Gevent源码剖析（二）：Gevent 运行原理

       Gevent的运行原理在python2.7.5版本下，涉及多个关键概念。码阅码工简单来说，读源它通过Greenlet类和Hub事件循环实现并发执行。阅读b源以下是码阅码工核心步骤：

       首先，通过导入gevent模块，读源求导源码引入其初始化设置，阅读b源greenlet的码阅码工运行函数通过gevent.spawn()方法注册到Hub，这个过程包括获取Hub实例、读源初始化greenlet并保存函数和参数。阅读b源get_hub()利用线程局部存储保证Hub的码阅码工多线程一致性。

       接着，读源greenlet通过g.start()注册到事件循环，阅读b源回调事件由switch()控制，码阅码工而不是读源直接运行函数，实现了协程的切换。Gevent提供了join()和joinall()两个入口，其中joinall()控制了整个流程。

       在详细流程中，iwait()函数扮演重要角色，通过创建Waiter对象，将协程的switch()链接到目标，通过waiter.get()控制协程执行和返回。Hub事件循环与运行协程通过waiter.get()和waiter.switch()协同工作，实现了并发执行。

       目标协程的执行涉及事件循环的启动，通过Cython调用libev库执行。目标函数在run()中执行，并通过_report_result()和_report_error()处理结果或异常。"绿化"函数是汉语源码实现并发的关键，它们允许在等待I/O操作时释放控制权，从而实现多任务并发。

       总的来说，Gevent的运行涉及复杂的协程调度和事件驱动，虽然本文仅触及表面，但其背后的并发机制和技术细节更为丰富，包括异常处理和大量"绿化"函数的使用，这将在后续深入探讨。

ET框架学习笔记（二）：编程与运行

       首先，通过Unity Hub打开ET源码中的unity文件夹，切记不要直接打开Client-server.sln。在Unity的首选项中配置VS编辑器，随后随便打开一个脚本进行操作。

       接着，用VS打开Client-server.sln，确保"禁止完整生成项目"设置为false，如图所示。然后，分别在右侧Client文件夹选择Unity.Mono进行重新生成，接着对整个解决方案进行重新构建。

       运行时，启动Server.APP（保持打开状态），在Unity界面中，按指定步骤操作，切换到Assets文件夹下的Scene，将挂载在Global下的脚本Code Mode调整为Mono模式。点击运行，执行登录和enter操作，将进入预设场景，磐石指标源码此时你可以对小人进行右键操作，实现自动寻路功能。

       对于多个小人的实现，需要对项目文件进行打包。首先调整打包显示为窗口模式，然后在Tools中启用打包工具，根据需要勾选相关选项。若遇到打包问题，可参考提供的链接et-framework.cn/d/-e...解决，如果涉及到IL2CPP问题，可在Unity Hub找到对应编辑器，点击齿轮图标，选择添加模块并勾选相关选项，安装后重启项目即可。

       完成打包后，定位到指定运行程序的路径，确保Server.app持续运行。再次在Unity中点击运行，你将看到多个小人成功运行。至此，ET框架自带的demo运行过程就已完成！

github是什么意思

       不需要深入探究"github"这个词的深层含义，重要的是理解它的起源和功能。"github"这个词由两部分组成：g和hub。g源自Linus Torvalds为Linux源代码开发的分布式版本控制系统——Git。Git是一种早期的版本控制工具，它的核心作用是跟踪和管理代码的修改历史。hub则代表中心或枢纽，这里指的输出源码盒子是GitHub，一个专门的平台。

       GitHub成立的时间点是年，它的主要功能是托管各种Git库，即用户可以将他们的代码项目存储在平台上，并通过web界面进行管理。这个平台为开发者提供了一个集中式的空间，便于代码分享、协作以及版本控制。简而言之，GitHub是代码爱好者们交流、协作和存储代码的全球性社区，它是Git技术在网络上的一个重要应用和集中体现。

fosshub和sourceforge有什么区别

       SourceForge 是全球最大的开放源代码软件开发平台和仓库。它集成了很多开放源代码应用程序，为软件开发提供了整套生命周期服务。

       SourceForge.net是开放 源代码软件的开发者进行开发管理的集中式场所，也是源代码仓库。FossHub是一个提供完全免费开源电脑软件的良心网站，它专注于分享完全免费并且开源的电脑软件，是没有广告软件，没有间谍软件，没有捆绑软件，没有恶意软件，快速下载，免费服务和一个广告。

程序员必备的5类AI工具盘点

       在软件开发领域，人工智能技术正在飞速发展，推动了创新和进步。从代码生成到自动化测试，虚拟源码软件AI工具正在改变软件开发的方式和未来。以下将为您盘点软件开发领域中最具创新性和影响力的5类AI工具。

