1.TEB（Time Elastic Band）局部路径规划算法详解及代码实现
2.重读Redux源码的源码剥离感悟
3.芯片解密的方法有哪些
4.项目OSD是什么意思？
5.最全总结！聊聊 Python 调用 JS 的源码剥离几种方式
6.PolarDB-X 源码解读（七）：私有协议连接的一生（CN篇）

TEB（Time Elastic Band）局部路径规划算法详解及代码实现

       提升信心与学习的重要性

       在经济低迷时期，个人的源码剥离信心对于经济的复苏至关重要。通过终身学习，源码剥离提升个人的源码剥离眼界与适应能力，是源码剥离梦幻果源码开发提振信心的有效方式。对于需要优化的源码剥离全局路径，时间弹性带（TEB）算法能提供局部路径规划的源码剥离最佳效果。

       TEB算法的源码剥离原理

       时间弹性带（TEB）算法是一种局部路径规划方法，旨在优化机器人在全局路径中的源码剥离局部运动轨迹。该算法能够针对多种优化目标，源码剥离如路径长度、源码剥离运行时间、源码剥离与障碍物的源码剥离距离、中间路径点的源码剥离通过以及对机器人动力学、运动学和几何约束的符合性。

       与模型预测控制（MPC）相比，TEB专注于计算最优轨迹，而MPC则直接求解最优控制量。TEB使用g2o库进行优化求解，而MPC通常使用OSPQ优化器。

       深入阅读TEB的相关资料

       理解TEB算法及其参数，可以参考以下资源：

       - TEB概念理解：leiphone.com

       - TEB参数理解：blog.csdn.net/weixin_

       - TEB论文翻译：t.csdnimg.cn/FJIww

       - TEB算法理解：blog.csdn.net/xiekaikai...、blog.csdn.net/flztiii/a...

       TEB源码地址：github.com/rst-tu-dortm...

       TEB的源码解读

       TEB的源码解读包括以下几个关键步骤：

       1. 初始化：配置TEB参数、障碍物、机器人模型和全局路径点。

       2. 初始化优化器：构造优化器，包括注册自定义顶点和边、选择求解器和优化器类型。

       3. 注册g2o类型：在函数中完成顶点和边的注册。

       4. 规划函数：根据起点和终点生成路径，优化路径长度和质量。

       5. 优化函数：构建优化图并进行迭代优化。

       6. 更新目标函数权重：优化完成后，更新控制指令。

       7. 跟踪优化过程：监控优化器属性和迭代过程。

       总结TEB的优劣与挑战

       在实际应用中，TEB算法的局部轨迹优化能力使其在路径平滑性上优于DWA等算法，但这也意味着更高的计算成本。TEB参数复杂，实际工程应用中需要深入理解每个参数的作用。源码阅读与ROS的剥离过程需要投入大量精力，同时也认识到优化器的核心是数学问题，需要更深入的理解。

重读Redux源码的感悟

       大道至简的createStore

       创造理解的%在createStore.js中体现，剩下%涉及中间件，整体来看软件开发追求高内聚，内耦合，以简洁面世。Redux源码由9个文件构成，包含中间件的代码。整体而言，Redux的linux 源码python加密深层含义超出了源码大小所能体现，业界常言“Redux是百行代码千行文档”，强调其复杂性。

       回到createStore.js，剥离中间件影响，仅留下核心代码骨架。最终返回的对象即store，提供了常用API。通过观察者模式或发布/订阅模式理解此框架，但要认识到Redux并非仅此，它结合现代前端开发与函数式编程，带来限制与便利，如纯函数要求、测试便利性、功能解耦及性能优化。

       实现撤销功能（undo）示例，通过高阶reducer存储过往状态值，结合Redux实现撤销与重做。函数式编程的FP特性，使实现变得可能。

       combineReducer利用闭包概念，接收多个reducer，生成单个reducer，可遍历执行所有reducer。若两个reducer同时处理相同type的action，它们都会执行更新状态。此特性可能带来冲突，需合理命名以避免问题。

