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1.MASA Framework源码解读-01 MASAFacotry工厂设计（一个接口多个实现的接口最佳姿势）
2.Java原理系列 Java可序列化接口Serializable原理全面用法示例源码分析
3.Flink Collector Output 接口源码解析
4.PyTorch 源码解读之 torch.optim：优化算法接口详解
5.Vert.x 源码解析(4.x)——Context源码解析
6.WAVM源码解析 —— WASI接口定义、内部实例初始化及实例链接

MASA Framework源码解读-01 MASAFacotry工厂设计（一个接口多个实现的整套最佳姿势）

       闲来无事，偶然接触到了MASA Framework，源码此框架是接口MASA Stack系列中专门用于构建web系统的开源框架。通过在几个小型项目中的整套应用，我发现它确实拥有诸多优点。源码济公源码ts为深入理解其内部结构和设计思路，接口我决定详细阅读MASA Framework的整套源代码，并记录整个阅读过程。源码如有任何错误或疑问，接口还请各位指正。整套

       MASA Framework是源码一个功能全面且易于扩展的框架，主要由三个部分组成：BuildingBlocks（抽象层）、接口Contrib（BuildingBlocks的整套实现）以及Utils（工具库）。官方将BuildingBlocks称为构建块，源码实际上，这个层将日常开发中频繁使用到的功能抽象出来，如多租户、多语言、仓储、配置中心等，形成易于替换的接口，大大提高了框架的灵活性和可扩展性。

       MASA Framework包含个主要模块，几乎涵盖了日常开发所需的所有组件，从基础服务到高级功能应有尽有。这些模块协同工作，共同构建了一个强大且功能丰富的框架。

       让我们从MASA Framework的核心设计——构建工厂（MasaFactory）开始探讨。构建工厂在框架中起着至关重要的作用，它负责通过配置选项来创建不同实现的实例。在实际项目中，构建工厂设计用于解决接口具有多种实现时的依赖注入问题，比如在面对多实现的场景时，如何优雅地注入并使用特定的实现类。以下是构建工厂解决多实现问题的具体步骤：

       首先，通过下载MASA Framework的源码（地址：github.com/masastack/MA...）进行研究。我们首先关注的是Masa.BuildingBlocks.Data.Contracts类库的设计。MASA Framework的构建工厂通过选项配置，允许为接口的每个实现类指定一个简短的名称。根据传入的osII源码不同名称，构建工厂类的Create方法能够创建对应的实例。

       通过使用MASA Framework的构建工厂，我们能够轻松地创建与特定名称对应的面单消息转换类，而无需依赖于IEnumerable集合进行复杂的筛选。这种方法在实现多实现场景时明显更加直观且高效。

       以物流面单申请为例，不同销售订单对应不同的商家店铺，而每个商家店铺可能选择不同的物流商。利用MASA Framework构建工厂实现不同物流商的面单申请，不仅简化了开发过程，而且在使用层面保持了无感的效果。

       总结而言，MASA Framework提供了强大的构建工厂设计，以解决多实现接口的依赖注入问题，简化了开发流程。这个设计不仅限于构建工厂模块，其他模块同样采用了类似的设计理念，允许用户根据需要替换官方实现或结合自定义实现，以适应不同场景和需求。

       MASA Framework的其他模块同样采用了构建工厂的设计，用户既可以替换官方实现，也可以在程序内同时共存官方实现和自定义实现。例如，Service Caller模块不仅支持使用dapr的服务调用，还提供了HTTP服务调用等选项。

Java原理系列 Java可序列化接口Serializable原理全面用法示例源码分析

       实现Serializable接口的类表示该类可以进行序列化。未实现此接口的类将不会被序列化或反序列化。所有实现Serializable接口的子类也是可序列化的。这个序列化接口没有方法或字段，仅用于标识可序列化的语义。

       为了使非可序列化的类的子类能够进行序列化，子类需要承担保存和恢复父类的公共、受保护以及（如果可访问）包级字段状态的责任。只有当扩展的类具有可访问的无参构造函数来初始化类的状态时，子类才能承担这种责任。如果不满足这个条件，则声明类为可序列化是错误的，错误会在运行时被检测到。

       在反序列化过程中，非可序列化类的JetbrainsCrack源码字段将使用类的公共或受保护的无参构造函数进行初始化。无参构造函数必须对可序列化的子类可访问。可序列化子类的字段将从流中恢复。

       在遍历图形结构时，可能会遇到不支持Serializable接口的对象。在这种情况下，将抛出NotSerializableException异常，并标识非可序列化对象的类。

       实现Serializable接口的类需要显式指定自己的serialVersionUID，以确保在不同的java编译器实现中获得一致的值。如果未显式声明serialVersionUID，则序列化运行时会根据类的各个方面计算出一个默认的serialVersionUID值。

