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时间:2024-12-23 06:27:58 来源：drawicon源码

1.Tensorflow 编译加速器 XLA 源码深入解读
2.在POWER平台的源码Linux如何使用XL C/C++
3.求jsp登录源码急急急急急急急急急急急
4.pg集群搭建几种方式
5.谷歌Pixel 3a和3a XL的内核源代码开放后，开发者能做些什么？
6.XlEP分销系统

xl源码

Tensorflow 编译加速器 XLA 源码深入解读

XLA是源码Tensorflow内置的编译器，用于加速计算过程。源码然而，源码不熟悉其工作机制的源码开发者在实践中可能无法获得预期的加速效果，甚至有时会导致性能下降。源码曝光吧源码baoguang8整站源码本文旨在通过深入解读XLA的源码源码，帮助读者理解其内部机制，源码以便更好地利用XLA的源码性能优化功能。

XLA的源码源码主要分布在github.com/tensorflow/tensorflow的多个目录下，对应不同的源码模块。使用XLA时，源码可以采用JIT（Just-In-Time）或AOT（ Ahead-Of-Time）两种编译方式。源码JIT方式更为普遍，源码对用户负担较小，源码只需开启一个开关即可享受到加速效果。本文将专注于JIT的实现与理解。

JIT通过在Tensorflow运行时，从Graph中选择特定子图进行XLA编译与运行，实现了对计算图的加速。Tensorflow提供了一种名为JIT的使用方式，它通过向Tensorflow注册多个优化PASS来实现这一功能。这些优化PASS的404页面源码执行顺序决定了加速效果。

核心的优化PASS包括但不限于EncapsulateXlaComputationsPass、MarkForCompilationPass、EncapsulateSubgraphsPass、BuildXlaOpsPass等。EncapsulateXlaComputationsPass负责将具有相同_xla_compile_id属性的算子融合为一个XlaLaunch，而XlaLaunch在运行时将子图编译并执行。

AutoClustering则自动寻找适合编译的子图，将其作为Cluster进行优化。XlaCompileOp承载了Cluster的所有输入和子图信息，在运行时通过编译得到XlaExecutableClosure，最终由XlaRunOp执行。

在JIT部分，关键在于理解和实现XlaCompilationCache::CompileStrict中的编译逻辑。此过程包括两步，最终结果封装在XlaCompilationResult和LocalExecutable中，供后续使用。

tf2xla模块负责将Tensorflow Graph转化为XlaCompilationResult（HloModuleProto），实现从Tensorflow到XLA的转换。在tf2xla中定义的XlaOpKernel用于封装计算过程，并在GraphCompiler::Compile中实现每个Kernel的计算，即执行每个XlaOpKernel的Compile。

xla/client模块提供了核心接口，ssh框架的项目源码用于构建计算图并将其转换为HloModuleProto。XlaBuilder构建计算图的结构，而XlaOpKernel通过使用这些基本原语描述计算过程，最终通过xla_builder的Build方法生成HloComputationProto。

xla/service模块负责将HloModuleProto编译为可执行的Executable。该过程涉及多个步骤，包括LLVMCompiler的编译和优化，最终生成适合特定目标架构的可执行代码。此模块通过一系列的优化pass，如RunHloPasses和RunBackend，对HloModule进行优化和转换，最终编译为目标代码。

本文旨在提供XLA源码的深度解读，帮助开发者理解其工作机制和实现细节。如有问题或疑问，欢迎指正与交流，共同探讨和学习。期待与您在下一篇文章中再次相遇。

在POWER平台的Linux如何使用XL C/C++

xlC_r 或 xlc++_r编译C++的源代码xlcxlc_r编译C的源代码，编译器使用如下参数：-qlanglvl=extc, -qalias=ansi, -qcpluscmt, -qkeyword=inlinecc_rISO C标准的编译器，使用如下的编译参数：-qlanglvl=stdc,-qalias=ansi, -qstrict_induction, -qnolonglong, -D_ANSI_C_SOURCE, -D__STRICT_ANSI__cc_rISO C标准的编译器，使用如下的vlc播放器源码编译参数：-qlanglvl=stdc, -qalias=ansi, -qstrict_induction, -D_ANSI_C_SOURCE, -D_ISOC_SOURCE, -D__STRICT_ANSI__cccc_r旧版本的C代码编译器，不要求完全遵从C和C标准，使用如下编译参数：-qlanglvl=extended, -qnoro, -qnoroconstxlCcore 或xlc++corexlCcore_r或xlc++core_r与xlC和xlc++雷同，但编译器只链接运行库的核心部分gxlc或gxlc++将GNU gcc和g++的编译转化为xlC或xlc++的编译在大多数情况下，使用

