【aide导入源码包】【龙游浅水指标源码】【韩国漫画app源码】xlhtml源码
1.chatglm2-2b+sdxl1.0+langchain打造私有AIGC（三）
2.超详细通达信主图指标安装教程，源码意简言赅过程简单！源码有惊喜源码
3.Tensorflow 编译加速器 XLA 源码深入解读
4.在POWER平台的源码Linux如何使用XL C/C++
5.pg集群搭建几种方式
6.AI视频工具更新3：阿里图像生成视频模型I2VGen-XL开源，生成高语义准确性和高清晰度的源码视频
chatglm2-2b+sdxl1.0+langchain打造私有AIGC（三）
在langchain框架下实现LLM流式响应，本文详细阐述了整个过程。源码首先，源码aide导入源码包我们基于上篇文章的源码基础，实现了使用langchain的源码LLMChain完成ChatGLM的调用。通过重写ChatGLM类并继承LLM，源码同时重写_call()方法，源码使得大语言模型能够实现流式响应。源码然而，源码langchain并未直接将流式响应的源码结果返回至调用LLMChain的方法中。
**1.1** **langchain源码结构梳理
**为了实现流式响应的源码需求，我们从stream方法入手，源码发现其内部的yield机制似乎在采用流式响应策略。进一步跟踪发现，stream方法实际上调用了一个抽象方法`invoke`。继续探索`invoke`方法的实现，我们发现这实际上调用了`__call__`方法，进而调用`_call`方法，最后在`_call`方法中返回了`llm.generate_prompt()`。这揭示了调用链中的关键点：在开始使用stream方法后，实际上并没有直接与stream方法产生关联，而是通过调用`generate_prompt`方法实现了流式响应。
**1.2** **重写关键方法
**为了实现流式响应，龙游浅水指标源码我们首先明确目标：希望`predict`方法调用之后能够采用流式响应，同时不影响原本的`predict`方法。我们顺着调用链，从`Chain`到`LLMChain`再到`BaseLLM`和`LLM`类中进行探索。在`BaseLLM`中，我们找到了`stream`方法，但其内部的`_stream`方法未被实现。因此，我们决定在`ChatGLM`中实现`_stream`方法，以解决流式响应的最终点问题。同时，为了确保`langchain`调用`BaseLLM`的`stream`方法，我们重新编写了一个类，继承自`LLMChain`，并在其中重写了`predict`方法，以确保整个流程能够实现流式响应。
**1.3** **重写langchain的文档处理链
**面对长文本处理需求，尽管`langchain`提供了`load_summarize_chain`方法，但并未实现流式调用。我们遵循相同思路，对`load_summarize_chain`方法进行了重写，重点关注在`reduce`阶段实现流式响应。通过分析`langchain`源码，我们发现在`MapReduceDocumentsChain`类中，`reduce`阶段的韩国漫画app源码关键点在于调用`LLMChain`的`predict`方法。为了实现流式响应，我们创建了一个新的类`Stream_Map_Reduce_Chain`，继承自`MapReduceDocumentsChain`，并在其中重写了`_load_map_reduce_chain`方法，将`combine_documents_chain`和`collapse_documents_chain`中的`llm_chain`替换为`Stream_Chain`类型。这样，当在`reduce`阶段调用`predict`方法时，能够直接调用`ChatGLM`类中的`_stream`方法实现流式响应。
综上所述，通过深入理解`langchain`框架的内部实现，并针对关键环节进行方法重写，我们成功实现了在不同场景下的流式响应需求，包括普通问答和长文本处理。这些改进不仅提高了响应的实时性和效率，也为`langchain`框架的使用提供了更灵活和高效的方式。
超详细通达信主图指标安装教程，意简言赅过程简单！有惊喜源码
安装通达信主图指标的步骤简洁明了，只需遵循以下步骤即可。
首先，找寻你心仪的主图指标公式。进入通达信软件，找到“功能”菜单，点击“公示系统”，然后选择“公式管理器”。dma读写内存源码打开公式管理器后，转至“技术指标公式”部分，选择“其他类型”，点击右侧的“新建”按钮，此时将打开指标公式编辑器。
在编辑器中，输入公式名称，选择画线方法，并粘贴已选中的公式。确认无误后，点击确定按钮完成公式创建。
接下来，预览新建的指标。返回至公式管理器界面，找到新增的指标，点击右侧的“预览”按钮，预览图将随即呈现。
源码如下，供参考学习与应用。代码包含复杂的指标逻辑，用于辅助交易决策。
VAR1:=CLOSE-LOW;VAR2:=HIGH-LOW;VAR3:=CLOSE-HIGH;VAR4:=IF(HIGH>LOW,(VAR1/VAR2+VAR3/VAR2)*VOL,0);HPTP:=SUM(VAR4,)/,COLORSTICK;TKXL:=-1;XVYO:=UPNDAY(TKXL,1),NODRAW;G:=MA(C,5);D:=MA(C,);HH:=REF(H,5)=HHV(H,);LL:=REF(L,5)=LLV(L,);FG:=BACKSET(HH,6)>BACKSET(HH,5);FD:=BACKSET(LL,6)>BACKSET(LL,5);FG:=IF(BARSLAST(FG)=BARSLAST(FD) AND G>D,FG,IF(BARSLAST(FD)>BARSLAST(FG),FG,0));FD:=IF(BARSLAST(FG)=BARSLAST(FD) AND D>G,FD,IF(BARSLAST(FG)>BARSLAST(FD),FD,0));FG0:=FG AND H=HHV(H,BARSLAST(FD));FD0:=FD AND L=LLV(L,BARSLAST(FG));GQ:=L>REF(H,1) AND DAY!