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【processmaker 源码】【开源机械臂源码】【魔兽世界源码trinity】13源码

2024-12-27 16:18:52 来源:百科 分类:百科

1.Spring 源码学习 13:initMessageSource
2.学编程很无聊?13个有趣又好玩的源码Python游戏代码分享
3.PyTorch源码学习 - (13)模型的保存与加载
4.FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 13 - libuv源码分析与调试-4

13源码

Spring 源码学习 13:initMessageSource

       前言

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

       按照惯例,源码首先通过官网了解国际化的源码用法,然后深入研究源码。源码processmaker 源码

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

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

       1. 创建国际化文件

       2. 声明MessageSource

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

       3. 测试结果

       执行后输出结果如下:

       了解了国际化是源码开源机械臂源码如何使用的之后,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。

学编程很无聊?个有趣又好玩的Python游戏代码分享

       在编程的世界里,枯燥并非必选项。通过边打游戏边学习编程,魔兽世界源码trinity不仅能够提高兴趣,还能在实践中熟练技能。下面,我将分享个有趣的Python游戏代码,让你在快乐中探索编程的乐趣。

       1、吃金币

       源码分享:

       2、打乒乓

       源码分享:

       3、滑雪

       源码分享:

       4、并夕夕版飞机大战

       源码分享:

       5、打地鼠

       源码分享:

       6、小恐龙

       玩法:上下控制起跳躲避

       源码分享:

       7、消消乐

       玩法:三个相连就能消除

       源码分享:

       8、俄罗斯方块

       玩法:童年经典,iapp网页后退源码普通模式没啥意思,小时候我们都是玩加速的。

       源码分享:

       9、贪吃蛇

       玩法:童年经典,普通魔术也没啥意思,小时候玩的也是加速的。

       源码分享:

       、点小游戏

       玩法:通过加减乘除操作,小学生都没问题的。

       源码分享:

       、平衡木

       玩法:也是小时候的经典游戏,控制左右就行,到后面才有一点点难度。

       源码分享:

       、开源jar包源码外星人入侵

       玩法:这让我想起了魂斗罗那第几关的boss,有点类似,不过魂斗罗那个难度肯定高点。

       源码分享:

       、井字棋

       玩法:我打赌大家在课堂上肯定玩过这个,想想当年和同桌玩这个废了好几本本子。

       源码分享

PyTorch源码学习 - ()模型的保存与加载

       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。

FREE SOLO - 自己动手实现Raft - - 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、启动、停止以及重启等关键步骤。

       初始化Timer事件,使用uv_timer_init函数,该函数仅调用uv__handle_init,将Timer handle添加至loop的handle_queue。

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

       停止Timer事件,执行uv_timer_stop,从堆中移除Timer,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,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。

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