1.如何阅读spring源码?
2.AI视频工具更新3:阿里图像生成视频模型I2VGen-XL开源,阿里阿里生成高语义准确性和高清晰度的源码源代视频
3.阿里IM技术分享(六):闲鱼亿级IM消息系统的离线推送到达率优化
4.可能是你见过最专业的表单方案---解密Formily2.0
5.阿里java开发手册为什么不建议使用arraylist的sublist方法
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如何阅读spring源码?
如何阅读Spring源码
探究每一个核心的实现细节(UML图、跑单元测试用例、设计DEBUG,阿里阿里体悟)以上,源码源代仅为我自己阅读源码的设计invoke源码方式。
此处请大家内心默读三遍。阿里阿里阅读源码的源码源代魅力在于:分享一本阿里内部人都在使用的Spring源码手册分享给读者朋友们,学会掌握了本手册内容,设计距离成为阿里人也是阿里阿里成功的跨了一大步子。
首先,源码源代在工程右键,设计属性中,阿里阿里添加必要的源码源代jar包。选中必要的设计jar包,上面给出的源码jar包中,导入spring0.5中的所有jar包。其中lib内的是spring的jar包,用到哪个导入哪个,不知道的话,全部导入就行了。
准备工作:在官网上下载了Spring源代码之后,导入Eclipse,以方便查询。
Spring提供的@Transactional注解由SpringTransactionAnnotationParser进行解析。SpringTransactionAnnotationParser的源码还是很简单的,它使用AnnotatedElementUtils工具类定义的find语义来获取@Transactional注解信息。
如何将spring开源代码导入idea中进行阅读
1、首先,可以点击上方的Run的选项。然后点击EditConfigurations这个选项。然后看到这里的ServiceApplication这个选项。然后选择到Configuration这个选项。然后经常需要设置的为下面的Parameters的选项。
2、创建一个ntelliJIDEA的新项目的(File|Newproject)。打开newProject窗口。变形md5源码选择Importprojectfromexternalmodel,Next选择导入Eclipse项目,还支持Flash/FlexBuilder和Maven项目。Next选择Eclipse应用所在目录。
3、首先,应该去官网spring.io阅读写spring框架的理念,就好比读一本书,要阅读这本书的纲要,要明白为什么要设计spring架构。
4、你好。根据你的描述:直接把source的zip或者目录往libarary里面加就行了,会自动关联的,仅供参考。
5、SpringSpring是一个开源框架,Spring是于年兴起的一个轻量级的Java开发框架,由RodJohnson在其著作ExpertOne-On-OneJ2EEDevelopmentandDesign中阐述的部分理念和原型衍生而来。
怎么阅读Spring源码探究每一个核心的实现细节(UML图、跑单元测试用例、DEBUG,体悟)以上,仅为我自己阅读源码的方式。
准备工作:在官网上下载了Spring源代码之后,导入Eclipse,以方便查询。
首先,在工程右键,属性中,添加必要的jar包。选中必要的jar包,上面给出的源码jar包中,导入spring0.5中的所有jar包。其中lib内的是spring的jar包,用到哪个导入哪个,shape 三国 源码不知道的话,全部导入就行了。
更重要的是这些所谓的结论大多是抄来抄去,基本源自一家,真实性也有待考证。那作为程序员怎么能知其所以然呢?此处请大家内心默读三遍。
SpringSecurity源码整体解析遍历securityFilterChainBuilders(其实就是HttpSecurity)列表调用其build方法,生成SecurityFilterChain实例,最后利用多个SecurityFilterChain实例组成List,再封装到FilterChainProxy。
本文适合:对SpringSecurity有一点了解或者跑过简单demo但是对整体运行流程不明白的同学,对SpringSecurity有兴趣的也可以当作你们的入门教程,示例代码中也有很多注释。
Session本身是由Servlet容器进行管理,在内部可以完成Session的创建、销毁等,当达到了会话的最大非活动间隔时长,那么会话会在服务器端会被失效。
SpringSecurityOauth2Token提取流程源码分析spring-security-Oauth2版本:RELEASE整个流程下来,是通过OAuth2AuthenticationProcessingFilter提取请求头参数,获取不到再去获取请求参数。
从SpringSecurity解析一:安全配置过程概览章节我们知道了springSecurityFilterChain的大致构建过程,这里进步探讨其创建的细节。
