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在闲暇之余,阅读JDK源码能加深对自己开发环境的源码笔记理解,同时也大有裨益。源码笔记本文为您介绍阿里巴巴发布的源码笔记版JDK源码剖析,以展示其内部设计的源码笔记精妙之处。通过阅读,源码笔记您将发现与自身知识的源码笔记差距远超想象。这份详尽的源码笔记笔记对源码内容进行了精细划分,方便学习。源码笔记以下是源码笔记其章节概览:
多线程基础 Atomic类 Lock与Condition 同步工具类 并发容器 线程池与Future ForkJoinPool CompletableFuture请注意,由于笔记内容丰富,篇幅较长,本文仅展示部分章节概览。如有需要,可点击下方链接获取完整版资料。
带源的品牌有哪些
带源的品牌包括源码链、源码笔记、车源易找等。解释如下:
源码链
源码链是一个以技术为核心的品牌。主要致力于区块链技术的研发与应用,为各类企业和开发者提供基于区块链的解决方案。品牌名中的“源码”,寓意着其注重技术的本源,追求技术的纯净与原始;而“链”则反映了其在区块链领域的专注和链接价值。这个品牌以其技术实力和创新能力得到了广大开发者和企业的认可。
源码笔记
源码笔记是一家注重知识分享和传承的品牌。它专注于各类源代码的学习和研究,为广大开发者提供有价值的笔记和教程。品牌名中的“源码”反映了其关注源代码的学习和研究领域;而“笔记”则表达了其注重知识的积累和分享。这个品牌以其深入浅出、狙击指标源码图解实用为主的教程赢得了广大开发者的喜爱。
车源易找
车源易找是一家在汽车领域有着广泛影响力的品牌。其主要业务是提供汽车信息服务和车源查找服务。品牌名中的“车源”直接表达了其主要业务领域——汽车;而“易找”则体现了其服务宗旨,即为消费者提供一个简单、快捷的查找车源的平台。这个品牌以其丰富的信息资源和服务赢得了广大消费者的信任。
以上所述的几个带源的品牌,虽然所处领域不同,但它们都以自己的名字准确地反映了自身的业务范围和服务宗旨,从而获得了消费者或用户的广泛认可和信赖。
Mobx源码阅读笔记——3. proxy 还是defineProperty,劫持对象行为的两个方案
这篇文章将深入分析 MobX 的 observableObject 数据类型的源码,同时探讨使用 Proxy 和 Object.defineProperty 这两种实现方案来劫持对象行为的策略。通过分析,我们能够理解 MobX 在创建 observableObject 时是如何同时采用这两种方案,并在创建时决定使用哪一种。
首先,回顾 observableArray 的实现方式,通过 Proxy 代理数组的行为,转发给 ObservableArrayAdministration 来实现响应式修改的逻辑。同样,我们已经讨论过 observableValue 的实现,通过一个特殊的类 ObservableValue 直接使用其方法,无需代理。
对于 observableObject 的实现机制,其特点在于同时采用了上述两种方案,并且在创建时决定使用哪一种。让我们回到文章中提到的工厂方法,其中根据 options.proxy 的值来决定使用哪一种方案。
在 options.proxy 为 false 的情况下,使用第一条路径来实现 observableObject。这通过直接返回 extendObservable 的结果,其中 extendObservable 是人脸识别源码公式一个工具函数,用于向已存在的目标对象添加 observable 属性。属性映射中的所有键值对都会导致目标上生成新的 observable 属性,并且属性映射中的任意 getters 会被转化为计算属性。
这里首先根据 options 参数选择特定的 decorator,这个过程与之前在第一篇文章中通过 options 参数选择特定的 enhancer 类似。实际上,这里的 decorator 起到了类似的作用,甚至在创建 decorator 这个过程本身也需要通过 enhancer 参数。
至于 decorator 和 enhancer 之间的耦合机制,文章中详细解释了 createDecoratorForEnhancer 和 createPropDecorator 函数,通过这些函数我们能够了解到它们是如何将 decorator 和 enhancer 联系起来的。
接下来,文章深入分析了 decorator 的作用机制,包括它如何决定是否立即执行,以及在不立即执行时如何将创建 prop 的相关信息保存下来。通过 initializeInstance 函数,我们了解了如何解决 # 问题,这涉及到如何正确处理那些在创建时未被立即执行的 prop。
最终,通过为 target 对象创建 ObservableObjectAdministration 管理对象,并通过 $mobx 和 target 属性将它们关联起来,我们完成了 observableObject 的创建。如果传入的 properties 不为空,则使用 extendObservableObjectWithProperties 来初始化。这里的代码逻辑相对简单,主要遍历 properties 中的所有键并调用对应的 decorator。
