1.Autoware.universe 源码解读（一）
2.Spring容器之refresh方法源码分析
3.STL源码剖析总结笔记（2）：容器（containers）概览
4.在 Nvidia Docker 容器编译构建显存优化加速组件 xFormers
5.docker有什么用
6.学习编程｜Spring源码深度解析 读书笔记 第5章：容器的软件容器功能扩展
Autoware.universe 源码解读（一）
在Autoware的自动驾驶仿真软件中，launch文件起着至关重要的源码有软作用。autoware.launch.xml是器源其中一个基础的launch文件，它使用XML语言编写，软件容器以定义启动ROS节点、源码有软参数和设置默认值。器源留言查询源码怎么弄这个文件的软件容器核心结构包括version="1.0"（XML 1.0版本）和encoding="UTF-8"（UTF-8编码）。
文件的源码有软前半部分侧重于参数定义和设置，包括地图路径、器源车辆模型、软件容器传感器模型和点云容器，源码有软这些都可以通过传递参数进行灵活调整。器源例如，软件容器vehicle_id和launch_vehicle_interface是源码有软两个全局参数，vehicle_id默认值为环境变量VEHICLE_ID的器源值，而launch_vehicle_interface默认为true，表示是否启动车辆接口。
参数check_external_emergency_heartbeat控制外部紧急停车功能，当不需要时需将其设为false。system_run_mode和launch_system_monitor等参数分别定义了系统的运行模式和是否启动系统监视器。此外，rviz可视化工具的启用、rviz配置文件路径，以及感知模式的选择等也被详细定义。
launch文件中还包括一个include标签，引入了global_params.launch.py，该文件通过arg标签传递参数，以进行更精细的html 显示 源码配置。例如，如果launch_vehicle设置为true，它将启动vehicle.launch.xml，并传递参数。
总的来说，autoware.launch.xml通过巧妙地定义和传递参数，灵活地控制和配置Autoware的各个子系统，以实现自动驾驶的模拟和测试。
Spring容器之refresh方法源码分析
Spring容器的核心接口BeanFactory与ApplicationContext之间的关系是继承，ApplicationContext扩展了BeanFactory的功能，提供了初始化环境、参数、后处理器、事件处理以及单例bean初始化等更全面的服务，其中refresh方法是Spring应用启动的入口点，负责整个上下文的准备工作。 让我们深入分析AbstractApplicationContext#refresh方法在启动过程中的具体操作：准备刷新阶段: 包括系统属性和环境变量的检查和准备。
获取新的BeanFactory: 初始化并解析XML配置文件。
customizeBeanFactory: 个性化BeanFactory设置，如覆盖定义、处理循环依赖等。
loadBeanDefinitions: 通过解析XML文件，创建BeanDefinition对象并注入到容器中。
填充BeanFactory功能: 设置classLoader、表达式语言处理器，增强Aware接口处理，添加AspectJ支持和默认系统环境bean等。boll 金源码
激活BeanFactory后处理器: 分为BeanDefinitionRegistryPostProcessor和BeanFactoryPostProcessor，分别进行BeanDefinition注册和BeanFactory增强。
注册BeanPostProcessors: 拦截Bean创建的后处理器，按优先级注册。
初始化其他组件: 包括MessageSource、ApplicationEventMulticaster和监听器。
初始化非惰性单例: 预先实例化这些对象。
刷新完成: 通知生命周期处理器并触发ContextRefreshedEvent。
以上是refresh方法在Spring应用启动流程中的关键步骤。以上内容仅为个人理解，如需更多信息，可参考CSDN博客链接。STL源码剖析总结笔记（2）：容器（containers）概览
容器作为STL的重要组成部分，其使用极大地提升了解决问题的效率。深入研究容器内部结构与实现方式，对提升编程技能至关重要。本文将对容器进行概览，分为序列式容器、关联式容器与无序容器三大类。
