1.Cocomo模型
2.nginx源码分析--master和worker进程模型
3.SWAT模型|源代码编译及主要程序架构的源码模型全面介绍
4.开源模型是什么
5.DETR3D模型源码导读 & MMDetection3D构建流程
6.PyTorch源码学习 - （13）模型的保存与加载

Cocomo模型

       COCOMO模型采用三个不同层次的模型来体现复杂性差异，分别是源码模型：

基本模型（Basic Model）：这是一个静态单变量模型，基于估算的源码模型源代码行数（LOC）作为自变量，计算软件开发工作量的源码模型函数。

中间模型（Intermediate Model）：在基本模型的源码模型基础上，考虑了产品、源码模型循环审核系统源码硬件、源码模型人员、源码模型项目等多方面属性的源码模型影响，对工作量估算进行动态调整。源码模型

详细模型（Detailed Model）：详尽包含了中间模型的源码模型所有特性，且在调整工作量估算时，源码模型会深入分析软件工程过程中的源码模型各个环节，如分析和设计。源码模型

       针对不同类型的源码模型软件应用开发，COCOMO模型分为三种模式：

组织模式（Organic Mode）：适用于在稳定环境中，项目与先前类似，规模较小且创新需求不多的情况。

嵌入式应用开发模式（Embedded Mode）：项目受到接口严格限制，对整个应用的开发要求高，且需要大量创新，如游戏开发这样的全新项目。

中间应用开发模式（Semidetached Mode）：介于前两者之间，既非完全稳定，也不像嵌入式模式那样强调创新，具有一定的灵活性。

扩展资料

       COCOMO，英文全称为constructive cost model，中文为构造性成本模型。它是一种精确、易于使用的，基于模型的成本估算方法，最早由勃姆 （Boehm） 于 年提出。从本质上说是一种参数化的项目估算方法，参数建模是把下那个目的某些特征作为参数，通过建立一个数字模型预测项目成本（类似于居住面积作为参数计算的整体的住房成本）。

nginx源码分析--master和worker进程模型

       一、Nginx整体架构

       正常执行中的nginx会有多个进程，其中最基本的是master process（主进程）和worker process（工作进程），还可能包括cache相关进程。

       二、核心进程模型

       启动nginx的主进程将充当监控进程，主进程通过fork()产生的子进程则充当工作进程。

       Nginx也支持单进程模型，群人脉源码此时主进程即是工作进程，不包含监控进程。

       核心进程模型框图如下：

       master进程

       监控进程作为整个进程组与用户的交互接口，负责监护进程，不处理网络事件，不负责业务执行，仅通过管理worker进程实现重启服务、平滑升级、更换日志文件、配置文件实时生效等功能。

       master进程通过sigsuspend()函数调用大部分时间处于挂起状态，直到接收到信号。

       master进程通过检查7个标志位来决定ngx_master_process_cycle方法的运行：

       sig_atomic_t ngx_reap;

       sig_atomic_t ngx_terminate;

       sig_atomic_t ngx_quit;

       sig_atomic_t ngx_reconfigure;

       sig_atomic_t ngx_reopen;

       sig_atomic_t ngx_change_binary;

       sig_atomic_t ngx_noaccept;

       进程中接收到的信号对Nginx框架的意义：

       还有一个标志位：ngx_restart，仅在master工作流程中作为标志位使用，与信号无关。

       核心代码（ngx_process_cycle.c）：

       ngx_start_worker_processes函数：

       worker进程

       worker进程主要负责具体任务逻辑，主要关注与客户端或后端真实服务器之间的数据可读/可写等I/O交互事件，因此工作进程的阻塞点在select()、epoll_wait()等I/O多路复用函数调用处，等待数据可读/写事件。也可能被新收到的进程信号中断。

       master进程如何通知worker进程进行某些工作？采用的是信号。

       当收到信号时，信号处理函数ngx_signal_handler()会执行。

       对于worker进程的工作方法ngx_worker_process_cycle，它主要关注4个全局标志位：

       sig_atomic_t ngx_terminate;//强制关闭进程

       sig_atomic_t ngx_quit;//优雅地关闭进程（有唯一一段代码会设置它，就是接受到QUIT信号。ngx_quit只有在首次设置为1时，才会将ngx_exiting置为1）

       ngx_uint_t ngx_exiting;//退出进程标志位

       sig_atomic_t ngx_reopen;//重新打开所有文件

       其中ngx_terminate、ngx_quit、ngx_reopen都将由ngx_signal_handler根据接收到的信号来设置。ngx_exiting标志位仅由ngx_worker_cycle方法在退出时作为标志位使用。

