Widget 是 Flutter 功能的抽象描述，是视图的配置信息，同样也是数据的映射，是 Flutter 开发框架中最基本的概念。前端框架中常见的名词，比如视图（View）、视图控制器（View Controller）、活动（Activity）、应用（Application）、布局（Layout）等，在 Flutter 中都是 Widget。
前言 关于iOS的视图渲染流程，以及性能优化的建议。 源于WWDC视频。 我假设你是一个这样的开发者： 了解OpenGL ES； 了解view hierarchy； 了解instruments； view hierarchy和instruments网上资料很多，OpenGL ES的你可以看OpenGL ES文集。 视图渲染 UIKit是常用的框架，显示、动画都通过CoreAnimation。 CoreAnimation是核心动画，依赖于OpenGL ES做GPU渲染，CoreGraphics做CPU渲
目前 React Native 新架构所依赖的 React 18 已经发了 beta 版，React Native 新架构面向生态库和核心开发者的文档也正式发布，React Native 团队成员 Kevin Gozali 也在最近一次访谈中谈到新架构离正式发版还差最后一步延迟初始化，而最后一步大约会在 2022 年上半年完成。种种迹象表明，React Native 新架构真的要来了。
Widget是Flutter开发框架中最基本的概念。前端框架中常见的名词，比如视图（View）、视图控制器（View Controller）、应用（Application）、布局（Layout）等，在Flutter中都是Widget。
近年来，通过基于体渲染技术的神经隐式表面学习来实现多视图三维重建成为计算机三维视觉领域研究的热点。然而，目前仍然存在一个关键性问题亟待解决：现有的方法缺乏明确的多视图几何约束，因此通常无法实现几何一致的三维重建。为了应对这一问题，我们提出了一种几何一致的神经隐式多视图三维重建算法。首先，我们从理论上分析了基于积分的体渲染技术和基于空间点的符号距离函数（SDF）建模之间存在着固有偏差。为了消除这一偏差，我们直接定位到SDF网络的零测度集，并通过利用来自运动恢复结构(SFM)的稀疏三维信息和多视图立体视觉（MVS）中的光度一致性约束来显式地对表面进行多视图几何优化。这保证了我们的符号距离函数优化无偏，并使得多视图几何约束聚焦于真正表面的优化。大量实验表明，我们提出的方法在复杂的精细结构和大范围的平滑区域都实现了高质量的三维重建，从而在性能上大大优于现有技术。
沉浸式媒体在今天得到了广泛的关注，学术界已经做出了巨大的努力来探索和解决其技术挑战。ISO/IEC MPEG 牵头的沉浸式音频、图像和视频信号编码表示的标准化工作已经得到了非常积极的发展。MPEG Immersive Video（MIV）旨在压缩由多相机捕获的3D场景表示。MIV标准通过播放摄像机拍摄的3D场景，实现高保真的身临其境体验，为观众观看的位置和方向提供六个自由度（6DoF）。随着MIV标准在2021年7月实现技术层面的完成，越来越多的工作希望探索实时沉浸式视频播放和流媒体的能力。
在RequestMappingHandlerAdapter对request进行了适配，并且调用了目标handler之后，其会返回一个ModelAndView对象，该对象中主要封装了两个属性：view和model。其中view可以是字符串类型也可以是View类型，如果是字符串类型，则表示逻辑视图名，如果是View类型，则其即为我们要转换的目标view；这里model是一个Map类型的对象，其保存了渲染视图所需要的属性。本文主要讲解Spring是如何通过用户配置的ViewResolver来对视图进行解析，并且声称页面进行渲染的。
