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1.bert源码解析
2.java中关于instanceof的源码问题?
3.PyTorch 源码分析(三）：torch.nn.Norm类算子
4.vue源码阅读解析1- new Vue初始化流程
5.Nacos服务端源码分析(四): 拉取服务信息
6.爆肝干货面试官：你能实现一下call()的源码嘛？今天我们就来搞懂call()源码instanceof源码和类型转换

bert源码解析

       训练数据生成涉及将原始文章语料转化为训练样本，这些样本按照目标（如Mask Language Model和Next Sentence Prediction）被构建并保存至tf_examples.tfrecord文件。解析此过程的源码核心在于函数create_training_instances，它接受原始文章作为输入，解析输出为训练instance列表。源码在这一过程中，解析66游艺棋牌源码文章首先被分词，源码随后通过create_instances_from_document函数构建具体训练实例。解析构建实例流程如下：

       确定最大序列长度后，源码Next Sentence Prediction任务被构建。解析选取文章的源码开始位置至结尾，确保生成的解析句子集长度至少等于最大序列长度。在此集合中随机挑选一个位置（a_end），源码将句子集分为两部分：前部分作为序列A，解析而后部分有%的源码概率成为序列B，剩余%则随机选择另一篇文章的句子集（总长度不小于「max_seq_length-序列A」），形成Next Sentence Prediction任务。

       Mask language model任务构建通过将序列A和序列B组合成一个训练序列tokens，并对其进行掩码操作实现。掩码操作以token为单位，利用WordPiece进行分词，常州网站建设源码确保全词掩码模式下的整体性，无论是全掩码还是全不掩码。每个序列以masked_lm_prob（0.）概率进行掩码，对于被掩码的token，%情况下替换为[MASK]，%保持不变，%则替换为词表中随机选择的单词。返回结果包括掩码操作后的序列、掩码token索引及真实值。

       训练样本结构由上述处理后形成，每条样本包含经过掩码操作的序列、掩码token的索引及真实值。

       分词器包括全词分词器（FullTokenizer），它首先使用BasicTokenizer进行基础分词，包括小写化、按空格和标点符号分词，以及中文的字符分词，随后使用WordpieceTokenizer基于词表文件对分词后的单词进行WordPiece分词。

       模型结构从输入开始，经过BERT配置参数，Android便签APP源码包括WordEmbedding、初始化embedding_table、embedding_postprocessor等步骤，最终输出sequence和pooled out结果。WordEmbedding负责将输入token（input_ids）转换为其对应的embedding，包括token embedding、segment embedding和position embedding。embedding_postprocessor在得到的token embedding上加上position embedding和segment embedding，然后进行layer_norm和dropout处理。

       Transformer Model中的attention mask根据input_mask构建，用于计算attention score。self attention过程包括query、key、value层的生成，query与key相乘得到attention score，经过归一化处理，并结合attention_mask和dropout，形成输出向量context_layer。随后是feed forward过程，包括两个网络层：中间层（intermediate_size，个股获利比例源码激活函数gelu）和输出层（hidden_size，无激活函数）。

       sequence和pooled out分别代表最后一层的序列向量和[CLS]向量的全连接层输出，维度为hidden_size，激活函数为tanh。

       训练过程基于BERT产生的序列向量和[CLS]向量，分别训练Mask Language Model和Next Sentence Prediction。Mask Language Model训练通过get_masked_lm_output函数，主要输入为序列向量、embedding table和mask token的位置及真实标签，输出为mask token的损失。Next Sentence Predication训练通过get_next_sentence_output函数，本质为一个二分类任务，通过全连接网络将[CLS]向量映射，计算交叉熵作为损失。

java中关于instanceof的问题?

       Java编程语言中，`instanceof` 关键字用于检查一个对象是否属于指定类或其子类的实例。`instanceof` 的关键点在于静态与动态语义：静态类型指的是源代码中定义的类型，而对象的实际类型在运行时确定。

       Java 的懂车帝 源码类型系统是静态的，这意味着在编译时，引用的类型就已经被确定。例如，你声明一个变量 `obj` 为 `Object` 类型，这意味着 `obj` 仅能引用 `Object` 类型的对象，或者其子类的对象。

       然而，当通过赋值操作将一个具体子类的对象赋予 `obj` 变量时，`obj` 的静态类型保持不变，但实际指向的对象类型转变为子类。例如：

       Object obj = new Foo();

       这里，`obj` 的静态类型是 `Object`，但实际指向的是 `Foo` 类型的实例。

       `instanceof` 运算符的运行时语义则更为灵活，它不关注引用的静态类型，而是检查引用所指向的对象的实际类型是否符合指定的类或接口。例如：

       if (obj instanceof Foo) {

        // 执行Foo的特定操作

       }

       即使 `obj` 的静态类型是 `Object`，只要它实际指向的是 `Foo` 类型的实例，`instanceof` 将返回 `true`。

       至于为何 Java 提供了 `instanceof` 运算符之外，还提供了 `java.lang.Class.isInstance(Object)` 方法，虽然这两者在运行时语义上一致，但 `isInstance` 方法在某些场景下更加灵活，因为它允许传入 `Class` 对象的实例，而不仅仅是类名。