       核心代码（ngx_process_cycle.c）：

SWAT模型|源代码编译及主要程序架构的全面介绍

       本文全面介绍SWAT模型的源代码编译及程序架构。首先，需从SWAT官网获取原始SWAT代码，或付费购买，代码为Fortran语言。

       下载代码后，进行编译是关键步骤。编译Fortran代码，我们推荐使用Visual Studio 和LHF。B站有相关安装教程，关键词为“Fortran编译器”与“软件安装”。校内论坛源码编译成功后，应能顺利运行并输出“hello，world!”，验证环境搭建无误。

       本文附有Visual Studio软件及SWAT代码下载链接，方便读者获取开发工具和学习资源。

       编译完成后，我们将深入探讨SWAT模型的运行流程。模型运行分为三大步骤：读取工程文件、模型计算与结果输出。本文着重讲解模型计算过程，力求让读者对SWAT有直观理解，并附上全代码程序的调用思维导图，助于学习与实践。同时，SWAT原理概述帮助读者全面理解模型工作机理。

       本文内容深入浅出，旨在为水文模型学习者提供全面指导，包含从代码获取、编译到模型运行的完整流程。更多相关资料与支持，请关注“水文模型小管家”。

开源模型是什么

       开源模型是一种共享源代码的软件开发模型。

       开源模型的核心在于开放源代码，任何人都可以获取并修改使用。这是一种自由参与、协作的软件开发方式。在开源模型中，软件开发者将软件的源代码公开，允许其他开发者查看、使用、修改和共享代码。这种模型鼓励开发者之间的协作和共享，有助于提升软件的质量和创新能力。

       开源模型的优点主要体现在以下几个方面：

       1. 协作效率高：开源模型允许全球的开发者共同参与开发，极大地提高了软件开发的速度和效率。通过代码托管平台，开发者可以共同协作，解决复杂问题。

       2. 透明度强：开源模型的代码公开透明，任何人均可查看和验证代码的质量，有助于提高软件的可靠性和安全性。

       3. 创新能力强：开源模型鼓励开发者之间的failover源码解析交流和合作，有助于产生新的想法和解决方案，推动软件技术的创新。

       4. 成本低：开源模型允许开发者免费使用、修改和共享代码，降低了软件开发的成本。同时，企业可以通过利用开源项目来减少研发成本，提高产品质量。

       开源模型广泛应用于各种软件开发领域，包括操作系统、Web应用开发、数据库、云计算等。通过开源模型，开发者可以共同解决复杂的技术问题，推动软件技术的发展。同时，企业也可以利用开源模型来提高自身的研发效率，降低成本，提高产品质量。随着开源模型的不断发展，它将在软件开发领域发挥更大的作用。

DETR3D模型源码导读 & MMDetection3D构建流程

       本文主要梳理了学习理解DETR3D模型源码与MMDetection3D构建流程的过程。首先，介绍model dict的配置与模型参数设置，指出在模型部分按照backbone、neck、head顺序定义，体现模型结构。

       MMDetection3D在模型构建中利用类之间的包含关系递归实例化组件。在构建模型后，借助于registry机制实例化每一个组件，展现其层次性与模块化设计。

       在初始化流程中，首先在train.py的build_model开始，通过调用build方法逐级初始化各子结构，直至最底层结构，遵循初始化顺序：Detr3D -> backbone -> neck -> head -> head_transformer -> head_transformer_decoder -> 最终组件。其中，许多类继承自官方提供的框架结构，通过super()调用在父类中实现子结构初始化。

       关于DETR3D的组件，backbone、股票涨跌源码neck、head分别负责特征提取、融合、和目标检测的关键阶段。Detr3DHead继承自mmdet3d的DetrHead类，是模型的头部组件，实现特定检测任务。

       DETR3DTransformer位于模型底层，是实现论文创新点的关键部分。其通过传感器转换矩阵预测reference points，并将投影到特征图，结合Bilinear Interpolation抓取固定区域特征，通过object queries refinement改善queries，用于目标预测。这一部分负责查询、特征捕捉与优化。

       Decoder是DETR3D的核心，专注于实现object queries refinement。这一过程在论文中被详细探讨，并在代码中得到具体实现。值得注意的是，F.grid_sample()在特征处理过程中扮演着关键角色，展示其在变换与映射任务中的应用。

