1.nginx源码分析--master和worker进程模型
2.DenseNet源码解读(pytorch官方)
3.开源模型是源码什么
4.干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(二十一)运动控制器源码解析---刚体动力学建模
5.Pytorch之Dataparallel源码解析
6.redis源码解读(一):事件驱动的io模型,为什么,设计是模型什么,怎么做
nginx源码分析--master和worker进程模型
一、源码Nginx整体架构
正常执行中的设计nginx会有多个进程,其中最基本的模型Androidapp源码免费下载是master process(主进程)和worker process(工作进程),还可能包括cache相关进程。源码
二、设计核心进程模型
启动nginx的模型主进程将充当监控进程,主进程通过fork()产生的源码子进程则充当工作进程。
Nginx也支持单进程模型,设计此时主进程即是模型工作进程,不包含监控进程。源码
核心进程模型框图如下:
master进程
监控进程作为整个进程组与用户的设计交互接口,负责监护进程,模型不处理网络事件,不负责业务执行,仅通过管理worker进程实现重启服务、平滑升级、更换日志文件、配置文件实时生效等功能。
master进程通过sigsuspend()函数调用大部分时间处于挂起状态,直到接收到信号。
master进程通过检查7个标志位来决定ngx_master_process_cycle方法的运行:
sig_atomic_t ngx_reap;
sig_atomic_t ngx_terminate;
sig_atomic_t ngx_quit;
sig_atomic_t ngx_reconfigure;
sig_atomic_t ngx_reopen;
sig_atomic_t ngx_change_binary;
sig_atomic_t ngx_noaccept;
进程中接收到的信号对Nginx框架的意义:
还有一个标志位:ngx_restart,仅在master工作流程中作为标志位使用,与信号无关。
核心代码(ngx_process_cycle.c):
ngx_start_worker_processes函数:
worker进程
worker进程主要负责具体任务逻辑,主要关注与客户端或后端真实服务器之间的数据可读/可写等I/O交互事件,因此工作进程的阻塞点在select()、epoll_wait()等I/O多路复用函数调用处,等待数据可读/写事件。也可能被新收到的进程信号中断。
master进程如何通知worker进程进行某些工作?采用的是信号。
当收到信号时,信号处理函数ngx_signal_handler()会执行。
对于worker进程的工作方法ngx_worker_process_cycle,它主要关注4个全局标志位:
sig_atomic_t ngx_terminate;//强制关闭进程
sig_atomic_t ngx_quit;//优雅地关闭进程(有唯一一段代码会设置它,就是接受到QUIT信号。ngx_quit只有在首次设置为1时,才会将ngx_exiting置为1)
ngx_uint_t ngx_exiting;//退出进程标志位
sig_atomic_t ngx_reopen;//重新打开所有文件
其中ngx_terminate、ngx_quit、ngx_reopen都将由ngx_signal_handler根据接收到的信号来设置。ngx_exiting标志位仅由ngx_worker_cycle方法在退出时作为标志位使用。
核心代码(ngx_process_cycle.c):
DenseNet源码解读(pytorch官方)
DenseNet源码解析:一个基于PyTorch实现的深度密集连接网络模型,提供了一系列预训练模型选项。首先,我们引入必要的库,如ReLU、卷积层、一万并发量 源码批量归一化和函数模块。DenseNet的核心是通过`_bn_function_factory`函数拼接前一层的特征,然后通过一系列的卷积块进行特征提取,包括1x1卷积、ReLU激活和3x3卷积,形成了密集层 `_DenseLayer`。该层可以设置内存高效模式以节省内存。在 `_DenseBlock` 中,通过循环堆叠指定数量的密集层,并在每个块之间插入降采样层 `_Transition` 以控制通道数量的增长。模型类 `DenseNet` 建立了整套网络结构,包括初始卷积层、多个密集块、过渡层以及最终的全局平均池化和全连接层。提供了针对不同配置(如densenet、densenet等)的预训练模型加载方法 `_densenet`,用户可以根据需求选择并加载预训练权重。
