1.Vue2源码学习笔记 - 10.响应式原理一computed与watch浅析
2.EasyLogger源码学习笔记（3）
3.EasyLogger源码学习笔记（1）
4.Vuex 4源码学习笔记 - mapState、源码mapGetters、学习mapActions、笔记mapMutations辅助函数原理（六）
5.学习编程｜Spring源码深度解析 读书笔记 第4章：bean的源码加载
6.SD-Webui源代码学习笔记：（一）生成的调用过程

Vue2源码学习笔记 - 10.响应式原理一computed与watch浅析

       本文仅简要介绍Vue2源码中计算属性和侦听属性的初始化过程，深入研究响应式原理将在后续内容中进行。学习

       计算属性初始化：在Vue实例化过程中，笔记bitcomet 源码传入的源码计算属性配置被传递至initComputed函数。该函数生成每个计算属性的学习Watcher对象，且设置lazy选项为真。笔记通过defineComputed函数定义计算属性为响应式变量，源码实现计算属性的学习初始化。在defineComputed中，笔记使用Object.defineProperty将计算属性设置为响应式属性，源码通过生成getter函数（如computedGetter），学习在获取属性值时，笔记计算并收集依赖。

       侦听属性初始化：在initState函数中，侦听属性的初始化调用initWatch函数。此函数直接将侦听属性传递至Vue.prototype.$watch方法，配置侦听属性与回调函数，实现侦听属性的初始化。$watch方法实例化Watcher对象，监听属性变动，当检测到变动时执行回调函数。

       总结：计算属性与侦听属性的初始化相对简化，主要依赖于Watcher类。计算属性通过生成Watcher对象与getter函数，实现响应式计算与依赖收集；侦听属性则通过配置Watcher对象与回调函数，实现属性变动时的自动响应。在后续内容中，将深入研究Watcher类及其与计算属性、侦听属性的关联与配合机制。

EasyLogger源码学习笔记（3）

       在EasyLogger源码学习中，枚举变量的使用十分直观。定义枚举类型后，可以直接在代码中操作，提升可读性和代码清晰度。

       va_list是一个字符指针，用于在可变参数表中导航和取值。首先，你需要定义一个va_list类型的变量ap，然后通过va_start函数初始化，ap指向变参表的第一个参数，后续的参数获取通过va_arg完成，它会根据指定类型从ap中提取并返回值，同时更新ap的位置。使用完毕后，记得调用va_end来释放ap，socket调试助手源码以确保程序的健壮性。

       对于字符串处理，vsnprintf提供了格式化输出功能，它能在指定长度内限制输出，避免溢出。例如，snprintf函数可以格式化字符串并存储在给定的缓冲区中，确保字符数不超过预设的大小。

       在查找字符串时，strstr函数用于在haystack中查找needle首次出现的位置，但不包括结束符。在函数定义中，诸如va_start(args, format)这样的语句用于处理可变参数。

       在elog_output函数中，tag_sapce的初始化出现疑问，原因在于需要保证标签对齐，通过memset函数在前面填充空格。这里，用'ELOG_FILTER_TAG_MAX_LEN / 2 - tag_len'的长度来确保足够的空间，而不是'ELOG_FILTER_TAG_MAX_LEN + 1'，因为这样可以避免不必要的填充。

       在elog_find_tag函数中，返回值的问题在于它实际返回了日志的tag及其后续信息，而不是仅限于tag本身。因此，需要检查并修正这个逻辑，以确保返回正确的内容。

EasyLogger源码学习笔记（1）

       在编程中，预处理器通过宏定义执行特定的逻辑。使用`#ifdef`和`#else`可以实现条件编译。当`#ifdef _XXXX`中的标识符_XXXX被`#define`命令定义时，编译器将执行`#ifdef`后的程序段1，否则执行`#else`后的程序段2。`#ifndef _XXXX`则表示如果标识符未被定义，则执行程序段1，反之执行程序段2。

       ANSI C宏提供了多种实用信息，如`__DATE__`返回当前日期，`__TIME__`返回当前时间，`__FILE__`包含当前文件名，`__LINE__`包含当前行号。`__STDC__`常量用于判断程序是否遵循ANSI C标准。`__FUNCTION__`宏在预编译时返回所在函数的名称。

       宏参数的处理可以通过`#`将参数变为字符串，使用`##`将两个宏参数连接起来。`__VA_ARGS__`是一个可变参数宏，需配合`define`使用，matlab 拟合函数源码将宏左侧的`..`内容原样复制到右侧。

       `#if defined`和`#if !defined`在功能上相似，都用于判断宏是否定义。`#error`指令在编译时生成错误消息并停止编译，用于警告开发者。

       `extern`关键字用于引用其他文件中的函数或全局变量。例如`extern ElogErrCode elog_port_init(void);`声明了一个名为`elog_port_init`的外部函数，调用时需要指明返回值类型和参数。