PyTorch源码学习 - （）模型的保存与加载

       在PyTorch源码中，模型的保存与加载是通过`torch.save`和`torch.load`两个核心函数实现的。`torch.save`负责将一个Python对象持久化到磁盘文件，而`torch.load`则用于从磁盘文件中恢复对象。

       在具体的实现中，`torch.save`会使用一系列辅助函数如`torch._opener`，`torch._open_zipfile_writer`，`torch._open_zipfile_writer_file`，`torch._open_zipfile_writer_buffer`等来操作文件和流。根据文件或内存缓冲区创建流容器，进行对象的保存。`torch._save`则进一步封装了文件的打开和写入过程，`torch._open_file_like`和`torch._open_file`用于管理文件句柄，`torch._open_buffer_writer`和`torch._open_buffer_reader`则封装了二进制流的读写。

       对于模型加载，`torch.load`函数通过`torch._open_zipfile_reader`和`torch._weights_only_unpickler`实现。`torch._weights_only_unpickler`是定制的反序列化器，限制了处理的数据类型，确保安全加载模型权重。`torch._get_restore_location`和`torch.default_restore_location`则用于获取和设置恢复位置，以支持在多设备或分布式环境下的模型加载。

       实现中，Python和C++的结合是关键，PyTorch使用`PyBind`实现C++和Python接口的绑定。`torch/_C/ __init__.pyi`用于定义Python中类型信息的模板，`torch/csrc/jit/python/init.cpp`则用于实现JIT（Just-In-Time）编译系统，将C++类对象绑定到Python环境，实现高效的动态编译。

       在PyTorch中，Python主要负责管理C++对象，核心工作包括管理C++对象的生命周期、调用C++方法，以及处理Python层面的逻辑和接口定义。通过这样的结合，PyTorch实现了高性能和易用性的统一，为深度学习模型的开发和应用提供了强大支持。

       整体来看，PyTorch的模型保存与加载机制通过精细的文件操作和对象管理，以及Python与C++的高效结合，确保了模型的高效持久化与灵活加载，为深度学习模型的开发与部署提供了坚实的底层支持。

开源大模型GGUF量化(llama.cpp)与本地部署运行(ollama)教程

       llama.cpp与ollama是开源项目，旨在解决大型模型在本地部署时遇到的问题。通过llama.cpp，用户可以对模型进行量化，以解决模型在特定电脑配置下无法运行的问题。同时，ollama则提供了一个简单的方法，让量化后的模型在本地更方便地运行。

       对于许多用户来说，下载开源大模型后，往往面临不会运行或硬件配置不足无法运行的困扰。本文通过介绍llama.cpp和ollama的使用，提供了一个从量化到本地运行的解决方案。

       下面，我们以Llama2开源大模型为例，详细说明如何在本地使用llama.cpp进行量化GGUF模型，并通过ollama进行运行。

       在开始前，如果对量化和GGUF等专业术语感到困惑，建议使用文心一言或chatGPT等AI工具进行查询以获取更多信息。

       使用ollama进行运行非常简单，只需访问其官网下载安装应用即可。支持众多大模型，操作指令直接使用`ollama run`即可自动下载和运行大模型。

       运行指令示例：对于llama2大模型，原本.5G的7b模型在ollama中压缩至3.8G，量化等级为Q4_0。若需导入并运行已量化的GGUF模型，只需创建一个文件并添加FROM指令，指定模型本地文件路径。

       在使用ollama进行模型操作时，需注意创建模型、运行模型等步骤。若有疑问，可留言交流。

       对于自行下载的模型，要实现量化成GGUF格式，就需要借助于llama.cpp项目。该项目旨在实现LLM推理，支持多种量化级别，如1.5位、2位、3位、4位、5位、6位和8位整数量化，以提高推理速度并减少内存使用。

       要使用llama.cpp，首先需克隆源码并创建build目录，然后通过Cmake进行编译。推荐使用Visual Studio 进行编译。编译成功后，可在bin/release目录找到编译好的程序。

       接下来，通过llama.cpp项目中的convert.py脚本将模型转换为GGUF格式。对于llama2-b模型，转换后的模型大小从.2G缩减至6.G。

       量化模型后，运行时使用llama.cpp编译的main.exe或直接使用ollama进行操作。通过创建文本文件并指定模型，使用ollama run指令即可轻松运行量化后的模型。

       本文通过详细示例展示了如何利用llama.cpp和ollama对大模型进行量化并实现本地运行。若需进一步了解或在操作中遇到问题，欢迎在留言区进行交流。

自然语言处理大模型BLOOM模型结构源码解析(张量并行版)

