1.有哪些开源的文章文章源码网站?
2.openGauss数据库源码解析系列文章——事务机制源码解析（一）
3.husky 源码浅析
4.文章中加音频视频的代码
5.TiDB 源码阅读系列文章（五）TiDB SQL Parser 的实现
6.腾讯T2I-adapter源码分析（3）-训练源码分析
有哪些开源的源码网站?
开源源码网站为开发者提供了丰富的资源和交流平台。下面列举了一些知名的分享分享开源源码网站：
一、CSDN - 专业开发者社区，源码源码提供原创博客、文章文章问答、分享分享培训、源码源码橘子视频源码论坛和资源下载服务。文章文章
二、分享分享OSCHINA - 中文开源技术交流社区，源码源码传播开源理念，文章文章推广开源项目，分享分享提供开源技术交流平台。源码源码
三、文章文章SegmentFault - 中国领先的分享分享新一代开发者社区和技术媒体，提供问答、源码源码专栏、课程和资讯。
四、v2ex - 创意工作者社区，讨论编程、设计、硬件、游戏等话题。
五、有穹 - 专注开源软件源码分享与交流的平台，发布、收藏和下载源码作品。
六、LearnKu - 终身编程者知识社区，定制编程知识。
七、掘金 - 技术文章社区，提供技术筛选和干货分享。
八、博客园 - 开发者知识分享社区，帮助开发者分享和学习。
九、Gitee - Git代码托管和协作平台，提供代码托管服务。
十、GitHub - 全球最大的开源社区，聚集众多开源项目。
这些网站为开发者提供了丰富的黑马现身源码资源和交流机会，是学习和分享编程知识的重要平台。
openGauss数据库源码解析系列文章——事务机制源码解析（一）
事务是数据库操作的核心单位，必须满足原子性、一致性、隔离性、持久性（ACID）四大属性，确保数据操作的可靠性与一致性。以下是openGauss数据库中事务机制的详细解析：
### 事务整体架构与代码概览
在openGauss中，事务的实现与存储引擎紧密关联，主要集中在源代码的`gausskernel/storage/access/transam`与`gausskernel/storage/lmgr`目录下。事务系统包含关键组件：
1. **事务管理器**：事务系统的中枢，基于有限循环状态机，接收外部命令并根据当前事务状态决定下一步执行。
2. **日志管理器**：记录事务执行状态及数据变化过程，包括事务提交日志（CLOG）、事务提交序列日志（CSNLOG）与事务日志（XLOG）。
3. **线程管理机制**：通过内存区域记录所有线程的事务信息，支持跨线程事务状态查询。
4. **MVCC机制**：采用多版本并发控制（MVCC）实现读写隔离，结合事务提交的CSN序列号，确保数据读取的正确性。
5. **锁管理器**：实现写并发控制，通过锁机制保证事务执行的隔离性。
### 事务并发控制
事务并发控制机制保障并发执行下的数据库ACID属性，主要由以下部分构成：
- **事务状态机**：分上层与底层两个层次，上层状态机通过分层设计，支持灵活处理客户端事务执行语句（BEGIN/START TRANSACTION/COMMIT/ROLLBACK/END），底层状态机记录事务具体状态，包括事务的开启、执行、结束等状态变化。
#### 事务状态机分解
- **事务块状态**：支持多条查询语句的事务块，包含默认、已开始、事务开始、运行中、结束状态。
- **底层事务状态**：状态包括TRANS_DEFAULT、TRANS_START、TRANS_INPROGRESS、TRANS_COMMIT、TRANS_ABORT、tidb源码分析TRANS_DEFAULT，分别对应事务的初始、开启、运行、提交、回滚及结束状态。
#### 事务状态转换与实例
通过状态机实例展示事务执行流程，包括BEGIN、SELECT、END语句的执行过程，以及相应的状态转换。
- **BEGIN**：开始一个事务，状态从默认转为已开始，之后根据语句执行逻辑状态转换。
- **SELECT**：查询语句执行，状态保持为已开始或运行中，事务状态不发生变化。
- **END**：结束事务，状态从运行中或已开始转换为默认状态。
#### 事务ID分配与日志
事务ID（xid）以uint单调递增序列分配，用于标识每个事务，CLOG与CSNLOG分别记录事务的提交状态与序列号，采用SLRU机制管理日志，确保资源高效利用。
