项目地址：http://code.google.com/p/pyp2p/

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用最简单的方法描述工程信息，简化gnumake的繁琐操作，让不会用gnumake的同学们彻底解脱：

项目地址：http://code.google.com/p/easymake/

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• 图像：64种不同的像素格式，色彩空间变换，多种图形图像变换。
• 质量：支持3种级别抗锯齿效果，高质量几何图形绘制。
• 实现：轻量级纯软件实现，100% C代码（仅700KB代码）。
• 优化：SSE2/MMX优化 地址：https://github.com/skywind3000/pixellib

1. 图像变换：

支持仿射变换和透视变换，提供大量图像变换操作接口。

2. 抗锯齿：

所有图形绘制支持3级不同程度的抗锯齿效果。

3. 图像绘制：

图像任意拉伸，旋转，3D旋转，并且同时进行色彩空间变换。全部采用浮点数坐标，图像移动更为平滑。

4. 几何作图：

全面的抗锯齿几何作图效果。

5. 图像扭曲：

在源图像上布置若干关键点，然后改变这些关键点在屏幕上的对于位置即可实现图像扭曲。

**使用 Pixellib 来渲染 iOS 风格的图标 **

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实时动态在内存中编译汇编代码，并返回函数调用指针，可用于JIT系统的后端：

项目地址：https://github.com/skywind3000/asmpure 例子：

const char *AlphaBlendAsm =
"PROC C1:DWORD, C2:DWORD, A:DWORD\n"
"    movd mm0, A\n"
"    punpcklwd mm0, mm0\n"
"    punpckldq mm0, mm0\n"
"    pcmpeqb mm7, mm7\n"
"    psubw mm7, mm0\n"
"    \n"
"    punpcklbw mm1, C1\n"
"    psrlw mm1, 8\n"
"    punpcklbw mm2, C2\n"
"    psrlw mm2, 8\n"
"    \n"
"    pmullw mm1, mm7\n"
"    pmullw mm2, mm0\n"
"    paddw mm1, mm2\n"
"    \n"
"    psrlw mm1, 8\n"
"    packuswb mm1, mm1\n"
"    movd eax, mm1\n"
"    emms\n"
"    ret\n"
"ENDP\n";

void testAlphaBlend(void)
{
		CAssembler *casm;
		int c;
		int (*AlphaBlendPtr)(int, int, int);
		// create assembler
		casm = casm_create();
		// append assembly source
		casm_source(casm, AlphaBlendAsm);
		AlphaBlendPtr = (int (*)(int, int, int))casm_callable(casm, NULL);
		if (AlphaBlendPtr == NULL) {
				printf("error: %s\n", casm->error);
				casm_release(casm);
				return;
		}
		printf("==================== Alpha Blend ====================\n");
		casm_dumpinst(casm, stdout);
		printf("\nExecute code (y/n)?\n\n");
		do
		{
				c = getch();
		}
		while(c != 'y' && c != 'n');
		if(c == 'y')
		{
				int x = AlphaBlendPtr(0x00FF00FF, 0xFF00FF00, 128);
				printf("output: %.8X\n\n", x);
		}
		free(AlphaBlendPtr);
		casm_release(casm);
}

**output: 7f7f7f7f **

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学习ActionScript3，画一星期写了个DEMO：

网页地址：http://www.skywind.me/weapon

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PowerPC于1991年IBM/MOTO/APPLE研制，大量应用于服务器（AIX / AS400系列及苹果系列服务器），家用游戏机（PS3, Wii, XBOX, GameCube），以及嵌入式（仅次于Arm/x86排第三）。PowerPC核心在于开放系统软件标准，其应用范围仅次于x86，是除去x86外最值得开发者了解的体系。

不需要写出非常高效的代码，但要了解基本效率原则；不需要大规模开发PPC程序，但需要时能写几段、调试时能看懂哪里错了。本文将从对比x86入手，引入RISC及PowerPC体系概念，向读者介绍该体系指令集，常用优化方法和交叉编译环境及模拟器的搭建等内容。

下载阅读：powerpc_figure_0408

PowerPC Figure – PPC入门与优化

By Skywind（2007）
http://www.skywind.me/blog/

背景介绍

PowerPC于1991年IBM/MOTO/APPLE研制，大量应用于服务器（AIX / AS400系列及苹果系列服务器），家用游戏机（PS3, Wii, XBOX, GameCube），以及嵌入式（仅次于Arm/x86排第三）。PowerPC核心在于开放系统软件标准，其应用范围仅次于x86，是除去x86外最值得开发者了解的体系。

不需要写出非常高效的代码，但要了解基本效率原则；不需要大规模开发PPC程序，但需要时能写几段、调试时能看懂哪里错了。本文将从对比x86入手，引入RISC及PowerPC体系概念，向读者介绍该体系指令集，常用优化方法和交叉编译环境及模拟器的搭建等内容。

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原理叙述：

我也来介绍一种内存管理方面的优化算法：怎样才能根除内存碎片？有且只有如下办法：1. 只分配不释放，2. 只分配固定大小内存，3. 不分配内存，虽然，仍不妨碍我们再一次回顾各种常用的分配策略，以发掘一些新的思路：

