1.NCNN实现ResNet18推理---深度学习八
2.一个通达信指标公式里面的源码一行源码，搞不懂什么意思。源码大神来帮忙解答一下？
3.PyTorch ResNet 使用与源码解析
4.学习vue源码（18）三探生命周期之初始化provide与inject
5.OpenCV实现ResNet18推理---深度学习七
6.18. 从零开始编写一个类nginx工具,源码 主动式健康检查源码实现

NCNN实现ResNet18推理---深度学习八

       实现NCNN框架下ResNet推理，需遵循以下步骤。源码首先，源码准备NCNN环境，源码幼儿识字源码包括源码编译与安装，源码参考文档以确保顺利构建。源码

       其次，源码模型转换是源码关键步骤。需将训练好的源码模型从ONNX格式转换为NCNN适用的*.param和*.bin格式。ONNX模型转换至NCNN格式的源码教程可参考相关资料，此过程通常会优化模型大小与参数量，源码通过合并优化等手段提升效率。源码

       模型加载阶段，源码需依据不同的转换格式选择对应加载方法。加载后，检查输出的blobs数量与layers数量与param文件对应，以此确认加载成功。

       数据预处理采用NCNN自带工具，源码大魔头将原始数据通过C++代码进行转换。例如，使用`from_pixels_resize`接口将图像通道由BGR转换为RGB，并调整至指定大小。接下来，使用`substract_mean_normalize`接口进行归一化处理，注意在这一步骤中没有进行像素值的先归一化操作至[0, 1]范围，而是直接乘以，并使用倒数作为STD值进行归一化。

       完成数据预处理后，进行模型推理。已加载的模型与转换处理过的数据进行计算，结果存储于`ncnn::Mat out`中。最后，对推理结果应用`sigmoid`函数，得到输出的outPtr及其对应的类别置信度。

一个通达信指标公式里面的一行源码，搞不懂什么意思。大神来帮忙解答一下？

       首先这句代码中把最高价和最低价做了两次偏移平均处理每次参数都是源码笔记19周期

       XMA(XMA(H,),)和XMA(XMA(L,),)),这样做的效果会让均线更平滑.

       用低价的均线减去最高价和最低价均线的差值,

       画粗细为2(LINETHICK2)的红线(COLORRED)

       这样的效果应该是下轨,

       注意公式中有未来函数.

PyTorch ResNet 使用与源码解析

       在PyTorch中，我们可以通过torchvision.model库轻松使用预训练的图像分类模型，如ResNet。本文将重点讲解ResNet的使用和源码解析。

       模型介绍与ResNet应用

       torchvision.model库提供了多种预训练模型，包括ResNet，其特点是层深度的残差网络。首先，我们需要加载预训练的模型参数:

       模型加载代码:

       python

       model = torchvision.models.resnet(pretrained=True)

       接着，将模型放置到GPU上，并设置为评估模式:

       GPU和评估模式设置:

       python

       model = model.to(device='cuda')

       model.eval()

       Inference流程

       在进行预测时，主要步骤包括数据预处理和网络前向传播:

       关键代码:

       python

       with torch.no_grad():

        output = model(input_data)

       残差连接详解

       ResNet的核心是残差块，包含两个路径：一个是拟合残差的路径（称为残差路径），另一个是恒等映射（称为shortcut）。通过element-wise addition将两者连接:

       残差块结构:

       1. 残差路径: [公式]

       2. 短路路径: [公式] (通常为identity mapping)

       网络结构与变种

       ResNet有不同深度的变种，如ResNet、ResNet、ResNet等，网络结构根据层数和块的数量有所不同:

       不同ResNet的结构图:

       ...

       源码分析

       构造函数中，例如ResNet的产品源码扫描构造过程是通过_resnet()方法逐步构建网络，涉及BasicBlock或Bottleneck的使用:

       ResNet构造函数:

       ...

       源码的深入解析包括forward()方法的执行流程，以及_make_layer()方法定义网络层:

       forward()方法和_make_layer()方法:

       ...

       图解示例

       ResNet和ResNet的不同层结构，如layer1的升维与shortcut处理:

       ResNet和ResNet的图解:

       ...