### 总结
事务机制在openGauss数据库中起着核心作用，通过详细的架构设计与状态管理，确保了数据操作的ACID属性，支持高并发环境下的高效、一致的数据处理。MVCC与事务ID的合理使用，进一步提升了数据库的性能与数据一致性。未来，将深入探讨事务并发控制的MVCC可见性判断机制与进程内的多线程管理机制，敬请期待。
husky 源码浅析
解析 Husky 源码：揭示 Git 钩子的奥秘
前言
在探索 Husky 的工作原理之前，让我们先回顾一下自定义 Git Hook 的概念。通过 Husky，我们能够实现对 Git 钩子的指定目录控制，灵活地执行预先定义的命令。本篇文章将带领大家深入 Husky 的源码，揭示其工作流程和使用 Node.js 编写 CLI 工具的要点。Husky 工作流程
从 Husky 的openssl aes源码安装流程入手，我们能够直观地理解其工作原理。主要步骤如下：执行 `npx husky install`。
通过 Git 命令，将 hooks 目录指向 Husky 提供的目录。
确保新拉取的仓库在执行 `install` 后自动调整 Git hook 目录，以保持一致性。
在这一过程中，Husky 通过巧妙地添加 npm 钩子，确保了新仓库在安装完成后能够自动配置 Git 钩子路径，实现了跨平台的统一性。源码浅析
bin.ts
bin.ts 文件简洁明了，核心在于模块导入语法和 Node.js CLI 工具的实现。它支持了导入模块的两种方式，并解释了在 TypeScript 中如何灵活使用它们。npm 中的可执行文件
通过配置 package.json 的 `bin` 字段，我们可以将任意脚本或工具作为 CLI 工具进行全局安装，以便在命令行中直接调用。Husky 利用这一特性，为用户提供了一个简洁的安装流程和便捷的调用方式。获取命令行参数
在 Node.js 中，`process.argv` 提供了获取命令行参数的便捷方式。通过解析这个数组，我们可以轻松获取用户传递的参数，实现命令与功能的对应。index.ts
核心逻辑在于安装、配置和卸载 Git 钩子的函数。Husky 的代码结构清晰，易于理解。其中，`core.hooksPath` 的配置和权限设置（如 `mode 0o`）是关键步骤，确保了 Git 钩子的执行权限和统一性。husky.sh
作为初始化脚本，husky.sh 执行了一系列环境配置和日志输出操作。其重点在于根据不同 Shell 环境（如 Zsh）进行适配性处理，确保 Husky 在各类环境中都能稳定运行。结语
Husky 的实现通过 `git config core.hooksPath` 和 `npm prepare` 钩子的巧妙结合，不仅简化了 Git 钩子的配置流程，还提升了代码的可移植性和一致性。使用 Husky，开发者能够更灵活地管理 Git 钩子，提升项目的自动化程度。文章中加音频视频的ueditor源码分析代码
发布文章时，勾选显示源代码选项，将音频或视频代码复制粘贴至文章中。源代码示例如下：音乐格式支持：wma、mp3、rm、ra、ram、asf。连接速度快的链接方可使用，确保加载速度不受影响。例如：《八千里路云和月》-腾格尔，替换为你喜欢的音乐链接网址。播放器宽度与高度自定义，宽度与高度设置为和。autostart属性为true时音乐自动播放，false时静默。loop属性设为true实现音乐循环播放，false则不循环。loop值如3，表示音乐播放3次后停止。若希望用户打开网页即能听到背景音乐并循环播放，直接使用上述代码即可。我撰写了一篇《提高博客访问量的秘技》，供参考，欢迎阅读。更多信息，欢迎访问我的博客。
TiDB 源码阅读系列文章（五）TiDB SQL Parser 的实现
本文是 TiDB 源码阅读系列文章的第五篇，主要内容围绕 SQL Parser 功能实现进行讲解。内容源自社区伙伴马震（GitHub ID：mz）的投稿。系列文章的目的是与数据库研究者及爱好者深入交流，收到了社区的积极反馈。后续，期待更多伙伴加入 TiDB 的探讨与分享。