3D 重建和新视图合成技术在虚拟现实和增强现实等领域有着广泛的应用。NeRF 通过隐式地将场景编码为辐射场，在视图合成上取得了显著的成功。然而，由于 NeRF 依赖于耗时的逐场景优化，极大地限制了其实用性。为了解决这一问题，出现了一些可泛化的 NeRF 方法，旨在通过网络前馈的方式从多视图中重建场景。然而，由于基于 NeRF 的方法需要在射线上查询密集的点进行渲染，因此速度受到了限制。最近，3D Gaussian Splatting（3D-GS）采用了各向异性 3D 高斯来显式表示场景，并通过可微分的光栅化器实现了实时高质量的渲染。
以往的2D图片转三维模型都是在静态的情况下，但如果输入的是一段人类运动的视频，该如何生成自由视角的视频？
前言 本文阅读建议 1.一定要辩证的看待本文. 2.本文所表达观点并不是最终观点,还会更新,因为本人还在学习过程中,有什么遗漏或错误还望各位指出. 3.觉得哪里不妥请在评论留下建议~ 4.觉得还行的话
自由视角人体合成或渲染对于虚拟现实、电子游戏和电影制作等各种应用都是必不可少的。传统方法通常需要密集的相机或深度传感器来重建几何形状并细化渲染对象的纹理，从而产生繁琐和耗时的过程。
在上一篇教程中代码Demo中在使用了renderText方法，它是渲染器的一种方式，JBoot中有很多种渲染器，如下：
Vue 虚拟列表是一种用于优化大型列表的渲染性能的技术。它通过只渲染可见部分的列表项，以及通过动态添加和删除DOM元素的方式来减少DOM操作，从而提高应用程序的响应速度和性能。Vue 虚拟列表的实现依赖于一些关键技术，包括虚拟滚动、缓存池和动态渲染。
在《Spring实战》的书中是包括6.3 使用Apache Tiles视图定义布局和6.4 使用Thymeleaf这两个小节的，但是考虑到平时开发使用的比较少，就不进行介绍了，感兴趣的小伙伴们可以自行学习。
在上一篇教程中代码Demo中在使用了renderText方法，它是渲染器的一种方式，JBoot中有很多种渲染器，如下： 指令 描述 render("test.html") 渲染名为test.html的试图，该试图的全路径为"/path/test.html"。 render("/other_path/test.html") 渲染名为test.html的视图，该试图的全路径为"other_path/test.html",即当参数以"/"开头时将采用绝对路径。 renderTemplate("test.html
onAppear（ task ）是 SwiftUI 开发者经常使用的一个修饰符，但一直没有权威的文档明确它的闭包被调用的时机。本文将通过 SwiftUI 4 提供的新 API ，证明 onAppear 的调用时机是在布局之后、渲染之前。
本系列文章共分为上、下两篇，介绍 Web、Android、iOS、Flutter 这些前终端平台下，与 “树” 及视图系统有关的技术话题，并尝试分析它们之间的异同点；方便从事大前端开发的同学对各平台的技术特性有更广泛的了解。一、前言 从早期 Web 开发中的 DOM 树，再到现在 Flutter 开发中的 “三棵树”，以及 Android 和 iOS 开发中相似的概念，它们有联系又有区别。围绕 “树”，各个平台有一些共同的技术话题，例如采用合并操作完成性能优化等。在大前端的背景下，弄清楚这些技术点对研发
Flutter开发起步 Flutter开发起步 深入理解跨平台方案的历史发展逻辑 跨平台方案的三个时代 选择哪一类跨平台方案 Flutter区别于其他方案的关键技术 Flutter如何运转 Flutter如何完成组件渲染 Skia是什么 为什么Dart作为Flutter的开发语言 Flutter的原理 以界面渲染为例，介绍Flutter如何工作 学习Flutter需要掌握哪些知识 Flutter代码如何运行在原生系统 工程结构 工程代码（Flutter模板代码） 深入理解跨平台方案的历史发展逻辑
本系列文章共分为上、下两篇，介绍 Web、Android、iOS、Flutter 这些前终端平台下，与 “树” 及视图系统有关的技术话题，并尝试分析它们之间的异同点；方便从事大前端开发的同学对各平台的技术特性有更广泛的了解。四、iOS 中的树 4.1 视图 iOS 中的视图就是在屏幕上显示的一个矩形块（比如图片，文字或者视频等），它能够拦截触摸手势等用户输入。视图在层级关系中可以互相嵌套，一个视图可以管理它的所有子视图的位置。 在 iOS 当中，所有的视图都从一个叫做 UIView 的基类派生而来，U
