1.Spring 源码学习 13：initMessageSource
2.学编程很无聊？13个有趣又好玩的源码Python游戏代码分享
3.PyTorch源码学习 - （13）模型的保存与加载
4.FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 13 - libuv源码分析与调试-4
Spring 源码学习 13：initMessageSource
前言
阅读完registerBeanPostProcessors源码后，接下来就是源码initMessageSource这一步骤，其主要功能是源码初始化国际化文件。
按照惯例，源码首先通过官网了解国际化的源码用法，然后深入研究源码。源码大财主源码教程
官网1..1. Internationalization using MessageSource[1]中提到，源码MessageSource的源码主要作用是使用国际化，定制不同的源码消息。
需要注意的源码是，MessageSource定义的源码Bean名称必须为messageSource，如果找不到则会默认注册DelegatingMessageSource作为messageSource的源码Bean。
1. 创建国际化文件
2. 声明MessageSource
在JavaConfig中声明MessageSource，源码记得名字一定要叫做messageSource！源码
3. 测试结果
执行后输出结果如下：
了解了国际化是源码终端无资源码如何使用的之后，再看看这一步的源码，就知道其作用了！
initMessageSource源码
这块源码唯一值得关注的地方就是，Bean的名称必须要是messageSource。
总结
本文通过官网，了解到什么是国际化，以及国际化的使用，并结合代码和源码，知其然，知其所以然。
当然本文需要注意的地方就是国际化MessageSource的Bean名称要必须为messageSource。
学编程很无聊？个有趣又好玩的Python游戏代码分享
在编程的世界里，枯燥并非必选项。通过边打游戏边学习编程，飞狗智能 源码不仅能够提高兴趣，还能在实践中熟练技能。下面，我将分享个有趣的Python游戏代码，让你在快乐中探索编程的乐趣。
1、吃金币
源码分享：
2、打乒乓
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3、滑雪
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4、并夕夕版飞机大战
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5、打地鼠
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6、小恐龙
玩法：上下控制起跳躲避
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7、消消乐
玩法：三个相连就能消除
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8、俄罗斯方块
玩法：童年经典，个人博客建站源码普通模式没啥意思，小时候我们都是玩加速的。
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9、贪吃蛇
玩法：童年经典，普通魔术也没啥意思，小时候玩的也是加速的。
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、点小游戏
玩法：通过加减乘除操作，小学生都没问题的。
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、平衡木
玩法：也是小时候的经典游戏，控制左右就行，到后面才有一点点难度。
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、kaggle图像分类源码外星人入侵
玩法：这让我想起了魂斗罗那第几关的boss，有点类似，不过魂斗罗那个难度肯定高点。
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、井字棋
玩法：我打赌大家在课堂上肯定玩过这个，想想当年和同桌玩这个废了好几本本子。
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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。
FREE SOLO - 自己动手实现Raft - - libuv源码分析与调试-4
深入分析libuv库中的Timer事件处理流程，主要包括初始化、启动、停止以及重启等关键步骤。
初始化Timer事件，使用uv_timer_init函数，该函数仅调用uv__handle_init，将Timer handle添加至loop的handle_queue。
启动Timer事件，通过uv_timer_start函数实现，计算过期时间后将Timer插入loop内部的堆结构中，同时使用timer_less_than比较函数进行排序。
停止Timer事件，执行uv_timer_stop，从堆中移除Timer，uv__handle_stop递减handle引用计数，当loop内无active handle时退出循环。
重启Timer事件，在uv_timer_again函数中判断是否设置repeat参数。若设置，则连续调用uv_timer_stop和uv_timer_start，重启Timer。
Timer事件的回调触发，在loop的uv__run_timers阶段执行，从堆顶取出过期节点，并调用对应的回调函数，同时根据需要重启Timer。
至此，对libuv库中的Timer事件处理有了全面的了解，下期将深入探讨async事件的处理机制。