       在多线程编程中，使用`sched_param`结构来管理线程调度参数。`sem_t`表示信号量，用于实现互斥和同步。`pthread_attr_setschedpolicy(&thread_attr, SCHED_RR);`设置进程调度策略为实时轮转调度。

       `SCHED_OTHER`默认分时调度策略，`SCHED_FIFO`采用先进先出策略，而`SCHED_RR`是`SCHED_FIFO`的增强版，提供实时轮转功能。使用`sched_get_priority_max(int policy);`和`sched_get_priority_min(int policy);`函数可以获取线程可设置的最高和最低优先级，其中策略参数即上述三种调度策略的宏定义。

       `pthread_attr_setschedparam(&thread_attr, &thread_sched_param);`用于设置线程的优先级。通过这些函数，开发者可以精细地控制线程调度，提高程序性能。

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，它们仅适用于基于选项的.net 开源 框架 源码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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学习编程｜Spring源码深度解析 读书笔记 第4章：bean的加载

       在Spring框架中，bean的加载过程是一个精细且有序的过程。首先，雪狼电脑源码当需要加载bean时，Spring会尝试通过转换beanName来识别目标对象，可能涉及到别名或FactoryBean的识别。

       加载过程分为几步：从缓存查找单例，Spring容器内单例只创建一次，若缓存中无数据，会尝试从singletonFactories寻找。接着是bean的实例化，从缓存获取原始状态后，可能需要进一步处理以符合预期状态。

       原型模式的依赖检查是单例模式特有的，用来避免循环依赖问题。然后，如果缓存中无数据，会检查parentBeanFactory，递归加载配置。BeanDefinition会被转换为RootBeanDefinition，合并父类属性，确保依赖的正确初始化。

       Spring根据不同的scope策略创建bean，如singleton、prototype等。类型转换是后续步骤，可能将返回的bean转换为所需的类型。FactoryBean的使用提供了灵活的实例化逻辑，用户自定义创建bean的过程。

       当bean为FactoryBean时，getBean()方法代理了FactoryBean的getObject()，允许通过不同的方式配置bean。缓存中获取单例时，会执行循环依赖检测和性能优化。最后，通过ObjectFactory实例singletonFactory定义bean的完整加载逻辑，包括回调方法用于处理单例创建前后的状态。

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。

EasyLogger源码学习笔记（4）

       setbuf函数用于开启或关闭缓冲机制，关闭时使用setbuf(stdout, NULL);。

       在编程中，unlikely(x) 和 likely(x) 函数通过宏定义 __builtin_expect(!!(x), 1) 和 __builtin_expect(!!(x), 0) 实现，用以帮助优化编译器，实现等价于if(a)但更高效的条件判断。

       semget()函数用于创建或获取信号量，其原型为 int semget(key_t key, int num_sems, int sem_flags)。它接受一个键值、指定信号量数量及标志位，成功时返回信号标识符，失败时返回-1。

       semctl()函数用于设置或获取信号量的值，而semop()函数则用于执行信号量的P操作或V操作。

       信号量在共享内存管理中扮演关键角色，内核维护一个名为shmid_ds的数据结构，用于管理共享内存段。

       利用fseek()函数，可以设置文件流的位置，通过参数offset和whence来确定查找位置的偏移量。

       a+方式打开文本文件，允许读写，若文件不存在则创建，读取从头开始，写入只能追加。

       sem_post函数（int sem_post(sem_t *sem);）将信号量值增加1，当线程阻塞在该信号量上时，调用此函数会使一个线程解除阻塞，选择机制由线程调度策略决定。

       sem_wait函数（int sem_wait(sem_t * sem);）则将信号量值减去1，但需等待信号量值非零时才开始减法操作。

       一种应用方法是利用信号量实现类似于信号传递的功能，某线程在特定条件下执行任务，其他线程通过调用sem_post()使信号量加一，该线程在调用sem_wait()后解除阻塞，继续执行。

EasyLogger源码学习笔记（5）

       在EasyLogger源码的学习中，我们了解到日志对象使用了互斥锁以确保同一时刻只有一个线程能进行操作，保证了日志管理的安全性与高效性。

       对于异步输出，EasyLogger通过信号量实现了优化。当需要等待执行时，某个线程会被阻塞，以减少CPU的占用。这一特性允许用户单独设置异步输出的日志等级，提高系统的灵活性与可控性。

       在文件输出时，使用了信号量集合，其中仅包含一个信号量。这一设计确保了同时只有一个线程能向文件中写入日志，避免了多线程并发写入导致的文件混乱。

       日志输出的多样选择体现了EasyLogger的灵活性，无论是输出到文件还是串口，都可以根据需要配置是否采用异步输出，以适应不同的应用场景与性能需求。

       此外，sem_post函数用于解锁由semby指定的信号量，执行对特定信号量的解锁操作。而semop函数则用于执行一组预先定义的信号量操作，适用于对多个信号量进行原子性操作。