容器大致分为序列式容器、关联式容器和无序容器。其中序列式容器侧重于顺序存储，关联式容器则强调元素间的键值关系，而无序容器可以看作关联式容器的一种。
容器之间的关系可以归纳为：序列式容器为基层，关联式容器则在基层基础上构建了更复杂的数据结构。例如，亲查查源码heap和priority容器以vector作为底层支持，而set和map则采用红黑树作为基础数据结构。此外，还存在一些非标准容器，如slist和以hash开头的容器。在C++ 中，slist更名为了forward-list，而hash开头的容器改名为了unordered开头。
在容器的实现中，sizeof()函数可能揭示容器的内部大小对比。需要注意的是，尽管在GNU 4.9版本中，一些容器的设计变得复杂，采用了较多的继承结构，但实际上，这些设计在功能上并未带来太大差异。
熟悉容器的结构后，我们可以从vector入手，探索其内部实现细节。其他容器同样蕴含丰富的学习内容，如在list中，迭代器（iterators）的设计体现了编程的精妙之处；而在set和map中，红黑树的实现展现了数据结构的高效管理。
本文对容器进行了概览，旨在提供一个全面的视角，后续将对vector、list、网页加载源码set、map等容器进行详细分析，揭示其背后的实现机制与设计原理。
在 Nvidia Docker 容器编译构建显存优化加速组件 xFormers
本篇文章，聊聊如何在新版本 PyTorch 和 CUDA 容器环境中完成 xFormers 的编译构建。
让你的模型应用能够跑的更快。
写在前面
xFormers[1] 是 FaceBook Research （Meta）开源的使用率非常高的 Transformers 加速选型，当我们使用大模型的时候，如果启用 xFormers 组件，能够获得非常明显的性能提升。
因为 xFormers 对于 Pytorch 和 CUDA 新版本支持一般会晚很久。所以，时不时的我们能够看到社区提出不能在新版本 CUDA 中构建的问题（ #[2]或 #[3]），以及各种各样的编译失败的问题。
另外，xFormers 的安装还有一个问题，会在安装的时候调整当前环境已经安装好的 PyTorch 和 Numpy 版本，比如我们使用的是已经被验证过的环境，比如 Nvidia 的月度发布的容器环境，这显然是我们不乐见的事情。
下面，我们就来解决这两个问题，让 xFormers 能够在新的 CUDA 环境中完成编译，以及让 xFormers 的安装不需要变动我们已经安装好的 Pytorch 或者 Numpy。
环境准备
环境的准备一共有两步，下载容器和 xFormers 源代码。
Nvidia 容器环境
在之前的 许多文章[4]中，我提过很多次为了高效运行模型，我推荐使用 Nvidia 官方的容器镜像（ nvcr.io/nvidia/pytorch:.-py3[5]）。
下载镜像很简单，一条命令就行：
完成镜像下载后，准备工作就完成了一半。
准备好镜像后，我们可以检查下镜像中的具体组件环境，使用docker run 启动镜像：
然后，使用python -m torch.utils.collect_env 来获取当前环境的信息，方便后续完成安装后确认原始环境稳定：
获取 xFormers
下载 xFormers 的源代码，并且记得使用--recursive 确保所有依赖都下载完毕：
xFormers 的源码包含三个核心组件cutlass、flash-attention、sputnik，除去最后一个开源软件在 xFormers 项目 sputnik 因为 Google 不再更新，被固定了代码版本，其他两个组件的版本分别为：cutlass@3.2 和 flash-attention@2.3.6。
Dao-AILab/flash-attention[6]目前最新的版本是 v2.4.2，不过更新的主干版本包含了更多错误的修复，推荐直接升级到最新版本。在 v2.4.2 版本中，它依赖的 cutlass 版本为 3.3.0，所以我们需要升级 cutlass 到合适的版本。
Nvidia/cutlass[7] 在 3.1+ 的版本对性能提升明显。
不过如果直接更新 3.2 到目前最新的 3.4flash-attention 找不到合适的版本，会发生编译不通过的问题，所以我们将版本切换到 v3.3.0 即可。
另外，在前文中提到了在安装 xFormers 的时候，会连带更新本地已经安装好的依赖。想要保护本地已经安装好的环境不被覆盖，尤其是 Nvidia 容器中的依赖不被影响，我们需要将xformers/requirements.txt 内容清空。
