1.源码详解Pytorch的各种state_dict和load_state_dict
2.ZMQ源码详细解析 之 进程内通信流程
3.PyTorch 源码分析(三）：torch.nn.Norm类算子
4.源码详解系列(三) --dom4j的使用和分析(重点对比和DOM、SAX的源码源码区别)
5.于——InputStream类源码详解
6.源码详解系列(五) ------ C3P0的使用和分析（包括JNDI）已停更

源码详解Pytorch的state_dict和load_state_dict

       在Pytorch中，保存和加载模型的详解一种方式是通过调用model.state_dict()，该函数返回的大全是一个OrderDict，包含网络结构的各种名称及其对应的参数。要深入了解实现细节，源码源码小程序克隆复制源码在哪我们先关注其内部逻辑。详解

       在state_dict函数中，大全主要遍历了四个元素：_parameters，各种_buffers，源码源码_modules和_state_dict_hooks。详解前三种在先前的大全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，各种通常为空，源码源码因此不必过多考虑。详解重要的一点是，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。

       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，aied源码则执行param.copy_(input_param)，完成参数拷贝。

       在if strict部分中，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。

ZMQ源码详细解析 之 进程内通信流程

       ZMQ进程内通信流程解析

       ZMQ的核心进程内通信原理相当直接，它利用线程间的两个队列（我称为pipe）进行消息交换。每个线程通过一个队列发送消息，从另一个队列接收。ZMQ负责将pipe绑定到对应线程，并在send和recv操作中通过pipe进行数据传输，非常简单。

       我们通过一个示例程序来理解源码的工作流程。程序首先创建一个简单的hello world程序，加上sleep是为了便于分析流程。程序从`zmq_ctx_new()`开始，这个函数创建了一个上下文（context），这是ZMQ操作的起点。

       在创建socket时，如`zmq_socket(context, ZMQ_REP)`，实际调用了`ctx->create_socket`，socket类型决定了其特性。rep_t是基于router_t的特化版本，主要通过限制router_t的某些功能来实现响应特性。socket的创建涉及到诸如endpoint、slot和 mailbox等概念，它们在多线程环境中协同工作。

       进程内通信的建立通过`zmq_bind(responder, "inproc://hello")`来实现，这个端点被注册到上下文的endpoint集合中，便于其他socket找到通信通道。cvmatchshapes源码zmq的优化主要集中在关键路径上，避免对一次性操作过度优化。

       接下来的recv函数是关键，即使没有连接，它也会尝试接收消息。`xrecv`函数根据进程状态可能阻塞或返回EAGAIN。recv过程涉及`msg_t`消息的处理，以及与`signaler`和`mailbox`的交互，这些组件构成了无锁通信的核心。

       发送端通过`connect`函数建立连接，创建连接通道，并将pipe关联到socket。这个过程涉及无锁队列的管理，如ypipe_t和pipe_t，以及如何均衡发送和接收。

       总结来说，ZMQ进程内通信的核心是通过管道、队列和事件驱动机制，实现了线程间的数据交换。随着对ZMQ源码的深入，会更深入理解这些基础组件的设计和工作原理。

PyTorch 源码分析(三）：torch.nn.Norm类算子

       PyTorch源码详解(三)：torch.nn.Norm类算子深入解析

       Norm类算子在PyTorch中扮演着关键角色，它们包括BN（BatchNorm）、LayerNorm和InstanceNorm。

       1. BN/LayerNorm/InstanceNorm详解

       BatchNorm（BN）的核心功能是对每个通道（C通道）的数据进行标准化，确保数据在每个批次后保持一致的尺度。它通过学习得到的gamma和beta参数进行缩放和平移，保持输入和输出形状一致，同时让数据分布更加稳定。

       gamma和beta作为动态调整权重的参数，它们在BN的学习过程中起到至关重要的作用。

       2. Norm算子源码分析

       继承关系：Norm类在PyTorch中具有清晰的继承结构，子类如BatchNorm和InstanceNorm分别继承了其特有的功能。

       BN与InstanceNorm实现：在Python代码中，BatchNorm和InstanceNorm的实例化和计算逻辑都包含对输入数据的2D转换，即将其分割为M*N的矩阵。

       计算过程：在计算过程中，首先计算每个通道的奶茶 源码均值和方差，这是这些标准化方法的基础步骤。

       C++侧的源码洞察

       C++实现中，对于BatchNorm和LayerNorm，代码着重于处理数据的标准化操作，同时确保线程安全，通过高效的数据视图和线程视图处理来提高性能。

源码详解系列(三) --dom4j的使用和分析(重点对比和DOM、SAX的区别)

       dom4j是用于读写XML的工具，其API相比JDK的JAXP更易用，在国内受到欢迎。本文将详细说明如何使用dom4j并分析其源码，同时对比DOM和SAX解析方法。