每个模型函数,如`densenet`,接受参数如预训练状态、进度条显示等,允许用户根据需要定制网络行为。总的来说,DenseNet的设计旨在通过密集连接和递增特征组合来提升模型性能,适用于图像识别等计算机视觉任务。
开源模型是什么
开源模型是一种共享源代码的软件开发模型。 开源模型的核心在于开放源代码,任何人都可以获取并修改使用。这是一种自由参与、协作的软件开发方式。在开源模型中,软件开发者将软件的源代码公开,允许其他开发者查看、使用、修改和共享代码。这种模型鼓励开发者之间的协作和共享,有助于提升软件的质量和创新能力。 开源模型的优点主要体现在以下几个方面: 1. 协作效率高:开源模型允许全球的开发者共同参与开发,极大地提高了软件开发的速度和效率。通过代码托管平台,开发者可以共同协作,解决复杂问题。 2. 透明度强:开源模型的代码公开透明,任何人均可查看和验证代码的质量,有助于提高软件的可靠性和安全性。 3. 创新能力强:开源模型鼓励开发者之间的交流和合作,有助于产生新的想法和解决方案,推动软件技术的买机票的源码创新。 4. 成本低:开源模型允许开发者免费使用、修改和共享代码,降低了软件开发的成本。同时,企业可以通过利用开源项目来减少研发成本,提高产品质量。 开源模型广泛应用于各种软件开发领域,包括操作系统、Web应用开发、数据库、云计算等。通过开源模型,开发者可以共同解决复杂的技术问题,推动软件技术的发展。同时,企业也可以利用开源模型来提高自身的研发效率,降低成本,提高产品质量。随着开源模型的不断发展,它将在软件开发领域发挥更大的作用。干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(二十一)运动控制器源码解析---刚体动力学建模
本篇内容深入探讨了开源MIT Min cheetah机械狗设计系列文章中的刚体动力学模型。刚体动力学模型是机械狗设计的核心,是麻省理工团队独立开发的动力学算法的重要基础。动力学算法的理论依据参考了Roy Featherstone的文章《Rigid Body Dynamics Algorithms》,该文章提出了一种新的六维运动空间和力空间,概念类似于运动旋量和力旋量。
商业动力学运算库如CoppeliaSim的Bullet 2.和单独的动力学求解库pinocchio、frost、drake等在机械狗设计中得到了广泛应用。机械狗设计所用的动力学算法设计思想包含牛顿欧拉方程、坐标系选取问题、六维运动空间等核心概念。牛顿欧拉方程是力学基础,描述了力与加速度和扭矩之间的关系,包括了定点和定轴转动的公式。坐标系的选择对动力学和运动学分析至关重要,不同坐标系的设计使计算变得更加高效。Pl¨ucker坐标系的引入实现了平动和转动的统一表示,简化了动力学方程,方便了后续程序的编写。
在六维运动空间中,刚体的速度和空间力被统一表示,使得动力学分析更加简洁。动力学模型编程中,动力学公式和运动学树的概念被整合进代码中,以方便处理和编程。文章最后指出,动力学知识的聊天软件源码购买探讨还将继续,后续计划将增加视觉感知、激光雷达扫描等机械狗的智能功能,以提升其性能。
Pytorch之Dataparallel源码解析
深入解析Pytorch之Dataparallel源码
在深入理解Dataparallel原理之前,需要明白它的使用场景和目的。Dataparallel设计用于在多GPU环境下并行处理数据,提高模型训练效率。
初始化阶段,Dataparallel需要实例化一个模型。这一步中,模型的参数会被复制到所有可用的GPU上,从而实现并行计算。
在前向传播阶段,Dataparallel的核心作用体现出来。它会将输入数据分割成多个小批次,然后分别发送到各个GPU上。在每个GPU上执行前向传播操作后,结果会被收集并汇总。这样,即便模型在多GPU上运行,输出结果也如同在单GPU上运行一样。
具体实现中,Dataparallel会利用Python的多重继承和数据并行策略。它继承自nn.Module,同时调用nn.DataParallel的构造函数,从而实现并行计算。
对于那些需要在GPU间共享的状态或变量,Dataparallel还提供了相应的管理机制,确保数据的一致性和计算的正确性。这样的设计使得模型能够高效地在多GPU环境下运行,同时保持代码的简洁性和易读性。
