1.腾讯T2I-adapter源码分析（1）-运行源码跑训练
2.openGauss数据库源码解析系列文章——事务机制源码解析（一）
3.有哪些开源的文章文章源码网站?
4.腾讯T2I-adapter源码分析（3）-训练源码分析
5.文章中加音频视频的代码
6.大家都能看得懂的源码 - ahooks 是怎么处理 DOM 的？

腾讯T2I-adapter源码分析（1）-运行源码跑训练

       稳定扩散、midjourney等AI绘图技术，推荐推荐为人们带来了令人惊叹的源码源码效果，不禁让人感叹技术发展的文章文章日新月异。然而，推荐推荐AI绘图的源码源码网站如何看源码可控性一直不是很好，通过prompt描述词来操控图像很难做到随心所欲。文章文章为了使AI绘制的推荐推荐图像更具可控性，Controlnet、源码源码T2I-adapter等技术应运而生。文章文章本系列文章将从T2I-adapter的推荐推荐源码出发，分析其实现方法。源码源码

       本篇是文章文章第一篇，主要介绍源码的推荐推荐运行方法，后续两篇将以深度图为例，源码源码分别分析推理部分和训练部分的代码。分析T2I-Adapter，也是为了继续研究我一直在研究的课题：“AI生成同一人物不同动作”，例如：罗培羽：stable-diffusion生成同一人物不同动作的尝试（多姿势图），Controlnet、T2I-adapter给了我一些灵感，后续将进行尝试。

       T2I-Adapter论文地址如下，它与controlnet类似，都是在原模型增加一个旁路，然后对推理结果求和。

       T2I-Adapter和controlnet有两个主要的不同点，从图中可见，其一是在unet的编码阶段增加参数，而controlnet主要是解码阶段；其二是controlnet复制unit的上半部结构，而T2I-Adapter使用不同的模型结构。由于采用较小的模型，因此T2I-Adapter的模型较小，默认下占用M左右，而controlnet模型一般要5G空间。

       首先确保机器上装有3.6版本以上python，然后把代码clone下来。随后安装依赖项，打开requirements.txt，可以看到依赖项的内容。然后下载示例，下载的gin框架源码解析会放到examples目录下。接着下载sd模型到model目录下，再下载T2I-Adapter的模型到目录下，模型可以按需到huggingface.co/TencentA...下载。这里我下载了depth和openpose。sd模型除了上述的v1-5，也还下载了sd-v1-4.ckpt。

       根据文档，尝试运行一个由深度图生成的例子，下图的左侧是深度图，提示语是"desk, best quality, extremely detailed"，右侧是生成出来的。运行过程比较艰辛，一开始在一台8G显存的服务器上跑，显存不够；重新搭环境在一台G显存的服务器上跑，还是不够；最后用一台G显存的服务器，终于运行起来了。

       接下来尝试跑openpose的例子，下图左侧是骨架图，提示词为"Iron man, high-quality, high-res"，右侧是生成的图像。

       既然能跑推理，那么尝试跑训练。为了后续修改代码运行，目标是准备一点点数据把训练代码跑起来，至于训练的效果不是当前关注的。程序中也有训练的脚步，我们以训练深度图条件为例，来运行train_depth.py。

       显然，习惯了，会有一些问题没法直接运行，需要先做两步工作。准备训练数据，分析代码，定位到ldm/data/dataset_depth.py，反推它的数据集结构，然后准备对应数据。先创建文件datasets/laion_depth_meta_v1.txt，用于存放数据文件的地址，由于只是测试，我就只添加两行。大漠插件截图源码然后准备，图中的.png和.png是结果图，.depth.png和.depth.png是深度图，.txt和.txt是对应的文本描述。

       文本描述如下，都只是为了把代码跑起来而做的简单设置。设置环境变量，由于T2I-Adapter使用多卡训练，显然我也没这个环境，因此要让它在单机上跑。而代码中也会获取一些环境变量，因此做简单的设置。

       做好准备工作，可以运行程序了，出于硬件条件限制，只能把batch size设置为1。在A显卡跑了约8小时，完成，按默认的配置，模型保存experiments/train_depth/models/model_ad_.pth。那么，使用训练出来的模型试试效果，能生成如下（此处只是为了跑起来代码，用训练集来测试），验证了可以跑起来。

       运行起来，但这还不够，我们还得看看代码是怎么写法，下一篇见。

       PS：《直观理解AI博弈原理》是笔者写的一篇长文，从五子棋、象棋、围棋的AI演进讲起，从深度遍历、MAX-MIN剪枝再到蒙特卡罗树搜索，一步步介绍AI博弈的原理，而后引出强化学习方法，通俗易懂地介绍AlphaGo围棋、星际争霸强化学习AI、王者荣耀AI的一些强化学习要点，值得推荐。实时通讯源码下载