=REF(DAY,1);DQ:=H>=REF(H,1) AND L<=REF(L,1);BHG:=COUNT(BH0,BARSLAST(FD0));BHD:=COUNT(BH0,BARSLAST(FG0));BGQ:=COUNT(GQ,BARSLAST(FD0));BDQ:=COUNT(DQ,BARSLAST(FG0));BK0:=IF(BHG>0,BHG+2,IF(BHD,BHD+2,3));BK:=IF(BGQ,BK0-BGQ,IF(BDQ,BK0-BDQ,BK0));G1X:=(FG AND BARSLAST(FD)>BK),NODRAW;D1X:=(FD AND BARSLAST(FG)>BK),NODRAW;G1:=(FG0 AND REF(H,BARSLAST(FG0))>=REF(H,BARSLAST(G1X)) AND BARSLAST(D1X)>BARSLAST(G1X))OR (FG1 AND COUNT(GQ,BARSLAST(FD1))>0 AND REF(H,BARSLAST(FG1))>REF(H,BARSLAST(G1X)));{ W:=IF(DATE<,C,DRAWNULL);}D1:=(FD0 AND REF(L,BARSLAST(FD0))<=REF(L,BARSLAST(D1X)) AND BARSLAST(G1X)>BARSLAST(D1X))OR (FD1 AND COUNT(DQ,BARSLAST(FG1))>0 AND REF(L,BARSLAST(FD1))>REF(L,BARSLAST(G1X)));G2:=G1 AND H=HHV(G1H,BARSLAST(D1)+1) AND H>REF(H,1) AND BARSLAST(D1)>BARSLAST(G1);D2:=D1 AND L=LLV(D1L,BARSLAST(G1)+1)
为了感谢各位粉丝的支持，我承诺提供此技术与指标的免费分享。如需使用或获取全套源码，欢迎私信联系我。dubbo均衡源码分析
Tensorflow 编译加速器 XLA 源码深入解读
XLA是Tensorflow内置的编译器，用于加速计算过程。然而，不熟悉其工作机制的开发者在实践中可能无法获得预期的加速效果，甚至有时会导致性能下降。本文旨在通过深入解读XLA的源码，帮助读者理解其内部机制，以便更好地利用XLA的性能优化功能。
XLA的源码主要分布在github.com/tensorflow/tensorflow的多个目录下，对应不同的模块。使用XLA时，可以采用JIT（Just-In-Time）或AOT（ Ahead-Of-Time）两种编译方式。JIT方式更为普遍，对用户负担较小，只需开启一个开关即可享受到加速效果。本文将专注于JIT的实现与理解。
JIT通过在Tensorflow运行时，从Graph中选择特定子图进行XLA编译与运行，实现了对计算图的加速。Tensorflow提供了一种名为JIT的使用方式，它通过向Tensorflow注册多个优化PASS来实现这一功能。这些优化PASS的执行顺序决定了加速效果。
核心的优化PASS包括但不限于EncapsulateXlaComputationsPass、MarkForCompilationPass、EncapsulateSubgraphsPass、BuildXlaOpsPass等。EncapsulateXlaComputationsPass负责将具有相同_xla_compile_id属性的算子融合为一个XlaLaunch，而XlaLaunch在运行时将子图编译并执行。
AutoClustering则自动寻找适合编译的子图，将其作为Cluster进行优化。XlaCompileOp承载了Cluster的所有输入和子图信息，在运行时通过编译得到XlaExecutableClosure，最终由XlaRunOp执行。
在JIT部分，关键在于理解和实现XlaCompilationCache::CompileStrict中的编译逻辑。此过程包括两步，最终结果封装在XlaCompilationResult和LocalExecutable中，供后续使用。
tf2xla模块负责将Tensorflow Graph转化为XlaCompilationResult（HloModuleProto），实现从Tensorflow到XLA的转换。在tf2xla中定义的XlaOpKernel用于封装计算过程，并在GraphCompiler::Compile中实现每个Kernel的计算，即执行每个XlaOpKernel的Compile。
xla/client模块提供了核心接口，用于构建计算图并将其转换为HloModuleProto。XlaBuilder构建计算图的结构，而XlaOpKernel通过使用这些基本原语描述计算过程，最终通过xla_builder的Build方法生成HloComputationProto。
xla/service模块负责将HloModuleProto编译为可执行的Executable。该过程涉及多个步骤，包括LLVMCompiler的编译和优化，最终生成适合特定目标架构的可执行代码。此模块通过一系列的优化pass，如RunHloPasses和RunBackend，对HloModule进行优化和转换，最终编译为目标代码。
本文旨在提供XLA源码的深度解读，帮助开发者理解其工作机制和实现细节。如有问题或疑问，欢迎指正与交流，共同探讨和学习。期待与您在下一篇文章中再次相遇。
在POWER平台的Linux如何使用XL C/C++
xlC_r 或 xlc++_r编译C++的源代码xlcxlc_r编译C的源代码，编译器使用如下参数：-qlanglvl=extc, -qalias=ansi, -qcpluscmt, -qkeyword=inlinecc_rISO C标准的编译器，使用如下的编译参数：-qlanglvl=stdc,-qalias=ansi, -qstrict_induction, -qnolonglong, -D_ANSI_C_SOURCE, -D__STRICT_ANSI__cc_rISO C标准的编译器，使用如下的编译参数：-qlanglvl=stdc, -qalias=ansi, -qstrict_induction, -D_ANSI_C_SOURCE, -D_ISOC_SOURCE, -D__STRICT_ANSI__cccc_r旧版本的C代码编译器，不要求完全遵从C和C标准，使用如下编译参数：-qlanglvl=extended, -qnoro, -qnoroconstxlCcore 或xlc++corexlCcore_r或xlc++core_r与xlC和xlc++雷同，但编译器只链接运行库的核心部分gxlc或gxlc++将GNU gcc和g++的编译转化为xlC或xlc++的编译在大多数情况下，使用
pg集群搭建几种方式
两种。根据查询CSDN博客官网显示：
1、Pgpool：位于应用程序和PG服务端之间，可以搭建在已经存在的任意版本的PG主从结构上。
2、PostgresXL：在PG源代码的基础上增加新功能实现，将PG的SQL解析层的工作和数据存取层的工作分离到不同的两种节点上搭建。
AI视频工具更新3：阿里图像生成视频模型I2VGen-XL开源，生成高语义准确性和高清晰度的视频
