【linux源码编译命令】【cyanogenmod 源码下载】【workbench源码安装】学源码源码

2024-12-26 04:27:30 来源:java 京东抢购源码 分类:休闲

1.每天学点Vue源码: 关于vm.$watch()内部原理
2.偷偷跟我学这个看源码的学源小技巧,早日解放双手
3.vue3源码学习--调试环境搭建
4.源码学习之noConflict冲突处理机制
5.React源码学习入门(二)React的码源码render究竟返回的是什么?
6.TIOVX 源码学习: openvx理解

学源码源码

每天学点Vue源码: 关于vm.$watch()内部原理

       深入探讨Vue源码,解析vm.$watch()的学源内部原理,让我们从整体结构入手。码源码使用vm.$watch()时,学源首先数据属性被整个对象a进行观察,码源码linux源码编译命令这个过程产生一个名为ob的学源Observe实例。在该实例中,码源码存在dep,学源它代表依赖关系,码源码而依赖关系在Observe实例内部进行存储。学源接下来,码源码我们聚焦于内部实现细节,学源深入理解vm.$watch()在源码中的码源码运作机制。

       在Vue的学源源代码中,实现vm.$watch()功能的具体位置位于`vue/src/core/instance/state.js`文件。从这里开始,我们移步至`vue/src/core/observer/watcher.js`文件,探寻更深入的实现逻辑。此文件内,watcher.js承担了关键角色,管理着观察者和依赖关系的关联。

       在深入解析源码过程中,我们发现,当使用vm.$watch()时,Vue会创建一个Watcher实例,这个实例负责监听特定属性的变化。每当被观察的属性值发生变化时,Watcher实例就会触发更新,确保视图能够相应地更新。这一过程通过依赖的管理来实现,即在Observe实例内部,依赖关系被封装并存储,确保在属性变化时能够准确地通知相关的cyanogenmod 源码下载Watcher实例。

       总的来说,vm.$watch()的内部实现依赖于Vue框架的观察者模式,通过创建Observe实例和Watcher实例来实现数据变化的监听和响应。这一机制保证了Vue应用的响应式特性,使得开发者能够轻松地在数据变化时触发视图更新,从而构建动态且灵活的应用程序。

偷偷跟我学这个看源码的小技巧,早日解放双手

       大家好!

       在看源码的过程中,查看 Git 提交记录是了解文件演变过程的有效途径。对于如何在 IDEA 中查看这些记录,可能有些同学感到困惑。这篇文章将分享一些实用的小技巧,帮助大家更直观地进行源码学习。

       首先,确保你的本地环境配置了 Git。如果还没有安装 Git,强烈建议你先完成安装并熟悉基本操作。

       接下来,使用 Git 克隆一个感兴趣的开源项目,例如 Redssion。在 IDEA 中导入项目并查看文件右键菜单,确认是否能找到“Git”选项。如果找不到,可能是 Git 配置问题,进入 IDEA 设置中进行相应的调整。

       在 IDEA 的“Version Control”标签页中,你可以看到项目的提交历史。通过这个界面,你可以快速浏览文件的变更情况,了解代码的演变过程。

       在日常工作中或撰写文章时,使用 IDEA 的workbench源码安装 Git 功能主要关注提交记录,而不是直接在 IDEA 中进行代码提交。这种方式提供了可视化的代码历史,有助于理解代码的变更轨迹。

       以 Redssion 为例,通过在 GitHub 的 issues 页面搜索关键词(如“死锁”),可以找到相关的问题讨论和代码修复。关注这些信息能帮助你更快定位问题和学习关键代码变更。

       使用 IDEA 的 Git 插件,可以方便地查看特定日期的提交记录。在“Version Control”标签页中,通过过滤功能找到目标日期的提交,这样可以快速定位到关键变更。

       通过查看提交记录,你可以了解代码的具体修改内容,这对于深入理解代码实现和调试问题非常有帮助。例如,在 Redssion 中,可以追踪到特定类的修改历史,了解其功能演进。

       此外,通过查看项目的首次提交记录,可以了解项目的起源和发展历程。例如,Dubbo 的首次提交记录反映了项目早期的状态和开发团队的辛勤工作。这些历史记录不仅展示了技术演变,也蕴含了项目发展的故事。

       总的来说,利用 IDEA 的 Git 功能探索代码历史,不仅可以帮助你更高效地学习和理解源码,还能深入了解项目的开发背景和演进过程。通过这种方式,源码阅读将变得更具趣味性和实用性。

vue3源码学习--调试环境搭建

       Vue3源码调试环境搭建指南

       要深入学习Vue3源码,蚂蚁社区源码首先需要在本地搭建一个调试环境。以下是详细的步骤:

       1. 克隆项目: 从GitHub上获取官方或你感兴趣的Vue3项目,通常可通过以下命令进行克隆:

       <pre>git clone /vuejs/vue3</pre>

       2. 安装依赖: 项目克隆后,执行安装命令以确保所有必要的构建工具和依赖已准备就绪:

       <pre>cd vue3-project

       npm install

       yarn install (如果项目使用yarn)</pre>

       3. 运行项目: 安装完成后,运行项目以验证是否可以正常启动:

       <pre>npm run serve 或 yarn serve</pre>

       4. 调试模式: 要进行源码级别的调试,你需要配置开发环境,开启调试工具如Chrome DevTools或Vue Devtools:

       <pre>在浏览器中访问http://localhost: (取决于你的端口号)</pre>

       5. 其他配置

Git配置: 如果你打算提交代码更改,确保已设置好Git信息和远程仓库连接。

遇到的问题: 在调试过程中可能遇到各种问题,如版本兼容性、配置错误等,查阅文档或社区求助是关键。

Vue3构建版本: 确保你正在使用的Vue3版本与项目需求匹配,如Vue 3.0.x,避免使用过旧或过新的版本。

源码学习之noConflict冲突处理机制

       在早期项目中,我有机会深入了解Backbone.js的源码,特别是其noConflict冲突处理机制。这个机制其实非常直观,核心是一个简单的函数,代码量虽小,但作用显著。

       noConflict的原理非常巧妙,每次调用这个函数,框架就回退到之前的一个版本。例如,如果你先引入了v1.4.0,接着引入v1.0.0,那么默认情况下,Backbone会指向最新版本v1.0.0。执行Backbone.noConflict()后,会回退到v1.4.0,再次调用则会回退到未被覆盖的网站源码直链原始状态,Backbone变成undefined。

       让我们通过一个例子来说明:首先引入v1.4.0和v1.0.0的Backbone,输出的Backbone版本为1.0.0。执行noConflict后,版本会回退到1.4.0,再次执行noConflict则会释放Backbone,使其变为undefined。

       源码中,Backbone的noConflict函数十分注释详尽,帮助开发者理解其工作原理。官方文档解释,这个方法可以防止第三方库对现有Backbone的覆盖,非常实用。

       Backbone的冲突处理机制源自jQuery,很多框架都借鉴了这一设计。jQuery的noConflict方法也类似,除了版本回退,还有一个deep参数,当deep为true时,不仅$变量会回退,jQuery本身也会。

       举个jQuery的例子:引入3.5.1和3.4.1版本,noConflict调用后,无论deep值如何,jQuery和$都会回退到之前的版本。

       总的来说,noConflict冲突处理机制是开发过程中处理版本冲突的有力工具,它通过版本回退确保了代码的稳定性。

React源码学习入门(二)React的render究竟返回的是什么?

       深入解析React源码,首先关注核心问题:React的render究竟返回的是什么?理解这一问题,是进一步探索React源码的关键。

       React的render函数返回类型被定义为ReactNode。ReactNode可以是多种类型,其中最重要且常见的类型是ReactElement。JSX扩展语法,是React团队早期引入的一种JavaScript语法,允许开发者以类似HTML标签的方式编写代码。

       通过Babel编译器,JSX语法转化为React.createElement的调用,这是render函数实际返回的值。ReactElement是一个普通对象,包含type、props等关键属性,是React内部渲染返回的实际底层表示。

       ReactElement封装了所有需要的信息,形式简单却极其重要,它相当于一个标记(token),是一种DSL(Domain Specific Language)。通过这一抽象表示,React构建了组件的嵌套树,即Virtual DOM。Virtual DOM允许React实现跨端跨平台的通用处理,且得益于高效的Diff算法,显著提升了整体更新性能,为SSR(Server-Side Rendering)开辟了可能。

       React团队在年提出这一理念并实现,展现出前瞻性和创新性,引领了前端技术的新纪元。综上,React的render函数实质返回的是一种简单对象——ReactElement,这一对象通过构建Virtual DOM,实现了前端技术的革新。

TIOVX 源码学习: openvx理解

       学习TIOVX源码的关键在于理解其原理和实际应用。首先,需要参考专业资源了解OpenVX和TIOVX的基本概念。OpenVX是一种基于硬件抽象层的图像处理框架,其目的在于在不同硬件平台上提供统一的API接口,而TIOVX则是对OpenVX标准的实现,特别强调在DSP上的自定义开发。

