1.精品UI知识付费系统源码/响应式视频教程知识付费软件网站模板
2.elementui源码学习之仿写一个el-tabs
3.UGUI源码介绍
4.Directx11/12添加imgui踩坑记
5.使用 Palette 使你的影视源码 UI 色彩与内容更贴合
6.SD-Webui源代码学习笔记：（一）生成的调用过程

精品UI知识付费系统源码/响应式视频教程知识付费软件网站模板

       这款精心设计的UI知识付费系统源码，为教育和软件推广企业提供了一站式的影视源码解决方案。它支持后台上传本地视频，影视源码无论是影视源码批量导入视频链接还是设定权限观看，如设置免费试看时间和会员等级观看模式，影视源码都能满足多样化的影视源码微信小程序猜画小歌源码付费需求。此外，影视源码该模板还包含软件APP的影视源码权限下载功能，助力企业提升业绩，影视源码解决流量获取和客户转化的影视源码关键问题。

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elementui源码学习之仿写一个el-tabs

       本篇文章记录了仿写一个el-tabs组件的过程，旨在帮助读者更深入地理解饿了么UI组件的工作原理。此系列文章旨在对elementUI源码进行学习与实践，后续会持续更新，仿写其他组件。

       为了便于阅读后续代码，本文将复习一些基础知识。在Vue中，组件的页面结构、逻辑与样式通常分离，例如：

       通过Vue的render函数，我们可以使用jsx语法书写组件，源码会被收回吗这与React语法相似。例如，要创建一个红色的H3标签并设置背景色为黄绿色，代码如下：

       实现效果如下：

       在此代码中，我们需要记住，jsx语法使用单大括号表示变量的使用。

       另外，若在render函数中需要给子组件传参，可以通过单大括号及三点符号实现，因为单大括号用于表示变量。以官方el-tabs组件为例，说明如何使用jsx语法：

       此组件通常使用jsx语法编写，以适应更灵活的需求。

       在Vue中，可以通过`this.$slots.default`获取组件标签内容中的非命名插槽部分。这个API帮助我们访问默认插槽内容。以下是一个简单的使用示例：

       当打印组件实例时，可以看到存储的内容：

       将此数组应用到el-tabs组件中，可以获取每个`el-tab-pane`组件的`label`、`name`以及其他信息，传递给`tab-nav`组件，从而显示选项卡信息。

       在父子组件间传递参数时，通常使用`v-model`绑定。对于非表单控件的普通自定义组件，需要额外编写代码以实现双向数据绑定。tvbox源码是什么例如：

       此示例展示了如何使用`v-model`进行数据传递。在子组件中，`props`接收`value`参数，通过`this.$emit("input", xxx)`触发更新。

       开始仿写时，首先需要搭建`tabs`结构。一个`tabs`组件通常包含选项卡部分、内容区部分和整个选项卡盒子。这里创建三个文件来实现此功能。

       此过程涉及以下步骤：

       1. 新建`tabs.vue`组件，作为数据中转站。

       2. 创建`tabNav.vue`组件，接收`tabs.vue`的数据并使用`v-for`进行动态渲染。

       3. 编写`myTabContent.vue`组件，配合`v-show`实现仅渲染一个内容。

       实现`tabs`切换效果的方法有多种，如使用动态组件或自行封装一个`tabs`组件。本文旨在仿照官方组件实现常用功能。

       在实际开发中，组件的封装应根据项目需求灵活调整。过度封装或不封装都不理想，组件的复用性对于提高开发效率至关重要。

       若本文有助于您理解el-tabs的工作流程和数据传递方式，我们深感荣幸。欢迎访问我们的GitHub仓库并给予支持，您的影视仓源码地址每一点贡献都是我们持续创作的动力。