       使用CLI工具搭建开发环境可能耗时，codesandbox.io提供多种框架支持及快速加载依赖，适合灵感突发时快速测试代码。

       在命名Action时，采用namespace前缀（如/或@）可避免重复，有助于清晰管理状态与减少冲突。

       compose方法实现多个方法串联执行，功能强大，易于实现并用于中间件处理。在Redux中，中间件处理Action，与服务器端处理request、response的Koa或Express不同，但核心原理相似，利用compose方法串联功能。

       中间件本质为方法代理，通过增强原方法执行前后添加操作，实现AOP。在Redux中，中间件位于store.dispatch之前，通过代理dispatch实现场景扩展与功能增强。理解中间件需关注enhancer参数及createStore方法传递，最后实现store与中间件串联。

       以redux-thunk为例，底层参数接收中间件API，iview 表单验证源码只传递store的getState和dispatch方法，遵循特定逻辑处理action，提供方法执行选择与状态管理。中间件使用时需阅读文档，理解其规范与实现细节。

       综上，Redux源码展示了现代前端开发与函数式编程的结合，从createStore、combineReducer到中间件，提供了高效状态管理与功能扩展。理解其核心概念与实现机制，有助于深入应用与开发。

芯片解密的方法有哪些

       芯片解密的方法主要有三种：软件解密、硬件解密和侧信道攻击。

       首先，软件解密是一种通过分析芯片内部软件算法和逻辑结构来实现解密的方法。这通常涉及到对芯片内部的固件或软件进行逆向工程，通过反汇编、反编译等手段获取源代码，并从中提取出关键信息或密钥。例如，一些智能卡或加密芯片的解密就经常采用这种方法。但需要注意的是，软件解密通常需要较高的技术水平和专业知识，并且可能受到法律限制。

       其次，硬件解密则是通过直接对芯片进行物理分析或修改来实现解密。这包括使用显微镜观察芯片内部的电路结构，或者通过物理手段（如切割、剥离等）获取芯片内部的敏感信息。此外，还有一些高级的硬件解密方法，如使用专门的硬件设备对芯片进行克隆或模拟，从而绕过加密机制。硬件解密通常具有较高的风险性和成本，但也可能获得更高的解密成功率。

       最后，侧信道攻击是一种利用芯片在运行过程中产生的物理信息（如电磁辐射、功耗等）来推断其内部状态或密钥的方法。这种攻击方式不需要对芯片进行直接修改或分析，而是通过收集和分析芯片运行时的侧信道信息来间接获取敏感数据。侧信道攻击通常需要较高的技术水平和专业设备，但其隐蔽性和高效性使得它成为近年来研究的热点。

       总之，芯片解密的方法有多种，每种方法都有其特点和应用场景。在选择解密方法时，需要综合考虑技术难度、成本、风险以及法律等因素。同时，我们也应该意识到，uboot源码查看版本芯片解密是一项敏感且复杂的任务，需要在合法和道德的框架内进行。

项目OSD是什么意思？

       项目 OS Release OSD 是什么意思？

       项目 OSD 意指发布开放源代码软件时附带的一种声明。OSD 的全称是 Open Source Definition，也就是“开放源代码定义”。这份定义是由 Open Source Initiative 组织在年发布的，意在将开放源代码的概念从自由软件中剥离出来。

       OSD 的主要核心是 种开放源代码授权条款，通过这些条款，可以授权任何人在不违反版权的前提下进行软件的自由使用、分发和修改。在发布开放源代码软件时，如果该软件符合 OSD 条款，那么就可以认为它是真正的“开放源代码软件”。

       在选择使用开放源代码软件时，一定要看看这个项目的 OSD 是什么。只有遵守 OSD 条款的开放源代码软件，才能真正实现自由使用、分发和修改的自由。同时，这也是衡量一个开源软件是否值得信赖的重要标准。

