1.BERT（Transformer Encoder）详解和TensorFlow实现（附源码）
2.golang chan 最详细原理剖析，对话全面源码分析！源码看完不可能不懂的对话！
3.Vue2和Vue3数据双向绑定原理的源码区别及优缺点
4.双向代码是什么意思？
5.BERT源码阅读

BERT（Transformer Encoder）详解和TensorFlow实现（附源码）

       BERT，全称Bidirectional Encoder Representation from Transformers，对话源自Transformer的源码顺风车系统源码Encoder部分。其核心结构通过双向注意力机制，对话使得每个token能同时关注其前后文内容，源码形成双向上下文融合。对话相较于单向语言模型，源码BERT在复杂语言理解任务中展现出更强大的对话性能，如完形填空、源码问答系统、对话情感分析、源码目标导向搜索和辅助导航等。对话

       BERT的训练机制包含两种创新的预训练策略：Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）。MLM通过在句子中随机遮蔽部分词汇，促使模型基于上下文进行预测，增强词汇理解和错误纠正能力。NSP则判断两句话在语料中的连续性，强化句子级别的语言表征能力。

       在BERT的架构中，每个输入token生成一个输出表示，对于任务不同，输出会用到额外的输出层进行预测。例如，对于完型填空或问答任务，使用每个token对应的卫辉网站制作源码输出；对于情感分类任务，则使用“[CLS]”对应的输出。

       微调阶段，BERT在大量语料上训练后，可用于NLP的各个任务中。对于语义分析任务，构建模型时将BERT输出中的“[CLS]”符号输入到Dense层进行分类处理。通过加载BERT模型、预处理模型以及进行微调，最终完成任务的训练和推理。

golang chan 最详细原理剖析，全面源码分析！看完不可能不懂的！

       大纲

       概述

       chan 是 golang 的核心结构，是与其他高级语言区别的显著特色之一，也是 goroutine 通信的关键要素。尽管广泛使用，但对其深入理解的人却不多。本文将从源码编译器的视角，全面剖析 channel 的用法。

       channel 的本质

       从实现角度来看，golang 的 channel 实质上是环形队列（ringbuffer）的实现。我们将 chan 称为管理结构，channel 中可以放置任何类型的对象，称为元素。

       channel 的使用方法

       我们从 channel 的使用方式入手，详细介绍 channel 的使用方法。

       channel 的踏歌源码渠道端口创建

       创建 channel 时，用户通常有两种选择：创建带有缓冲区和不带缓冲区的 channel。这对应于 runtime/chan.go 文件中的 makechan 函数。

       channel 入队

       用户使用姿势：对应函数实现为 chansend，位于 runtime/chan.go 文件。

       channel 出队

       用户使用姿势：对应函数分别是 chanrecv1 和 chanrecv2，位于 runtime/chan.go 文件。

       结合 select 语句

       用户使用姿势：对应函数实现为 selectnbsend，位于 runtime/chan.go 文件中。

       结合 for-range 语句

       用户使用姿势：对应使用函数 chanrecv2，位于 runtime/chan.go 文件中。

       源码解析

       以上，我们通过宏观的用户使用姿势，了解了不同使用姿势对应的不同实现函数，接下来将详细分析这些函数的实现。

       makechan 函数

       负责 channel 的创建。在 go 程序中，当我们写类似 v := make(chan int) 的初始化语句时，就会调用不同类型对应的初始化函数，其中 channel 的初始化函数就是 makechen。

       runtime.makechan

       定义原型：

       通过这个，我们可以了解到，声明创建一个 channel 实际上是得到了一个 hchan 的指针，因此 channel 的核心结构就是基于 hchan 实现的。

       其中，t 参数指定元素类型，size 指定 channel 缓冲区槽位数量。如果是特别好用的源码带缓冲区的 channel，那么 size 就是槽位数；如果没有指定，那么就是 0。

