1.怎么进入dedecms的源码后台
2.WPF技术实现MySQL数据的完美连接wpf连接mysql
3.ALBEF，BLIP中的解析对比学习损失函数——源码公式推导
4.易语言飞扬EBNF语法
5.Redis radix tree 源码解析
怎么进入dedecms的后台
1、首先进入dedecms的源码源码目录，在源码目录中点击进入dede的解析文件夹，该文件夹就是源码dede的后台文件：
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2、然后打开浏览器，解析app应用市场 源码输入“虚拟域名/dede”，源码没有配置虚拟域名就是解析“localhost/dede”回车进入后台的登录界面：
/iknow-pic.cdn.bcebos.com/b3b7d0acfad5b6ca2aacaf2fddf7"target="_blank"title=""class="ikqb_img_alink">/iknow-pic.cdn.bcebos.com/b3b7d0acfad5b6ca2aacaf2fddf7?x-bce-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_%2Ch_%2Climit_1%2Fquality%2Cq_%2Fformat%2Cf_auto"esrc="/b3b7d0acfad5b6ca2aacaf2fddf7"/>
3、进入后台登录后，源码输入账号和密码，解析点击登录即可：
/iknow-pic.cdn.bcebos.com/fecb0affabe6"target="_blank"title=""class="ikqb_img_alink">/iknow-pic.cdn.bcebos.com/fecb0affabe6?源码x-bce-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_%2Ch_%2Climit_1%2Fquality%2Cq_%2Fformat%2Cf_auto"esrc="/fecb0affabe6"/>
4、此时即可访问到dede的解析后台了：
/iknow-pic.cdn.bcebos.com/7dddebfaecede9"target="_blank"title=""class="ikqb_img_alink">/iknow-pic.cdn.bcebos.com/7dddebfaecede9?x-bce-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_%2Ch_%2Climit_1%2Fquality%2Cq_%2Fformat%2Cf_auto"esrc="/7dddebfaecede9"/>
WPF技术实现MySQL数据的完美连接wpf连接mysql
WPF技术实现MySQL数据的完美连接
WPF（Windows Presentation Foundation）是由微软公司推出的一种实现图形用户界面（GUI）的xaml技术，它可以用于显示图像、源码文本和多媒体元素，解析可用来创建复杂的源码Windows应用程序。
MySQL是一种常用的开放源代码的关系型数据库管理系统，它支持存储大量的数据和处理高度复杂的查询语句。比较WPF和MySQL，可以发现它们之间可以建立非常完美的faq系统+源码连接，它们可以相互支持，共同完成数据处理的任务。
WPF和MySQL的结合可以实现可视化开发，只需要使用WPF技术构建面向数据库的桌面应用程序，然后将数据从MySQL数据库中读取出来，即可实现业务处理逻辑的可视化过程。同时，还可以通过WPF的动画系统，使应用程序的用户体验更加友好。此外，WPF还支持使用流行的Data Source技术，可以在界面中显示连接MySQL数据库的多个表。
为了实现WPF技术和MySQL数据库的连接，开发人员可以使用十分流行的ORM（Object Relational Mapping）技术——EF（Entity Framework），通过EF，可以面向MySQL数据库进行建模，构建Data Access层，生成基于Linq的scomassistant+源码查询方法，完成数据的插入、删除、更新和查询等操作。
下面是使用EF实现WPF技术和MySQL数据库的完美连接的示例代码：
// 定义实体模型
public class User
{
public int Id { get; set; }
public string Name { get; set; }
public string Email { get; set; }
}
// 定义数据上下文
public class UserContext : DbContext
{
public UserContext() : base(“name=MyDatabase”)
{ }
public DbSet Users { get; set; }
}
// 使用数据上下文查询数据
var userContext = new UserContext();
var result = from u in userContext.Users
where u.Id == 1