好了，到这里准备工作就结束了。
完成容器中的 xFormers 的安装
想要顺利完成 xFormers 的构建，还有一些小细节需要注意。为了让我们能够从源码进行构建，我们需要关闭我们下载 xFormers 路径的 Git 安全路径检查：
为了让构建速度有所提升，我们需要安装一个能够让我们加速完成构建的工具ninja：
当上面的工具都完成后，我们就可以执行命令，开始构建安装了：
需要注意的是，默认情况下安装程序会根据你的 CPU 核心数来设置构建进程数，不过过高的工作进程，会消耗非常多的内存。如果你的 CPU 核心数非常多，那么默认情况下直接执行上面的命令，会得到非常多的Killed 的编译错误。
想要解决这个问题，我们需要设置合理的MAX_JOBS 参数。如果你的硬件资源有限，可以设置 MAX_JOBS=1，如果你资源较多，可以适当增加数值。我的构建设备有 G 内存，我一般会选择设置 MAX_JOBS=3 来使用大概最多 GB 的内存，来完成构建过程，MAX_JOBS 的构建内存消耗并不是完全严格按照线性增加的，当我们设置为 1 的时候，GB 的设备就能够完成构建、当我们设置为 2 的时候，使用 GB 的设备构建会比较稳妥，当设置到 4 的时候，构建需要的内存就需要 GB 以上了。
构建的过程非常漫长，过程中我们可以去干点别的事情。
当然，为了我们后续使用镜像方便，最好的方案是编写一个 Dockerfile，然后将构建的产物保存在镜像中，以方便后续各种场景使用：
在构建的时候，我们可以使用类似下面的命令，来搞定既使用了最新的 Nvidia 镜像，包含最新的 Pytorch 和 CUDA 版本，又包含 xFormers 加速组件的容器环境。
如果你是在本机上进行构建，没有使用 Docker，那么构建成功，你将看到类似下面的日志：
等待漫长的构建结束，我们可以使用下面的命令，来启动一个包含构建产物的容器，来测试下构建是否成功：
当我们进入容器的交互式命令行之后，我们可以执行python -m xformers.info，来验证 xFromers 是否构建正常：
以及，使用python -m torch.utils.collect_env 再次确认下环境是否一致：
最后
好了，这篇文章就先写到这里啦。
docker有什么用
Docker是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化，容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。一个完整的Docker组成：dockerClient客户端；Daemon守护进程；Image镜像；DockerContainer容器。
Docker是PaaS提供商dotCloud开源的一个基于LXC的高级容器引擎，源代码托管在Github上， 基于go语言并遵从Apache2.0协议开源。
学习编程｜Spring源码深度解析 读书笔记 第5章：容器的功能扩展
深入理解Spring容器的扩展功能：学习笔记
作者：牛客网-张学友
在Spring框架中，容器功能的扩展是其强大和灵活的关键。首先，ApplicationContext相较于BeanFactory，提供了更多功能，它是BeanFactory的子类，包含了其所有功能并有所扩充。主要区分点在于ApplicationContext的启动过程和其特有的扩展功能。
通过`ClassPathXmlApplicationContext`的实例化，开启源码探索之旅。在构造函数和`refresh`方法中，Spring对配置文件解析，并实现了一系列扩展，如环境变量处理、配置文件加载、Spring Expression Language (SPEL)的支持、属性编辑器的注册以及ApplicationContextAwareProcessor的使用等。这些扩展不仅增强了容器的灵活性，还为开发者提供了更丰富的控制选项。
例如，`refresh`方法中包含了初始化准备工作、BeanFactory的获取和定制、XML文件解析、bean定义填充、Spring表达式解析、属性编辑器注册、BeanPostProcessor的处理、依赖处理和国际化功能等。这些步骤体现了Spring框架的高度可扩展性，使得用户可以根据项目需求定制容器行为。
总结来说，Spring容器的功能扩展涉及到了配置文件处理、表达式语言、事件监听、国际化等多个方面，使得开发过程更加便捷且易于定制。想了解更多细节，可以参考作者的原文链接和更多读书笔记资源。