1.utsl是源码出什么意思？
2.C#浅析C# Dictionary实现原理
3.腾讯T2I-adapter源码分析（1）-运行源码跑训练
4.地理信息-0006-PROJ-安装手册-源码编译安装-01
5.c++网络编程：Boost.asio源码剖析
6.关于java中newdate()得到的类实例的值的问题?

utsl是什么意思？

       UTSL是英语中缩写的一种，全称为"Use the Source,源码出 Luke"。它是源码出源自**《星球大战》的一句话，意思是源码出"使用源代码，卢克"。源码出在开发和编程领域中，源码出过把瘾怀旧剧场源码这个缩写被广泛地用来鼓励人们去研究和学习源代码，源码出以便更好地理解和掌握所用软件的源码出内部工作原理。

       UTSL旨在提醒人们要更多地关注源代码的源码出重要性。了解和研究源代码可以帮助程序员更准确地编写代码，源码出解决编程中出现的源码出问题。在开源社区中，源码出UTSL也是源码出一种鼓励和支持开源精神的文化，它促进了开发者之间的源码出合作和信息交流，有助于开源软件的源码出进一步发展。

       UTSL对于技术人员有什么启示？

       UTSL给予了技术人员一个激励，鼓励他们从源代码出发，并通过研究和实践来深入了解软件的设计和实现。对于一个技术人员而言，研究源代码不仅有助于提高技术能力，还能拓展个人技能和知识面，开发出更好的软件产品。UTSL也告诉技术人员，要对代码保持敏锐的洞察力，并不断学习和探索更多的技术知识。

C#浅析C# Dictionary实现原理

       在探索新领域时，往往急于求成，依赖网络答案和他人指导，忽视了独立思考与总结的重要性。我作为一位使用C#两三年的开发者，最近被问及C#字典的基本实现原理，这促使我反思自己的学习方法。字典这种看似日常使用的工具，其实隐藏着不少底层架构的奥秘。本文将带你一起学习C#字典的源码，深入理解字典实现的细节。

       我们从源码出发，解析C#字典的核心组件与操作流程。字典内部主要有两个关键数据结构：桶（buckets）和项（entries）。桶用于存储碰撞后的元素，entries则存放实际的键值对。字典在创建时，会根据需要选择一个大于字典容量的最小质数作为桶的数量，从而为元素提供稳定的位置。

       在字典的java optional源码添加操作中，我们通过哈希算法计算键的哈希值，以此定位到桶的位置，并在桶内的entries数组中找到合适的位置存放新元素。当桶内已存在元素时，字典会通过链接方式（如链表）处理碰撞，确保元素不会丢失。字典在添加元素时会自动管理内存，利用空闲链表（FreeList）来优化空间使用，减少内存分配的开销。

       删除操作则更为直接，通过哈希算法找到元素所在的位置，并从链表中移除。字典在删除元素后会利用空闲链表，将被删除的元素链接到链表的末尾，以便在后续添加元素时优先利用这些空闲资源。

       当字典的容量达到预设阈值或桶内元素过多导致性能下降时，字典会触发扩容操作。此时，字典会创建新的桶和entries数组，将原有元素重新分布，以保持良好的性能。扩容的过程需要仔细考虑桶的数量和大小，以避免过度分配或频繁调整带来的性能损耗。

       在字典的实现中，有两样关键的算法不容忽视：哈希算法和桶算法。哈希算法负责将键映射到桶的位置，而桶算法则通过链表或其他方式解决元素碰撞问题。通过理解这些算法的工作原理，我们可以更加深入地掌握字典的内部运作机制，从而在实际开发中做出更加高效和灵活的决策。

       总结而言，C#字典的实现是一个巧妙结合了数据结构和算法优化的过程。通过源码学习，我们可以清晰地看到字典如何在添加、删除、扩容等操作中保持高效和灵活。深入理解这些细节不仅有助于提升我们的编程能力，还能在后续项目中做出更加精妙的设计决策。

腾讯T2I-adapter源码分析（1）-运行源码跑训练

       稳定扩散、midjourney等AI绘图技术，为人们带来了令人惊叹的效果，不禁让人感叹技术发展的日新月异。然而，AI绘图的go跳转源码可控性一直不是很好，通过prompt描述词来操控图像很难做到随心所欲。为了使AI绘制的图像更具可控性，Controlnet、T2I-adapter等技术应运而生。本系列文章将从T2I-adapter的源码出发，分析其实现方法。