       DOM和SAX是读取XML节点的方法，DOM在内存中构建整个XML树，便于查找节点；SAX则是边读取边处理节点，不构建树，性能更高但不支持随机访问。DOM适合大型XML文件，SAX适合大文件或不支持随机访问的场景。

       本文首先介绍了使用dom4j的项目环境，包括JDK版本、Maven版本、IDE以及dom4j版本。Maven依赖应为Maven Project类型，打包方式为jar，并注意引入jaxen jar包以支持XPath。

       接着，文章描述了使用dom4j编写XML的需求，并详细说明了如何使用dom4j写XML和读XML，强调了dom4j在节点操作上的优势。使用XPath获取指定节点部分，文章介绍了XPath的基本语法，帮助用户实现直接通过路径找到节点的功能。

       源码分析部分，文章解释了dom4j如何将XML元素抽象为具体对象，构建树形数据结构，并分析了读取XML节点的过程，指出dom4j直接调用了JAXP SAX API，armminer源码继承了JAXP的实现。

       最后，文章对比了dom4j与JAXP的优缺点，从易用性、性能和代码解耦性进行分析。在易用性上，dom4j的API更为简洁；性能方面，JAXP DOM在读取时稍快，而dom4j在写入时表现更优；代码解耦性上，使用JAXP更符合项目中代码重用和易维护的原则。

       综上，作者推荐直接使用JAXP而不是dom4j，因为JAXP在项目中使用更为广泛，可以减少代码改动，确保更好的兼容性和扩展性。尽管dom4j在某些方面更为简便，但在考虑项目长远发展和维护时，选择JAXP更为合理。文章末尾感谢读者阅读并鼓励提供反馈。

于——InputStream类源码详解

       InputStream类是字节输入流的基础，它作为所有字节输入流类的超类，提供了读取字节的基本功能。

       从InputStream读取下一个数据字节时，返回的值位于0到的整数范围内，代表字节值。若流已到达末尾而无更多字节，会返回值-1。在获取数据、遇到流终点或抛出异常之前，此方法始终处于阻塞状态。

       实现InputStream接口的子类通常会根据具体的应用场景，扩展或修改InputStream的基础行为。例如，FileInputStream用于从文件读取字节，而ByteArrayInputStream用于从字节数组读取。

       InputStream类提供了基础的读取操作，包括read()方法用于读取单个字节，read(byte[] b)方法用于读取多个字节到字节数组中，以及read(byte[] b, int off, int len)方法用于指定读取字节的位置和数量。这些方法共同构成InputStream类的核心功能。

       通过使用InputStream类及其子类，开发者可以实现从文件、网络连接、设备输入或其他数据源的字节读取，为数据处理、文件操作和网络通信等提供了基础支持。

       在实际应用中，开发者需谨慎处理异常情况，比如文件未找到、网络连接断开或读取操作超时等，并合理使用非阻塞读取机制，以提高程序的性能和响应速度。

       总之，InputStream类作为字节输入流的基础，为各种应用场景提供了灵活和高效的数据读取能力。深入理解其内部机制和用法，对于开发高效、可靠的软件系统至关重要。

源码详解系列(五) ------ C3P0的使用和分析（包括JNDI）已停更

       c3p0是一个用于创建和管理数据库连接的Java库，通过使用"池"的方式复用连接，减少资源开销。它与数据库源一起提供连接数控制、连接可靠性测试、连接泄露控制、缓存语句等功能。目前，Hibernate自带的连接池正是基于c3p0实现。

       在深入学习c3p0的使用和分析之前，我们先来看一下使用示例。假设你想要通过c3p0连接池获取连接对象，然后对用户数据进行简单的增删改查操作。这通常涉及到使用如JDK 1.8.0_、maven 3.6.1、eclipse 4.、mysql-connector-java 8.0.以及mysql 5.7.等环境。

       为了创建项目，可以选择Maven Project类型，并打包为war文件，尽管jar包也可以使用，但使用war是为了测试JNDI功能。

       接下来，引入日志包，这一步是为了帮助追踪连接池的创建过程，尽管不引入这个包也不会对程序运行造成影响。

       为了配置c3p0，通常会使用c3p0.properties文件，这种文件格式相对于.xml文件来说更加直观。在resources目录下，配置文件包含了数据库连接参数和连接池的基本参数。文件名必须是c3p0.properties，这样才能自动加载。

       获取连接池和连接时，可以利用JDBCUtil类来初始化连接池、获取连接、管理事务和释放资源等操作。

       对于更深入的学习，我们可以从c3p0的基本使用扩展到通过JNDI获取数据源。这意味着在项目中引入了tomcat 9.0.作为容器，并可能增加了相关依赖。通过在webapp文件夹下创建META-INF目录并放置context.xml文件来配置JNDI，从而实现数据源的动态获取。