UGUI源码介绍

       本文提供对Unity UI系统（UGUI）源码的概览，内容主要来自官方文档。

       UGUI主要由EventSystem和UI两部分构成。

       EventSystem部分包含输入模块和射线投射器。输入模块用于配置事件系统的主要逻辑，提供不同平台的开箱即用选项，支持各类输入系统如触控、控制器、键盘和鼠标，并将事件分发至对应组件。射线投射器则用于检测事件位置，决定事件传递至的UI元素。

       UI部分结构相对复杂，包含多个类和接口，如IMaterialModifier和IndexedSet等。IMaterialModifier接口允许修改用于渲染的Material，IndexedSet是一种结合List和Dictionary实现的自定义容器，提供快速移除和插入元素的功能，但牺牲了顺序和序列化的友好性。

       总之，UGUI源码通过模块化设计和接口定义，为开发者提供了丰富的UI构建和事件处理能力。

Directx/添加imgui踩坑记

       尝试在DX/中集成ImGui，经过一番摸索后终于搞定，现将遇到的坑点整理如下：

       在DX上添加ImGui，首先需要下载ImGui源码，板块上涨公式源码确保包含必要的头文件。在D3DApp.h中添加相应的附加include和头文件。之后，让ImGui能够处理窗口消息，参考官方样例添加代码，确保在初始化ImGui后调用。将ImGui的初始化代码放置在D3DCreateDevice执行之后，避免因找不到Device而引发错误。在GameApp.cpp的DrawScene方法中绘制ImGui界面，完成基本集成。

       运行后可能会遇到未解析的外部符号、错误代码等问题，解决方法是确保ImGui文件与项目一起被编译，将ImGui文件添加到项目中即可。

       对于将ImGui代码放入GameApp.cpp或D3DApp.cpp中的差异，虽然两者均能正常运行，但将代码放入D3DApp.cpp中时可能会出现闪烁现象，具体原因尚不明了，期待高手解答。

       在成功搞定DX后，DX的集成变得相对简单。初始代码基于DX龙书第6章绘制盒子的示例进行调整。步骤与DX类似，关键在于确保ImGui与设备上下文的正确交互，以及对mSrvHeap的恰当处理。

       整体集成工作花费时间不多，关键在于理解ImGui与底层渲染框架的交互机制。所有涉及的代码修改和优化结果已整理至特定仓库中，方便后续参考。

       此外，推荐观看某油管up主关于ImGui原理及在DX中集成的视频教程，该视频已翻译并上传至B站，对深入理解ImGui的使用和原理提供了宝贵指导。

使用 Palette 使你的 UI 色彩与内容更贴合

       Palette 是一个支持 v7 库，旨在从 Bitmap 中提取突出颜色，以增强 UI 页面的整体风格美观性。在影视类 App 的视频详情页， Palette 可以提取视频海报颜色，设置背景，使得效果更柔和美观。 Palette 通过 Palette.Builder 创建 Palette 对象，从 Bitmap 中提取颜色。这些颜色通过 Swatch 对象管理，其中 DominantSwatch 是最突出的颜色。 Palette 提供多种颜色获取方法，如 getXxx() 和 getXxxColor()，方便用户设置背景和文字颜色。通过实际例子演示 Palette 的使用，实现背景和文字颜色的自动匹配，提升用户体验。深入分析 Palette 的实现原理，包括主线逻辑、Swatch 的 Target 和过滤不需要颜色的机制，以及设置 MaxColor 的功能。通过理解 Palette 的内部工作原理，用户可以更好地运用色彩运算知识，进一步优化 UI 设计。 Palette 的源码分析不仅限于使用方法，还涉及色彩运算的深入理解，为用户提供了更丰富的 UI 调色板设计思路。

SD-Webui源代码学习笔记：（一）生成的调用过程

       本文旨在探讨Stable-Diffusion-Webui源代码中的生成调用过程，提供对相关代码段的深入解读。首先，深入解析的路径集中在文件 modules/call_queue.py，其中封装了用于实现请求处理的函数 wrap_queued_call, wrap_gradio_gpu_call 及 wrap_gradio_call。这些函数用于实现多种类型的请求处理，几乎囊括了webui中常见请求。