文章还指出,虽然在第一条路径中,使用 Object.defineProperty 重写了 prop 的 getter 和 setter,但在 MobX 4 及以下版本中,使用 Proxy 来实现 observableObject 的逻辑更为常见。Proxy 特性在 ES6 引入后,提供了更强大的能力来劫持对象的行为,不仅限于 getter 和 setter,持仓趋势指标源码还包括对象的其他行为。
最后,文章总结了使用 Proxy 方案的优点,包括能够更全面地劫持对象的行为,而不仅仅是属性的 getter 和 setter。Proxy 方案在实现双向绑定时,能够提供更灵活和强大的功能。同时,文章也提到了两种方案的局限性,尤其是在处理对象属性的可观察性方面,Proxy 方案在某些情况下可能更具优势。
Vuex 4源码学习笔记 - mapState、mapGetters、mapActions、mapMutations辅助函数原理(六)
在前一章中,我们通过了解Vuex的dispatch功能,逐步探索了Vuex数据流的核心工作机制。通过这一过程,我们对Vuex的整体运行流程有了清晰的把握,为深入理解其细节奠定了基础。本章节,我们将聚焦于Vuex的辅助函数,包括mapState、mapGetters、mapActions、mapMutations以及createNamespacedHelpers,这些函数旨在简化我们的开发流程,使其更符合实际应用需求。
请注意,这些辅助函数在Vue 3的Composition API中不适用,因为它们依赖于组件实例(this),而在Setup阶段,this尚未被创建。因此,redis源码哈希表它们仅适用于基于选项的Vue 2或Vue 3经典API。
以mapState为例,它允许我们以计算属性的形式访问Vuex中的状态。当组件需要获取多个状态时,通过mapState生成的计算属性可以显著减少代码冗余。若映射的计算属性名称与state子节点名称相同,只需传入字符串数组。此外,通过对象展开运算符,我们能轻松地在已有计算属性中添加新的映射。
深入代码层面,mapState的核心功能在src/helpers.js文件中得以实现。通过normalizeNamespace函数统一处理命名空间和map数据,然后利用normalizeMap函数将数组或对象格式数据标准化,最终返回一个封装后的函数对象。通过这种方式,mapState有效简化了状态访问的实现。
mapGetters、mapMutations、mapActions遵循相似的模式,通过normalizeNamespace统一输入,然后使用normalizeMap统一数据处理,最后返回对象格式的函数集合,支持对象展开运算符的使用。这些函数简化了获取、执行actions和mutations的过程。
createNamespacedHelpers则是为管理命名空间模块提供便利。通过传入命名空间值,它生成一组组件绑定辅助函数,简化了针对特定命名空间的模块操作。此函数通过bind方法巧妙地将namespace参数绑定到返回的函数集合中,实现了高效、灵活的命名空间管理。
本章节对mapState的实现原理进行了深入分析,并展示了其余辅助函数的相似之处。通过理解这些函数的工作机制,我们能更高效地应用Vuex,优化组件间的交互与状态管理。利用这些工具,开发者能够更专注于业务逻辑的实现,而不是繁琐的状态获取和管理。
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mmdetection源码阅读笔记:ResNet
ResNet,作为mmdetection中backbone的基石,其重要性不言而喻,它是人工智能领域引用最频繁的论文之一,微软亚洲研究院的杰作。自年提出以来,ResNet一直是目标检测领域最流行的backbone之一,其核心是通过残差结构实现更深的网络,解决深度网络退化的问题。
ResNet的基本原理是利用残差结构,通过1×1、3×3和1×1的卷积单元,如BasicBlock和BottleneckBlock,来构建不同版本的网络,如resnet-到resnet-,它们在基本单元和层数上有所区别。在mmdetection的实现中,从conv2到conv5主要由res_layer构成,其中下采样策略是关键,不同版本的网络在layer1之后的下采样位置有所不同。
ResLayer的构造函数是理解mmdetection中ResNet的关键,它涉及内存优化技术,如torch.utils.checkpoint,通过控制函数的运行方式来节省内存,但可能增加反向传播计算时间。此外,对norm层的处理也体现了与torchvision预训练模型的兼容性。
最后,ResNet的make_stage_plugins方法允许在核心结构中插入拓展组件,这增加了模型的灵活性。总的来说,ResNet的源码阅读揭示了其设计的巧妙和灵活性,是理解深度学习模型架构的重要一步。
知乎一天万赞!华为JDK负责人手码JDK源码剖析笔记火了
探索JDK源码,无疑是提升编程技能的高效路径。随着时间的推移,JDK经过了精心打磨,代码结构紧凑,设计模式巧妙,运行效率卓越,凝聚了众多技术大牛的智慧结晶。要提升代码理解力,深入研究JDK源码是不可或缺的步骤。 对于初学者来说,借助他人的深度解析文章无疑能事半功倍。这些文章犹如高人的指导,能让你在学习中站得更高,看得更远。现在,就为你推荐一份极具价值的JDK源码剖析资料。虽然由于篇幅原因,这里只能呈现部分精华内容:第1章:深入多线程基础