       makechan 函数执行了以下两件事：

       1. 参数校验：主要是越界或 limit 的校验。

       2. 初始化 hchan：分为三种情况：

       所以，我们看到除了 hchan 结构体本身的内存分配，该结构体初始化的关键在于四个字段：

       hchan 结构

       makechan 函数负责创建了 chan 的核心结构-hchan，接下来我们将详细分析 hchan 结构体本身。

       在 makechan 中，初始化时实际上只初始化了四个核心字段：

       我们使用 channel 时知道，channel 常常会因为两种情况而阻塞：1）投递时没有空间；2）取出时还没有元素。

       从以上描述来看，就涉及到 goroutine 阻塞和 goroutine 唤醒，这个功能与 recvq，sendq 这两个字段有关。

       waitq 类型实际上是一个双向列表的实现，与 linux 中的 LIST 实现非常相似。

       chansend 函数

       chansend 函数是在编译器解析到 c <- x 这样的代码时插入的，本质上就是把一个用户元素投递到 hchan 的 ringbuffer 中。chansend 调用时，一般用户会遇到两种情况：

       接下来，我们看看 chansend 究竟做了什么。

       当我们在 golang 中执行 c <- x 这样的代码，意图将一个元素投递到 channel 时，实际上调用的是 chansend 函数。这个函数分几个场景来处理，总结来说：

       关于返回值：chansend 返回值标明元素是否成功入队，成功则返回 true，开源外卖系统源码否则 false。

       select 的提前揭秘：

       golang 源代码经过编译会变成类似如下：

       而 selectnbasend 只是一个代理：

       小结：没错，chansend 功能就是这么简单，本质上就是一句话：将元素投递到 channel 中。

       chanrecv 函数

       对应的 golang 语句是 <- c。该函数实现了 channel 的元素出队功能。举个例子，编译对应一般如下：

       golang 语句：

       对应：

       golang 语句（这次的区别在于是否有返回值）：

       对应：

       编译器在遇到 <- c 和 v, ok := <- c 的语句时，会换成对应的 chanrecv1，chanrecv2 函数，这两个函数本质上都是一个简单的封装，元素出队的实现函数是 chanrecv，我们详细分析这个函数。

       chanrecv 函数的返回值有两个值，selected，received，其中 selected 一般作为 select 结合的函数返回值，指明是否要进入 select-case 的代码分支，received 表明是否从队列中成功获取到元素，有几种情况：

       selectnbsend 函数

       该函数是 c <- v 结合到 select 时的函数，我们使用 select 的 case 里面如果是一个 chan 的表达式，那么编译器会转换成对应的 selectnbsend 函数，如下：

       对应编译函数逻辑如下：

       selectnbsend 本质上也就是个 chansend 的封装：

       chansend 的内部逻辑上面已经详细说明过，唯一不同的就是 block 参数被赋值为 false，也就是说，在 ringbuffer 没有空间的情况下也不会阻塞，直接返回。划重点：chan 在这里不会切走执行权限。

       selectnbrecv 函数

       该函数是 v := <- c 结合到 select 时的函数，我们使用 select 的 case 里面如果是一个 chan 的表达式，那么编译器会转换成对应的 selectnbsrecv 函数，如下：

       对应编译函数逻辑如下：

       selectnbrecv 本质上也就是个 chanrecv 的封装：

       chanrecv 的内部逻辑上面已经详细说明过，在 ringbuffer 没有元素的情况下也不会阻塞，直接返回。这里不会因此而切走调度权限。

       selectnbrecv2 函数

       该函数是 v, ok = <- c 结合到 select 时的函数，我们使用 select 的 case 里面如果是一个 chan 的表达式，那么编译器会转换成对应的 selectnbrecv2 函数，如下：

       对应编译函数逻辑如下：

       selectnbrecv2 本质上是个 chanrecv 的封装，只不过返回值不一样而已：

       chanrecv 的内部逻辑上面已经详细说明过，在 ringbuffer 没有元素的情况下也不会阻塞，直接返回。这里不会因此而切走调度权限。selectnbrecv2 与 selectnbrecv 函数的不同之处在于还有一个 ok 参数指明是否获取到了元素。

       chanrecv2 函数

       chan 可以与 for-range 结合使用，编译器会识别这种语法。如下：

       这个本质上是个 for 循环，我们知道 for 循环关键是拆分成三个部分：初始化、条件判断、条件递进。

       那么在我们 for-range 和 chan 结合起来之后，这三个关键因素又是怎么理解的呢？简述如下：

       init 初始化：无

       condition 条件判断：

       increment 条件递进：无

       当编译器遇到上面 chan 结合 for-range 写法时，会转换成 chanrecv2 的函数调用。目的是从 channel 中出队元素，返回值为 received。首先看下 chanrecv2 的实现：

       chan 结合 for-range 编译之后的伪代码如下：

       划重点：从这个实现中，我们可以获取一个非常重要的信息，for-range 和 chan 的结束条件只有这个 chan 被 close 了，否则一直会处于这个死循环内部。为什么？注意看 chanrecv 接收的参数是 block=true，并且这个 for-range 是一个死循环，除非 chanrecv2 返回值为 false，才有可能跳出循环，而 chanrecv2 在 block=true 场景下返回值为 false 的唯一原因只有：这个 chan 是 close 状态。

