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MySQL提升笔记(3)日志文件详解

lambda函数又叫做“匿名函数”。当你完成一件小事情时,直接使用该函数可以让你的事情轻车熟路。

lambda函数先容

在Python中,界说函数使用的是def要害字,然则通过lambda要害字来界说的函数,称之为“匿名函数”。

函数的语法如下:

  • lambda 参数:表达式

函数用法如下:

  • ①先写lambda要害字,②然后依次写匿名函数的参数,多个参数之间用逗号毗邻,③接着是一个冒号,④冒号后面写的是返回的表达式。

需要注重以下几点:

  • lambda函数能吸收随便多个参数,但只能返回一个表达式的值;
  • lambda函数是一个函数工具,若是直接赋值给一个变量,这个变量就成了一个函数工具;

当待处置的营业相符匿名函数的特点:多个参数和一个返回值,而且该函数只在一个地方使用,不在其他地方复用,建议使用lambda函数。

lambda函数的简朴使用

下面我们写了带有一个参数的匿名函数。

print(lambda x: x + 2)
#  at 0x000001CFE5851EA0>

接着,使用type()函数打印该函数的类型,获得的是一个function函数工具。

print(type(lambda x: x + 2))
# 

将匿名函数转达给一个参数,挪用匿名函数。

逆向分析方向第二篇

注重:通过这种方式挪用匿名函数,变量名+括号。

a = lambda x: x + 2
print(a(2))

# 4    

lambda函数的差异形式

lambda函数中可以不传参数,可以转达一个参数,二个参数,或者转达多个参数。

无参数的lambda函数

不管是有参数照样无参数,挪用一定是变量名+括号,即这个括号不能省略,否则返回的是一个function函数工具。

In[1]:x1 = lambda: 88
print(x1())

# 88

单参数的lambda函数

单参数指的是匿名函数中只有一个参数,下面来看一个例子。

lambda x: x + 2
print(b(8))

# 10

多参数的lambda函数

多参数指的是匿名函数中有多个参数,下面来看一个例子。

c = lambda x, y: x * y
print(c(2, 5))

# 10

带分支的lambda函数

有时刻我们可以凭证给定的参数,来判断接下来需要做什么,这就需要匿名函数连系分支表达式使用了。

d = lambda x: x - 1 if x > 5 else x + 1
print(d(9))  # 8
print(d(3))  # 4

lambda函数与Python内置函数配合使用

实在lambda函数还可以与sorted函数,map函数和filter函数,团结使用。这里以sorted函数为例举行举例说明。

对列内外的字典排序

l = [{'a': 1, 'b': 41}, {'a': 1111, 'b': 24}, {'a': 1111, 'b': 32}]
l_s = sorted(l, key=lambda x: x["b"], reverse=True)
print(l_s)


# [{'a': 1, 'b': 41}, {'a': 1111, 'b': 32}, {'a': 1111, 'b': 24}]

对字典举行key排序

m = {'a': 25, 'c': 27, 'b': 20, 'd': 22}
m_s = sorted(m.items(), key=lambda x: x[0])
print(m_s)

# [('a', 25), ('b', 20), ('c', 27), ('d', 22)]

对字典举行values排序

n = {'a': 25, 'c': 27, 'b': 20, 'd': 22}
n_s = sorted(n.items(), key=lambda x: x[1])
print(n_s)

# [('b', 20), ('d', 22), ('a', 25), ('c', 27)]

其它用法

print(list(map(lambda x: x * x, range(1, 11))))
# [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

print(list(filter(lambda x: x % 2 == 0, range(1, 11))))
# [2, 4, 6, 8, 10]

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python基础(补充):lambda匿名函数,用了的,都说好!