       本篇是第一篇，主要介绍源码的运行方法，后续两篇将以深度图为例，分别分析推理部分和训练部分的代码。分析T2I-Adapter，也是为了继续研究我一直在研究的课题：“AI生成同一人物不同动作”，例如：罗培羽：stable-diffusion生成同一人物不同动作的尝试（多姿势图），Controlnet、T2I-adapter给了我一些灵感，后续将进行尝试。

       T2I-Adapter论文地址如下，它与controlnet类似，都是在原模型增加一个旁路，然后对推理结果求和。

       T2I-Adapter和controlnet有两个主要的不同点，从图中可见，其一是在unet的编码阶段增加参数，而controlnet主要是解码阶段；其二是controlnet复制unit的上半部结构，而T2I-Adapter使用不同的模型结构。由于采用较小的模型，因此T2I-Adapter的模型较小，默认下占用M左右，而controlnet模型一般要5G空间。

       首先确保机器上装有3.6版本以上python，然后把代码clone下来。随后安装依赖项，打开requirements.txt，可以看到依赖项的内容。然后下载示例，下载的会放到examples目录下。接着下载sd模型到model目录下，再下载T2I-Adapter的模型到目录下，模型可以按需到huggingface.co/TencentA...下载。这里我下载了depth和openpose。sd模型除了上述的v1-5，也还下载了sd-v1-4.ckpt。

       根据文档，尝试运行一个由深度图生成的spl注入源码例子，下图的左侧是深度图，提示语是"desk, best quality, extremely detailed"，右侧是生成出来的。运行过程比较艰辛，一开始在一台8G显存的服务器上跑，显存不够；重新搭环境在一台G显存的服务器上跑，还是不够；最后用一台G显存的服务器，终于运行起来了。

       接下来尝试跑openpose的例子，下图左侧是骨架图，提示词为"Iron man, high-quality, high-res"，右侧是生成的图像。

       既然能跑推理，那么尝试跑训练。为了后续修改代码运行，目标是准备一点点数据把训练代码跑起来，至于训练的效果不是当前关注的。程序中也有训练的脚步，我们以训练深度图条件为例，来运行train_depth.py。

       显然，习惯了，会有一些问题没法直接运行，需要先做两步工作。准备训练数据，分析代码，定位到ldm/data/dataset_depth.py，反推它的数据集结构，然后准备对应数据。先创建文件datasets/laion_depth_meta_v1.txt，用于存放数据文件的地址，由于只是测试，我就只添加两行。然后准备，图中的.png和.png是结果图，.depth.png和.depth.png是深度图，.txt和.txt是对应的文本描述。

       文本描述如下，都只是为了把代码跑起来而做的简单设置。设置环境变量，由于T2I-Adapter使用多卡训练，显然我也没这个环境，因此要让它在单机上跑。而代码中也会获取一些环境变量，商业 广告 源码因此做简单的设置。

       做好准备工作，可以运行程序了，出于硬件条件限制，只能把batch size设置为1。在A显卡跑了约8小时，完成，按默认的配置，模型保存experiments/train_depth/models/model_ad_.pth。那么，使用训练出来的模型试试效果，能生成如下（此处只是为了跑起来代码，用训练集来测试），验证了可以跑起来。

       运行起来，但这还不够，我们还得看看代码是怎么写法，下一篇见。

       PS：《直观理解AI博弈原理》是笔者写的一篇长文，从五子棋、象棋、围棋的AI演进讲起，从深度遍历、MAX-MIN剪枝再到蒙特卡罗树搜索，一步步介绍AI博弈的原理，而后引出强化学习方法，通俗易懂地介绍AlphaGo围棋、星际争霸强化学习AI、王者荣耀AI的一些强化学习要点，值得推荐。

       AUTOMATIC的webui是近期很流行的stable-diffusion应用，它集合stable-diffusion各项常用功能，还通过扩展的形式支持controlnet、lora等技术，我们也分析了它的源码实现，写了一系列文章。