总结而言,Dataparallel通过分割数据、并行执行前向传播和收集结果的机制,实现了高效的数据并行训练。理解其源码有助于开发者更好地利用多GPU资源,提升模型训练效率。
redis源码解读(一):事件驱动的io模型,为什么,是什么,怎么做
Redis作为一个高性能的内存数据库,因其出色的读写性能和丰富的数据结构支持,已成为互联网应用不可或缺的中间件之一。阅读其源码,可以了解其内部针对高性能和分布式做的种种设计,包括但不限于reactor模型(单线程处理大量网络连接),定时任务的实现(面试常问),分布式CAP BASE理论的apollo源码剖析图书实际应用,高效的数据结构的实现,其次还能够通过大神的代码学习C语言的编码风格和技巧,让自己的代码更加优雅。
下面进入正题:为什么需要事件驱动的io模型
我们可以简单地将一个服务端程序拆成三部分,接受请求->处理请求->返回结果,其中接收请求和处理请求便是我们常说的网络io。那么网络io如何实现呢,首先我们介绍最基础的io模型,同步阻塞式io,也是很多同学在学校所学的“网络编程”。
使用同步阻塞式io的单线程服务端程序处理请求大致有以下几个步骤
其中3,4步都有可能使线程阻塞(6也会可能阻塞,这里先不讨论)
在第3步,如果没有客户端请求和服务端建立连接,那么服务端线程将会阻塞。如果redis采用这种io模型,那主线程就无法执行一些定时任务,比如过期key的清理,持久化操作,集群操作等。
在第4步,如果客户端已经建立连接但是没有发送数据,服务端线程会阻塞。若说第3步所提到的定时任务还可以通过多开两个线程来实现,那么第4步的阻塞就是硬伤了,如果一个客户端建立了连接但是一直不发送数据,服务端便会崩溃,无法处理其他任何请求。所以同步阻塞式io肯定是不能满足互联网领域高并发的需求的。
下面给出一个阻塞式io的服务端程序示例:
刚才提到,阻塞式io的主要问题是,调用recv接收客户端请求时会导致线程阻塞,无法处理其他客户端请求。那么我们不难想到,既然调用recv会使线程阻塞,那么我们多开几个几个线程不就好了,让那些没有阻塞的线程去处理其他客户端的请求。
我们将阻塞式io处理请求的步骤改造下:
改造后,我们用一个线程去做accept,也就是获取已经建立的连接,我们称这个线程为主线程。然后获取到的每个连接开一个新的线程去处理,这样就能够将阻塞的部分放到新的线程,达到不阻塞主线程的目的,主线程仍然可以继续接收其他客户端的连接并开新的线程去处理。这个方案对高并发服务器来说是一个可行的方案,此外我们还可以使用线程池等手段来继续优化,减少线程建立和销毁的开销。
将阻塞式io改为多线程io:
我们刚才提到多线程可以解决并发问题,然而redis6.0之前使用的是单线程来处理,之所以用单线程,官方给的答复是redis的瓶颈不在cpu,既然不在cpu那么用单线程可以降低系统的复杂度,避免线程同步等问题。如何在一个线程中非阻塞地处理多个socket,进而实现多个客户端的并发处理呢,那就要借助io多路复用了。
io多路复用是操作系统提供的另一种io机制,这种机制可以实现在一个线程中监控多个socket,返回可读或可写的socket,当一个socket可读或可写时再去操作它,这样就避免了对某个socket的阻塞等待。
将多线程io改为io多路复用:
什么是事件驱动的io模型(Reactor)
这里只讨论redis用到的单线程Reactor模型
事件驱动的io模型并不是一个具体的调用,而是高并发服务器的一种抽象的编程模式。
在Reactor模型中,有三种事件:
与这三种事件对应的,有三种handler,负责处理对应的事件。我们在一个主循环中不断判断是否有事件到来(一般通过io多路复用获取事件),有事件到来就调用对应的handler去处理时间。
听着玄乎,实际上也就这一张图:
事件驱动的io模型在redis中的实现
以下提及的源码版本为 5.0.8
文字的苍白的,建议参照本文最后的方法下载代码,自己调试下
整体框架
redis-server的main方法在 src/server.c 最后,在main方法中,首先进行一系列的初始化操作,最后进入进入Reactor模型的主循环中:
主循环在aeMain函数中,aeMain函数传入的参数 server.el ,是一个 aeEventLoop 类型的全局变量,保存了主循环的一些状态信息,包括需要处理的读写事件、时间事件列表,epoll相关信息,回调函数等。