在一些电商的小程序项目中，长列表是一个很普遍的场景，在加载大量的列表数据的过程中，可能会遇到手机卡顿，白屏等问题。也许数据进行分页处理可以防止一次性加载数据带来的性能影响，但是随着数据量越来越大，还是会让小程序应用越来越卡顿，响应速度越来越慢。这种问题不仅仅在小程序上，在移动端 h5 项目中同样存在。
放弃一件没有结局的事，是对的吗？ 宝宝们，最近好吗？幸福吗？快乐吗？要尽量哦~ 客户端预取数据有两种不同的方式： 路由导航前解析数据； 应用程序会等到视图所需数据全部解析之后，传入数据并处理当前视图。当数据准备就绪时，传入视图渲染完整内容，但是如果数据预取需要很长时间，就会出现明显的卡顿。 匹配到渲染的视图后，获取数据； 此策略将客户端数据预取逻辑，放在视图组件的beforeMount函数中。当路由导航被触发时，可以立即切换视图，因此应用程序具有更快的渲染速度。然而，传入视图在渲染时不会有完整的可用数据。
当 4K 画质、60 帧视频在某些 APP 上还只能开会员观看时，AI 研究者已经把 3D 动态合成视频做到了 4K 级别，而且画面相当流畅。
导语 |腾讯文档 SmartSheet 视图是多种视图中的一种，该模式下 FPS 仅 20 几帧（普通 Sheet 视图下 58 帧），用户体验非常卡顿。腾讯文档团队针对该问题进行优化，通过禁用取色、多卡片离屏渲染等方式实现 FPS 接近 60 帧，提升两倍多。本文将详细介绍其挑战和解决方案，并输出通用的经验方法。希望本文对你有帮助。 目录 1 前言 2 增量渲染 3 分析火焰图 4 禁用取色 5 减少搜索结果匹配 6 避免使用 clone 7 多卡片离屏渲染 7.1 多卡片 vs 整屏 7
在这第一篇教程中，我们将通过介绍创建最小Direct3D应用程序所必需的元素。每一个Direct3D应用程序必需拥有这些元素才能正常地工作。这些元素包括设置窗口和设备对象，以及在窗口上显示颜色。
小程序上线以来，一向被称为“便携版”的APP，关于两者之间的区别，无外乎小程序相对轻便、开发成本低，下面让我们来看一下小程序的“庐山真面目”！
第5章 MVVM设计思想 MVC 设计思想： M: model 数据模型层 提供数据 V: Views 视图层 渲染数据 C: controller 控制层 调用数据渲染视图 MVVM 设
GLKit框架提供了View和ViewController类，它们消除了OpenGL ES内容绘制和动画制作所需的设置和代码维护。 GLKView类管理OpenGL ES基础结构并为绘图代码提供位置，而GLKViewController类则为GLKit视图中的OpenGL ES内容的平滑动画提供渲染循环。 这些类扩展了用于绘制视图内容和管理视图表示的标准UIKit设计模式。 因此，您可以将精力主要放在您的OpenGL ES渲染代码上，并让您的应用程序快速启动并运行。 GLKit框架还提供了其他功能来简化OpenGL ES 2.0和3.0的开发。
为了对模板文件更加有效的管理，ThinkPHP对模板文件进行目录划分，默认的模板文件定义规则是：视图目录/控制器名（小写）/操作名（小写）+模板后缀
先看一个典型的场景：早上上班坐公交，挤不上前门，只能从后门上。这时候就会拜托别人递公交卡。公交卡一个个向前传递——最后遇到了能够得着刷卡机的那个人。
Vue.js 2.0引入Virtual DOM,比Vue.js 1.0的初始渲染速度提升了2-4倍，并大大降低了内存消耗。那么，什么是Virtual DOM？为什么需要Virtual DOM？它是通过什么方式去提升页面渲染效率的呢？这是本文所要探讨的问题。
基于“多约定，少配置”原则，在 index 动作末尾并没有指定要渲染的视图，Rails会自动在控制器的视图文件夹中寻找 action_name.html.erb 模板，然后渲染。这里渲染的就是 app/views/books/index.html.erb