如何高效阅读源代码?1、首先要理清楚代码结构和业务结构(应该有些文档或者大的流程图),这是阅读具体代码的前提。阅读Javaweb项目的代码:你需要找到View层的代码:前端页面、、资源文件都在其中。
2、当然有。终于到重点了,隆重推出由官方支持的方式:只需要在代码仓库页面按一下.就可以直接使用VSCode打开,而且支持编辑。也可以通过地址访问,把.com改成.dev,ss计费管理系统源码比如:太方便了,太优雅了。
3、查看拦截器,监听器代码,知道拦截了什么请求,这个类完成了怎样的工作。
4、用命令(apktooldxxx.apkxxx_xml)反编译xxx.apk包从xxx_xml文件夹得到xml文件第二步得到的程序源代码和第三步得到的xml文件组合下,即可得到完整的apk源码。
5、先找出功能体系,再分离出功能模块。知道能干什么,再知道怎么干。
AI视频工具更新3:阿里图像生成视频模型I2VGen-XL开源,生成高语义准确性和高清晰度的视频
年,AI视频领域竞争激烈,各大企业不断推出创新产品。从国际到国内,如Runway Gen2、Meta的Emu Video、Stability AI 的SVD 和 SVD-XT、Pika Labs的Pika 1.0等,中国科学院的GPT4Motion、字节跳动的PixelDance和MagicAnimate、阿里的Animate Anyone、腾讯的AnimateZero、美图的MiracleVision,以及由上海人工智能实验室、香港中文大学和斯坦福大学联合发布的AnimateDiff,众多AI视频工具共同构成了这一领域的丰富生态,但目前这些产品多处于概念阶段,未实现正式应用。
近期,阿里图像生成视频模型I2VGen-XL开源,ubntu安装rpm源码文件进一步丰富了AI视频生成技术。作为一款专注于高清图像转视频的模型,I2VGen-XL由两个核心组件组成,分别针对语义一致性与清晰度进行优化。通过大规模混合视频与图像数据预训练,并在高质量数据集上微调,I2VGen-XL展现出了跨领域泛化能力,适用于多样化的数据生成需求。用户可在魔搭社区获取I2VGen-XL源代码,自由利用与调整模型。
与另一款AI动画项目Animate Anyone相比,I2VGen-XL侧重于从图像到视频的生成,聚焦于提高图像清晰度与语义一致性。而Animate Anyone则凭借一张人物静态图像与骨骼动画,生成生动逼真的动画片段,尤其擅长维持视频中人物外观的空间与时间一致性,避免时间抖动或闪烁等现象,适用于动画制作领域。
I2VGen-XL与Animate Anyone都是阿里在AI视频生成领域的杰出成果,它们虽然都为AI技术发展贡献了力量,但应用领域与解决的问题有所差异。I2VGen-XL旨在提升图像转视频的效率与质量,而Animate Anyone则专注于动画制作,强调动作连贯与逼真度。
I2VGen-XL模型设计采用了基础阶段与精炼阶段的分步策略。在基础阶段,模型接收静态图像输入,生成低分辨率视频;随后,低分辨率视频进入精炼阶段,通过文本提示指导,生成高分辨率且具有特定动态特征的视频。这一过程充分展现了模型在细节处理与动态生成方面的优势。
在效果评估中,I2VGen-XL模型在多个数据集上与当前最先进方法进行了比较。数据集包括公共数据集(如Web-VidM和LAION-M)与私有数据集,共计覆盖万个视频与亿张,用于优化与训练模型。评估指标涵盖视频的语义一致性、清晰度、时空连续性等关键性能,与人类生成视频以及其它顶级视频生成模型(如Gen-2和Pika)进行了对比。
实验结果显示,I2VGen-XL模型在保持语义一致性和提升视频清晰度方面表现卓越,尤其在动作丰富性、图像身份保持、空间细节与时间连续性等方面表现出色。模型还具备生成高分辨率视频的能力,并有效修复了视频中的细节问题。这些评估结果证明了I2VGen-XL在视频生成任务上的有效性和价值,展现了其在AI视频生成领域的强大潜力。
阿里IM技术分享(六):闲鱼亿级IM消息系统的离线推送到达率优化
本文由阿里闲鱼技术团队逸昂分享,原题“消息链路优化之弱感知链路优化”,有修订和改动,感谢作者的分享。
引言:闲鱼的IM消息系统作为买家与卖家的沟通工具,对于提升用户体验和商品成交至关重要。随着业务体量的快速增长,当前这套消息系统正面临离线推送到达率问题,这是影响用户体验的关键因素。
系列文章:本文是系列文章的第6篇,主要探讨解决离线推送的到达率问题的技术实践。内容包括问题分析和技术优化思路等,旨在为读者提供启发。
通信链路类型的划分:将消息链路分为强感知链路和弱感知链路。强感知链路强调端到端延迟和消息到达率,而弱感知链路则主要关注消息的到达率,因为接收方可能是离线状态。
弱感知链路定义:弱感知链路指的是离线消息推送系统,相对于在线消息和端内推送,离线推送难以确保用户的感知。常见问题包括消息未发送到用户设备、被系统折叠或忽略。
弱感知链路逻辑构成:弱感知链路包含Hermes、agoo、厂商、设备、用户和承接页等环节。消息从推送产生到用户最终进入APP,共经历5个步骤。
弱感知链路具体问题:核心问题在于优化到达设备的阶段,提升消息到达率。通过漏斗图分析,确定优化重点,并针对每个步骤进行优化。