       BLOOM模型结构解析，采用Megatron-DeepSpeed框架进行训练，张量并行采用1D模式。基于BigScience开源代码仓库，本文将详细介绍张量并行版BLOOM的原理和结构。

       单机版BLOOM解析见文章。

       模型结构实现依赖mpu模块，推荐系列文章深入理解mpu工具。

       Megatron-DeepSpeed张量并行工具代码mpu详解，覆盖并行环境初始化、Collective通信封装、张量并行层实现、测试以及Embedding层、交叉熵实现与测试。

       Embedding层：Transformer Embedding层包含Word、Position、TokenType三类，分别将输入映射为稠密向量、注入位置信息、类别信息。通常，位置信息通过ALiBi注入，无需传统Position Embedding，TokenType Embedding为可选项。张量并行版BLOOM Embedding层代码在megatron/model/language_model.py，通过参数控制三类Embedding使用。

       激活函数：位于megatron/model/utils.py，BLOOM激活函数采用近似公式实现。

       掩码：张量并行版模型用于预训练，采用Causal Mask确保当前token仅见左侧token。掩码实现于megatron/model/fused_softmax.py，将缩放、mask、softmax融合。

       ALiBi：位置信息注入机制，通过调整query-key点积中静态偏差实现。8个注意力头使用等比序列m计算斜率，个头则有不同序列。实现于megatron/model/transformer.py。

       MLP层：全连接层结构，列并行第一层，行并行第二层，实现于megatron/model/transformer.py。

       多头注意力层：基于标准多头注意力添加ALiBi，简化版代码位于megatron/model/transformer.py。

       并行Transformer层：对应单机版BlookBlock，实现于megatron/model/transformer.py。

       并行Transformer及语言模型：ParallelTransformer类堆叠多个ParallelTransformerLayer，TransformerLanguageModel类在开始添加Embedding层，在末尾添加Pooler，逻辑简单，代码未详述。

       相关文章系列覆盖大模型研究、RETRO、MPT、ChatGLM-6B、BLOOM、LoRA、推理工具测试、LaMDA、Chinchilla、GLM-B等。

全国大学生数学建模竞赛E题详解+Python代码源码(三)SARIMA模型

       本文主要讨论如何利用SARIMA模型预测分析未来两年某水文站水沙通量的变化趋势，并为该站制定最优采样监测方案。SARIMA模型是处理具有季节性的平稳时间序列数据的有力工具，适用于描述周期性波动现象，如季节性时间序列数据。

       首先，本文回顾了平稳时间序列与白噪声序列的基本概念。平稳时间序列是指其统计特性不随时间变化的序列，而白噪声序列则是一种随机序列，各期方差一致。这些概念对于理解季节性时间序列的特性至关重要。

       接着，引入了季节时间序列模型（SARIMA），强调其在处理具有周期性波动的序列时的优越性。SARIMA模型在ARIMA模型的基础上加入了季节性成分，使得其能够更好地捕捉和预测季节性变化。

       在SARIMA模型定义中，包含季节自回归（SAR）、季节差分（Sd）、季节移动平均（SMA）三个关键参数。这些参数对于模型的拟合和预测至关重要。通过合适的参数选择和模型调优，SARIMA模型可以有效地预测未来数据。

       建模过程中，包括数据预处理、平稳性检验、参数选择与模型诊断等步骤。首先，对时间序列数据进行平稳性校验和季节性差分操作。若数据非平稳，则通过差分操作使其平稳。同时，利用季节性差分消除季节性影响。随后，通过时序图观察序列的季节性、趋势性与周期性。

       通过季节性分解（seasonal_decompose）可以将时间序列分解为趋势、季节性和残差三个部分，有助于直观理解数据特性。

       差分操作对于消除趋势和季节性有重要作用。通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图来估计模型参数，进而确定适当的p、d、q值。ADF检验用于验证时间序列的平稳性，若检验结果显著，表明序列平稳。

       基于以上步骤，可以建立SARIMA模型，实现对未来水沙通量的预测。模型建立后，需要进行诊断和调优，确保预测结果的准确性。最后，根据预测结果制定最优的采样监测方案，以确保既能及时掌握水沙通量的动态变化，又能有效控制监测成本。

       本文提供了一套完整的方法论和理论框架，用于解决实际问题中的季节性时间序列预测与优化监测方案。通过深入分析数据特性、选择合适的模型参数与优化策略，可以为水文站的水沙通量管理提供科学依据。