最全总结！聊聊 Python 调用 JS 的几种方式

       日常Web端爬虫过程中，我们可能遇到参数被加密的场景，此时，分析网页源代码，通过调式剥离出关键的JS代码，使用Python执行这段代码，实现参数加密前后转换。本文将介绍Python调用JS的四种方式。

       在准备阶段，我们将一段简单的JS脚本保存为文件。比如定义了一个计算两个数和的方法。

       方法一：PyExecJS，这是使用最多的方式。底层通过本地JS环境执行JS代码。支持Node.js、PyV8、PhantomJS、Nashorn等环境。首先安装PyExecJS依赖包。从JS文件读取源码，使用execjs类的compile()方法编译加载JS字符串，获取上下文对象。最后调用上下文对象的call()方法执行JS方法。注意，PyExecJS在本地环境运行，启动JS环境导致运行速度偏慢。更多信息可查看github.com/doloopwhile/...

       方法二：js2py，一个纯Python实现的JS解释器。可以将JS代码转换为Python代码，完全脱离JS环境。魅影触控源码安装依赖库后，通过EvalJs()方法生成上下文对象，执行JS脚本，转换为Python代码，利用上下文调用JS方法，制定输入参数。注意，对于复杂的混淆代码，转换过程可能会报错。更多信息可查看github.com/PiotrDabkows...

       方法三：Node.js，通过Python的os.popen执行Node命令，执行JS脚本。确保本地安装了Node.js环境，修改JS脚本新增导出函数init，方便内部函数调用。将调用JS方法的命令组成字符串，通过os.popen执行。

       方法四：PyV8，Google将Chrome V8引擎用Python封装的依赖库，不依赖本地JS环境，运行速度较快。但在MAC和PC下使用Python3环境下，发现各种奇怪的问题，不推荐使用。更多信息可查看github.com/emmetio/pyv8...

       总结以上四种方式，实际爬虫项目中，通常先使用Node命令进行测试，确保无误后，再选择前三种方式之一进行Python代码重写。

PolarDB-X 源码解读（七）：私有协议连接的一生（CN篇）

       通过前文的介绍，大家基本了解了一条SQL在polardbx-sql中的解析和执行流程。由于polardbx-sql是无状态的计算节点，真正数据需要从存储节点传输到计算节点，这部分工作由私有协议完成。本文将详细介绍从发送请求到存储节点，接收返回数据的完整流程，重点在于私有协议连接的生命周期和关键代码解析。

       概述

       为了提高数据节点本地计算能力，同时减少网络数据传输量，计算节点会尽可能下推计算内容。一个逻辑表可能需要多个物理分片，因此计算节点与存储节点的请求会话数量会随着分片数增加而增加。传统MySQL协议+连接池架构已不能满足PolarDB-X的需求，因此私有协议在这一需求场景下应运而生。

       如图所示，私有协议采用连接与会话分离的RPC协议设计理念，支持多个会话在同一个TCP通道中并行运行，具备流控机制、全双工响应式工作模式和高吞吐、可扩展等特性。

       更多关于私有协议解决上述问题的设计详情，可以参考《PolarDB-X私有协议设计》一文。本文主要从代码层面详细描述私有协议的工作流程。

       我们将从计算节点和存储节点两个角度完整解析私有协议连接的生命周期。篇幅限制，本文仅关注计算节点上私有协议的处理，存储节点部分将在后续文章中详细说明。

       计算节点

       计算节点作为私有协议的客户端，负责发送下推请求，并接收返回的数据。

       网络层框架

       PolarDB-X私有协议网络层采用定制化Reactor框架实现，基于Java的NIO，改进自polardbx-sql中的Reactor框架。网络层初始化时，设置CPU核心数的2倍（上限为）作为NIOProcessor，每个Reactor使用独立的堆外内存池作为收发包缓冲，总缓冲内存大小限制为堆内存大小的%。

       NIO接收的包直接调用注册的处理函数，发送数据仅写入send buf，网络写入由单独线程完成。线程优先写入TCP send buf，当无法写入时，注册OP_WRITE事件等待可写后再写入剩余内容。

