> go run main.go
go run: cannot run non-main package

需要修改为

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package main

func main() {
	print("111")
}

执行

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> go run main.go
111

Window 上建立Golang开发环境记录

govendor

1. govendor简介

golang工程的依赖包经常使用go get命令来获取，例如：go get github.com/kardianos/govendor ，会将依赖包下载到GOPATH的路径下。

常用的依赖包管理工具有godep，govendor等，在Golang1.5之后，Go提供了 GO15VENDOREXPERIMENT 环境变量(Go 1.6版本默认开启该环境变量)，用于将go build时的应用路径搜索调整成为 当前项目目录/vendor 目录方式。通过这种形式，我们可以实现类似于 godep 方式的项目依赖管理。

2. 安装与使用

2.1. 安装

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go get -u -v github.com/kardianos/govendor

Window 上建立Golang开发环境记录

环境信息

• Windows操作系统
• go 1.14
• VSCode 1.46

下载并安装软件

• 略

设置 go 环境变量

系统环境变量中添加

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GOROOT=C:\Go
GOBIN=C:\Go\bin

系统环境变量 Path 变量中添加

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%GOBIN%

用户环境变量中添加

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GOPATH=%USERPROFILE%\go

Window 上建立python开发环境记录

环境信息

• Windows操作系统
• python 3.6
• VSCode 1.46

下载并安装软件

• 略

设置 python 环境变量

系统环境变量中添加

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PythonHome=C:\Python36

系统环境变量 Path 变量中添加

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2

%PythonHome%
%PythonHome%\Scripts

引子

CentOS yum 软件包仓库

备份默认源

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[root@user ~]# mv /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo.b

使用阿里云镜像

CentOS 5

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curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-5.repo

CentOS 6

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curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-6.repo

动态规划算法是通过拆分问题，定义问题状态和状态之间的关系，使得问题能够以递推（或者说分治）的方式去解决。
动态规划算法的基本思想与分治法类似，也是将待求解的问题分解为若干个子问题（阶段），按顺序求解子阶段，前一子问题的解，为后一子问题的求解提供了有用的信息。在求解任一子问题时，列出各种可能的局部解，通过决策保留那些有可能达到最优的局部解，丢弃其他局部解。依次解决各子问题，最后一个子问题就是初始问题的解。

算法基本思想 理念

动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。在这类问题中，可能会有许多可行解。每一个解都对应于一个值，我们希望找到具有最优值的解。

动态规划算法与分治法类似，其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。

与分治法不同的是，适合于用动态规划求解的问题，经分解得到子问题往往不是互相独立的。若用分治法来解这类问题，则分解得到的子问题数目太多，有些子问题被重复计算了很多次。如果我们能够保存已解决的子问题的答案，而在需要时再找出已求得的答案，这样就可以避免大量的重复计算，节省时间。我们可以用一个表来记录所有已解的子问题的答案。不管该子问题以后是否被用到，只要它被计算过，就将其结果填入表中。这就是动态规划法的基本思路。

具体的动态规划算法多种多样，但它们具有相同的填表格式。

与分治法最大的差别是：适合于用动态规划法求解的问题，经分解后得到的子问题往往不是互相独立的（即下一个子阶段的求解是建立在上一个子阶段的解的基础上，进行进一步的求解）

算法目录

• 分治算法
• 动态规划算法
• 贪婪法
• 回溯法
• 分支界限法
• 概率算法
• 近似算法
• 遗传算法
• 鸟群觅食算法（粒子群算法）
• A* 算法