1.源码详解Pytorch的码解state_dict和load_state_dict
2.Mybatis源码剖析（懒加载原理）
3.TOPSIS(逼近理想解)算法原理详解与代码实现
4.Laravel 数据插入更新&事件执行流程源码分析
源码详解Pytorch的state_dict和load_state_dict
在Pytorch中，保存和加载模型的码解一种方式是通过调用model.state_dict()，该函数返回的码解是一个OrderDict，包含网络结构的码解名称及其对应的参数。要深入了解实现细节，码解我们先关注其内部逻辑。码解歌曲代源码
在state_dict函数中，码解主要遍历了四个元素：_parameters，码解_buffers，码解_modules和_state_dict_hooks。码解前三种在先前的码解文章中已有详细介绍，而最后一种在读取state_dict时执行特定操作，码解通常为空，码解因此不必过多考虑。码解重要的码解一点是，当读取Module时，采用递归方式，并以.作为分割符号，方便后续load_state_dict加载参数。
最后，该函数输出了三种关键参数。布林模型源码
接下来，让我们深入load_state_dict函数，它主要分为两部分。
首先，load(self)函数会递归地恢复模型参数。其中，_load_from_state_dict源码在文末附上。
在load_state_dict中，state_dict表示你之前保存的模型参数序列，而local_state表示你当前模型的结构。
load_state_dict的主要作用在于，假设我们需恢复名为conv.weight的子模块参数，它会以递归方式先检查conv是否存在于state_dict和local_state中。如果不在，则将conv添加到unexpected_keys中；如果在，则进一步检查conv.weight是否存在，如果都存在，则执行param.copy_(input_param)，完成参数拷贝。
在if strict部分中，双赢采集源码下载主要判断参数拷贝过程中是否有unexpected_keys或missing_keys，如有，则抛出错误，终止执行。当然，当strict=False时，会忽略这些细节。
总结而言，state_dict和load_state_dict是Pytorch中用于保存和加载模型参数的关键函数，它们通过递归方式确保模型参数的准确恢复。
Mybatis源码剖析（懒加载原理）
懒加载，即按需加载，旨在优化查询性能。以一个包含订单列表的User对象为例，当仅获取用户信息时，若启用懒加载模式，执行SQL不会查询订单列表。需获取订单列表时，才会发起数据库查询。实现方式包括在核心配置文件中设置或在相关映射文件中通过fetchType属性配置懒加载策略。传奇dbserver源码分析
懒加载的配置如何加载到项目中呢？首先，这些配置保存在全局Configuration对象中，通常在解析核心配置文件的代码中实现。在settingsElement方法中，懒加载配置被保存在lazyLoadingEnabled属性中。对于resultMap标签中collection | association的fetchType属性，其配置通过解析mappers标签下的resultMap标签实现，最终调用buildResultMappingFromContext方法处理子标签。该方法结合全局配置判断是否需要执行懒加载。
懒加载的实现原理涉及动态代理。当调用代理对象的延迟加载属性方法时，如访问a.getB().getName()，代理对象会调用拦截器方法。若发现需要延迟加载，代理对象会单独发送SQL查询关联对象，加载数据后设置属性值，完成方法调用。简而言之，懒加载通过动态代理实现，拦截指定方法并执行数据加载。视频怎么生成源码
深入剖析懒加载源码，会发现它涉及查询和数据处理的多步操作。查询完成后，结果集处理、列值获取、判断是否进行懒加载等步骤共同构建懒加载机制。动态代理在访问对象属性时触发，最终通过Javassist库创建代理对象，实现懒加载逻辑。当访问如userList2.get(0).getOrderList()时，若满足条件，代理对象会调用懒加载查询方法获取数据。判断懒加载条件的关键在于结果集处理阶段，通过访问映射关系和查询映射值来确定是否执行后续懒加载查询。
综上所述，Mybatis的懒加载机制通过动态代理和结果集处理实现，旨在优化性能，按需加载数据，提高查询效率。通过核心配置和映射文件中的配置，懒加载逻辑被加载到项目中，为开发者提供灵活的加载策略。
TOPSIS(逼近理想解)算法原理详解与代码实现
深入了解TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）算法，它凭借其直观的决策过程，被广泛应用于多目标决策问题中。该算法的核心目标是通过比较方案与理想状态的距离，确定最优化方案。让我们逐步拆解这个过程:步骤1：理论基础- TOPSIS算法构建了两个关键概念：理想最优解（Maximizing）和最劣解（Minimizing）。通过计算每个方案与这两者之间的加权欧氏距离，距离最优的方案被视为最优，距离最劣的方案最需改进。
步骤2：数据预处理- 包括对数据进行正向化处理，针对极小型、中间型和区间型指标分别调整，确保所有指标在同一尺度上。例如，对于区间型指标，用户需要输入下界和上界。
步骤3：实现细节- 实现过程中涉及参数计算（如权重分配，若提供）和标准化步骤，将数据调整为标准化矩阵Z，便于后续计算。
正向化与标准化- 数据标准化确保了每个指标的比较公平。标准化后的矩阵Z中，每个方案表示为向量，距离的计算基于这个标准化矩阵。 关键步骤- 首先，计算每个方案与理想解的最大距离（D_P）和最小距离（D_N）。然后，利用距离公式得到评分Si，反映方案与理想解的接近程度。最后，通过排序，直观展示出方案的优劣排序。 在实际应用中，我们以学生数据为例，展示正向化、标准化过程，并强调情商等非量化的指标在评分中的重要性。同时，允许用户为不同指标赋权重，权重的选择和调整会影响最终的评价结果，提供了灵活度。 源代码部分，如TOPSIS.m文件，负责数据预处理和正向化操作，为实际使用提供了实现基础。 每个步骤都注重实践操作的清晰性，确保用户能够轻松理解和应用TOPSIS算法，以解决复杂决策问题。Laravel 数据插入更新&事件执行流程源码分析
Illuminate\Database\Eloquent\Builder 类是 Laravel 中用于构建查询的基础类。通过使用 Builder 类，开发者可以编写 SQL 查询语句，而无需直接操作底层数据库。Builder 类提供了多种方法，如 where()、orWhere()、orderBy() 等，允许开发者灵活地构建查询条件和排序。
Illuminate\Database\Eloquent\Model 类是 Laravel Eloquent ORM 的核心。每一个 Model 类都对应着数据库中的一张表。Model 类自动实现了许多操作，如数据的创建、更新、删除等，通过继承 Model 类并定义与数据库表关联的属性和方法，开发者可以轻松地与数据库进行交互。Model 类中包含了大量的抽象方法和属性，使得模型对象能够与数据库表进行交互，例如通过 $table 属性指定模型关联的数据库表名。
Illuminate\Database\Eloquent\Concerns\HasAttributes 类是 Laravel Eloquent 的一个抽象类，它定义了一组与属性操作相关的功能。HasAttributes 类主要提供了访问和修改模型属性的通用方法，如 getAttribute()、setAttribute() 等，这些方法使得 Model 类能够在执行数据操作时，能够根据实际的数据库表结构灵活地处理数据的获取和设置。HasAttributes 类还定义了属性操作的规则，如验证属性值、设置默认值等，确保了数据的一致性和有效性。
在 Laravel 中，数据的插入、更新和事件执行流程主要通过这些核心类实现。当开发者需要执行数据库操作时，通常会使用 Model 类，通过 Model 类的方法与数据库进行交互，而这些操作的底层逻辑则由 Illuminate\Database\Eloquent 的框架类提供支持。通过这些类的协同工作，开发者可以高效、灵活地进行数据库操作，同时保证了代码的可读性和可维护性。