年，AI视频领域竞争激烈，各大企业不断推出创新产品。从国际到国内，如Runway Gen2、Meta的Emu Video、Stability AI 的SVD 和 SVD-XT、Pika Labs的Pika 1.0等，中国科学院的GPT4Motion、字节跳动的PixelDance和MagicAnimate、阿里的Animate Anyone、腾讯的AnimateZero、美图的MiracleVision，以及由上海人工智能实验室、香港中文大学和斯坦福大学联合发布的AnimateDiff，众多AI视频工具共同构成了这一领域的丰富生态，但目前这些产品多处于概念阶段，未实现正式应用。
近期，阿里图像生成视频模型I2VGen-XL开源，进一步丰富了AI视频生成技术。作为一款专注于高清图像转视频的模型，I2VGen-XL由两个核心组件组成，分别针对语义一致性与清晰度进行优化。通过大规模混合视频与图像数据预训练，并在高质量数据集上微调，I2VGen-XL展现出了跨领域泛化能力，适用于多样化的数据生成需求。用户可在魔搭社区获取I2VGen-XL源代码，自由利用与调整模型。
与另一款AI动画项目Animate Anyone相比，I2VGen-XL侧重于从图像到视频的生成，聚焦于提高图像清晰度与语义一致性。而Animate Anyone则凭借一张人物静态图像与骨骼动画，生成生动逼真的动画片段，尤其擅长维持视频中人物外观的空间与时间一致性，避免时间抖动或闪烁等现象，适用于动画制作领域。
I2VGen-XL与Animate Anyone都是阿里在AI视频生成领域的杰出成果，它们虽然都为AI技术发展贡献了力量，但应用领域与解决的问题有所差异。I2VGen-XL旨在提升图像转视频的效率与质量，而Animate Anyone则专注于动画制作，强调动作连贯与逼真度。
I2VGen-XL模型设计采用了基础阶段与精炼阶段的分步策略。在基础阶段，模型接收静态图像输入，生成低分辨率视频；随后，低分辨率视频进入精炼阶段，通过文本提示指导，生成高分辨率且具有特定动态特征的视频。这一过程充分展现了模型在细节处理与动态生成方面的优势。
在效果评估中，I2VGen-XL模型在多个数据集上与当前最先进方法进行了比较。数据集包括公共数据集（如Web-VidM和LAION-M）与私有数据集，共计覆盖万个视频与亿张，用于优化与训练模型。评估指标涵盖视频的语义一致性、清晰度、时空连续性等关键性能，与人类生成视频以及其它顶级视频生成模型（如Gen-2和Pika）进行了对比。
实验结果显示，I2VGen-XL模型在保持语义一致性和提升视频清晰度方面表现卓越，尤其在动作丰富性、图像身份保持、空间细节与时间连续性等方面表现出色。模型还具备生成高分辨率视频的能力，并有效修复了视频中的细节问题。这些评估结果证明了I2VGen-XL在视频生成任务上的有效性和价值，展现了其在AI视频生成领域的强大潜力。
求jsp登录源码 急急急急急急急急急急急
登陆页面 index.jsp源码：
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="utf-8"%>
<%
String path = request.getContextPath();
String basePath = request.getScheme()+"://"+request.getServerName()+":"+request.getServerPort()+path+"/";
%>
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4. Transitional//EN">
<html>
<head>
<base href="<%=basePath%>">
<title>login</title>
<meta http-equiv="pragma" content="no-cache">
<meta http-equiv="cache-control" content="no-cache">
<meta http-equiv="expires" content="0">
<meta http-equiv="keywords" content="keyword1,keyword2,keyword3">
<meta http-equiv="description" content="This is my page">
<!--
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="styles.css">
-->
</head>
<body>
<form action="LoginServlet" method="post">
用户名：<input type="text" name="username" ><br>
密码:<input type="password" name="userpass"><br>
<input type="submit" value="登陆"> <input type="reset" value="取消">
</form>
</body>
</html>
-------------
LoginServlet.java 源码：
package servlet;
import java.io.IOException;
import java.io.PrintWriter;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.http.HttpServlet;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
public class LoginServlet extends HttpServlet {
/
*** Constructor of the object.
*/
public LoginServlet() {
super();
}
/
*** Destruction of the servlet. <br>
*/
public void destroy() {
super.destroy(); // Just puts "destroy" string in log
// Put your code here
}
/
*** The doGet method of the servlet. <br>
*
* This method is called when a form has its tag value method equals to get.
*