在 SwiftUI 中，尺寸这一布局中极为重要的概念，似乎变得有些神秘。无论是设置尺寸还是获取尺寸都不是那么地符合直觉。本文将从布局的角度入手，为你揭开盖在 SwiftUI 尺寸概念上面纱，了解并掌握 SwiftUI 中众多尺寸的含义与用法；并通过创建符合 Layout 协议的 frame 和 fixedSize 视图修饰器的复制品，让你对 SwiftUI 的布局机制有更加深入地理解。
在小程序中各个页面之间是相互独立的，一个页面分为渲染层(视图层 webview)、逻辑层、系统层(底层)。在架构上，WebView和JavascriptCore都是独立的模块，并不具备数据直接共享的通道。换而言之，若要将逻辑层中的data的数据渲染到页面中，他们之间是无法直接通信的，往往需要系统层作为中间角色。 我们都知道视图层的数据来源于逻辑层data，而视图图层若想要改变逻辑层data的数据，需要借助setData这个方法去触发，以达到更新视图层的数据，具体的过程是怎么样的呢？
yii的页面渲染通过在controller的action中调用this- render(viewname...)进行，流程如下图：
在计算机视觉和图形领域，由于神经渲染和生成模型的进步，三维视觉内容的合成引起了显著关注。尽管出现了许多处理单个任务的方法，例如单视图/多视图三维重建和三维内容生成，但开发一个综合框架来整合多个任务的最新技术仍然是一个主要挑战。例如，神经辐射场（NeRF）在通过每个场景的拟合解决逆向渲染问题方面展示了令人印象深刻的新视图合成结果，这适用于密集视图输入，但难以泛化到稀疏观察。相比之下，许多稀疏视图三维重建方法依赖于前馈图像到三维编码器，但它们无法处理遮挡区域的不确定性并生成清晰的图像。在无条件生成方面，三维感知的生成对抗网络（GAN）在使用单图像鉴别器方面部分受限，这些鉴别器无法推理跨视图关系以有效地从多视图数据中学习。 在这篇论文中，作者通过开发一个全面模型来从多视图图像中学习可泛化的三维先验，提出了一种统一的方法来处理各种三维任务。受到二维扩散模型成功的启发，论文提出了单阶段扩散NeRF（SSDNeRF），它使用三维潜在扩散模型（LDM）来模拟场景潜在代码的生成先验。 虽然类似的LDM已经应用于之前工作中的二维和三维生成，但它们通常需要两阶段训练，其中第一阶段在没有扩散模型的情况下预训练变分自编码器（VAE）或自解码器。然而，在扩散NeRF的情况下，作者认为两阶段训练由于逆向渲染的不确定性特性，特别是在从稀疏视图数据训练时，会在潜在代码中引入噪声模式和伪影，这阻碍了扩散模型有效地学习清晰的潜在流形。为了解决这个问题，论文引入了一种新的单阶段训练范式，使扩散和NeRF权重的端到端学习成为可能。这种方法将生成和渲染偏差协调地融合在一起，整体上提高了性能，并允许在稀疏视图数据上进行训练。此外，论文展示了无条件扩散模型学习到的三维先验可以在测试时从任意观察中灵活地采样用于三维重建。 论文在多个类别单一对象场景的数据集上评估了SSDNeRF，整体展示了强大的性能。论文的方法代表了朝着各种三维任务统一框架的重要一步。总结来说，论文的主要贡献如下：
UI渲染的简单过程： CPU，GPU，显示器协同工作，CPU 中计算显示内容，比如视图的创建、布局计算、图片解码、文本绘制等，然后将计算结果提交给GPU，由 GPU 进行变换、合成、渲染。随后 GPU 会把渲染结果提交到帧缓冲区去，随后等待下一次 VSync（垂直同步信号） 到来时，视频控制器会逐行读取帧缓冲区的数据，经过可能的数模转换传递给显示器显示。由于垂直同步的机制，如果在一个 VSync 时间内，CPU 或者 GPU 没有完成内容提交，则那一帧就会被丢弃，等待下一次机会再显示，而这时显示屏会保留之前