前言

对于Unity渲染流程的明白可以辅助我们更好对Unity场景举行性能消耗的剖析,进而更好的提升场景渲染的效率,最后提升游戏整体的性能显示

Unity的游戏画面的最终的出现是由CPUGPU相互配合发生的效果,总体上,两者直接的事情流程是一个流水线的模式,也许分为三个阶段:

  • 应用程序阶段
  • 几何阶段
  • 光栅化阶段

其中应用程序阶段是由CPU来认真盘算处置的,而几何阶段与光栅化阶段则是由GPU来举行处置执行的

注重:

  • 本文章大部门内容来自于冯乐乐编写的:Unity Shader 入门精要,是一本不错的学习shader 的书

渲染流水线流程

一、应用程序阶段

在应用程序阶段,主要是CPU在举行一系列的处置操作,主要的几个要害步骤为:

1、数据准备事情

首先需要CPU从硬盘中读取场景中的数据,好比说摄像机位置、视锥体、场景中有哪些模子、使用了什么样的光源

CPU在获取到这些数据后,需要凭证开发者对于场景中的相关参数的调整后获取到需要被渲染的数据添加给显存

哪些参数会影响被渲染物体数据量

  • 视锥剔除:是Unity默认的削减渲染物体的方式
  • 遮罩剔除:被遮挡的物体不举行渲染

2、设置渲染状态

这一阶段的目的是输出渲染需要的几何信息,即渲染图元

可以这样的简朴注释,对于统一种模子,使用差其余材质,处于差其余光照条件下,模子发生的效果也是差其余,这些材质光照就是对于模子要使用哪种渲染状态的一种参数

3、挪用Draw Call

前面在举行性能优化时,频频提到的一个点就是Draw Call,那么到底是什么一个器械呢

简朴来说,Draw Call就是一个下令,一个由CPU提议,下令GPU执行的下令,就是CPU告诉GPU可以对某个模子举行渲染处置的传话人

关于Draw Call

  • 简朴来说,Draw Call就是CPU挪用图形编程接口,好比DirectXOpenGL,来下令GPU举行渲染的操作,可以将Draw Call明白为一个下令

一样平常来说一个自力的模子会发生一个Draw Call,然则若是经由一些特殊的处置,好比所动态合批,静态合批等等操作,就会降低Draw Call

为什么Draw Call会影响CPU性能

  • 可以直接明白为两者对于数据处置数据纰谬等而造成的效果
  • CPUDraw Call发往GPU历程中并不是很直接的就交给GPU,而是先将这些数据存到一个下令缓冲区内,然后再后面的几何阶段由GPU举行数据的读取
  • GPU的渲染能力是很强的,渲染300个和3000个三角网格通常没有什么区别,因此渲染速率往往快于CPU提交下令的速率
  • Draw Call的数目太多,CPU就会把大量时间破费在提交Draw Call下令上,造成CPU的过载

二、几何阶段

接下来就会来到GPU的处置局限,需要通过GPU来举行图形的渲染事情,也许流程如图:

在最先领会GPU流水线事情流程前,需要先明白输入极点数据,我们在应用程序阶段将需要渲染的数据加载到了显存中,这样就可以利便GPU的数据挪用,而关于详细使用显存中哪些数据,就是由Draw Call来决议的

1、极点着色器

极点着色器的处置单元是极点,每一个输入的极点都市挪用一次极点着色器,用于实现极点的空间变换、极点着色等功效

其需要完成的事情是,坐标变换和逐极点光照:

  • 坐标转换:通过坐标转换可以实现颠簸水面或者说
  • 逐极点光照:凭证字面明白,即对每一个极点融合场景中的光照信息

通过这样的处置,即可将处置后的数据转达给后续流程举行进一步的处置

2、曲面细分着色器:

·是一个可选择的着色器,用于细分图元(可以简朴的明白为三角面)

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3、几何着色器:

同样是可以选择的。用于执行逐图元着色的操作

4、裁剪

裁剪同样是将不在相机视锥外的部门去除掉,然则与之前的视锥剔除差异,在GPU层面的去除是微观的,基于一个个图元举行处置的

关于视锥剔除与遮罩剔除

  • 两者是在应用程序阶段举行处置的,即CPU来处了,而处置的基本单元是一个个自力的物体,若是一个物体的一部门在视锥内,那么这个整个物体就不会被剔除

而关于一个图元(一样平常是三角面)的裁切的三种情形:

  • 完全在视野内:不裁切
  • 部门在视野内:裁切掉不在视野内的部门,而且与视野边缘处天生新的极点
  • 完全在视野外:直接裁切掉

这一步完全由硬件的牢靠操作来控制,无法通过编程来控制

5、屏幕映射

这一步的输入仍然是三维坐标系下的坐标,屏幕映射的义务是将每一个图元的x和y坐标转换到屏幕坐标系中,这一步的操作和我们显示画面的分辨率有很大的关系

屏幕映射获得的坐标决议了这个极点对应屏幕上哪个像素以及激励这个像素有多远

三、光栅化阶段

光栅化阶段同样是由GPU举行处置,详细的处置流程为:

1、三角形设置:

首先从上一步获取处置完的信息

  • 即屏幕坐标系下的极点位置以及和他们相关的分外信息,如深度值法线偏向,视角偏向

然后最先正式处置:

  • 盘算光栅化一个三角网格所需的信息,即将这个三角网格的每一条边与屏幕像素点来对应起来,这样就会在边上发生一系列的点

2、三角形遍历:

这一阶段会检查每个像素是否被一个三角网格说笼罩,若是笼罩,则天生一个片元,这样一个找到哪些像素被三角形笼罩的历程就是三角形遍历

关于片元:

  • 一个片元并不是真正意义上的像素,是一个包罗许多状态的聚集,好比说屏幕坐标、深度信息,以及从其他几何阶段输出的极点信息,例如法线纹理坐标,这些状态用于盘算每个像素的最终颜色

通过这样的处置后,最终输出一个片元序列,即所有像素的片元信息的聚集

片元着色器:

这一步的目的可以简朴的明白为,将前面所有的处置发生的数据转换为对应的颜色,这样就可以显示出最终的画面

这一阶段详细的操作细节:

  • 纹理采样:通过极点着色器输出的每个极点对应的纹理坐标,然后经由光栅化阶段对应的三角网格的三个极点对应的纹理坐标插值后,获得笼罩的片元的纹理坐标

逐片元操作:

作为渲染流程的最后一部门,其功效是对于每个片元举行一些操作:

  • 决议每个片元的可见性:通过一些测试事情来实现:深度测试、模板测试
  • 通过上一步测试,则对这个片元的颜色值和幽静存储在染色缓冲中的颜色举行合并,或者说夹杂

总结

整个流程看下来是对照艰涩难明的,尤其是GPU处置阶段,大多数的看法、流程就像天书一样

然则在我们一样平常使用中,大部门流程是我们接触不到的,也没有设施通过参数去调整这些历程,我们只需要关注一些我们可以调整的模块流程的

同时,我们要明白那些影响游戏历程的一些要害点,好比说Draw Call的发生,以及为啥会影响游戏的性能,这样会辅助我们更好的去做一些性能优化的操作

逆向分析方向第二篇

Unity 渲染流水线 :CPU与GPU合作创造的艺术wfd

平均随机数天生

  先来说说平均随机数天生,这是非平均随机数的天生基础。

  例如,我们现在有drand()函数,可以随机天生[0,1]局限内的平均随机数.

要求一个drand2()函数,能够天生[0,2]内的平均随机数。

  显然有:

\[drand2()=2*drand() \]


  然则许多时刻,我们希望天生的随机数是有一定概率偏向的。

  好比天生[0,2]的随机数,越偏向2的数,泛起的概率越大,显然上面的\(2*drand()\)无法知足要求

  例如,我们的随机数的概率密度漫衍如下:

天生指定概率密度的随机数

  先上结论:

  设概率密度函数\(f(x)\),概率累计漫衍函数\(F(x)\),天生概率密度为\(f(x)\)的随机数的函数如下:


\[F^{-1}(drand()) \]


  那么,为什么使用累积漫衍函数(CDF)的反函数,就能天生相符概率密度漫衍函数(PDF)的随机数呢?


证实

  设概率密度函数\(f(x)\),概率累计漫衍函数\(F(x)\)\(\xi\)示意遵守\((0,1)\)平均漫衍的随机变量,变换函数为\(G\),随机变量\(X=G(\xi)\),其中\(F(x)\)为单调递增函数。

python基础(补充):lambda匿名函数,用了的,都说好!

  由概率漫衍界说知:

\[P\{X

\[P\{G(\xi)

  若\(G(\xi)\)为单调递增函数,可得:

\[P\{\xi

  已知\(\xi\)\((0,1)\)上平均漫衍,可得:

\[P\{\xi

\[P\{\xi

  故有F,G互为反函数,即:

\[X=G(\xi)=F^{-1}(\xi) \]


  更多拓展见:https://zhuanlan.zhihu.com/p/191487550

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