TiDB 的源码阅读系列文章，帮助读者系统性地学习 TiDB 内部实现。最近的《SQL 的一生》一文，全面阐述了 SQL 语句处理流程，从接收网络数据、MySQL 协议解析、SQL 语法解析、查询计划制定与优化、执行直至返回结果。
其中，SQL Parser 的功能是将 SQL 语句按照 SQL 语法规则进行解析，将文本转换为抽象语法树（AST）。此功能需要一定背景知识，下文将尝试介绍相关知识，以帮助理解这部分代码。
TiDB 使用 goyacc 根据预定义的 SQL 语法规则文件 parser.y 生成 SQL 语法解析器。这一过程可在 TiDB 的 Makefile 文件中看到，通过构建 goyacc 工具，使用 goyacc 依据 parser.y 生成解析器 parser.go。
goyacc 是 yacc 的 Golang 版本，因此理解语法规则定义文件 parser.y 及解析器工作原理之前，需要对 Lex & Yacc 有所了解。Lex & Yacc 是用于生成词法分析器和语法分析器的工具，它们简化了编译器的编写。
下文将详细介绍 Lex & Yacc 的工作流程，以及生成解析器的过程。我们将从 Lex 根据用户定义的 patterns 生成词法分析器，词法分析器读取源代码并转换为 tokens 输出，以及 Yacc 根据用户定义的语法规则生成语法分析器等角度进行阐述。
生成词法分析器和语法分析器的过程，用户需为 Lex 提供 patterns 的定义，为 Yacc 提供语法规则文件。这两种配置都是文本文件，结构相同，分为三个部分。我们将关注中间规则定义部分，并通过一个简单的例子来解释。
Lex 的输入文件中，规则定义部分使用正则表达式定义了变量、整数和操作符等 token 类型。例如整数 token 的定义，当输入字符串匹配正则表达式时，大括号内的动作会被执行，将整数值存储在变量yylval 中，并返回 token 类型 INTEGER 给 Yacc。
而 Yacc 的语法规则定义文件中，第一部分定义了 token 类型和运算符的结合性。四种运算符都是左结合，同一行的运算符优先级相同，不同行的运算符，后定义的行具有更高的优先级。语法规则使用 BNF 表达，大部分现代编程语言都可以使用 BNF 表示。
表达式解析是生成表达式的逆向操作，需要将语法树归约到一个非终结符。Yacc 生成的语法分析器使用自底向上的归约方式进行语法解析，同时使用堆栈保存中间状态。通过一个表达式 x + y * z 的解析过程，我们可以理解这一过程。
在这一过程中，读取的 token 压入堆栈，当发现堆栈中的内容匹配了某个产生式的右侧，则将匹配的项从堆栈中弹出，将该产生式左侧的非终结符压入堆栈。这个过程持续进行，直到读取完所有的 tokens，并且只有启始非终结符保留在堆栈中。
产生式右侧的大括号中定义了该规则关联的动作，例如将三项从堆栈中弹出，两个表达式相加，结果再压回堆栈顶。这里可以使用 $position 的形式访问堆栈中的项，$1 引用第一项，$2 引用第二项，以此类推。$$ 代表归约操作执行后的堆栈顶。本例的动作是将三项从堆栈中弹出，两个表达式相加，结果再压回堆栈顶。
在上述例子中，动作不仅完成了语法解析，还完成了表达式求值。一般希望语法解析的结果是一颗抽象语法树（AST），可以定义语法规则关联的动作。这样，解析完成时，我们就能得到由 nodeType 构成的抽象语法树，对这个语法树进行遍历访问，可以生成机器代码或解释执行。
至此，我们对 Lex & Yacc 的原理有了大致了解，虽然还有许多细节，如如何消除语法的歧义，但这些概念对于理解 TiDB 的代码已经足够。
下一部分，我们介绍 TiDB SQL Parser 的实现。有了前面的背景知识，对 TiDB 的 SQL Parser 模块的理解会更易上手。TiDB 使用手写的词法解析器（出于性能考虑），语法解析采用 goyacc。我们先来看 SQL 语法规则文件 parser.y，这是生成 SQL 语法解析器的基础。
parser.y 文件包含 多行代码，初看可能令人感到复杂，但该文件仍然遵循我们之前介绍的结构。我们只需要关注第一部分 definitions 和第二部分 rules。