地理信息--PROJ-安装手册-源码编译安装-

       深入探索PROJ系列安装教程：源码编译与配置

       在追求高效地理信息处理的道路上，安装PROJ是一项关键步骤。我们为您提供一份详细的编译安装指南，包括从源代码出发的步骤。

       1.1 源码编译准备

       必备工具：C/C++兼容的编译器，SQLite 3.+，libtiff 4.0+（推荐curl 7.+），以及GNU make（autotools）或CMake 3.9+。对于Windows用户，CMake的版本至少需要3.9以上，以避免VS编译时的问题。

       1.2 CMake编译步骤

       首先，创建一个专用的build目录，然后按照以下流程操作：

       配置CMake：根据您的系统，可能需要指定SQLite3的include和library路径或前缀，以解决sqlite3 dependency not found问题。

       继续编译TIFF模块：确保头文件和动态库路径设置正确。

       进行单元测试：执行ctest确保一切正常。

       Windows推荐方案

       在Windows上，推荐使用vcpkg和Visual Studio /进行构建，具体步骤如下：

       安装Git和vcpkg，将vcpkg安装到c:\dev。

       获取PROJ依赖，特别是sqlite3, tiff, curl（从PROJ 7.0开始必须安装）。

       从vcpkg克隆PROJ源码，然后执行构建操作。

       选择CMake路径，为VS创建build_vs目录，进行Debug版本的配置与编译，并运行测试。

       另一种方法：Conda环境

       对于更简便的环境管理，可以使用Conda。先安装Git、Miniconda，然后为SQLite3、TIFF、CURL（从PROJ 7.0开始）安装依赖。在Conda环境中，签出PROJ源码，激活proj环境，配置并构建Release版本，接着进行测试。

       后续任务：SQLite3的单独处理

       值得注意的是，由于PROJ对SQLite3的依赖，后续可能会需要单独编译SQLite库以确保兼容性。

       让我们一起期待周一的到来，继续探索PROJ世界的更多可能！

c++网络编程：Boost.asio源码剖析

       Boost库是一个可移植、提供源代码的C++库，作为标准库的后备，是C++标准化进程的开发引擎之一。Boost库由C++标准委员会库工作组成员发起，其中有些内容有望成为下一代C++标准库内容。在C++社区中影响甚大，是不折不扣的“准”标准库。

       boost.asio是Boost库中非常著名的I/O组件，是用于网络和低层IO编程的跨平台C++库，为开发者提供了C++环境下稳定的异步模型。其在性能、移植性、扩展性等方面均为人称道，甚至被很多业内人士称为“网络神器”。asio是目前唯一有希望进入C++标准库以弥补标准库在网络方面的缺失的C++网络库，因此对asio的学习在某种意义上可以说是学习C++网络编程的必修课。

       本文从源码角度出发，深入浅出地剖析asio的架构和设计理念，将asio的一切秘密呈现在读者眼前。适合已有较完善的C++基础知识、具备一定程度的泛型技术和面向对象技术、并对boost.asio有一定的了解的读者。

       asio的核心架构由三大组件构成：io_object、services服务和"Asio核心组件"，其中io_object是I/O对象的集合，包含socket、deadline_timer等对象；services服务是逻辑功能的实现者，包含deadline_timer_service、win_iocp_socket_service等服务；"Asio核心组件"即io_service，通过关联类service_registry管理服务，由io_object提供接口。

       io_service的真正逻辑实现封装在内部桥接的类io_service_impl中，io_service_impl继承于service_base，在io_service初始化时被创建并由io_service持有其引用。asio中包含多个服务，如strand_service、deadline_timer_service、stream_socket_service等，以及对应的I/O对象如io_service::strand、basic_deadline_timer等。

       asio中还包含Protocol和InternetProtocol概念，用于定义通信协议和网络通信协议。此外，还引入了泛型概念如ConstBuffer、ConstBufferSequence、MutableBuffer、MutableBufferSequence、Stream、AsyncReadStream、AsyncWriteStream、SyncReadStream和SyncWriteStream等，使得asio在设计上更加灵活和高效。

       泛型与面向对象的完美结合使得asio在设计上既具有面向对象的封装性和可扩展性，又具备泛型编程的灵活性和高效性。通过Service Concept和CSU（Core-Service-User）架构，asio实现了用户友好的接口设计，使得开发者能够以简单而统一的方式使用asio提供的功能，无需自行处理复杂的泛型组件组装工作。

关于java中newdate()得到的类实例的值的问题?