       AUTOMATIC的webui是近期很流行的stable-diffusion应用，它集合stable-diffusion各项常用功能，还通过扩展的形式支持controlnet、lora等技术，我们也分析了它的源码实现，写了一系列文章。

openGauss数据库源码解析系列文章——事务机制源码解析（一）

       事务是数据库操作的核心单位，必须满足原子性、一致性、隔离性、持久性（ACID）四大属性，确保数据操作的可靠性与一致性。以下是openGauss数据库中事务机制的详细解析：

       ### 事务整体架构与代码概览

       在openGauss中，事务的实现与存储引擎紧密关联，主要集中在源代码的`gausskernel/storage/access/transam`与`gausskernel/storage/lmgr`目录下。事务系统包含关键组件：

       1. **事务管理器**：事务系统的中枢，基于有限循环状态机，接收外部命令并根据当前事务状态决定下一步执行。

       2. **日志管理器**：记录事务执行状态及数据变化过程，包括事务提交日志（CLOG）、事务提交序列日志（CSNLOG）与事务日志（XLOG）。

       3. **线程管理机制**：通过内存区域记录所有线程的事务信息，支持跨线程事务状态查询。

       4. **MVCC机制**：采用多版本并发控制（MVCC）实现读写隔离，结合事务提交的CSN序列号，确保数据读取的正确性。

       5. **锁管理器**：实现写并发控制，通过锁机制保证事务执行的隔离性。

       ### 事务并发控制

       事务并发控制机制保障并发执行下的数据库ACID属性，主要由以下部分构成：

       - **事务状态机**：分上层与底层两个层次，上层状态机通过分层设计，支持灵活处理客户端事务执行语句（BEGIN/START TRANSACTION/COMMIT/ROLLBACK/END），底层状态机记录事务具体状态，包括事务的开启、执行、结束等状态变化。

       #### 事务状态机分解

       - **事务块状态**：支持多条查询语句的事务块，包含默认、已开始、事务开始、运行中、网站广告植入源码结束状态。

       - **底层事务状态**：状态包括TRANS_DEFAULT、TRANS_START、TRANS_INPROGRESS、TRANS_COMMIT、TRANS_ABORT、TRANS_DEFAULT，分别对应事务的初始、开启、运行、提交、回滚及结束状态。

       #### 事务状态转换与实例

       通过状态机实例展示事务执行流程，包括BEGIN、SELECT、END语句的执行过程，以及相应的状态转换。

       - **BEGIN**：开始一个事务，状态从默认转为已开始，之后根据语句执行逻辑状态转换。

       - **SELECT**：查询语句执行，状态保持为已开始或运行中，事务状态不发生变化。

       - **END**：结束事务，状态从运行中或已开始转换为默认状态。

       #### 事务ID分配与日志

       事务ID（xid）以uint单调递增序列分配，用于标识每个事务，CLOG与CSNLOG分别记录事务的提交状态与序列号，采用SLRU机制管理日志，确保资源高效利用。

       ### 总结

       事务机制在openGauss数据库中起着核心作用，通过详细的架构设计与状态管理，确保了数据操作的ACID属性，支持高并发环境下的高效、一致的数据处理。MVCC与事务ID的合理使用，进一步提升了数据库的性能与数据一致性。未来，将深入探讨事务并发控制的MVCC可见性判断机制与进程内的多线程管理机制，敬请期待。

有哪些开源的源码网站?

       开源源码网站为开发者提供了丰富的资源和交流平台。下面列举了一些知名的开源源码网站：

       一、CSDN - 专业开发者社区，提供原创博客、问答、培训、论坛和资源下载服务。

       二、OSCHINA - 中文开源技术交流社区，传播开源理念，推广开源项目，提供开源技术交流平台。

       三、SegmentFault - 中国领先的新一代开发者社区和技术媒体，提供问答、专栏、课程和资讯。

       四、v2ex - 创意工作者社区，讨论编程、设计、硬件、游戏等话题。

       五、有穹 - 专注开源软件源码分享与交流的平台，发布、收藏和下载源码作品。

       六、LearnKu - 终身编程者知识社区，定制编程知识。

       七、掘金 - 技术文章社区，提供技术筛选和干货分享。

       八、博客园 - 开发者知识分享社区，帮助开发者分享和学习。

       九、Gitee - Git代码托管和协作平台，提供代码托管服务。

       十、GitHub - 全球最大的开源社区，聚集众多开源项目。

       这些网站为开发者提供了丰富的资源和交流机会，是学习和分享编程知识的重要平台。

腾讯T2I-adapter源码分析（3）-训练源码分析

       随着stable-diffusion和midjourney等AI技术展现令人惊叹的艺术创作，人们对AI可控绘图的追求日益高涨。为提升AI图像生成的可控性，Controlnet和T2I-adapter等解决方案应运而生。系列文章将从T2I-adapter的源码出发，深入剖析其训练部分的实现原理。

       本篇我们将聚焦于训练源码的解析，通过代码结构的梳理，了解T2I-Adapter的训练流程。

       训练代码的运行涉及数据处理、模型加载、优化器设置以及实际训练过程。在第一部分，我们首先设置参数并加载数据，如DepthDataset，它从txt文件中读取、对应的深度图和文本描述。