       数据包的编码和解码在NIOClient中实现。为实现最佳性能，解包流程直接在堆外内存上进行，使用protobuf对流直接解析，将结果放入堆内。堆外内存被切分为KB chunk，每个Reactor独占一个chunk，连续解析和复用，最大化接收、解析效率。对于特大包，额外构造堆内大buffer接收和解析，回退标志在定时任务中重置，连续s无超大包时释放堆内内存，恢复高性能堆外KB buffer接收。

       请求发送集成在NIOClient中，writer优先尝试写入发送缓冲队列尾部的buffer，不足时新申请buffer填充并追加到队尾。buffer来自预分配的堆外缓冲池，超过chunk大小时分配堆内buf进行序列化。

       同时，NIOClient负责TCP连接的建立和断开资源释放，作为独立的底层网络资源管理实现。

       连接及会话

       网络层之后，我们聚焦连接与会话分离的具体实现。通过剥离连接及收发包的具体实现，连接和会话的管理变得更加清晰简洁。

       首先，一个TCP连接的逻辑抽象结构在XClient中实现，为避免误解，取名为client与JDBC中的Connection区别。该类管理TCP连接和并行运行的会话，负责TCP完整生命周期的管理、认证鉴权，并维护公共信息。其中，workingSessionMap记录了连接上并行运行的所有会话映射关系，可快速通过会话ID找到对应的会话抽象结构XSession。

       XSession提供了所有会话相关的请求函数和信息存储，包括执行计划请求、SQL查询请求、SQL更新请求、TSO请求、会话变量处理、数据包处理及异步唤醒等。

       连接池及全局单例管理器

       为了提高性能，TCP连接和会话的复用必不可少。由于连接和会话的解绑，连接池不仅缓存了到计算节点的TCP连接，也缓存了到计算节点的会话。

       XClientPool管理到一个存储节点的连接池，通过IP，端口，用户名三元组唯一确定目标存储节点，同时存储该节点的全部TCP连接（XClient）和建立的会话（XSession）。

       XClientPool实现存储节点会话获取，对应JDBC接口中的getConnection，同时实现连接和会话生命周期管理、连接探活、会话预分配等功能。实现单个存储节点连接池后，XConnectionManager维护目标存储节点三元组到实例连接池的映射，管理定时任务线程池，实现定时探活、会话&连接最长生命控制以及连接池预热等功能。

       JDBC兼容层

       新的SQL协议层对上层使用者要求较高，为了提高开发效率，私有协议提供兼容JDBC的使用方法，实现从JDBC平滑切换至私有协议，并支持协议热切换。

       JDBC兼容层代码目录在compatible目录下，Connection继承在XConnection文件中。提供包括DataSource、Connection、Statement、PreparedStatement、ResultSet、ResultSetMetaData在内的大部分常用接口函数实现，不支持的函数会明确抛出异常避免误用。

       整体关系

       至此，私有协议计算节点端的大部分结构已说明完成。给出一个整体的关系图。

       私有协议连接的一生（CN视角）

       了解了私有协议各层实现后，我们以发到存储节点的请求为例，完整梳理执行流程。绕开计算节点复杂流程，直接运行代码示例（注：需将com.alibaba.polardbx.rpc.XConfig#GALAXY_X_PROTOCOL设置为true）。

       直接运行playground看到预期的select 1的结果。接下来，我们深入跟踪说明。

       数据源初始化

       要使用私有协议，需要初始化对应存储节点的XDataSource。构造过程中，XDataSource会到XConnectionManager注册新的实例连接池，已存在的连接池引用计数加一。

       获取Connection

       当需要执行查询时，首先获取会话。无论是显式开启事务还是使用auto commit事务，会话都是执行请求的最小上下文。通过XDataSource的getConnection方法获取到对应存储节点的会话。XDataSource根据存储的IP，端口，用户名三元组查找到XConnectionManager中的连接池，在最高并发检查后，会话获取逻辑在XClientPool实现。首先尝试在空闲会话池中拿会话，通过重置检查和初始化后返回给调用者。大部分场景下，ConcurrentLinkedQueue提供较好的并发性能。