前提：下面提及的分配技巧并不能说是“最快的”，也不能说是“最小碎片的”，但是可以保证，不管系统运行多长时间，不管分配多大内存，碎片比例趋于恒定，同时分配时间为常数（unit interval）：

最后将讨论一些更进一步的优化技巧（如果愿意大量增加代码行数的话），看看在分配内存方面，哪些我们值得努力，哪些不值得我们努力。

现代的内存分配算法，需要顾及以下几个特性：

1） 缓存命中：现今的计算机体系，优秀的缓存策略对一个系统而言异常重要，一些写的不太注意的分配器，容易忽略该特性，前分配一块内存，后分配一块内存，大大增加了缓存的失效。

2） 总线平衡：大部分缓存管理都是提供 2^n字节大小的内存机制，并且所分配地址也是以 2^n字节进行对齐，比如我们有一个 packfile对象有400多个字节，将使用 512字节的缓存分配器，并且按照 512字节进行对齐，但是问题在于，大部分时候我们都在访问该对象的头30个字节，因此在(0-30) mod 512的地方，也就是在以512字节为分割的缓存线周围集中了大量的压力，在现今的大部分普通的缓存芯片上将出现总线失衡bus-overbalance。

3） 页面归还：何时向系统请求页面，何时归还系统页面，很多分配器只向系统不停的申请页面，却并不考虑提供保证能够正常不断的归还系统页面的机制。

4） 多核优化：尽管多核技术现在才逐渐在PC上推广，但我们的服务器很早就已经开始使用双核或者四核的架构，分配器如何尽量避免在不同核间产生的等待，是分配器效率优化的一个前提。

以下几点内容有助于优化我们的分配器：

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算法简述

动作类游戏如何在高延迟下实现同步？不同的客户端网络情况，如何实现延迟补偿？十年前开始关注该问题，转眼十年已过，看到大家还在问这类问题，旧文一篇，略作补充（关于游戏同步相关问题还可以见我写于2005年的另外两篇文章，帧锁定算法 和 网游同步法则）：

影子跟随算法由普通DR（dead reckoning）算法发展而来，我将其称为“影子跟随”意再表示算法同步策略的主要思想：

1． 屏幕上现实的实体（entity）只是不停的追逐它的“影子”（shadow）。

2． 服务器向各客户端发送各个影子的状态改变（坐标，方向，速度，时间）。

3． 各个客户端收到以后按照当前重新插值修正影子状态。

4． 影子状态是跳变的，但实体追赶影子是连续的，故整个过程是平滑的。

图 1 算法演示

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最近用纯C作了一个dict，根据试验，比 stl的 map快 2.3-2.5倍，比 hash_map快 1.3倍，主要用到的优化策略如下：

1. skiplist：

传统hash-bucket中，使用链表靠 next, 指针记录同一个 bucket中的各个节点，查找时候 需要一个一个的搜索，而改进以后的 bucket节点，使用 next, next4, next8三级指针，分别指向后一个节点，后四个节点，后八个节点，如此保证链表有序的情况下，如果要搜索，就直接考虑 next8的值和当前值大小，如果小于当前值，直接跳过八个节点，如果大于那再一次判断 next4与next。如此有序链表的遍历速度提高了 8倍。

2. 双hash：

使用两次hash，开辟一个长度为 64的 LRU数组，记录最近访问过的节点，使用 hash2来定位 LRU数组的位置，当搜索发生时，首先根据 hash2在 LRU数组中查找是否最近访问过该节点，如果访问过就直接返回，如果没有访问过则继续用 hash1在 bucket中查找，如果查找到的话，就按照 hash2的值覆盖一下 LRU中该位置的数据。 再加上一些内存管理方面的优化，以及一些编码方式的改进，对 key/value分别取 string或 int，四种情况下，平均比 stl的 map快 2.3-2.5倍，比 hash_map快 1.3倍。

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因为希望将图片转换成字符以后可以方便的帖到论坛或者BBS上，所以画时间写了这个算法。

现有很多算法都是将一个点匹配成一个字符，这样转换工作只是简单的将点亮度查表后换成ASCII字符而已，但是其实这样做的效果并不十分好，首先80x25的字符屏幕就只能表示80x25个点，无法充分发挥单个字符的字形特点，而且图片很多精度和细节都丢失了。比如下面这个连接：

www.sebastian-r.de

所以我的算法主要是匹配周围一部分点到ASCII字符，这样斜线能够顺利匹配成“/”，其他形状的东西也能够顺利按照字形特点进行匹配，因此同样80x25个点，但是后者所能够表达的像素点更多，细节度更加丰富：

上面的效果是作了误差扩散的，其实转换成ASCII字符时不做也可以，只是说希望转换前的局部/整体亮度等于转换后亮度，能量守恒一些而已。

其实如果用同 一种颜色的64个常见字符表达精度和细节度很高，对比度不高的图片还是比较困难的，可以进一步优化的方法也有几种，其一是对照片作拉普拉斯变换，将噪声过 滤掉再取出轮廓，这样转换出来的就是仅仅包含轮廓的对比度很高的图片了。

或者将图片频谱中能量不高的，比较弱的频率去掉，留下能量高的频率，这样图片看起 来更干净一些，只是后面这两种方法就无法保证实时渲染了。

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