ARM64（AArch64）的函数调用规则主要遵循 AAPCS64 (Procedure Call Standard for the ARM 64-bit Architecture)。了解这些规则对于编写汇编代码、调试程序或进行性能优化至关重要。

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这是一个非常核心的 JNI 知识点。要理解为什么你的代码会崩，以及 NewGlobalRef 到底做了什么，我们需要深入到底层机制。

我们把 JNI 的引用想象成 “指针” 或 “句柄”，它们指向 Java 堆内存中的真实对象。

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这是一个非常经典的 JNI 性能优化问题。

直接结论：
调用一次自定义 Java 函数（Scenario A）的性能绝对优于调用多次 Java API（Scenario B），即使 Scenario B 已经缓存了 jclass 和 jmethodID。

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Unreal Engine (UE) 之所以强大，很大程度上归功于其构建在 C++ 之上的一套自定义对象系统。C++ 标准本身缺乏运行时反射（Reflection）和自动内存管理（GC），因此 Epic Games 自己实现了一套名为 Unreal Object Handling 的系统。

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这两个宏定义的区别完全对应 Objective-C 属性（@property）中的 atomic 和 nonatomic 关键字。

1. 核心区别表格

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面对INTP（内向、直觉、思维、感知）性格的孩子，家长最头疼的往往就是“虽然聪明，但执行力极差”。他们通常被称为“逻辑学家”或“思想家”，大脑里在构建宏伟宇宙，现实中却连一支铅笔都懒得削。
针对INTP孩子“散漫、拖拉、低效”的作业辅导，核心逻辑不能是“监控和施压”，而应该是“外包执行力”与“智力博弈”。
以下是分维度的具体操作指南：

1. 理解底层逻辑：为什么他会这样？
   首先，你要知道他不是笨，也不是故意气你。
   • Ti (内向思考)： 他们追求的是“弄懂原理”。一旦他觉得这道题原理懂了，重复的抄写和练习对他来说就是纯粹的折磨，毫无意义。
   • Ne (外向直觉)： 他们的思维是发散的。写着写着作业，看到橡皮上的花纹，可能联想到了分形几何，然后就发呆（其实脑子在飞速运转）了。

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在 OpenGL 中，深度缓冲（Depth Buffer）中存储的值（通常记为 $z_{buffer}$ 或 $d$）是非线性的。这意味着深度值 $0.5$ 并不代表物体位于 near 和 far 平面的正中间。

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在 Android 生态中，由于设备碎片化极其严重（成千上万种机型，涵盖高通、联发科、三星、紫光展锐等不同芯片），仅通过“机型白名单”是不现实的。

目前业界主流的方案通常采用 **“分级策略” (Tiering Strategy)**，结合 静态检测（硬件规格）和 动态调整（运行时监控）。

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直接回答你的问题：不是浮点型。

Depth24Stencil8 (通常在 OpenGL 中对应 GL_DEPTH24_STENCIL8，在 DirectX/Vulkan 中对应 D24_UNORM_S8_UINT) 中的 Depth24 部分，存储的是 **无符号归一化整型 (Unsigned Normalized Integer, UNORM)**。

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Analyzing Format Trade-offs

I’ve been drilling down on the nuances of RGB8 versus R11G11B10F. My focus is on understanding the situations where the floating-point precision of R11G11B10F justifies its increased memory footprint compared to the compact RGB8. I’m starting to grasp the implications for HDR rendering and light accumulation scenarios where the extra range is crucial. Current thinking focuses on the actual trade-offs that have to be made with a limited memory budget.

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