select u;
通过以上几段代码，可以实现数据的读取和写入，完成WPF技术实现MySQL数据的完美连接。
总的来说，WPF技术和MySQL的结合可以帮助开发者更便捷地实现可视化开发过程，可以提高数据处理的效率，将构建三层结构的历程简化，帮助开发人员更快地实现业务功能。
ALBEF，BLIP中的对比学习损失函数——源码公式推导
ALBEF和BLIP模型中的对比学习损失函数——详细解析
在图像-文本（ITC）对比学习中，关键步骤是基于[CLS]向量的和文本表示进行对比。和文本的全局表示分别用[公式]和[公式]表示，动量编码器的输出通过[公式]和[公式]反映。首先，通过动量编码器处理和文本，分牛源码将得到的[CLS]置入对应队列头部，接着计算编码器与动量编码器输出的相似度，如[公式]和[公式]所示。
硬标签的制作部分，通过[公式]生成每对图-文的标签，表示它们的关系。原始标签队列与生成的硬标签进行拼接，形成新的对比矩阵。动量蒸馏引入后，计算动量编码器输出与队列的相似度，并生成软标签，如[公式]和[公式]所示。
对比学习ITC损失计算基于交叉熵，通过[公式]变形，考虑了动量蒸馏的情况。不蒸馏时，损失函数可以表示为[公式]，而带动量蒸馏的rocketmq源码入门MLM损失则为[公式]，通过KL散度的近似公式简化计算，最终得到的源代码计算公式为[公式]。
ITM头的运用则是在每个样本的全局表示上进行分类，通过[公式]计算ITM损失。至于MLM损失，通过掩码处理文本并生成标签，计算方式基于[公式]，并在动量蒸馏下调整为[公式]。
模型的配置调整可以通过改变num_hidden_layers参数来完成，如在Huggingface的bert-base-uncased模型中。总的来说，ALBEF和BLIP的损失函数设计注重了全局表示的对比和样本关系的精细处理，通过动量蒸馏优化了模型的训练效果。
易语言飞扬EBNF语法
本文以易语言飞扬(EF)的EBNF语法进行详细解析。EBNF，即Extended Backus-Naur Form，是一种用于描述编程语言结构的上下文无关文法表示法。 在EBNF的规则中，方括号 [] 表示其内容是可选的，例如，[expression] 表示可以有expression，也可以没有。花括号 { } 则表示零个或多个重复，如 { expression}+ 表示expression可以重复一次或多次。小括号 () 用于分组，主要用来明确语法结构，但并不影响其实现。而竖线 | 用于多选一，如 x|y|z 表示在x、y或z中选择一个。 在 EF 代码的语法表述中，粗体部分代表实际的 EF 代码，而斜体部分则代表用户自定义的名称或嵌套的 EBNF 表达式，如 identifier 或 other_expression。 代码结构方面，一个完整的 EF 项目是由任意数量的源代码文件（*.ef）构成，每个文件包含具体的语言规则。此外，还可以包含一个可选的类库信息定义文件（*.inf），用于管理项目的库引用和配置。这些文件共同构建了 EF 语言的完整语法框架。扩展资料
“易语言。飞扬”（英文名称“EF”）是一门简单易学、高效实用、面向对象、跨平台的计算机通用编程语言。它是完全面向对象的编程语言，因而在面向对象机制上，与同为面向对象的Java、C#等编程语言，有相似甚至相同之处。它的语法脱胎自“类C语言”，因而在语法上，与C、C++、Java、C#等编程语言，有相似甚至相同之处。它是一个全新的易语言版本，从核心架构上明显区别于原有的易语言（4.x及以前版本），它与以前的易语言共同构成了一个可以面向更广泛应用层次的软件开发平台。Redis radix tree 源码解析
Redis 实现了不定长压缩前缀的 radix tree，用于集群模式下存储 slot 对应的所有 key 信息。本文解析在 Redis 中实现 radix tree 的核心内容。
核心数据结构的定义如下：
每个节点结构体 (raxNode) 包含了指向子节点的指针、当前节点的 key 的长度、以及是否为叶子节点的标记。
以下是插入流程示例：
场景一：仅插入 "abcd"。此节点为叶子节点，使用压缩前缀。
场景二：在 "abcd" 之后插入 "abcdef"。从 "abcd" 的父节点遍历至压缩前缀，找到 "abcd" 空子节点，插入 "ef" 并标记为叶子节点。
场景三：在 "abcd" 之后插入 "ab"。ab 为 "abcd" 的前缀，插入 "ab" 为子节点，并标记为叶子节点。同时保留 "abcd" 的前缀结构。
场景四：在 "abcd" 之后插入 "abABC"。ab 为前缀，创建 "ab" 和 "ABC" 分别为子节点，保持压缩前缀结构。
删除流程则相对简单，找到指定 key 的叶子节点后，向上遍历并删除非叶子节点。若删除后父节点非压缩且大小大于1，则需处理合并问题，以优化树的高度。
合并的条件涉及：删除节点后，检查父节点是否仍为非压缩节点且包含多个子节点，以此决定是否进行合并操作。
结束语：云数据库 Redis 版提供了稳定可靠、性能卓越、可弹性伸缩的数据库服务，基于飞天分布式系统和全SSD盘高性能存储，支持主备版和集群版高可用架构。提供全面的容灾切换、故障迁移、在线扩容、性能优化的数据库解决方案，欢迎使用。