       在模型加载阶段，我们区分了stable-diffusion模型和adapter。stable-diffusion模型加载时，其配置与推理阶段有所差异，如增加调度器参数、提高精度、调整分辨率和训练相关参数。adapter模型的加载则遵循推理过程中的初始化方法，通过构建不同模块来实现。

       训练过程中，adapter模型的关键结构包括下采样、卷积和ResnetBlock的使用，相比controlnet，T2I-adapter的参数更少，没有注意力层，这使得训练更为高效。模型放入GPU后，使用adamW优化器进行训练，同时设置学习率和数据保存路径。

       状态恢复部分，程序会判断是否从头开始或恢复训练，设置log信息。接下来，代码进入实际的训练循环，包括条件编码、隐藏状态生成、adapter结果附加至sd模型以及adapter梯度计算。

       loss函数定义在模型配置中，采用L2损失来衡量生成图像与给定时间点加噪ground truth的接近程度。训练过程中，loss计算和模型保存都在代码中明确体现。

       总的来说，T2I-adapter的训练源码展示了精细的结构和参数设置，确保了AI绘画的可控性和性能。在AI艺术的探索中，每一行代码都承载着技术进步的点滴痕迹。

文章中加音频视频的代码

       发布文章时，勾选显示源代码选项，将音频或视频代码复制粘贴至文章中。源代码示例如下：音乐格式支持：wma、mp3、rm、ra、ram、asf。连接速度快的链接方可使用，确保加载速度不受影响。例如：《八千里路云和月》-腾格尔，替换为你喜欢的音乐链接网址。播放器宽度与高度自定义，宽度与高度设置为和。autostart属性为true时音乐自动播放，false时静默。loop属性设为true实现音乐循环播放，false则不循环。loop值如3，表示音乐播放3次后停止。若希望用户打开网页即能听到背景音乐并循环播放，直接使用上述代码即可。我撰写了一篇《提高博客访问量的秘技》，供参考，欢迎阅读。更多信息，欢迎访问我的博客。

大家都能看得懂的源码 - ahooks 是怎么处理 DOM 的？

       深入浅出ahooks源码系列文章之十三，完整文档地址如下。

       本文主要探讨ahooks在处理DOM类Hooks时的规范及源码实现。

       ahooks中的大部分DOM类Hooks会接收一个名为target的参数，用于表示要处理的元素。target可以接受三种类型：React.MutableRefObject（通过`useRef`保存的DOM）、`HTMLElement`、或者函数（用于SSR场景）。

       目标元素支持动态变化，这在实际应用中是常见的需求。

       ahooks通过`useTargetElement`方法实现目标元素的获取，兼容第一点的参数规范。

       `useEffectWithTarget`和`useLayoutEffectWithTarget`是针对第二点，支持target动态变化的实现，分别调用`createEffectWithTarget`函数。

       在`packages/hooks/src/utils/useEffectWithTarget.ts`和`packages/hooks/src/utils/useLayoutEffectWithTarget.ts`中，`useEffect`和`useLayoutEffect`被调用，它们在内部封装处理逻辑。

       `createEffectWithTarget`是核心函数，用于创建相应的副作用效果。

       总结，ahooks通过规范的输入输出，支持丰富的DOM操作场景，内部进行封装处理，使用户能快速上手并灵活运用。

       本文已收录至个人博客，欢迎关注。

TiKV 源码解析系列文章（十四）Coprocessor 概览

       本文将简要介绍 TiKV Coprocessor 的基本原理。TiKV Coprocessor 是 TiDB 的一部分，用于在 TiKV 层处理读请求。通过引入 Coprocessor，TiKV 可以在获取数据后进行计算，从而提高性能。

       传统处理方式中，TiDB 向 TiKV 获取数据，然后在 TiDB 内部进行计算。而 Coprocessor 则允许 TiKV 进行计算，将计算结果直接返回给 TiDB，减少数据在系统内部的传输。

       Coprocessor 的概念借鉴自 HBase，其主要功能是对读请求进行分类，处理包括 TableScan、IndexScan、Selection、Limit、TopN、Aggregation 等不同类型请求。其中，DAG 类请求是最复杂且常用的类型，本文将重点介绍。

       DAG 请求是由一系列算子组成的有向无环图，这些算子在代码中称为 Executors。DAG 请求目前支持两种计算模型：火山模型和向量化模型。在当前的 TiKV master 上，这两种模型并存，但火山模型已被弃用，因此本文将重点介绍向量化计算模型。

       向量化计算模型中，所有算子实现了 BatchExecutor 接口，其核心功能是 get_batch。算子类型包括 TableScan、IndexScan、Selection、Limit、TopN 和 Aggregation 等，它们之间可以任意组合。

       以查询语句“select count(1) from t where age>”为例，展示了如何使用不同算子进行处理。本文仅提供 Coprocessor 的概要介绍，后续将深入分析该模块的源码细节，并欢迎读者提出改进意见。