       探索Java中使用new Date()创建的实例值是如何呈现的，我们先从System.out.println()的源码出发。实际上，输出的是一个名为s的变量，而s来源于String.valueOf(x)的调用。

       让我们深入String.valueOf(x)方法的内部，发现它会调用对象的toString()方法。因此，最终呈现的是Date对象的toString()实现。

       深入Date类的toString()方法，会发现它默认调用SimpleDateFormat类的format()方法对日期进行格式化。这一步骤确保了日期以人类可读的格式显示，如：--。

       简而言之，当我们调用System.out.println()并传入new Date()生成的实例时，输出的是该日期对象以可读格式的字符串表示。这个过程涉及将日期实例转换为字符串，通过调用toString()方法，最终由format()方法进行格式化，以满足我们的输出需求。

       总的来说，new Date()得到的类实例的值，通过System.out.println()显示时，呈现的是一种易于理解的日期字符串形式，而不是原始的内部日期表示。这有助于开发者更直观地查看和理解日期信息。

腾讯T2I-adapter源码分析（3）-训练源码分析

       随着stable-diffusion和midjourney等AI技术展现令人惊叹的艺术创作，人们对AI可控绘图的追求日益高涨。为提升AI图像生成的可控性，Controlnet和T2I-adapter等解决方案应运而生。系列文章将从T2I-adapter的源码出发，深入剖析其训练部分的实现原理。

       本篇我们将聚焦于训练源码的解析，通过代码结构的梳理，了解T2I-Adapter的训练流程。

       训练代码的运行涉及数据处理、模型加载、优化器设置以及实际训练过程。在第一部分，我们首先设置参数并加载数据，如DepthDataset，它从txt文件中读取、对应的深度图和文本描述。

       在模型加载阶段，我们区分了stable-diffusion模型和adapter。stable-diffusion模型加载时，其配置与推理阶段有所差异，如增加调度器参数、提高精度、调整分辨率和训练相关参数。adapter模型的加载则遵循推理过程中的初始化方法，通过构建不同模块来实现。

       训练过程中，adapter模型的关键结构包括下采样、卷积和ResnetBlock的使用，相比controlnet，T2I-adapter的参数更少，没有注意力层，这使得训练更为高效。模型放入GPU后，使用adamW优化器进行训练，同时设置学习率和数据保存路径。

       状态恢复部分，程序会判断是否从头开始或恢复训练，设置log信息。接下来，代码进入实际的训练循环，包括条件编码、隐藏状态生成、adapter结果附加至sd模型以及adapter梯度计算。

       loss函数定义在模型配置中，采用L2损失来衡量生成图像与给定时间点加噪ground truth的接近程度。训练过程中，loss计算和模型保存都在代码中明确体现。

       总的来说，T2I-adapter的训练源码展示了精细的结构和参数设置，确保了AI绘画的可控性和性能。在AI艺术的探索中，每一行代码都承载着技术进步的点滴痕迹。

源码源码概念

       源码，从字面上理解，是指存储在文件中用于程序开发的特定字符集合，通常被称为源代码。在日常使用中，"源代码"与"源文件"的概念常常被互换，如在网页开发中，当你右键点击网页并选择查看源文件，打开的记事本内容就是该网页的源代码，这体现了两者之间的紧密联系。源代码涵盖了各种编程语言的原始代码，无论是高级语言如C/C++、BASIC、C#、JAVA、PASCAL等，还是汇编语言ASM，其本质都是开发者用来编写程序的原始指令集。

       而汇编码，是源代码经过编译或解释后生成的二进制形式，如DLL、EXE文件，或者是.NET和JAVA的中间代码。这些代码是计算机可以直接执行的，与源代码相比，它们执行效率更高，但理解和修改的难度通常也较大。机器语言是最底层的语言，直接由计算机硬件执行，是所有编程语言的出发点和基础。

扩展资料

       运行的软件是要经过编写的，程序员编写程序的过程中需要他们的“语言”。音乐家用五线谱，建筑师用图纸，那程序员的工作的语言就是“源码”了。 源码就是指编写的最原始程序的代码。