       在TIOVX中,用户可以利用User Kernel扩展OpenVX的功能,但仅限于CPU环境。为了弥补这一限制,TIOVX引入了Target Kernel概念,允许用户在DSP上进行自定义开发,从而提升特定任务的性能。

       理解TIOVX源码时,可以从官网教程出发,通过官方提供的示例来掌握Target Kernel和User Kernel的编写、调度及生命周期管理。这包括在AddUserKernel中指定运行前、运行时和运行结束后执行的函数。

       在实际应用中,TIOVX与OpenCV类似,都专注于图像处理,涉及上下文(Context)、图(Graph)和节点(Node)等概念。了解AppObj结构体,有助于更深入地理解TIOVX的内部运作。AppObj包含运行各阶段所需的变量,如TIDLObj用于管理网络参数、ImgMosaicObj用于图像参数、DisplayObj用于显示参数、ScalerObj用于图像列表相关变量。

       为了更高效地学习和应用TIOVX,建议从TI官方提供的例子出发,详细阅读文档,理解结构体嵌套关系,以便在具体项目中调用API时更加得心应手。通过这些步骤,可以逐步掌握TIOVX源码的核心内容及其在实际项目中的应用。

源码学习之void 0

       在探索源码的学习中,偶然遇到了"void 0"这种写法,这在日常的业务代码中并不常见,于是开始深入研究。

       尝试在控制台执行"void 0",发现返回值为"undefined"。

       查阅MDN文档,了解到"void"的用法。

       以Vue源码为例,"void 0"的应用是为了创建一个空节点。

       在这段代码中,"void 0"返回"undefined",之后与传入的"text"参数进行比较,若二者相等,则将"text"赋值为空字符串。

       那么,为什么在"void 0"和"undefined"之间选择前者呢?

       对比代码,可以看出"undefined"是可以被重新赋值的:在"test"函数中,"undefined"被重新赋值为字符串"",而"void 0"则不受影响,始终返回"undefined"数据类型。

       值得注意的是,除了"void 0",还可以使用"void "、"void \"abc\""等其他"void"表达式替代,然而选择"void 0"的原因在于它是"void"表达式中字节数最少的一种(仅6个字节),使用"void 0"代替"undefined"能够节省3个字节。

       综上所述,"void 0"在特定的源码应用场景中被使用,其目的主要是为了节省内存空间,同时确保数据类型的一致性,避免被意外重新赋值。

VGGish源码学习

       深入研究VGGish源码,该模型在模态视频分析领域颇为流行,尤其在生成语音部分的embedding特征向量方面。本文旨在基于官方源码进行学习。

       VGGish的代码库结构简洁,仅包含几个.py文件。文件大体功能明确,下文将结合具体代码进行详述。在开始之前,需要预先下载两个预训练文件,与.py文件放在同一目录。

       VGGish的环境安装过程简便,对依赖包的版本要求宽松。只需依次执行安装命令,确保环境配置无误。运行vggish_smoke_test.py脚本,如显示"Looks Good To Me"则表明环境已搭建完成。

       着手VGGish模型的拆解,以vggish_inference_demo.py中的main函数为起点,分为两大部分:数据准备与前向推理获得Embedding特征及特征后处理。

       在数据准备阶段,首先确认输入是否为.wav文件,若非则自行生成。接着,使用vggish_input.py模块将输入数据调整为适用于模型的batch格式。假设输入音频长1分秒,采样频率为.1kHz,读取的wav_data为(,)的一维数组(若为双声道,则调整为单声道)。

       进入前向推理阶段,初始化特征处理对象pproc及记录器对象writer。通过vggish_slim.py模块构建VGG模型,并加载预训练权重。前向推理生成维的embedding特征向量。值得注意的是,输入数据为[num_samples, , ]的三维数据,在推理过程中会增加一维[num_samples,num_frames,num_bins,1],最终经过卷积层提取特征,FC层压缩,得到的embedding_batch为[num_samples,]。

       后处理环节中,应用PCA(主成分分析)对embedding特征进行调整。这一步骤旨在与YouTube-8M项目兼容,后者已发布用于数百万YouTube视频的PCA/whitened/quantized格式的音频和视觉嵌入。不过,若无需使用官方发布的AudioSet嵌入,则可直接使用网络输出的原始嵌入,无需进行PCA操作。

       本文旨在为读者提供深入理解VGGish源码的路径,通过详述模型的构建、安装与应用过程,旨在促进对模态视频分析技术的深入学习与应用。

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