       在信号量集合仅包含一个信号量的情况下，使用sem_post函数进行操作可能直接替代使用semop函数。这一设计简化了信号量管理，提高了代码的可读性和效率。

PostgreSQL源码学习笔记(6)-查询编译

       查询模块是数据库与用户进行交互的模块，允许用户使用结构化查询语言(SQL)或其它高级语言在高层次上表达查询任务，并将用户的查询命令转化成数据库上的操作序列并执行。查询处理分为查询编译与查询执行两个阶段：

       当PostgreSQL的后台进程Postgres接收到查询命令后，首先传递到查询分析模块，进行词法，语法与语义分析。用户的查询命令，如SELECT，CREATE TABLE等，会被构建为原始解析树，然后交给查询重写模块。查询重写模块根据解析树及参数执行解析分析及规则重写，得到查询树，最后输入计划模块得到计划树。

       整个查询编译的函数调用流程包括查询分析、查询重写与计划生成三个阶段。查询分析涉及词法分析、语法分析与语义分析，分别由Lex与Yacc工具完成。词法分析识别输入的SQL命令中的模式，语法分析找出这些模式的组合，形成解析树。出于与用户交互的考虑，语义分析与重写放在另一个函数处理，以避免在输入语句时立即执行事务操作。Lex与Yacc是词法与语法分析工具，分别通过正则表达式解析与语法结构定义，生成用于分析的C语言代码。

       查询分析由pg_parse_query函数与pg_analyze_and_rewrite函数完成。pg_parse_query处理词法与语法分析，而语义分析与重写在pg_analyze_and_rewrite函数中进行。语义分析需要访问数据库系统表，以检查命令中的表或字段是否存在，以及聚合函数的适用性。

       查询重写核心在于规则系统，存储在pg_rewrite系统表中。规则系统由一系列重写规则组成，包括创建规则、删除规则以及利用规则进行查询重写三个操作。规则系统提供定义、删除规则以及利用规则优化查询的功能。PG中实现多种查询优化策略，包括谓语下滑、WHERE语句合并等，通过动态规划与遗传算法选择代价最小的执行方案。

       查询规划的总体过程包括预处理、生成路径和生成计划三个阶段。预处理阶段消除冗余条件、减少递归层数与简化路径生成。提升子链接与子查询是预处理中的关键步骤，通过将子查询提升至与父查询相同的优化等级，提高查询效率。提升子链接与子查询的函数包括pull_up_sublinks与pull_up_subqueries。

       在路径生成阶段，优化器检查MIN/MAX聚集函数的存在与索引条件，生成通过索引扫描获得最大值或最小值的路径。表达式预处理由preprocess_expression函数完成，包括目标链表、WHERE语句、HAVING谓语等的处理。HAVING子句的提升或保留取决于是否包含聚集条件。删除冗余信息以优化路径生成。

       生成路径的入口函数query_planner负责找到从一组基本表到最终连接表的最高效路径。路径生成算法包括动态规划与遗传算法，分别解决路径选择与状态传递问题。路径生成流程涉及make_one_rel函数，最终生成最优路径并转换为执行计划。

       在得到最优路径后，优化器根据路径生成对应的执行计划。创建计划的入口函数create_plan提供顺序扫描、采样扫描、索引扫描与TID扫描等计划生成。整理计划树函数set_plan_references负责最后的细节调整，优化执行器执行效率。代价估算考虑磁盘I/O与CPU时间，根据统计信息与查询条件估计路径代价。

       查询编译与规划是数据库性能的关键环节。PostgreSQL通过高效的查询分析、重写与规划，生成最优执行计划，显著提高查询执行效率。动态规划与遗传算法等优化策略的应用，确保了查询处理的高效与灵活性。

PostgreSQL-源码学习笔记(5)-索引

       索引是数据库中的关键结构，它加速了查询速度，尽管会增加内存和维护成本，但效益通常显著。在PG中，索引类型丰富多样，包括B-Tree、Hash、GIST、SP-GIST、GIN和BGIN。所有索引本质上都是独立的数据结构，与数据表并存。

       查询时，没有索引会导致全表扫描，效率低下。创建索引可以快速定位满足条件的元组，显著提升查询性能。PG中的索引操作函数，如pg_am中的注册，为上层模块提供了一致的接口，这些函数封装在IndexAmRoutine和IndexScanDesc中。

       B-Tree索引采用Lehman和Yao的算法，每个非根节点有兄弟指针，页面包含"high key"，用于快速扫描。PG的B-Tree构建和维护流程涉及BTBuildState、spool、元页信息等结构，包括创建、插入、扫描等操作。

       哈希索引在硬盘上实现，支持故障恢复。它的页面结构复杂，包括元页、桶页、溢出页和位图页。插入和扫描索引元组时，需要动态管理元页缓存以提高效率。

       GiST和GIN索引提供了更大的灵活性，支持用户自定义索引方法。GiST适用于通用搜索，而GIN专为复合值索引设计，支持全文搜索。它们在创建时需要实现特定的访问方法和函数。

       尽管索引维护有成本，但总体上，它们对提高查询速度的价值不可忽视。了解并有效利用索引是数据库优化的重要环节。