1.nginx源码分析--master和worker进程模型
2.PyTorch源码学习 - （13）模型的模型保存与加载
3.DETR3D模型源码导读 & MMDetection3D构建流程
4.信息抽取UIE——基于prompt的信息抽取模型（附源码）
5.Pytorch之Dataparallel源码解析
6.UE5 ModelingMode & GeometryScript源码学习（一）

nginx源码分析--master和worker进程模型

       一、Nginx整体架构

       正常执行中的素材nginx会有多个进程，其中最基本的源码是master process（主进程）和worker process（工作进程），还可能包括cache相关进程。模型

       二、素材核心进程模型

       启动nginx的源码市场情绪量价指标公式源码主进程将充当监控进程，主进程通过fork()产生的模型子进程则充当工作进程。

       Nginx也支持单进程模型，素材此时主进程即是源码工作进程，不包含监控进程。模型

       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素材交互接口，负责监护进程，源码不处理网络事件，模型不负责业务执行，素材仅通过管理worker进程实现重启服务、源码平滑升级、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。也可能被新收到的振镜源码进程信号中断。

       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）：

PyTorch源码学习 - （）模型的保存与加载

       在PyTorch源码中，模型的保存与加载是通过`torch.save`和`torch.load`两个核心函数实现的。`torch.save`负责将一个Python对象持久化到磁盘文件，而`torch.load`则用于从磁盘文件中恢复对象。

       在具体的实现中，`torch.save`会使用一系列辅助函数如`torch._opener`，`torch._open_zipfile_writer`，`torch._open_zipfile_writer_file`，`torch._open_zipfile_writer_buffer`等来操作文件和流。根据文件或内存缓冲区创建流容器，进行对象的保存。`torch._save`则进一步封装了文件的打开和写入过程，`torch._open_file_like`和`torch._open_file`用于管理文件句柄，`torch._open_buffer_writer`和`torch._open_buffer_reader`则封装了二进制流的读写。

       对于模型加载，`torch.load`函数通过`torch._open_zipfile_reader`和`torch._weights_only_unpickler`实现。`torch._weights_only_unpickler`是Access JavaScript源码定制的反序列化器，限制了处理的数据类型，确保安全加载模型权重。`torch._get_restore_location`和`torch.default_restore_location`则用于获取和设置恢复位置，以支持在多设备或分布式环境下的模型加载。

       实现中，Python和C++的结合是关键，PyTorch使用`PyBind`实现C++和Python接口的绑定。`torch/_C/ __init__.pyi`用于定义Python中类型信息的模板，`torch/csrc/jit/python/init.cpp`则用于实现JIT（Just-In-Time）编译系统，将C++类对象绑定到Python环境，实现高效的动态编译。

       在PyTorch中，Python主要负责管理C++对象，核心工作包括管理C++对象的生命周期、调用C++方法，以及处理Python层面的逻辑和接口定义。通过这样的结合，PyTorch实现了高性能和易用性的统一，为深度学习模型的开发和应用提供了强大支持。

       整体来看，PyTorch的模型保存与加载机制通过精细的文件操作和对象管理，以及Python与C++的高效结合，确保了模型的高效持久化与灵活加载，为深度学习模型的开发与部署提供了坚实的底层支持。

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、LOD算法源码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，xetex源码编译结合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。

信息抽取UIE——基于prompt的信息抽取模型（附源码）

       信息抽取是NLP任务中的一个常见模块，旨在从自然文本中提取关键信息结构。通过例子理解，例如从"新东方烹饪学校在成都"中提取"新东方烹饪学校"与"成都"作为实体。

       命名实体识别（NER）是提取词语级别的实体任务，而关系抽取（RE）则更进一步，关注实体之间的关系。序列标注（Sequence Labeling）方法通过为文本中的每个词分配类别标签，来实现信息抽取。

       序列标注面临实体重叠问题，指针网络（Pointer Network）通过为每个实体单独预测解决此问题。它设计多头网络，为每个实体分别预测起始和结束位置，确保实体重叠问题得到解决。

       UIE（基于prompt的指针网络）旨在提供更灵活的信息抽取方式。它通过引入prompt参数，允许模型在输入时激活与特定实体类型相关的参数，从而实现不同实体的抽取任务。此方法解决了模型结构随实体类型变化而变化的问题，同时可以高效处理实体关系抽取任务。

       UIE的实现相对简洁，主要包含构建起始层和结束层，以及计算损失函数（BCE Loss）以优化模型。通过这种机制，UIE不仅简化了模型结构的调整，还提高了任务处理的灵活性和效率。

       完整源码可供查阅，实现了一个高效且灵活的信息抽取解决方案，UIE展示了在信息抽取领域的创新与进步。

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。

UE5 ModelingMode & GeometryScript源码学习（一）

       前言

       ModelingMode是虚幻引擎5.0后的新增功能，用于直接在引擎中进行3D建模，无需外接工具，实现快速原型设计和特定需求的模型创建。GeometryScript是用于通过编程方式创建和操控3D几何体的系统，支持蓝图或Python脚本，提供灵活控制能力。

       本文主要围绕ModelingMode与GeometryScript源码学习展开，涵盖DMC简介、查找感兴趣功能源码、动态网格到静态网格的代码介绍。

       起因

       在虚幻4中，通过RuntimeMeshComponent或ProceduralMeshComponent组件实现简单模型的程序化生成。动态网格组件（DynamicMeshComponent）在UE5中提供了额外功能，如三角面级别处理、转换为StaticMesh/Volume、烘焙贴图和编辑UV等。

       将动态网格对象转换为静态网格对象时，发现官方文档对DMC与PMC对比信息不直接涉及此转换。通过搜索发现，DynamicMesh对象转换为StaticMesh对象的代码位于Source/Runtime/MeshConversion目录下的UE::Modeling::CreateMeshObject函数中。

       在UE::Modeling::CreateMeshObject函数内，使用UEditorModelingObjectsCreationAPI对象进行动态网格到静态网格的转换，通过HasMoveVariants()函数接受右值引用参数。UEditorModelingObjectsCreationAPI::CreateMeshObject函数进一步处理转换参数，UE::Modeling::CreateStaticMeshAsset函数负责创建完整的静态网格资产。

       总结转换流程，DynamicMesh对象首先收集世界、变换、资产名称和材质信息，通过FCreateMeshObjectParams对象传递给UE::Modeling::CreateMeshObject函数，该函数调用UE::Modeling::CreateStaticMeshAsset函数创建静态网格资产。

       转换为静态网格后，程序创建了一个静态网格Actor和组件。此过程涉及静态网格属性设置，最终返回FCreateMeshObjectResult对象表示转换成功。

       转换静态网格为Volume、动态网格同样在相关函数中实现。

       在Modeling Mode中添加基础形状涉及UInteractiveToolManager::DeactivateToolInternal函数，当接受基础形状时，调用UAddPrimitiveTool::GenerateAsset函数，根据面板选择的输出类型创建模型。

       最后，UAddPrimitiveTool::Setup函数创建PreviewMesh对象，UAddPrimitiveTool::UpdatePreviewMesh()函数中通过UAddPrimitiveTool::GenerateMesh生成网格数据填充FDynamicMesh3对象，进而更新到PreviewMesh中。

       文章总结了Modeling Mode与GeometryScript源码的学习路径，从动态网格到静态网格的转换、基础形状添加到输出类型对应函数，提供了一条完整的流程概述。

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”。