       一、编程辅助AI工具

       1. GitHub Copilot：由GitHub与OpenAI合作开发的智能代码补全和生成工具，与程序员常用的代码编辑器无缝集成，超过数百万人在使用。

       2. CodeGeeX：国内人工智能公司智谱AI开发的免费AI编程工具，支持多种编程语言，实现代码的生成与补全、自动添加注释、代码翻译以及智能问答等功能。

       3. Codeium：基于AI技术构建的AI代码编程工具，提供代码自动补全和搜索功能，帮助开发人员更快、更高效地编写代码。

       二、代码Review AI工具

       1. DeepSource：自动代码审查和分析工具，支持多种编程语言，提供静态代码分析规则，检测潜在的代码错误、安全漏洞和代码风格问题。

       2. DeepCode AI：基于AI的代码审查工具，使用机器学习算法分析代码库，识别潜在的安全漏洞、错误风险和性能问题。

       三、代码测试AI工具

       1. CodiumAI：AI代码测试和分析工具，智能分析开发者编写代码、文档字符串和注释，提供测试建议和提示。

       2. Testim：基于AI的现代UI测试工具，提供快速、低代码编写和代码定制功能，自愈式人工智能定位器，以及用于高效扩展质量程序的TestOps工具。

       四、代码重构AI工具

       1. Sourcery：自动代码重构工具，分析代码并自动应用一系列重构模式和最佳实践，提高代码的可读性、性能和可维护性。

       五、代码阅读AI工具

       1. Cursor：AI代码生成工具，自动生成高质量的代码，也可用于阅读项目源代码。

       更多AI工具请点击InteHub AI工具导航网（源码

       本文深入解析scihub-cn源码，展示如何运用正则表达式解析文献信息。以一篇样例文献信息为例，分析scihub-cn源码正则表达式的解析过程，包括作者、标题、出版社（期刊名）和DOI的匹配。

       样例文献信息为：“Mañas, P., & Pagán, R. (). Microbial inactivation by new technologies of food preservation. Journal of Applied Microbiology, (6), –. doi:./j.-...x”。

       源码中的正则表达式拆分为四个组，分别匹配作者、标题、出版社（期刊名）和DOI。

       匹配作者时，使用非贪婪模式，仅匹配到“Mañas, P., & Pagán, R.”，忽略后续信息。

       为准确匹配，正则表达式中包含“(?:.*?, )+”确保至少匹配到一个作者组，以及“'(?:.*?,s)+\w+'”确保至少匹配到一个数字/字母/下划线。

       进一步匹配页码、标题、年份等信息，最终完整匹配所有作者信息。模式未结束，匹配到括号内的数字为年份。

       完整解析过程分为四步：作者、标题、出版社（期刊名）、DOI。

       匹配标题时，仅保留大写字母和非贪婪模式匹配任意字符至句点加空格，确保标题完整性。

       出版社（期刊名）组匹配模式与标题组类似，确保期刊名首字母大写，匹配中间无句点，结尾句点加空格。

       最后匹配DOI号时，排除期刊名、期号、页码等信息，仅匹配doi:或源码中正则表达式的应用，掌握其解析文献信息的核心逻辑和技巧，为后续类似项目提供参考和借鉴。

关于CMD命令行中执行pip/hub等组件的原理

       在终端中，通过输入pip命令安装管理各种包，但其原理未完全理解。

       深入研究后，发现所有命令参数在执行时均被传入sys.argv数组，其中sys.argv[0]为执行程序的路径。

       以pip install numpy为例，pip实际上执行的是位于%\anaconda3\Scripts目录中的pip.exe程序，通过where pip命令可查看具体位置。

       由于系统环境变量PATHEXT中包含了.exe后缀，执行时无需输入此后缀。

       同时，环境变量Path的配置中包含了%\anaconda3\Scripts路径，因此在直接输入pip时，系统自动在指定目录中查找并执行对应程序。

       环境变量可通过set参数查询。

       关于命令如何实现，后续将进行补充。

       针对命令实现方法，分为两个步骤。

       首先，命令参数的缩写注册至关重要。如Paddlehub的hub命令，通过在commands子包的命令py文件中插入新的注册函数实现。

       register装饰器实则用于注册命令，通过其源码理解hub.help命令的实现。

       其次，输入命令后，系统自动执行execute函数，解析命令参数。在hub.version、hub.help等命令中，执行函数由utils.py文件中的execute函数提供，根据输入参数嵌套字典解析，最终调用对应类的execute方法。

       输入hub.version后自动执行VersionCommand类下的execute函数，这一行为在hub.exe文件中可能进行了相关设置。在setup.py源码文件中可见，命令行调用通过setuptools的entrypoint链接实现。

       综上所述，通过上述分析，我们掌握了在终端中执行pip和hub等组件的原理，理解了命令参数的注册、命令解析过程以及命令行调用的实现方式。

cv方向的步态识别在gethub的gaitset源码怎么跑通呀,卡了两

       本篇文章聚焦于对GaitSet源码在GitHub上的测试流程解析。首先，深入探讨了测试部分的架构，从初始化阶段开始，测试代码与训练部分紧密相连，但存在关键差异。

       在测试阶段，重点关注的是test.py文件中的测试函数，这里与训练过程中在initialization.py的初始化环节相呼应。测试函数通过改变DataLoader中的sampler和collate_fn参数，确保测试样本的采样方式符合特定需求。具体而言，当训练阶段设置self.sample_type='all'时，测试阶段的采样策略也相应地采取全采样策略。

       测试流程继续，样本通过网络处理后，生成特征维度被记录。接下来，通过返回m变量，进入evaluation阶段，具体为evaluator.py文件。这一部分涉及到探针集（probe set）和画廊集（gallery set）的概念，详细解释可参考相关文章。最终，通过计算acc（准确率），测试阶段对rank-1准确度（包含相同视角）和rank-1准确度（不包含相同视角）进行了评估。

       至此，测试部分解析完成。对于GaitSet源码的代码开源计划已在GitHub上启动，对于入门步态识别领域的人来说，GaitSet提供了一个相当不错的起点。然而，后续将不再深入探讨GaitSet的代码细节，转而关注最新的步态识别框架OpenGait。如果在阅读GaitSet代码过程中遇到问题，鼓励通过私聊或评论方式与作者交流，作者将及时提供回复。

       若文章内容对读者有所帮助，请考虑进行一键三连操作，表达支持。感谢大家的阅读与关注！