Blender导入dae格式的一些bug
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在开发过程中操作Blender，遇到了一些问题，于是记录一下，防止别人再遇到这样的情况：
1、Blender的导入dae插件在导入的时候，无法导入物体的材质的透明度以及Alpha信息。
2、上述插件也无法导入物体材质的高光（specular）信息，导致导出的模型缺少高光。看来需要新的版本的Blender将导出dae插件的Bug修复才行了。
走马观花
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boost.asio是一个很棒的网络库，这回儿我也开始系统地学习起来了。想想当年接触boost，也有八年多了。这次开始接触boost，觉得既熟悉又陌生。熟悉的是小写字母+下划线的命名方式、晦涩的模板、很慢的编译速度以及较大的程序体积，陌生的是asio的各种概念：io服务、接收器、套接字等等：我之前对网络编程不是非常了解。
于是根据我的理解，参考《Boost.Asio C++网络编程》实现了这样一个简单的客户端和服务端通信的例子，例子非常简单，还不完善，但是幸运的是，可以在本机上互通了。
#include <iostream> #include <boost/asio.hpp> #include <boost/proto/detail/ignore_unused.hpp> using namespace std; using namespace boost::asio; using namespace boost::system; using namespace boost::proto::detail;// 提供ignore_unused方法 void writeHandler( const boost::system::error_code& ec, size_t bytesTransferred ) { if ( ec ) { cout << "Write data error, code: " << ec.value( ) << "transferred: " << bytesTransferred << endl; } else { cout << "OK! " << bytesTransferred << "bytes written. " << endl; } } int main(int argc, char *argv[]) { ignore_unused( argc ); ignore_unused( argv ); io_service service; ip::tcp::socket sock( service ); ip::tcp::endpoint ep( ip::address::from_string( "127.0.0.1" ), 6545 ); boost::system::error_code ec; sock.connect( ep, ec ); if ( ec ) { cout << "Connect error, code: " << ec.value( ) << ", We will exit." << endl; return ec.value( ); } else { char buf[1024] = "Hello world!"; sock.async_write_some( buffer( buf ), writeHandler ); sock.close( ); } return service.run( ); }
下面是客户端的代码：下面是服务端的代码：
#include <iostream> #include <boost/asio.hpp> #include <boost/proto/detail/ignore_unused.hpp> using namespace std; using namespace boost::asio; using namespace boost::system; using namespace boost::proto::detail;// 提供ignore_unused方法 void acceptHandle( const boost::system::error_code& code ) { cout << "Accepted." << endl; } int main(int argc, char *argv[]) { ignore_unused( argc ); ignore_unused( argv ); io_service service; ip::tcp::endpoint ep( ip::address::from_string( "127.0.0.1" ), 6545 ); boost::system::error_code ec; ip::tcp::socket sock( service ); ip::tcp::acceptor acceptor( service, ep ); acceptor.async_accept( sock, acceptHandle ); if ( ec ) { cout << "There is an error in server. code: " << ec.value( ) << endl; } return service.run( );// 阻塞运行 }运行结果是这样的：
我对boost.asio中几个概念的理解：
io_service，这就是一个类似事件循环的东西，它为io设备提供服务，故名。不管是套接字、文件还是串口设备，都要使用它的服务。它的run()函数相当于启动了一个事件循环。一旦有消息了，即进行响应。这也是实现异步编程的重要基础。 socket，这个类则是套接字，可以处理TCP或者是UDP请求。有同步以及异步的处理方式，也有带异常以及不带异常的处理方式。 acceptor，接收器，仅仅是服务端使用。相当于其余框架中的listener，作接收用的。比较浅显，如果有不当之处，敬请指正。