       总结

       golang 的 chan 使用非常简单，这些简单的语法糖背后其实都是对应了相应的函数实现，这个翻译由编译器来完成。深入理解这些函数的实现，对于彻底理解 chan 的使用和限制条件是必不可少的。深入理解原理，知其然知其所以然，你才能随心所欲地使用 golang。

Vue2和Vue3数据双向绑定原理的区别及优缺点

       Vue作为前端主流框架之一，其核心特性包括数据双向绑定和组件化。本文将重点讨论Vue2和Vue3在数据双向绑定原理上的区别以及各自的优缺点。首先，让我们从Vue2的数据双向绑定说起。

       Vue2采用数据劫持和发布者-订阅者模式，通过ES6的object.defineProperty实现。它在模型层处理数据，视图层负责呈现，视图模型层作为桥梁监听数据变化并同步更新。双向数据绑定过程涉及observer监听数据变化，compile解析模板并绑定更新函数，watcher作为通信桥梁，确保数据变更触发视图更新。

       Vue2源码中的observer、dep、compiler和watcher紧密协作，实现数据变化-视图更新的双向绑定。然而，Vue3带来了底层原理的革新。它依赖Proxy代理对象来实现响应式系统，模板编译提升虚拟DOM效率，编辑器插件化增强功能，函数渲染器提高性能。双向数据绑定在Vue3中更为高效，但也需注意其复杂性和性能影响。

       总的来说，Vue2的双向数据绑定通过劫持和订阅机制实现，适合简化开发，但可能增加代码复杂性和性能负担。Vue3则利用Proxy等新技术，提供了更高效和灵活的双向绑定，但开发者需要根据具体需求权衡其优点和局限性。

双向代码是什么意思？

       双向代码是指在编程语言中，同时存在可读性较好的源代码和计算机可直接执行的机器代码。双向代码的实现使得程序员可以使用高级编程语言进行编程，同时计算机仍然可以直接执行代码，从而加快程序的执行速度。此外，双向代码也为程序员提供了更加直观和易于维护的代码结构。

       双向代码的出现源于人们对计算机性能和编程效率的不断追求。传统的机器代码虽然执行效率高，但不易于维护和修改，而高级语言虽然编写方便，但执行效率不高。因此，双向代码应运而生，在保持高效率的同时，为程序员提供了更好的开发体验和可维护性。

       在现今信息化环境下，双向代码已经成为了程序员们日常开发工作的必备工具。双向代码能够提高编写程序的效率和质量，同时也为开发人员提供更多的自由度和可拓展性。无论是开发桌面应用、网站、移动应用，还是进行人工智能等领域的研究，都可以享受到双向代码带来的种种好处。

BERT源码阅读

       BERT，全称为双向Transformer编码器表示，其源码主要包含以下几个关键步骤:

       首先，环境准备至关重要，通过create_pretraining_data.py进行训练样本的生成。主体函数对原始文本进行切词处理，具体在tokenization.py中的create_training_instances()方法中实现。接着，通过调用write_instance_to_example_files()将处理后的样本保存。

       模型构建阶段，modeling.py中的核心是BertConfig类和BertModel类。通过初始化这两个类，可以构建起BERT模型。值得注意的是，模型结构中包含Dropout层，但注意力层的dropout概率有所不同。

       优化器的构建在optimization.py中完成，训练模型则通过run_pretraining.py中的model_fn_builder函数实现。同时，模型还包含处理Next Sentence Prediction (NSP)任务的loss函数，即get_next_sentence_output。

       后续的fine-tuning环节，extract_features.py负责生成句子向量表示，而run_classifier.py和run_classifier_with_tfhub.py用于分类任务。至于问答任务，run_squad.py提供了相应的解决方案。