aeMain函数中,我们可以看到当 eventLoop->stop 标志位为0时,while循环中的内容会被重复执行,每次循环首先会调用beforesleep回调函数,然后处理时间。beforesleep函数在main函数中被注册,会进行集群状态更新、AOF落盘等任务。
之所以叫beforesleep,是因为aeProcessEvents函数中包含了获取事件和处理事件的逻辑,其中获取读写事件时通过epoll_wait实现,会将线程阻塞。
在aeProcessEvents函数中,处理读写事件和时间事件,参数flags定义了需要处理的事件类型,我们可以暂时忽略这个参数,认为读写时间都需要处理。
aeProcessEvents函数的逻辑可以分为三个部分,首先获取距离最近的时间事件,这一步的目的是为了确定epoll_wait的超时时间,并不是实际处理时间事件。
第二个部分为获取读写事件并处理,首先调用epoll_wait,获取需要处理的读写事件,超时时间为第一步确定的时间,也就是说,如果在超时时间内有读写事件到来,那么处理读写时间,如果没有读写时间就阻塞到下一个时间事件到来,去处理时间事件。
第三个部分为处理时间事件。
事件注册与获取
上面我们讲了整体框架,了解了主循环的大致流程。接下来我们来看其中的细节,首先是读写事件的注册与获取。
redis将读、写、连接事件用结构aeFileEvent表示,因为这些事件都是通过epoll_wait获取的。
事件的具体类型通过mask标志位来区分。aeFileEvent还保存了事件处理的回调函数指针(rfileProc、wfileProc)和需要读写的数据指针(clientData)。
既然读写事件是通过epoll io多路复用实现,那么就避不开epoll的三部曲 epoll_create epoll_ctrl epoll_wait,接下来我们看下redis对epoll接口的封装。
我们之前提到aeMain函数的参数是一个 aeEventLoop 类型的全局变量,aeEventLoop中保存了epoll文件描述符和epoll事件。在aeApiCreate函数(src/ae_epoll.c)中,会调用epoll_create来创建初始化epoll文件描述符和epoll事件,调用关系为 main -> initServer -> aeCreateEventLoop -> aeApiCreate
调用epoll_create创建epoll后,就可以添加需要监控的文件描述符了,需要监控的情形有三个,一是监控新的客户端连接连接请求,二是监控客户端发送指令,也就是读事件,三是监控客户端写事件,也就是处理完了请求写回结果。
这三种情形在redis中被抽象为文件事件,文件事件通过函数aeCreateFileEvent(src/ae.c)添加,添加一个文件事件主要包含三个步骤,通过epoll_ctl添加监控的文件描述符,指定回调函数和指定读写缓冲区。
最后是通过epoll_wait来获取事件,上文我们提到,在每次主循环中,首先根据最近到达的时间事件来计算epoll_wait的超时时间,然后调用epoll_wait获取事件,再处理事件,其中获取事件在函数aeApiPoll(src/ae_epoll.c)中。
获取到事件后,主循环中会逐个调用事件的回调函数来处理事件。
读写事件的实现
写累了,有空补上……
如何使用vscode调试redis源码
编译出二进制程序
这一步有可能报错:
jemalloc是内存分配的一种更高效的实现,用于代替libc的默认实现。这里报错找不到jemalloc,我们只需要将其替换成libc默认实现就好:
如果报错:
我们可以在src目录找到一个脚本名为mkreleasehdr.sh,其中包含创建release.h的逻辑,将报错信息网上翻可以发现有一行:
看来是这个脚本没有执行权限,导致release.h没有成功创建,我们需要给这个脚本添加执行权限然后重新编译:
2. 创建调试配置(vscode)
创建文件 .vscode/launch.json,并填入以下内容:
然后就可以进入调试页面打断点调试了,main函数在 src/server.c
SWAT模型|源代码编译及主要程序架构的全面介绍
本文全面介绍SWAT模型的源代码编译及程序架构。首先,需从SWAT官网获取原始SWAT代码,或付费购买,代码为Fortran语言。