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闲下来了，我又开始大规模地学习了。
最近开始学习内存模型和无锁结构。因为这个是和操作系统密切相关的，懂得这些对于编写C++服务端应用程序
有着非常好的帮助。之前我对内存模型以及无锁结构几乎没有什么了解，我就询问群里的大佬看看有没有可以参考的资料。
大佬很高兴，并且推荐了我一本名为《Memory Model》的电子书。这本电子书虽然页数不多，但是从起源到发展，
从源码到汇编，都给我们详细地介绍了。看了一遍，不是非常理解，但是依然尝试将自己的理解写下来，以便日后翻阅。
首先因为多核处理器成为主流，多线程的程序已经非常常见，因此我们不可避免地要处理多线程程序的同步问题。
然后，因为编译器默认都对源码进行了优化，在单核处理器中这通常不是什么问题，但是在多核处理器中，就会因为编译器
对其进行了乱序处理而导致程序出现问题。由此深入地探讨内存模型。
内存模型主要分为：
载-载 顺序（load-load order）
载-存 顺序（load-store order）
存-载 顺序（store-load order）
存-存 顺序（store-store order）
依赖载入顺序（dependent loads order）通过内存栅栏（memory barrier）能够避免编译器对指令的乱序。Linux中有
READ_ONCE( x, value ) WRITE_ONCE( x )避免这些读写被编译器乱序或者是优化掉。
这里谈到volatile关键字。在另外一篇博客上说，volatile具有“易变性、不可优化性、顺序性”。简单说，由于
被volatile声明的变量，指令须从内存读取，并且不能被编译器乱序以及优化。在Java（语言扩展）和MSVC（系统兼容）上，
还附带了Accquire()和Release()语义，因此可部分用于多线程环境。但多数情况下，还是慎用volatile，
因为不同架构的处理器，它的内存模型是千变万化的，不能一而概之。至于C++11，它提供了std::atomic<T>这个模板类，相当于提供了很多方式来实现不同内存模型的原子操作。
std::memory_order_relaxed std::memory_order_seq_cst std::memory_order_acq_rel std::memory_order_acquire std::memory_order_release std::memory_order_consume
它的load()和store()方法，第二个参数有以下几个选项：我们最常用来实现RCpc（Release Consistency、Processor Consistency）是使用
std::memory_order_acquire std::memory_order_release这两对。
作为例子，在实现自旋锁时使用std::atomic<T>是这样的：
struct SpinLock2 { void lock( ) { for ( ; ; ) { while ( lock_.load( std::memory_order_relaxed ) ); if ( !lock_.exchange( true, std::memory_order_acquire ) ) break; } } void unlock( ) { lock_.store( false, std::memory_order_release ); } std::atomic<bool> lock_ = { false }; }; -
1、什么是lambda表达式，什么是闭包？
lambda表达式即lambda函数，也就是匿名函数。lambda表达式在C++中包含了
[]表示捕获
()是函数的参数，需要指定类型
->type是返回的类型，可以省略，如果编译器无法推出类型的话可以强制编写
{}是函数体。lambda可以被声明为mutable的，作用是将捕获的内容进行改变。
闭包是函数的定义以及定义函数时提供的环境，总称为闭包。lambda函数也是一种闭包。
lambda本身是匿名函数，而捕获语句则是提供了定义函数时提供的环境。2、什么是右值引用？
右值引用相对与左值引用而言的。左值即=运算符左边的变量，右值是=运算符右边的常量或变量。由此可以看出，
右值引用指的是对常量或变量的引用。它的用途包含了移动语义和完美转发。
移动语义就是弥补了C++历史在处理变量传递时丢失的一种语义。它和值传递、引用传递一样，是变量传递的方式之一。
如果没有移动语义，为了将一个类的实例传递给另外一个实例，就需要额外地进行构造、赋值、销毁的操作。
对于一些比较复杂的变量，的确是非常耗时并且消耗大的操作。（浪费指令时间、浪费内存）对于这样的函数返回：
vector<string> str_split(const string& s) {
vector<string> v;
// ...
return v; // v是左值，但优先移动，不支持移动时仍可复制。
}标准要求先调用移动构造函数，如果不符合那么再调用拷贝构造函数。所以可以轻松地写出这种写法而不必担心效率问题。
同时，现代编译器都会对返回值进行优化，成为RVO以及NRVO。所以不用太担心会多调用构造析构函数。对于完美转发，C++对于引用的转发有规则。传统的C++是无法对引用进行再引用的。但是现代的C++放宽了它的使用范围。
只有右引用右值的时候，才会产生右引用。这也称为引用折叠。3、auto关键字的作用是什么？
auto关键字为的是能够让编译器自动推导类型。自C++98之后，编译器对类型的推导变得越来越智能了。
而我们在编写复杂代码的时候，冗长的类型不仅容易出错，有时也不容易人工推导出类型。
因此auto可以简化我们的任务量，让类型的推导交给编译器完成。
除了auto外，我们还可以使用decltype()来让编译器推导类型。 -
我感觉比起《Physically Based Rendering Technique》，还是《Ray Tracing in a Weekend》更容易上手，因为慢慢地能够做出一个渲染效果，这个是有成就感的。
