@ccraohng
所以，不用再担心需要矩阵转置啦，内存布局都是一样的。只需注意，行主序时，向量的变换要写成 v*M，把向量看作行；列主序则是 M*v，把向量看作列。

@ccraohng
@3dwelcome
这个行主序、列主序，确实挺绕脚的，今天看两位在这讨论，于是又去查了一下，

下面这个解释应该是靠谱的：
https://blog.lazybee.me/d3dopengl_matrix/
意思就是，行主序和列主序，在实际程序里面，真正的内存布局都是一样的，都是 m[12] m[13] m[14]表示平移值，但是，2 者对于行和列的解释不一样，行主序主张第 i 行第 j 列的值存储在 a[i][j]，即 m[i*4+j]中，列主序则主张第 i 行第 j 列的值存储在 a[j][i]，即 m[j*4+i]中。
那么这两种不同的主张，为什么会有相同的内存布局呢？这是因为，行主序主张把向量看作是“行”，坐标变换写作 v=v*M，而列主序主张把向量看作是“列”，于是 v=M*v 。这样的要求，导致按行主序(v*M)运算时，要从 M 中按列取，而按列主序(M*v)运算时则要按行取。而行主序对“行”的定义，并不是列主序对“行”的定义，反而恰恰是列主序对“列”的定义(如前所述的 a[i][j]和 a[j][i])，所以，内存布局就一样了。所以关键在于是 v*M 还是 M*v 。

下面这个说明里面也解释了作者的无奈。
https://glmatrix.net

matrix
梅吹可斯 ✅
麦吹可斯 ❌
麻吹可斯 ❌

有点意思啊，为啥楼上的都这么反对顾问呢？
我感觉楼主的意思就是顾问在前期帮助新人快速起步啊。比如系统的讲解一下 iOS 开发、帮助排查难找的 bug 、提供一些经验之谈。
从经济上更节省，毕竟可能就是几个月；
从感情上更融洽，一举三方都有得；

@v2defy #16 >“希望这个笔记软件可以长久的存在下去，不过如果有一天它倒闭了，希望一定要提供导出所有笔记的渠道。”

看后半句差点笑喷。。