下载代码后,进行编译是关键步骤。编译Fortran代码,我们推荐使用Visual Studio 和LHF。B站有相关安装教程,关键词为“Fortran编译器”与“软件安装”。编译成功后,应能顺利运行并输出“hello,world!”,验证环境搭建无误。
本文附有Visual Studio软件及SWAT代码下载链接,方便读者获取开发工具和学习资源。
编译完成后,我们将深入探讨SWAT模型的运行流程。模型运行分为三大步骤:读取工程文件、模型计算与结果输出。本文着重讲解模型计算过程,力求让读者对SWAT有直观理解,并附上全代码程序的调用思维导图,助于学习与实践。同时,SWAT原理概述帮助读者全面理解模型工作机理。
本文内容深入浅出,旨在为水文模型学习者提供全面指导,包含从代码获取、编译到模型运行的完整流程。更多相关资料与支持,请关注“水文模型小管家”。
干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(十四)运动控制器源码解析---四足机器人浮动基动力学模型创建
干货MIT Min Cheetah机械狗设计详解(十四):动力学模型创建 对于机器人爱好者和初入机器人领域的专业人士,开源MIT Min Cheetah系列设计无疑是一份宝贵资源。本文将深入探讨RobotRunner核心模块,包括数据更新、步态规划、控制算法和命令发送,尤其是关键的浮动基动力学模型构建。 首先,我们从单刚体动力学模型开始,简化机械狗的复杂动态,计算足底反作用力,但此方法在高速运动时并不适用。为解决高速情况下的适应性,浮动基动力学模型引入,它在单刚体基础上优先满足动态响应,如WBC控制器的需要。模型创建包括:浮动基动力学模型参数设置:定义机械狗整体的配置空间和关节自由度,引入6个表示身体浮动基的自由度。
广义惯量和空间惯量:每个连杆和关节电机的广义惯性张量(包括质量、质心位置和旋转惯量)是动力学计算的基础。
连杆位置向量:这些参数用于后续的运动旋量计算。
浮动基动力学模型:以拉格朗日单腿动力学为基础,考虑机械狗整体的运动状态和力矩映射。
动力学方程的构造:包括动力学方程组、约束方程和构型角度约束,以及外力和转矩的关系。
代码中,通过`forwardKinematics()`函数计算关节和连杆的空间变换,为求解质量矩阵、非惯性力矩阵和接触雅可比矩阵做准备。在冗余自由度的系统中,浮动基动力学模型与WBC结合,最终计算出关节的控制参数。 总结,浮动基动力学模型的创建是实现高精度控制的关键步骤,它为后续的动力学方程求解提供了关键参数。理解这些核心概念,将有助于深入理解四足机器人动态控制的奥秘。DETR3D模型源码导读 & MMDetection3D构建流程
本文主要梳理了学习理解DETR3D模型源码与MMDetection3D构建流程的过程。首先,介绍model dict的配置与模型参数设置,指出在模型部分按照backbone、neck、head顺序定义,体现模型结构。
MMDetection3D在模型构建中利用类之间的包含关系递归实例化组件。在构建模型后,借助于registry机制实例化每一个组件,展现其层次性与模块化设计。
在初始化流程中,首先在train.py的build_model开始,通过调用build方法逐级初始化各子结构,直至最底层结构,遵循初始化顺序:Detr3D -> backbone -> neck -> head -> head_transformer -> head_transformer_decoder -> 最终组件。其中,许多类继承自官方提供的框架结构,通过super()调用在父类中实现子结构初始化。
关于DETR3D的组件,backbone、neck、head分别负责特征提取、融合、和目标检测的关键阶段。Detr3DHead继承自mmdet3d的DetrHead类,是模型的头部组件,实现特定检测任务。
DETR3DTransformer位于模型底层,是实现论文创新点的关键部分。其通过传感器转换矩阵预测reference points,并将投影到特征图,结合Bilinear Interpolation抓取固定区域特征,通过object queries refinement改善queries,用于目标预测。这一部分负责查询、特征捕捉与优化。
Decoder是DETR3D的核心,专注于实现object queries refinement。这一过程在论文中被详细探讨,并在代码中得到具体实现。值得注意的是,F.grid_sample()在特征处理过程中扮演着关键角色,展示其在变换与映射任务中的应用。