       在使用Serializable接口时，有一些注意事项需要注意。例如，writeObject方法适用于以下场景：在覆写writeObject方法时，必须调用out.defaultWriteObject()来使用默认的序列化机制将对象的非瞬态字段写入输出流。只有在确实需要自定义序列化行为或保存额外的字段时，才需要覆写writeObject方法。

       可以使用Externalizable接口替代Serializable接口，以实现更细粒度的控制，但需要更多的开发工作。Externalizable接口允许在序列化时指定额外的字段，但需要在类中实现writeExternal和readExternal方法。

       序列化和反序列化的过程是通过ObjectOutputStream和ObjectInputStream来完成的。可以使用这两个类的writeObject和readObject方法来手动控制序列化和反序列化的过程。

       序列化示例：定义了一个Person类，并实现了Serializable接口。Person类有两个字段：name和age。age字段使用了transient关键字修饰，表示该字段不会被序列化。在main方法中，创建了一个Person对象并将其序列化到文件中。从文件中读取序列化的数据，并使用强制类型转换将其转换为Person对象。输出原始的person对象和恢复后的对象，验证序列化和反序列化的结果。

       序列化兼容性示例：在类进行了修改后，可以通过显式声明serialVersionUID来解决之前序列化的对象无法被正确反序列化的问题。

       加密和验证示例：在进行网络传输或持久化存储时，可以使用加密算法对序列化的hightopo源码数据进行加密，或使用数字签名来验证数据的完整性。

       自定义序列化行为示例：如果需要对对象的状态进行特殊处理，或以不同于默认机制的方式序列化对象的字段，可以通过覆写writeObject方法来控制序列化过程。

       使用Externalizable接口的示例：定义一个类，实现Externalizable接口，并在类中实现writeExternal和readExternal方法，用于保存和恢复额外的字段。

       序列化和反序列化的源码分析：序列化示例中的writeObject方法用于将指定的对象写入ObjectOutputStream中进行序列化。而readObject方法用于从ObjectInputStream中读取一个对象进行反序列化。

       序列化和反序列化的核心代码段展示了如何在序列化和反序列化过程中处理对象的类、类的签名以及类和其所有超类的非瞬态和非静态字段的值。确保了对象的完整恢复和验证过程的执行。

Flink Collector Output 接口源码解析

       Flink Collector Output 接口源码解析

       Flink中的Collector接口和其扩展Output接口在数据传递中起关键作用。Output接口增加了Watermark功能，是数据传输的基石。本文将深入解析collect方法及相关重要实现类，帮助理解数据传递的逻辑和场景划分。

       Collector和Output接口

       Collector接口有2个核心方法，Output接口则增加了4个功能，WatermarkGaugeExposingOutput接口则专注于显示Watermark值。主要关注collect方法，它是数据发送的核心操作，Flink中有多个Output实现类，针对不同场景如数据传递、Metrics统计、广播和时间戳处理。

       Output实现类分类

       Output类可以归类为：同一operatorChain内的数据传递（如ChainingOutput和CopyingChainingOutput）、跨operatorChain间（RecordWriterOutput）、统计Metrics（CountingOutput）、广播（BroadcastingOutputCollector）和时间戳处理（TimestampedCollector）。

       示例应用与调用链路

       通过一个示例，我们了解了Kafka Source与Map算子之间的数据传递使用ChainingOutput，而Map到Process之间的传递则用RecordWriterOutput。在不同Output的选择中，objectReuse配置起着决定性作用，影响性能和安全性。

       总结来说，ChainingOutput用于operatorChain内部，RecordWriterOutput处理跨chain，ofd源码CountingOutput负责Metrics，BroadcastingOutputCollector用于广播，TimestampedCollector则用于设置时间戳。开启objectReuse会影响选择的Output类型。

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PyTorch 源码解读之 torch.optim：优化算法接口详解

       本文深入解读了 PyTorch 中的优化算法接口 torch.optim，主要包括优化器 Optimizer、学习率调整策略 LRScheduler 及 SWA 相关优化策略。以下为详细内容：

       Optimizer 是所有优化器的基类，提供了初始化、更新参数、设置初始学习率等基本方法。在初始化优化器时，需要传入模型的可学习参数和超参数。Optimizer 的核心方法包括：

       1. 初始化函数：创建优化器时，需指定模型的可学习参数和超参数，如学习率、动量等。

       2. add_param_group：允许为模型的不同可学习参数组设置不同的超参数，以适应不同的学习需求。

       3. step：执行一次模型参数更新，需要闭包提供损失函数的梯度信息。

       4. zero_grad：在更新参数前，清空参数的梯度信息。

       5. state_dict 和 load_state_dict：用于序列化和反序列化优化器的状态，便于保存和加载模型的训练状态。

       Optimizer 包括常见的优化器如 SGD、Adagrad、RMSprop 和 Adam，各有特点，适用于不同的应用场景。例如，SGD 适用于简单场景，而 Adam 则在处理大数据集时表现更优。

