【qemulinux源码】【阿里巴巴seata源码】【skdj改良版源码】13的源码_13的源码反码补码

时间:2024-12-28 13:01:49 编辑:php好用的源码 来源:bootstrap开发框架源码

1.FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 13 - libuv源码分析与调试-4
2.PyTorch源码学习 - (13)模型的源码保存与加载
3.Spring 源码学习 13:initMessageSource
4.请问 通达信的ddi指标源码

13的源码_13的源码反码补码

FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 13 - libuv源码分析与调试-4

       深入分析libuv库中的Timer事件处理流程,主要包括初始化、反码启动、补码停止以及重启等关键步骤。源码

       初始化Timer事件,反码使用uv_timer_init函数,补码qemulinux源码该函数仅调用uv__handle_init,源码将Timer handle添加至loop的反码handle_queue。

       启动Timer事件,补码通过uv_timer_start函数实现,源码计算过期时间后将Timer插入loop内部的反码堆结构中,同时使用timer_less_than比较函数进行排序。补码

       停止Timer事件,源码执行uv_timer_stop,反码从堆中移除Timer,补码uv__handle_stop递减handle引用计数,当loop内无active handle时退出循环。

       重启Timer事件,在uv_timer_again函数中判断是否设置repeat参数。若设置,则连续调用uv_timer_stop和uv_timer_start,阿里巴巴seata源码重启Timer。

       Timer事件的回调触发,在loop的uv__run_timers阶段执行,从堆顶取出过期节点,并调用对应的回调函数,同时根据需要重启Timer。

       至此,对libuv库中的Timer事件处理有了全面的了解,下期将深入探讨async事件的处理机制。

PyTorch源码学习 - ()模型的skdj改良版源码保存与加载

       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,进行对象的循环依赖源码怎么解决保存。`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60线主图源码模型加载。

       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。

Spring 源码学习 :initMessageSource

       前言

       阅读完registerBeanPostProcessors源码后,接下来就是initMessageSource这一步骤,其主要功能是初始化国际化文件。

       按照惯例,首先通过官网了解国际化的用法,然后深入研究源码。

       官网1..1. Internationalization using MessageSource[1]中提到,MessageSource的主要作用是使用国际化,定制不同的消息。

       需要注意的是,MessageSource定义的Bean名称必须为messageSource,如果找不到则会默认注册DelegatingMessageSource作为messageSource的Bean。

       1. 创建国际化文件

       2. 声明MessageSource

       在JavaConfig中声明MessageSource,记得名字一定要叫做messageSource!

       3. 测试结果

       执行后输出结果如下:

       了解了国际化是如何使用的之后,再看看这一步的源码,就知道其作用了!

       initMessageSource源码

       这块源码唯一值得关注的地方就是,Bean的名称必须要是messageSource。

       总结

       本文通过官网,了解到什么是国际化,以及国际化的使用,并结合代码和源码,知其然,知其所以然。

       当然本文需要注意的地方就是国际化MessageSource的Bean名称要必须为messageSource。

请问 通达信的ddi指标源码

       N:=;N1:=;M:=;M1:=5;

       TR1:=MAX(ABS(H-REF(H,1)),ABS(L-REF(L,1)));

       DMZ:=IF((H+L)<=(REF(H,1)+REF(L,1)),0,TR);

       DMF:=IF((H+L)>=(REF(H,1)+REF(L,1)),0,TR);

       DIZ:=SUM(DMZ,N)/(SUM(DMZ,N)+SUM(DMF,N));

       DIF:=SUM(DMF,N)/(SUM(DMF,N)+SUM(DMZ,N));

       DDI:DIZ-DIF,COLORSTICK,LINETHICK3;

       ADDI:SMA(DDI,N1,M),COLORWHITE,LINETHICK1;

       AD:MA(ADDI,M1),COLORYELLOW,LINETHICK1;