* @param request the request send by the client to the server
* @param response the response send by the server to the client
* @throws ServletException if an error occurred
* @throws IOException if an error occurred
*/
public void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
throws ServletException, IOException {
//获得jsp页面传输的参数
String username=request.getParameter("username");
String userpass=request.getParameter("userpass");
//判断
if(username.equals("user")&&userpass.equals("")){
response.sendRedirect("1.jsp");
}else if(username.equals("admin")&&userpass.equals("")){
response.sendRedirect("2.jsp");
}else{
response.sendRedirect("index.jsp");
}
}
/
*** The doPost method of the servlet. <br>
*
* This method is called when a form has its tag value method equals to post.
*
* @param request the request send by the client to the server
* @param response the response send by the server to the client
* @throws ServletException if an error occurred
* @throws IOException if an error occurred
*/
public void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
throws ServletException, IOException {
this.doGet(request, response);
}
/
*** Initialization of the servlet. <br>
*
* @throws ServletException if an error occurs
*/
public void init() throws ServletException {
// Put your code here
}
}
-------------
1.jsp:
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="utf-8"%>
<%
String path = request.getContextPath();
String basePath = request.getScheme()+"://"+request.getServerName()+":"+request.getServerPort()+path+"/";
%>
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4. Transitional//EN">
<html>
<head>
<base href="<%=basePath%>">
<title>My JSP '1.jsp' starting page</title>
<meta http-equiv="pragma" content="no-cache">
<meta http-equiv="cache-control" content="no-cache">
<meta http-equiv="expires" content="0">
<meta http-equiv="keywords" content="keyword1,keyword2,keyword3">
<meta http-equiv="description" content="This is my page">
<!--
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="styles.css">
-->
</head>
<body>
This is 1.jsp <br>
</body>
</html>
-------------
2.jsp
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="utf-8"%>
<%
String path = request.getContextPath();
String basePath = request.getScheme()+"://"+request.getServerName()+":"+request.getServerPort()+path+"/";
%>
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4. Transitional//EN">
<html>
<head>
<base href="<%=basePath%>">
<title>My JSP '1.jsp' starting page</title>
<meta http-equiv="pragma" content="no-cache">
<meta http-equiv="cache-control" content="no-cache">
<meta http-equiv="expires" content="0">
<meta http-equiv="keywords" content="keyword1,keyword2,keyword3">
<meta http-equiv="description" content="This is my page">
<!--
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="styles.css">
-->
</head>
<body>
This is 2.jsp <br>
</body>
</html>