       学习率调节器 lr_scheduler 则负责在训练过程中调整学习率，以适应模型的收敛过程。PyTorch 提供了多种学习率调整策略，如 StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR 等，每种策略都有其特点和应用场景，如 StepLR 用于周期性调整学习率，以加速收敛。

       SWA（随机权重平均）是一种优化算法，通过在训练过程中计算模型参数的平均值，可以得到更稳定的模型，提高泛化性能。SWA 涉及 AveragedModel 类，用于更新模型的平均参数，以及 update_bn 函数，用于在训练过程中更新批量归一化参数。

       总结，torch.optim 提供了丰富的优化算法接口，可以根据模型训练的需求灵活选择和配置，以达到最佳的训练效果和泛化性能。通过深入理解这些优化器和学习率调整策略，开发者可以更有效地训练深度学习模型。

Vert.x 源码解析(4.x)——Context源码解析

       Vert.x 4.x 源码深度解析：Context核心概念详解

       Vert.x 通过Context这一核心机制，解决了多线程环境下的资源管理和状态维护难题。Context在异步编程中扮演着协调者角色，确保线程安全的资源访问和有序的异步操作。本文将深入剖析Context的源码结构，包括其接口设计、关键实现以及在Vert.x中的具体应用。

       Context源代码解析

       Context接口定义了基础的事件处理功能，如立即执行和阻塞任务。ContextInternal扩展了Context，包含内部方法和功能，通常开发者无需直接接触，如获取当前线程的Context。在vertx的beginDispatch和endDispatch方法中，Context的切换策略取决于线程类型，Vertx线程会使用上下文切换，而非Vertx线程则依赖ThreadLocal。

       ContextBase是ContextInternal的实现类，负责执行耗时任务，内部包含TaskQueue来管理任务顺序。WorkerContext和EventLoopContext分别对应工作线程和EventLoop线程的执行策略，它们通过execute()、runOnContext()和emit()方法处理任务，同时监控性能。

       Context的创建和获取贯穿于Vert.x的生命周期，它在DeploymentManager的doDeploy方法中被调用，如NetServer和NetClient等组件的底层实现也依赖于Context来处理网络通信。

       额外说明

       Context与线程并非直接绑定，而是根据场景动态管理。部署时创建新Context，非部署时优先获取Thread和ThreadLocal中的Context。当执行异步任务时，当前线程的Context会被暂时替换，任务完成后才恢复。源码中已加入详细注释，如需获取完整注释版本，可联系作者。

       Context的重要性在于其在Vert.x的各个层面如服务器部署、EventBus通信中不可或缺，它负责维护线程同步与异步任务的执行顺序，是异步编程中不可或缺的基石。理解Context的实现，有助于更好地利用Vert.x进行高效开发。

WAVM源码解析 —— WASI接口定义、内部实例初始化及实例链接

       从前面文章中，我们知道WAVM执行WASM程序的流程。本文着重解析第三、四、五部分：生成内部实例、调用接口与实例链接。

       生成内部实例的关键在于调用接口，接口参数是Intrinsics::Module类型的列表。内部实例不基于WASM程序，仅关注导入导出段内容，因此Intrinsics::Module类仅包含Function、Global、Table、Memory等元素。宏定义WAVM_INTRINSIC_MODULE_REF(wasi)生成一个Intrinsics::Module对象，其实际实现对应WASI标准接口。

       初始化Intrinsics::Module对象通过宏函数WAVM_DEFINE_INTRINSIC_FUNCTION完成，这个宏定义接口并将其赋值给Intrinsics::Module对象。以sched_yield为例，宏定义后生成一个静态的Intrinsics::Function对象，通过构造函数自动赋值到Intrinsics::Module中。

       Intrinsics::instantiateModule()函数执行步骤包括：将moduleRefs转化为IR::Module，编译生成的IR::Module，调用实例化接口函数生成内部实例。关键步骤为将外部接口函数转化为WASM格式的thunks函数，并将thunks导出。最终，通过实例化创建出内部实例，与普通实例的主要区别在于导入段内容的获取方式。