       希望这些内容对理解ResNet在PyTorch中的应用有所帮助。如果你从中受益，别忘了分享或支持作者继续创作。

学习vue源码（）三探生命周期之初始化provide与inject

       在深入研究Vue源码（）的学习中，我们重点关注了初始化阶段的生命周期钩子——initInjections和initProvide。这两个概念在created钩子函数触发前，beforeCreate钩子之后，为组件间的通信提供了重要手段。

       provide和inject是一对核心概念，它们的作用在于跨层级组件间的数据传递。父组件通过provide方法提供数据，而子组件则通过inject方法注入这些数据。它们解决了多级组件间数据共享的问题，避免了过多的$parent属性调用和代码结构的混乱。

       provide是一个对象或返回对象的函数，通常包含子孙组件可注入的属性，可以使用ES6的潍坊溯源码Symbols作为键。而inject则接受字符串数组或对象，用于在本地绑定中查找并设置数据。通过实例，我们看到它们的工作原理：提供者通过vm._provided传递数据，消费者通过resolveInject方法查找并设置接收的数据。

       源码分析显示，provide将提供数据存储在Vue实例的全局数据中，而inject则在搜索到提供者的数据后，为这些数据设置getter和setter。在写inject时，通常需要为from属性指定的键或默认值，或者提供一个默认工厂方法。

       总的来说，理解并熟练运用provide和inject，是构建高效、可维护的Vue组件架构的关键。接下来，我们会详细研究initState，以全面探索Vue的初始化过程。

OpenCV实现ResNet推理---深度学习七

       借助OpenCV实现ResNet推理，本文旨在简化实际工程部署的推理流程。首先，准备好OpenCV源码编译与安装，同时确保具备其他所需环境。接下来，介绍OpenCV如何进行ResNet推理的实现过程，分为模型转换、数据预处理与模型推理三大部分。

       模型转换：借助`torch.onnx.export()`接口，将训练好的PyTorch模型转换为ONNX格式。加载训练权重，生成随机数进行转换验证。通过`ONNX Simplifier`库对模型进行优化，简化模型结构，减小模型大小。

       数据预处理：从Python测试脚本中提取数据预处理步骤，包括通道格式转换、缩放与数据格式转换。利用OpenCV库读取并实现通道格式转换，注意调整通道为RGB格式。缩放至指定大小，将转换为torch张量类型，并调整像素值范围至[0, 1]。进行数据标准化处理，最终完成预处理过程。

       模型推理：将预处理完成的数据转换为模型可接受的输入格式，通过OpenCV的DNN模块执行推理操作。使用`blobFromImage()`接口对输入数据进行进一步预处理，执行`forward()`后获得模型输出结果。找出输出结果中最大值对应的索引，以此确定推理结果的类别。

       以上步骤详细介绍了如何借助OpenCV实现ResNet推理，从模型转换、数据预处理到模型推理，简化了工程部署中的关键流程，为实际应用提供了一种有效途径。

. 从零开始编写一个类nginx工具, 主动式健康检查源码实现

       wmproxy是一个使用Rust语言开发的工具，它能够实现/tickbh/wmproxy

       github: /tickbh/wmproxy

       为什么我们需要主动式健康检查？主动式健康检查可以帮助我们更好地掌握系统的稳定性。例如，如果我们有一条连接不可达，连接超时设定为5秒，需要检测失败3次才认定为失败，那么从开始检测到判定失败需要秒。

       如果我们的系统是高并发的，每秒的QPS为，有3个地址需要检测，那么有1/3的失败概率。在秒内，我们会收到个请求，其中个请求会失败，如果这些是重要的数据，我们可能会丢失很多重要数据。

       如果客户端有重试机制，那么在失败时客户端会进行重试，系统可能会反复分配请求到不可达的系统，这可能导致短时间内请求激增，可能引发系统的雪崩。

       因此，主动了解目标端系统的稳定性至关重要。

       以下是没有主动健康检查的情况：

       当出现错误时，一个请求的平均时长可能会达到(1.4s + 5s) / 2 = (3.2s)，比正常访问多了(3.2 - 1.4) = 1.8s，节点的宕机会对系统的稳定性产生较大的影响。

       以下是主动健康检查的情况，它保证了访问后端服务器组都是正常状态。

       当服务器2出现问题时，主动检查已经检测出服务器2不可用，负载均衡时会选择已将服务器2摘除，因此系统的平均耗时为1.4s，系统依然保持稳定。

       健康检查的种类可以分为以下两类：

       在目前的系统中，我们需要从配置中读出所有需要健康检查的类型，即需要去重，把同一个指向的地址过滤掉。配置可能被重新加载，所以我们需要预留发送配置的方式（或者后续类似nginx用新开进程的方式则不需要），此处做一个预留。

       部分实现源码定义在check/active.rs中，主要定义了两个类。我们在配置时获取所有需要主动检查的数据。

       主要的检查源码，所有的最终信息都落在HealthCheck的静态变量里：

       结语：主动检查可以及时地更早发现系统中不稳定因素，是系统稳定性的基石。它还可以通过更早发现因素来通知运维介入，我们的目标是使系统更稳定、更健壮，处理延时更少。