       在代码场景下，数据源刚新建，后台定时任务未运行，流程进入连接创建流程。会有一把大锁锁住连接池，在TCP连接未达上限且没有超时的情况下，快速新建一个XClient占坑。若超限，则进入busy waiting循环。真正的TCP connect（waitChannel）在锁外被调用，首先client以阻塞模式带超时方式connect，然后切换为非阻塞模式，round robin策略注册到NIOProcesser上，返回时，TCP连接已建立。

       为了兼顾安全和性能，连接鉴权在TCP建连后只用做一次，会话创建不需要鉴权。鉴权在initClient中完成，发送SESS_AUTHENTICATE_START_VALUE包，后续校验由回调完成。认证采用标准的MySQL认证流程，server端返回challenge值，库名、用户名和加盐hash后的密码返回给MySQL即可完成认证。

       至此，到存储节点的TCP连接已建立，创建会话是一个异步流程。在创建新XClient时，XConnection已new好，通过下断点跟进去可看到newXSession流程，分配session id，设置状态为init，将XSession绑定到XConnection上。

       最后，XConnection经过初始化（重置auto commit状态）、重置默认DB、默认字符集（lazy操作）和统计信息记录，返回给用户使用。

       发送查询请求

       拿到初始化好的兼容JDBC的Connection，为了简化流程，直接调用XConnection中的execQuery。XConnection的execQuery包装了XSession的execQuery，执行前执行了设置流式模式。

       首先记录调用信息进行统计，进入关键的initForRequest流程。XSession初始化流程lazy，仅分配session id，设置状态为Init，真正创建session时发送SESS_NEW给server，绑定新session和session id。如果session已复用，则状态为Ready。

       执行字符集更改的lazy操作，session可能在其他请求中切换字符集，根据目标字符集和当前字符集对比，决定是否发送额外的字符集更改请求。

       经过一系列变量设置、lazy DB设置和protobuf包构造，请求发送到存储节点执行。发送后，同步生成XResult负责结果解析，同时XResult按照请求顺序依次拉链表，确保结果与请求一一对应。

       请求流水线结构如下图所示，处理完成前序请求后，才能解析后续结果。

       接收结果集

       请求已发送到存储节点执行，拿到XResult，通过XResult收集查询结果集。XResult与发送请求一一对应，存储节点处理也是在会话上排队进行，不会影响流水线上其他请求的返回，保证流水线正常工作。

       首先，查看结果集处理的状态机，主要状态包括获取元数据、获取数据行、获取额外信息等，顺序固定，根据请求类型，部分环节可能被省略。报错处理贯穿整个状态机，任何报错信息都会导致状态机进入错误处理环节。

       对于非流式数据读取，请求结束时主动调用finishBlockMode将所有数据读出并缓存到rows中。对于流式执行的情况，结果集状态机消费数据包队列由XResult的next函数推动，内部函数internalFetchOneObject递归调用前序XResult，消费前序请求结果，从数据包队列中消费并推动状态机流转。

       对于查询，首先收到RESULTSET_COLUMN_META_DATA包，表示返回数据列定义，一个包表示一列。元数据包后，收到包含数据行的RESULTSET_ROW包，一个包对应一行。数据行传输完成后，server端发送RESULTSET_FETCH_DONE标示数据发送完成。请求结束前，NOTICE包用于告知客户端rows affected等信息。最后，SQL_STMT_EXECUTE_OK包标示请求结束。

       至此，完整请求处理完成，控制台应显示查询结果。

       总结

       本文详细描述了私有协议连接流程中的关键点和关键数据结构，相信通过本文描述，大家掌握了私有协议连接流程的基本点，在调试和修改使用中能够更加得心应手。虽然本文篇幅较长，但实际使用中涉及更多高级特性的使用，如多请求流水线、流控、执行计划传输、chunk结果集传输等。通过本文，我们对私有协议连接流程有了深入理解，为在实际场景中应用提供坚实基础。