技术优化手段:首先优化agoo受理率,通过明确用户对应的设备信息,避免无效调用。其次优化厂商推送通道受理率,标记不同类型消息,避免触发厂商的推送限制。最后优化Push点击率,增加跳过广告功能并优化权限校验。
实际优化效果:通过技术优化,弱感知链路的离线消息到达率有了明显提升,整体效果显著。
总结:本文主要关注IM消息系统中弱感知链路的优化,特别是离线消息送达率问题。在复杂的消息系统发展中,面临的问题和挑战将继续分享和探讨。
相关资料:提供了一系列相关资料链接,涵盖IM系统设计、优化和实践等内容,旨在为开发者提供全面的学习资源。
学习交流:推荐多篇移动端IM开发入门文章和开源IM框架源码,鼓励开发者深入学习和实践。文章已同步发布于“即时通讯技术圈”公众号,欢迎关注。
可能是你见过最专业的表单方案---解密Formily2.0
Formily2.0官网:v2.formilyjs.org/,源码地址:github.com/alibaba/formilyjs。项目由笔者发起,特别感谢阿里数字供应链事业部对Formily项目的重视与支持,以及宋思辰为Formily2.0贡献了高性能的@formily/vue组件,潇泽贡献了智能网格布局组件FormGrid。
如果你是初次接触Formily,可以阅读介绍以了解其如何解决表单问题。对于已有使用经验的用户,你会发现Formily2.0的定位从复杂场景扩展到了企业级表单的专业解决方案,专业性体现在以下几个方面:
Formily2.0自信地表示它足够专业,并且在性能优化、依赖关系管理、包设计、答疑成本控制等方面进行了深入改进。
关于性能优化,解决性能问题的关键在于减少初次渲染的阻塞式计算,通过引入Reactive模式并采用类似Mobx的解决方案,优化了性能,同时减少了props脏检查的副作用。此外,引入被动联动模式,借助@formily/reactive,实现了响应式领域模型,大大提高了性能。
依赖关系问题上,移除了styled-components、immerjs和rxjs的依赖,改用组件库自身的样式体系,如antd,或替代方案,如less和scss。这不仅减少了体积,还提高了可控性和稳定性。
在包设计方面,统一组件包到@formily/antd,抽离了@formily/json-schema包,移除了@formily/react-shared-components,确保每个包的职责明确。
答疑成本问题得到缓解,通过定义新Schema Type Void、引入x-decorator/x-decorator-props描述包装器、维护dataSource状态、定义x-reactions响应器概念,以及废弃自动删值的默认行为,使答疑更加清晰。
自定义组件扩展机制采用工厂式注册,使用@formily/reactive实现更优雅的开发方式,引入readPretty模式,使自定义组件更加灵活。
文档体系的完善使得查找文档变得容易,便于维护和使用者查找。
发量问题得到了解决,通过解决所有之前的问题,确保了系统更加高效稳定。
Formily2.0的亮点包括独立的响应式解决方案@formily/reactive,更优雅的开发方式,支持Vue2/Vue3,以及Effects局部状态、智能网格布局、响应式并发渲染等特性。
总结来说,Formily2.0在多个方面进行了全面改进,旨在提供专业级的企业级表单解决方案,通过引入Reactive响应式编程模式,解决了性能、依赖、包设计、答疑成本等核心问题,为开发者提供了一个高效、灵活且易于维护的表单框架。
阿里java开发手册为什么不建议使用arraylist的sublist方法
使用ArrayList的SubList方法存在潜在风险与不便之处,原因主要体现在以下几个方面。
举例而言,从ArrayList和内部类SubList的声明出发,两者皆继承自同一个父类AbstractList。在Java源码中,这种设计表明两者在逻辑上存在紧密关联。
深入分析,SubList对象实质上是一个代理对象,它关联于原始ArrayList实例。这意味着任何对SubList的修改操作,最终都会反馈到原始ArrayList中。这种特性虽在某些场景下带来了便利,但同时也带来了风险。
首先,SubList与原始列表的这种关联性可能导致不必要的资源消耗与性能问题。由于修改操作会反映到原始列表上,每次对子列表的修改都需要同步到原始列表中,这无疑增加了系统的处理负担。
其次,由于SubList作为代理对象,其操作可能会引发未预料的异常。例如,当尝试对已经迭代结束的子列表进行修改时,可能会导致运行时异常,影响程序的稳定性。
综上所述,考虑到SubList方法在实际应用中的潜在风险与不便,推荐使用更安全且灵活的替代方案。例如,可以创建一个新的ArrayList实例,通过调用原始列表的subList方法并传入指定的开始与结束索引来生成。这种操作不仅避免了与原始列表的关联性,还能提供更可控的列表操作环境。
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