       在web.xml文件中配置资源引用，而在jsp文件中编写测试代码，以验证JNDI获取的数据源是否有效。

       总结来看，c3p0通过提供组合式连接池和数据源对象，以及通过JNDI实现动态数据源的获取，大大简化了数据库连接管理和配置过程。同时，它内置的参数配置和连接管理功能，如连接数控制、连接可靠性测试等，为开发者提供了更为稳定和高效的数据库访问体验。

       在深入研究c3p0源码时，需要关注类与类之间的关系以及重要功能的实现。c3p0的源码确实较为复杂，尤其是监听器和多线程的使用，这些机制虽然强大，但也增加了阅读和理解的难度。理解这些机制有助于更好地利用c3p0提供的功能，优化数据库连接管理。

       在实现数据源创建和连接获取过程中，从初始化数据源到创建连接池，再到连接的获取和管理，c3p0提供了一系列的类和方法来支持这些操作。理解这些步骤和背后的原理，对于高效地使用c3p0和优化数据库性能至关重要。

       最后，c3p0的源码分析不仅仅停留在功能层面，还涉及到类的设计、架构和性能优化。这些分析有助于开发者深入理解c3p0的内部工作原理，进而根据实际需求进行定制化配置和优化。

butterknife源码详解

       深入剖析butterknife源码，以揭示其实现机制和效率优化。作为Android开发者，butterknife无疑提升了开发效率，但其内部工作原理往往被忽视。本文将通过运行时注解的学习，系统解析butterknife的实现原理。

       若之前对注解使用了解不足，强烈建议先学习注解基础知识。

       通过直观示意图，可以清晰看到butterknife的模块结构及其示例代码应用。

       模块划分如下：

       app : butterknife

       api : butterknife-annotations

       compiler : butterknife-compiler

       作用于变量的BindView注解，通过指定的资源id调用findViewById()方法，并将找到的控件赋值给相应变量。同时，onClick注解通过指定id设置onClickListener，并触发相关方法。

       使用Butterfield.bind(this);方法是关键，它通过自定义处理器解析注解并生成对应代码。

       但butterknife功能强大，本文仅聚焦于BindView和onClick注解。BindView注解通过IdRes注解限定资源id，而onClick注解结合ListenerClass注解，实现事件监听。

       运行时注解ListenerClass实现解析，通过自定义处理器解析编译时注解。重点在于ButterknifeProcessor.process()方法，其中findAndParseTargets()查找并解析所有注解，bindingClass.brewJava()生成代码。

       findAndParseTargets()解析BindView等注解，生成BindingClass实例存储初始化信息。bindingClass.brewJava()生成对应ViewBinder类，实现view初始化。

       生成的ViewBinder实例通过Butterfield.bind(this);方法调用，该方法通过反射实例化ViewBinder并调用其bind()方法。

       ViewBinder类内部封装了findViewById()、setOnClickListener()等方法，将注解信息对应到具体操作，简化控件初始化和事件处理。

       总结，butterknife通过编译时注解解析和运行时动态生成ViewBinder类，实现高效、便捷的控件绑定和事件监听。这种机制虽然引入了反射，但在内存缓存优化下，整体性能优势显著。

       关键点在于合理使用注解，避免将变量声明为private，以确保butterknife能够正确绑定和初始化控件。

OpenHarmony—内核对象事件之源码详解

       对于嵌入式开发和技术爱好者，深入理解OpenHarmony的内核对象事件源码是提升技能的关键。本文将通过数据结构解析，揭示事件机制的核心原理，引导大家探究任务间IPC的内在逻辑。

       关键数据结构

       首先，了解PEVENT_CB_S数据结构，它是事件的核心：uwEventID标识任务的事件类型，个位（保留位）可区分种事件；stEventList双向循环链表是理解事件的核心，任务等待事件时会挂载到链表，事件触发后则从链表中移除。

       事件初始化

       事件控制块由任务自行创建，通过LOS_EventInit初始化，此时链表为空，表示没有事件发生。任务通过创建eventCB指针并初始化，开始事件管理。

       事件写操作

       任务通过LOS_EventWrite写入事件，可以一次设置多个事件。1处的逻辑允许一次写入多个事件。2-3处检查事件链表，唤醒等待任务，通过双向链表结构确保任务顺序执行。

       事件读操作

       轻量级操作系统提供了两种事件读取方式：LOS_EventPoll支持主动检查，而LOS_EventRead则为阻塞读。1处区分两种读取模式，2-4处根据模式决定任务挂起或直接读取。

       事件销毁操作

       事件使用完毕后，需通过LOS_EventClear清除事件标志，并在LOS_EventDestroy中清理事件链表，确保资源的正确释放。

       总结

       通过以上的详细分析，OpenHarmony的内核事件机制已清晰可见。掌握这些原理，开发者可以更自如地利用事件API进行任务同步，并根据需要自定义事件通知机制，提升任务间通信的灵活性。