求jsp登录源码急急急急急急急急急急急

登陆页面 index.jsp源码：

<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="utf-8"%>

String path = request.getContextPath();

String basePath = request.getScheme()+"://"+request.getServerName()+":"+request.getServerPort()+path+"/";

<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4. Transitional//EN">

<html>

<head>

<title>login</title>

<!--

-->

</head>

<body>

用户名：<input type="text" name="username" ><br>

密码:<input type="password" name="userpass"><br>

</form>

</body>

</html>

-------------

LoginServlet.java 源码：

package servlet;

import java.io.IOException;

import java.io.PrintWriter;

import javax.servlet.ServletException;

import javax.servlet.http.HttpServlet;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;

import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

public class LoginServlet extends HttpServlet {

* Constructor of the object.

public LoginServlet() {

super();

}

* Destruction of the servlet. <br>

public void destroy() {

super.destroy(); // Just puts "destroy" string in log

// Put your code here

}

* The doGet method of the servlet. <br>

* This method is called when a form has its tag value method equals to get.

* @param request the request send by the client to the server

* @param response the response send by the server to the client

* @throws ServletException if an error occurred

* @throws IOException if an error occurred

public void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)

throws ServletException, IOException {

//获得jsp页面传输的参数

String username=request.getParameter("username");

String userpass=request.getParameter("userpass");

//判断

if(username.equals("user")&&userpass.equals("")){

response.sendRedirect("1.jsp");

}else if(username.equals("admin")&&userpass.equals("")){

response.sendRedirect("2.jsp");

}else{

response.sendRedirect("index.jsp");

}

* The doPost method of the servlet. <br>

* This method is called when a form has its tag value method equals to post.

* @param request the request send by the client to the server

* @param response the response send by the server to the client

* @throws ServletException if an error occurred

* @throws IOException if an error occurred

public void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)

throws ServletException, IOException {

this.doGet(request, response);

}

* Initialization of the servlet. <br>

* @throws ServletException if an error occurs

public void init() throws ServletException {

// Put your code here

}

-------------

1.jsp:

<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="utf-8"%>

String path = request.getContextPath();

String basePath = request.getScheme()+"://"+request.getServerName()+":"+request.getServerPort()+path+"/";

<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4. Transitional//EN">

<html>

<head>

<title>My JSP '1.jsp' starting page</title>

<!--

-->

</head>

<body>

This is 1.jsp <br>

</body>

</html>

-------------

2.jsp

<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="utf-8"%>

String path = request.getContextPath();

String basePath = request.getScheme()+"://"+request.getServerName()+":"+request.getServerPort()+path+"/";

<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4. Transitional//EN">

<html>

<head>

<title>My JSP '1.jsp' starting page</title>

<!--

-->

</head>

<body>

This is 2.jsp <br>

</body>

</html>

pg集群搭建几种方式

两种。根据查询CSDN博客官网显示：

1、Pgpool：位于应用程序和PG服务端之间，可以搭建在已经存在的任意版本的PG主从结构上。

2、PostgresXL：在PG源代码的基础上增加新功能实现，将PG的SQL解析层的工作和数据存取层的工作分离到不同的两种节点上搭建。

谷歌Pixel 3a和3a XL的内核源代码开放后，开发者能做些什么？

谷歌Pixel家族的新成员：3a与3a XL的摄影魅力与开发者乐园

谷歌最新发布的Pixel 3a和3a XL系列手机，以其卓越的摄影性能震撼市场，价格却只有旗舰Pixel 3系列的一半。这两款设备延续了Pixel系列的摄影精髓，同时汲取了Nexus系列的便携特性，成为了全球开发者测试安卓最新功能的理想之选，尤其是对于那些追求口袋友好体验的用户。

为了支持这一独特的社区，我们特别设立了Pixel 3a与3a XL的专属论坛。这里，你不仅能发现用户的html5企业源码真实反馈和实用技巧，还能探索一系列精心打造的定制ROM、内核MODS，它们能极大地提升这两款低价Pixel手机的性能和功能性，超越原厂Android体验。只需点击链接，即可进入这个充满活力的交流平台。

技术开发者们的福音：内核源代码大公开

谷歌不负众望，已经分享了Pixel 3a和3a XL的内核源代码，为开发者开启了一扇大门。这意味着他们可以利用这些代码来构建定制恢复，如TWRP，以及基于AOSP的自定义ROM，开启手机的无限可能。

作为Android生态系统的一部分，所有设备制造商都遵循GPL协议，公开设备内核二进制文件的源代码。谷歌作为行业的领导者，一如既往地迅速响应，第一时间分享内核源代码，为开发者提供了最新的开发资源。