第2章:原子操作的Atomic类解析
第3章:Lock与Condition的深入理解
第4章:同步工具类的实战讲解
第5章:并发容器的奥秘揭秘
第6章:线程池与Future的实践指南
第7章:ForkJoinPool的工作原理
第8章:CompletableFuture的全面解析
想要获取完整的详细内容,可以直接点击以下链接获取:[传送门] 如果你对源码学习有持续的热情,我的GitHub资源库也等待你的探索:[传送门]Piccolo引擎源码笔记-反射系统
反思系统在游戏引擎中的应用与实现
在游戏开发中,反射系统提供了一种强大的机制,允许程序在运行时获取和修改对象的属性和行为。它在引擎中主要实现两点:一是展示游戏对象的组件及其属性;二是通过键盘编辑改变值,直接作用于游戏,无需重新编译。这一机制有助于开发者进行无缝的组件管理与调试。
在实现中,游戏引擎通过自动生成的反射文件来描述游戏对象的组件信息。以Transform组件为例,该文件详细记录了位置、缩放、旋转等信息及其对应字段名。这些信息组织为类函数、字段函数、方法函数和数组函数的元组,方便进行封装和调用。
实现过程涉及多个模块的协同工作,包括序列化、资源加载与ImGui等。序列化模块通过模板函数实现对各种数据类型的读取,而资源加载模块负责管理关卡中对象的加载过程。在加载过程中,通过反射系统读取组件信息,并通过映射函数将其与对应的类函数关联。这使得组件的序列化和反序列化过程得以实现。
在编辑器部分,通过Tick驱动的机制,引擎实时更新游戏状态。编辑器通过获取当前选中对象及其组件信息,利用反射系统直接操作组件的属性,实现字段的实时修改与应用。这种机制避免了繁琐的重新编译过程,极大地提高了开发效率。
在处理编辑器中的字段修改时,通过反射系统提供的功能,开发者可以直接在编辑器中通过键盘输入修改字段值。这一过程不涉及事件机制的调用,而是通过直接修改对象的字段实现。通过将字段值传递给ImGui::InputFloat()函数,实现字段值的实时更新与显示。这一实现方式简化了编辑器的使用流程,提高了开发效率。
总的来说,游戏引擎中的反射系统通过封装组件信息、实现组件属性的动态获取与修改,为开发者提供了一种高效、灵活的组件管理机制。结合序列化、资源加载与编辑器等模块,形成了一个完整的动态调整与管理游戏对象与组件的框架。通过反思系统,开发者可以更专注于游戏逻辑与创意的实现,而将组件管理与调试等任务交由引擎自动处理,从而提升开发效率与游戏质量。
SD-Webui源代码学习笔记:(一)生成的调用过程
本文旨在探讨Stable-Diffusion-Webui源代码中的生成调用过程,提供对相关代码段的深入解读。首先,深入解析的路径集中在文件 modules/call_queue.py,其中封装了用于实现请求处理的函数 wrap_queued_call, wrap_gradio_gpu_call 及 wrap_gradio_call。这些函数用于实现多种类型的请求处理,几乎囊括了webui中常见请求。
着重考察了文件 ui.py 中的 modules.txt2img.txt2img 函数调用,发现其被封装于 wrap_gradio_gpu_call 中,且其调用路径清晰地指向生成的核心代码。通过全局搜索定位到关键函数,我们能够观察到一个典型的绘图执行流程。
经过多次函数调用与变量追踪,最终到达关键步骤:首先,process_images 函数负责管理当前配置的暂存、覆盖和图像生成任务。而真正实现图像生成的部分位于 process_images_inner 函数,此函数调用一系列复杂的模型操作,最终实现图像从隐空间到像素空间的转换。
在这一转换过程中,关键函数如 decode_first_stage 负责将模型输出的隐空间表示解码为可视图像。进一步探究,发现其作用于预先训练的VAE模型,将输出转换为人类可读的图像形式。同时,p.sample 的操作则涉及对预测噪声的迭代更新与去除噪声,实现图像的最终生成。
为了明确这一操作所依赖的库代码,进一步对 decode_first_stage 和 p.sample 的执行细节进行了跟踪和验证,明确了它们分别位于 repositories/stable-diffusion-stability-ai/ldm/models/diffusion/ddpm.py 和 repositories/k-diffusion/k_diffusion/sampling.py 中的实现路径。
同时,文中提到了Stable Diffusion项目中集成的安全检查器在Webui版本中的缺失,这一改动是为了允许生成彩色图像。若考虑使用SD-Webui部署AI生成内容服务,建议对生成的图像进行安全检查,以防范潜在风险。
总结,本文通过对Stable-Diffusion-Webui源代码的详细解析,揭示了生成的主要逻辑和关键技术路径。这些见解将为个人自定义Webui开发提供宝贵的参考,旨在提升项目的实用性与安全可靠性。
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