MTFlexbox是美团内部应用的非常成熟的一种跨平台动态化解决方案，它遵循了CSS3中提出的Flexbox规范来抹平多平台的差异。MTFlexbox适用于重展示、轻交互的业务场景，与现有HTML、React Native、Weex等跨平台方案相比，MTFlexbox具备着性能高、渲染速度快、兼容性高、原生功能支持度高等优势。但其缺点在于不支持复杂的交互逻辑，不适合复杂交互的业务场景。目前，MTFlexbox已经广泛应用在美团首页、搜索、外卖等重要业务场景。本文主要介绍在MTFlexbox中使用Litho优化性能的实践经验，更多关于MTFlexbox的实践内容，可查阅《MTFlexbox自动化埋点探索》。
文章：NeRFs: The Search for the Best 3D Representation
Jinja2是flask中的一个必不可少的模板渲染引擎，主要作用就是渲染一个有富文本标签的页面，使用者能够更好的通过UI页面进行数据传递，视图函数在接收到数据请求时，将该请求做相关处理，然后再返通过渲染的方式，将处理结果返回给页面。
在小程序中各个页面之间是相互独立的,一个页面分为渲染层(视图层 webview),逻辑层(JavaScript),系统层(底层)
2D 扩散模型极大地简化了图像内容的创作流程，2D 设计行业也因此发生了变革。近来，扩散模型已扩展到 3D 创作领域，减少了应用程序（如 VR、AR、机器人技术和游戏等）中的人工成本。有许多研究已经对使用预训练的 2D 扩散模型，生成具有评分蒸馏采样（SDS）损失的 NeRFs 方法进行了探索。然而，基于 SDS 的方法通常需要花费数小时来优化资源，并且经常引发图形中的几何问题，比如多面 Janus 问题。
GLkit是苹果对OpenGL/openGl ES的一次封装，目的是为了简化苹果开发者使用成本,它的出现加快了开发者的开发速度。类似在OPenGL中出现的固定着色器的概念。但是只要是固定的就会有限制，无法进行自定义编程（顶点着色器，片元着色器）
近些年来，史诗级网游 Web Online 中，一个新兴职业 —— Isomorphic JavaScript Application —— 越来越多地得到了玩家的青睐。
上篇教程学院君给大家简单介绍了什么是 MVC 设计模式，并演示了如何基于原生 PHP 代码编写简单的 HTTP 控制器，控制器对应 MVC 模式中的 C（Controller），今天，我们一起来看下 MVC 模式中另一个模块 —— 视图（View，对应 MVC 模式中的 V），并且基于原生 PHP 代码实现简单的视图模板引擎。
（1）并发访问，数据拷贝 例如：在列表删除一个cell数据，同时还有一个loadmore加载，那么就需要先记录删除的数据，在加载完成后再判断一次，删除已经删除的数据。 （2）串行访问
MINA 是在微信中开发小程序的框架。其目标是通过尽可能简单、高效的方式让开发者可以在微信中开发具有原生 APP 体验的服务。
新视角合成是计算机视觉和图形学领域中一项长期存在并且富有挑战的任务。过去两年，NeRF及其衍生工作的提出将该任务提升到了新的高度。然而，基于NeRF的方法的训练和渲染需要大量的成本才能达到理想的效果，比如稠密的输入视角和耗时的训练与渲染。尽管后续的一些稀疏视角NeRF的工作以及InstantNGP的提出在一定程度上解决了部分缺陷，但NeRF方法始终没有做到实时和高质量的高分辨率渲染。
终端的开发，首当其冲的就是视图、动画的渲染，切换等等。用户使用 App 时最直接的体验就是这个界面好不好看，动画炫不炫，滑动流不流畅。UI就是 App 的门面，它的体验伴随着用户使用 App 的整个过程。如果UI失败，用户是不会有打开第二次的欲望的。 iOS 为开发者提供了丰富的 Framework（UIKit，Core Animation，Core Graphic，OpenGL 等等）来满足开发从上层到底层各种各样的需求。不得不说苹果很牛逼，很多接口你根本不需要理解背后的原理就能上手使用并且满足你大部
构建一个从不崩溃或挂掉的渲染引擎几乎是不可能的，构建一个完全安全的渲染引擎也几乎是不可能的。
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