第一部分定义了 token 类型、优先级、结合性等。注意 union 结构体，它定义了在语法解析过程中被压入堆栈的项的属性和类型。压入堆栈的项可能是终结符，也就是 token，它的类型可以是 item 或 ident；也可能是非终结符，即产生式的左侧，它的类型可以是 expr、statement、item 或 ident。
goyacc 根据这个 union 在解析器中生成对应的 struct。在语法解析过程中，非终结符会被构造成抽象语法树（AST）的节点 ast.ExprNode 或 ast.StmtNode。抽象语法树相关的数据结构定义在 ast 包中，它们大都实现了 ast.Node 接口。
ast.Node 接口有一个 Accept 方法，接受 Visitor 参数，后续对 AST 的处理主要依赖这个 Accept 方法，以 Visitor 模式遍历所有的节点以及对 AST 做结构转换。例如 plan.preprocess 是对 AST 做预处理，包括合法性检查以及名字绑定。
union 后面是对 token 和非终结符按照类型分别定义。第一部分的最后是对优先级和结合性的定义。文件的第二部分是 SQL 语法的产生式和每个规则对应的 aciton。SQL 语法非常复杂，大部分内容都是产生式的定义。例如 SELECT 语法的定义，我们可以在 parser.y 中找到 SELECT 语句的产生式。
完成语法规则文件 parser.y 的定义后，使用 goyacc 生成语法解析器。TiDB 对 lexer 和 parser.go 进行封装，对外提供 parser.yy_parser 进行 SQL 语句的解析。
最后，我们通过一个简单的例子，使用 TiDB 的 SQL Parser 进行 SQL 语法解析，构建出抽象语法树，并通过 visitor 遍历 AST。我实现的 visitor 只输出节点的类型，运行结果依次输出遍历过程中遇到的节点类型。
了解 TiDB SQL Parser 的实现后，我们有可能实现当前不支持的语法，如添加内置函数。这为我们学习查询计划以及优化打下了基础。希望这篇文章对读者有所帮助。
作者介绍：马震，金蝶天燕架构师，负责中间件、大数据平台的研发，今年转向 NewSQL 领域，关注 OLTP/AP 融合，目前在推动金蝶下一代 ERP 引入 TiDB 作为数据库存储服务。
腾讯T2I-adapter源码分析（3）-训练源码分析
随着stable-diffusion和midjourney等AI技术展现令人惊叹的艺术创作，人们对AI可控绘图的追求日益高涨。为提升AI图像生成的可控性，Controlnet和T2I-adapter等解决方案应运而生。系列文章将从T2I-adapter的源码出发，深入剖析其训练部分的实现原理。
本篇我们将聚焦于训练源码的解析，通过代码结构的梳理，了解T2I-Adapter的训练流程。
训练代码的运行涉及数据处理、模型加载、优化器设置以及实际训练过程。在第一部分，我们首先设置参数并加载数据，如DepthDataset，它从txt文件中读取、对应的深度图和文本描述。
在模型加载阶段，我们区分了stable-diffusion模型和adapter。stable-diffusion模型加载时，其配置与推理阶段有所差异，如增加调度器参数、提高精度、调整分辨率和训练相关参数。adapter模型的加载则遵循推理过程中的初始化方法，通过构建不同模块来实现。
训练过程中，adapter模型的关键结构包括下采样、卷积和ResnetBlock的使用，相比controlnet，T2I-adapter的参数更少，没有注意力层，这使得训练更为高效。模型放入GPU后，使用adamW优化器进行训练，同时设置学习率和数据保存路径。
状态恢复部分，程序会判断是否从头开始或恢复训练，设置log信息。接下来，代码进入实际的训练循环，包括条件编码、隐藏状态生成、adapter结果附加至sd模型以及adapter梯度计算。
loss函数定义在模型配置中，采用L2损失来衡量生成图像与给定时间点加噪ground truth的接近程度。训练过程中，loss计算和模型保存都在代码中明确体现。
总的来说，T2I-adapter的训练源码展示了精细的结构和参数设置，确保了AI绘画的可控性和性能。在AI艺术的探索中，每一行代码都承载着技术进步的点滴痕迹。