在这个创新与定制并行的年代，Pixel 3a和3a XL无疑为用户和开发者们带来了前所未有的机遇。抓住这个机会，一起探索和改造你的Android设备，体验谷歌Pixel带来的新奇世界吧！

XlEP分销系统

XlEP分销系统是一个不错的程序源码，通过PHP语言提供底层源码，然后可以让用户自己搭建各种自定义的功能，XlEP分销系统当然实为销售和商铺而准备的，所以大家可以自己看一看！

相关说明

本程序基于内核（EPD）修改/开发本次开发使程序更轻量简洁并优化的部分BUG搭建使用PHP版本：5.6南栀对用户中心和后台框架进行了更换和美化我就对源码的进行一个修复，加了监控功能，首页模板功能，首页模板layui可以放心使用！v1.. 更改后台框架为ok-admin2. 更改用户中心为argon 和后台均脱离原Ui

其他内容

产品分销速度快，省去了传统的产品从企业仓库到消费者手中的周期，开源商城分销系统直接在取代成员间建立合作，使得渠道成员分工明确，职责明确，大大提高分销效率；

产品覆盖率高，开源商城分销系统通过提高成员的积极性，依靠渠道力量和企业分销代表的协销制度、严格量化的市场管理考核制度，对产品市场的覆盖渠道双管齐下，进行统一管控。

产品价格稳定，打破传统分销先天不足、渠道乱价的现象，开源商城分销系统利用企业分销代表对市场一级分销商、二级批发客户的价格进行管控及管理，严格高效。

AI视频工具更新3：阿里图像生成视频模型I2VGen-XL开源，生成高语义准确性和高清晰度的视频

年，AI视频领域竞争激烈，各大企业不断推出创新产品。从国际到国内，如Runway Gen2、Meta的Emu Video、Stability AI 的SVD 和 SVD-XT、Pika Labs的Pika 1.0等，中国科学院的GPT4Motion、字节跳动的PixelDance和MagicAnimate、阿里的Animate Anyone、腾讯的AnimateZero、美图的MiracleVision，以及由上海人工智能实验室、香港中文大学和斯坦福大学联合发布的AnimateDiff，众多AI视频工具共同构成了这一领域的丰富生态，但目前这些产品多处于概念阶段，未实现正式应用。

近期，阿里图像生成视频模型I2VGen-XL开源，进一步丰富了AI视频生成技术。作为一款专注于高清图像转视频的模型，I2VGen-XL由两个核心组件组成，分别针对语义一致性与清晰度进行优化。通过大规模混合视频与图像数据预训练，并在高质量数据集上微调，I2VGen-XL展现出了跨领域泛化能力，适用于多样化的数据生成需求。用户可在魔搭社区获取I2VGen-XL源代码，自由利用与调整模型。

与另一款AI动画项目Animate Anyone相比，I2VGen-XL侧重于从图像到视频的生成，聚焦于提高图像清晰度与语义一致性。而Animate Anyone则凭借一张人物静态图像与骨骼动画，生成生动逼真的动画片段，尤其擅长维持视频中人物外观的空间与时间一致性，避免时间抖动或闪烁等现象，适用于动画制作领域。

I2VGen-XL与Animate Anyone都是阿里在AI视频生成领域的杰出成果，它们虽然都为AI技术发展贡献了力量，但应用领域与解决的问题有所差异。I2VGen-XL旨在提升图像转视频的效率与质量，而Animate Anyone则专注于动画制作，强调动作连贯与逼真度。

I2VGen-XL模型设计采用了基础阶段与精炼阶段的分步策略。在基础阶段，模型接收静态图像输入，生成低分辨率视频；随后，低分辨率视频进入精炼阶段，通过文本提示指导，生成高分辨率且具有特定动态特征的视频。这一过程充分展现了模型在细节处理与动态生成方面的优势。

在效果评估中，I2VGen-XL模型在多个数据集上与当前最先进方法进行了比较。数据集包括公共数据集（如Web-VidM和LAION-M）与私有数据集，共计覆盖万个视频与亿张，用于优化与训练模型。评估指标涵盖视频的语义一致性、清晰度、时空连续性等关键性能，与人类生成视频以及其它顶级视频生成模型（如Gen-2和Pika）进行了对比。

实验结果显示，I2VGen-XL模型在保持语义一致性和提升视频清晰度方面表现卓越，尤其在动作丰富性、图像身份保持、空间细节与时间连续性等方面表现出色。模型还具备生成高分辨率视频的能力，并有效修复了视频中的细节问题。这些评估结果证明了I2VGen-XL在视频生成任务上的有效性和价值，展现了其在AI视频生成领域的强大潜力。

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