       链接器实现实例化的一大功能，即提供查询导出项的接口。核心逻辑简单，具体实现则较为复杂，本文不展开解析。关于实例化细节，后续文章将深入探讨。

Pytorch nn.Module接口及源码分析

       本文旨在介绍并解析Pytorch中的torch.nn.Module模块，它是构建和记录神经网络模型的基础。通过理解和掌握torch.nn.Module的作用、常用API及其使用方法，开发者能够构建更高效、灵活的神经网络架构。

       torch.nn.Module主要作用在于提供一个基类，用于创建神经网络中的所有模块。它支持模块的树状结构构建，允许开发者在其中嵌套其他模块。通过继承torch.nn.Module，开发者可以自定义功能模块，如卷积层、池化层等，这些模块的前向行为在`forward()`方法中定义。例如：

       python

       import torch.nn as nn

       class SimpleModel(nn.Module):

        def __init__(self):

        super(SimpleModel, self).__init__()

        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=6, kernel_size=3)

        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=, kernel_size=3)

        def forward(self, x):

        x = self.conv1(x)

        x = self.conv2(x)

        return x

       torch.nn.Module还提供了多种API，包括类变量、重要概念（如parameters和buffer）、数据类型和设备类型转换、hooks等。这些API使开发者能够灵活地控制和操作模型的状态。

       例如，可以通过requires_grad_()方法设置模块参数的梯度追踪，这对于训练过程至关重要。使用zero_grad()方法清空梯度，有助于在反向传播后初始化梯度。`state_dict()`方法用于获取模型状态字典，常用于模型的保存和加载。

       此外，_apply()方法用于执行自定义操作，如类型转换或设备迁移。通过__setattr__()方法，开发者可以方便地修改模块的参数、缓存和其他属性。

       总结而言，torch.nn.Module是Pytorch中构建神经网络模型的核心组件，它提供了丰富的API和功能，支持开发者创建复杂、高效的神经网络架构。通过深入理解这些API和方法，开发者能够更高效地实现各种深度学习任务。

小红书web端搜索采集笔记视频点赞关注评论去水印接口源码nodejs

       本文旨在提供对小红书web端接口的概览，仅供学习与研究，严禁用于非法用途。请遵守法律法规，尊重版权。如有侵权，请及时告知，感谢配合。

       一、notejs接口调用方法（源码级别）：

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       二、推荐部分小红书使用接口更新：

       以下是小红书推荐接口的代码示例，用于更新推荐内容。

       RECOMMEND = "homefeed_recommend"

       FASION = "homefeed.fashion_v3"

       FOOD = "homefeed.food_v3"

       COSMETICS = "homefeed.cosmetics_v3"

       MOVIE = "homefeed.movie_and_tv_v3"

       CAREER = "homefeed.career_v3"

       EMOTION = "homefeed.love_v3"

       HOURSE = "homefeed.household_product_v3"

       GAME = "homefeed.gaming_v3"

       TRAVEL = "homefeed.travel_v3"

       FITNESS = "homefeed.fitness_v3"

       三、已支持接口列表如下：

       包含以下接口用于访问与小红书相关的数据：

       小红书关键字搜索

       小红书用户信息详情

       小红书用户笔记列表

       小红书单个笔记详细数据

       小红书用户关注列表

       小红书用户粉丝列表

       小红书用户点赞的笔记列表

       小红书用户收藏的笔记列表

       小红书笔记的评论列表

       小红书单条评论下的回复列表

       小红书单个笔记关联的商品列表

       小红书商城店铺下的商品列表

       小红书话题页/poi页相关接口

Java 集合（3）-- Iterable接口源码级别详解

       Iterable接口是Java集合框架中的顶级接口，通过实现此接口，集合对象能够提供迭代遍历每一个元素的能力。Iterable接口于JDK1.5版本推出，最初包含iterator()方法，规定了遍历集合内元素的标准。实现Iterable接口后，我们能够使用增强的for循环进行迭代。

       Iterable接口内部定义了默认方法，如iterator()、forEach()、spliterator()，这些方法扩展了迭代和并行遍历的灵活性和效率。iterator()方法用于获取迭代器，而forEach()方法允许将操作作为参数传递，实现对每个元素的处理。spliterator()方法则是为了支持并行遍历数据元素而设计，返回的是专门用于并行遍历的迭代器。

       在Java 8中，forEach()方法的参数类型是java.util.function.Consumer，即消费行为接口，可以自定义动作处理元素。默认情况下，如果未自定义动作，迭代顺序与元素顺序保持一致。尝试分割迭代器（trySplit()）可以在多线程环境中实现更高效的并行计算，虽然实际分割不总是完全平均，但能有效提升性能。

       Iterable接口的实现确保了快速失败机制，即在遍历过程中删除或添加元素会抛出异常，以确保数据一致性。这种方法虽然限制了某些操作，但维护了集合数据的稳定性和可靠性。

       总结而言，Iterable接口作为集合顶级接口，定义了迭代遍历的基本规范，通过实现此接口，集合类获得了迭代遍历的能力。它支持的默认方法如iterator()、forEach()和spliterator()，使得Java集合框架在迭代和并行处理方面更加灵活和高效。