       着重考察了文件 ui.py 中的 modules.txt2img.txt2img 函数调用，发现其被封装于 wrap_gradio_gpu_call 中，且其调用路径清晰地指向生成的核心代码。通过全局搜索定位到关键函数，我们能够观察到一个典型的绘图执行流程。

       经过多次函数调用与变量追踪，最终到达关键步骤：首先，process_images 函数负责管理当前配置的暂存、覆盖和图像生成任务。而真正实现图像生成的部分位于 process_images_inner 函数，此函数调用一系列复杂的模型操作，最终实现图像从隐空间到像素空间的转换。

       在这一转换过程中，关键函数如 decode_first_stage 负责将模型输出的隐空间表示解码为可视图像。进一步探究，发现其作用于预先训练的VAE模型，将输出转换为人类可读的图像形式。同时，p.sample 的操作则涉及对预测噪声的迭代更新与去除噪声，实现图像的最终生成。

       为了明确这一操作所依赖的库代码，进一步对 decode_first_stage 和 p.sample 的执行细节进行了跟踪和验证，明确了它们分别位于 repositories/stable-diffusion-stability-ai/ldm/models/diffusion/ddpm.py 和 repositories/k-diffusion/k_diffusion/sampling.py 中的实现路径。

       同时，文中提到了Stable Diffusion项目中集成的安全检查器在Webui版本中的缺失，这一改动是为了允许生成彩色图像。若考虑使用SD-Webui部署AI生成内容服务，建议对生成的图像进行安全检查，以防范潜在风险。

       总结，本文通过对Stable-Diffusion-Webui源代码的详细解析，揭示了生成的主要逻辑和关键技术路径。这些见解将为个人自定义Webui开发提供宝贵的参考，旨在提升项目的实用性与安全可靠性。

ComfyUI学习笔记，ComfyUI安装

       欢迎来到ComfyUI的学习之旅！这是一篇关于ComfyUI的安装步骤的笔记，旨在帮助您顺利完成安装并启动使用。

       安装流程分为两种方式：一种是使用ComfyUI官方提供的整合包，另一种是通过git克隆源代码。官方整合包提供了运行所需的全部环境，操作简单。您只需下载一个压缩包（7z格式），使用常见解压软件将其解压。解压后，您将看到一个名为“python_embeded”的文件夹，其中包含了运行所需的Python环境、pytorch及其他包。

       启动运行有两种选择：如果您没有Nvidia显卡，可选择“run_cpu.bat”；若有Nvidia显卡，推荐使用“run_nvidia_gpu.bat”。双击相应的脚本即可启动。

       启动后，您将看到一个默认地址为“.0.0.1:”的网页窗口，这代表安装和启动已成功完成。如果需要安装模型文件，只需将它们放在“models/checkpoints”文件夹下，并通过点击右侧的“Refresh”按钮刷新列表。新添加的模型文件将立即显示在左侧的“Load Checkpoint”中。

       对于那些已经安装了Stable Diffusion webui的用户，可以通过git克隆ComfyUI源代码，借助webui的环境来启动。首先，您需要将源代码克隆到本地。如果您不熟练使用命令行，也可以使用GitHub官方客户端操作。

       接着，激活webui目录下的venv环境，选择使用conda启动或指定webui安装文件夹下的venv里的python来运行。具体步骤根据您之前安装webui的方式决定。

       对于手动安装的需求或特定硬件（如AMD显卡在Linux环境下），请参考ComfyUI官网提供的详细步骤。无论是Windows、Mac还是Linux环境，ComfyUI都能满足您的需求。

       最后，希望这篇笔记能帮助您顺利完成ComfyUI的安装，并开始您的生成之旅。欢迎在过程中遇到任何问题时，寻求进一步的帮助和指导。祝您学习顺利！