       将 `isInstance` 用作 `instanceof` 的替代，特别是当检查条件为常量时，可以实现代码优化，使得编译器能够对代码进行优化，从而提升性能。

       许多现代 JVM 的 JIT 编译器会自动将 `isInstance` 方法调用优化为 `instanceof` 操作，以减少代码执行的开销。例如，在 HotSpot JVM 中，这样的优化已被实现，允许编译器在某些情况下合并这些操作，以提高程序性能。

PyTorch 源码分析(三）：torch.nn.Norm类算子

       PyTorch源码详解(三)：torch.nn.Norm类算子深入解析

       Norm类算子在PyTorch中扮演着关键角色，它们包括BN（BatchNorm）、LayerNorm和InstanceNorm。

       1. BN/LayerNorm/InstanceNorm详解

       BatchNorm（BN）的核心功能是对每个通道（C通道）的数据进行标准化，确保数据在每个批次后保持一致的尺度。它通过学习得到的gamma和beta参数进行缩放和平移，保持输入和输出形状一致，同时让数据分布更加稳定。

       gamma和beta作为动态调整权重的参数，它们在BN的学习过程中起到至关重要的作用。

       2. Norm算子源码分析

       继承关系：Norm类在PyTorch中具有清晰的继承结构，子类如BatchNorm和InstanceNorm分别继承了其特有的功能。

       BN与InstanceNorm实现：在Python代码中，BatchNorm和InstanceNorm的实例化和计算逻辑都包含对输入数据的2D转换，即将其分割为M*N的矩阵。

       计算过程：在计算过程中，首先计算每个通道的均值和方差，这是这些标准化方法的基础步骤。

       C++侧的源码洞察

       C++实现中，对于BatchNorm和LayerNorm，代码着重于处理数据的标准化操作，同时确保线程安全，通过高效的数据视图和线程视图处理来提高性能。

vue源码阅读解析1- new Vue初始化流程

       深入探究 Vue 初始化流程，从 vue2.6. 版本的 src/core/instance/index.js 路径开始，引入 Vue 对象的初始化机制。首先，定义了实例构造器方法 `_init`。执行 `new Vue(options)` 即会触发此方法。进入 `_init` 内部，调用 `init.js` 文件中函数处理初始化逻辑。

       从 `init.js` 见得，初始化的核心步骤包含：实例 `vm` 的创建，以及 `render` 函数的生成。通过 `$mount` 方法引入与解析 HTML 模板或直接使用 `render` 函数，Vue 会编译模板并生成 `render` 函数，以高效执行渲染操作。

       `$mount` 方法位于 `src/platforms/web/entry-runtime-with-compiler.js` 中，其功能主要是从模板或 `render` 函数中获取执行渲染所需的 `render` 函数。这种方式在使用 `template` 编写 HTML 代码时尤为关键，可避免模板编译过程，提高效率。

       继续分析，进入 `src/core/instance/lifecycle.js` 查看 `mountComponent` 方法，了解从模板到真实 DOM 的挂载过程。`mountComponent` 方法负责准备挂载阶段，内部创建渲染 `watcher` 对象，进而调用 `updateComponent` 方法。

       深入解析 `Watcher` 对象的定义和作用，在此过程中，`vm._watcher` 被 `this` 自身所引用，`this.getter` 由 `updateComponent` 函数提供，最终调用 `get` 方法，执行 `updateComponent`，完成数据更新流程。

       通过 `src/core/instance/render.js` 路径，找到渲染函数的调用，此函数将 HTML 字符串或模板转换为虚拟节点 `Vnode`。在此，调用 `vm.update` 函数，触发核心渲染逻辑。

       `vm.update` 方法位于 `src/core/instance/lifecycle.js`，接着进入渲染核心 `patch` 函数 `src/core/vdom/patch.js`。此过程是 Vue 实现其双向数据绑定的精髓，通过 `patch` 函数解析 `Vnode` 差异，并应用更新操作，最终达到界面更新。

       新 Vue 实例的初始化流程至此结束，由模板到虚拟节点、数据绑定再到 DOM 更新，构建了一个动态、灵活且高效的前端应用框架。

Nacos服务端源码分析(四): 拉取服务信息

       本文深入解析Nacos服务端源码，特别关注服务信息的主动拉取机制。主动拉取服务信息的URL为：ion 来获取连接是否建立，然后做后续的操作。

type?RedisConn?struct?{ once?sync.Onceinit?uint}func?(this?*RedisConn)?Init()?{ this.once.Do(func()?{ ?//?do?redis?connection?atomic.StoreUint(&this.init,?1)})}func?(this?*RedisConn)?IsConnect()?bool?{ ?//?另外一个goroutinereturn?atomic.LoadUint(&this.init)?!=?0}