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1.nginx源码分析--master和worker进程模型
2.Qt源码中的模型设计模式：模型/视图框架与代理模式
3.Python时序预测系列基于ConvLSTM模型实现多变量时间序列预测（案例+源码）
4.MMDet——DETR源码解读
5.Echarts-ZRender源码分析（一）
6.MaskFormer源码解析

nginx源码分析--master和worker进程模型

       一、Nginx整体架构

       正常执行中的展示nginx会有多个进程，其中最基本的源码是master process（主进程）和worker process（工作进程），还可能包括cache相关进程。模型

       二、展示核心进程模型

       启动nginx的源码封装源码的方法主进程将充当监控进程，主进程通过fork()产生的模型子进程则充当工作进程。

       Nginx也支持单进程模型，展示此时主进程即是源码工作进程，不包含监控进程。模型

       核心进程模型框图如下：

       master进程

       监控进程作为整个进程组与用户的展示交互接口，负责监护进程，源码不处理网络事件，模型不负责业务执行，展示仅通过管理worker进程实现重启服务、源码平滑升级、更换日志文件、配置文件实时生效等功能。

       master进程通过sigsuspend()函数调用大部分时间处于挂起状态，直到接收到信号。

       master进程通过检查7个标志位来决定ngx_master_process_cycle方法的运行：

       sig_atomic_t ngx_reap;

       sig_atomic_t ngx_terminate;

       sig_atomic_t ngx_quit;

       sig_atomic_t ngx_reconfigure;

       sig_atomic_t ngx_reopen;

       sig_atomic_t ngx_change_binary;

       sig_atomic_t ngx_noaccept;

       进程中接收到的信号对Nginx框架的意义：

       还有一个标志位：ngx_restart，仅在master工作流程中作为标志位使用，与信号无关。

       核心代码（ngx_process_cycle.c）：

       ngx_start_worker_processes函数：

       worker进程

       worker进程主要负责具体任务逻辑，主要关注与客户端或后端真实服务器之间的数据可读/可写等I/O交互事件，因此工作进程的阻塞点在select()、epoll_wait()等I/O多路复用函数调用处，等待数据可读/写事件。也可能被新收到的进程信号中断。

       master进程如何通知worker进程进行某些工作？采用的是信号。

       当收到信号时，信号处理函数ngx_signal_handler()会执行。

       对于worker进程的工作方法ngx_worker_process_cycle，它主要关注4个全局标志位：

       sig_atomic_t ngx_terminate;//强制关闭进程

       sig_atomic_t ngx_quit;//优雅地关闭进程（有唯一一段代码会设置它，就是接受到QUIT信号。ngx_quit只有在首次设置为1时，短视频 源码 uniapp才会将ngx_exiting置为1）

       ngx_uint_t ngx_exiting;//退出进程标志位

       sig_atomic_t ngx_reopen;//重新打开所有文件

       其中ngx_terminate、ngx_quit、ngx_reopen都将由ngx_signal_handler根据接收到的信号来设置。ngx_exiting标志位仅由ngx_worker_cycle方法在退出时作为标志位使用。

       核心代码（ngx_process_cycle.c）：

Qt源码中的设计模式：模型/视图框架与代理模式

       在Qt源码中，设计模式扮演着关键角色，提升代码的可读性、可维护性和扩展性。本文将深入探讨模型/视图框架与代理模式在Qt源码中的应用。

       代理模式是一种结构型设计模式，其核心功能是控制对特定对象的访问。代理类与被代理类（真实对象）实现相同的接口，客户端通过代理类访问真实对象，代理类在请求传递给真实对象前执行预定义的操作，实现访问控制和增强功能。

       代理模式应用场景广泛，例如客户端与网络服务间的交互，或对敏感操作的保护。下面是一个简化的C++代码示例，展示代理模式的基本用法。

       此代码中，抽象主题类Subject定义了请求方法request()，真实主题类RealSubject实现该方法并输出信息。代理类Proxy继承Subject，持有RealSubject指针，通过内部方法调用真实主题请求，并在请求前后执行附加操作。在main函数中，创建RealSubject实例并传给代理构造函数，客户端通过代理调用方法，代理转发请求至真实对象，实现访问控制和功能增强。

       Qt的模型/视图框架内同样应用了代理模式，特别是QSortFilterProxyModel类，它作为模型和视图之间的spring源码重要吗桥梁。QSortFilterProxyModel在不修改源模型数据的基础上，对数据进行排序和过滤。如代码所示，创建QStandardItemModel存储数据，使用QSortFilterProxyModel设置源模型，并配置过滤规则。通过QTableView显示模型数据，启用排序功能，使用户能根据列标题调整视图内容。

       在Qt源码中，模型/视图框架通过代理模式实现了数据处理和视图显示的分离。QSortFilterProxyModel作为代理类，QStandardItemModel为真实主题类，QTableView为客户端，代理类与真实主题类共同继承自QAbstractItemModel抽象类。通过代码示例，我们可以清晰地看到Qt源码中代理模式的运用。

       总结，Qt的模型/视图框架是一个复杂而强大的系统，其中设计模式和设计技巧的运用是关键。通过模型/视图框架与代理模式的结合，Qt源码展现了高效的数据管理与灵活的用户界面设计能力，对提升C++开发者的技能具有重要意义。

Python时序预测系列基于ConvLSTM模型实现多变量时间序列预测（案例+源码）

       在Python时序预测系列中，作者利用ConvLSTM模型成功解决了单站点多变量单步预测问题，尤其针对股票价格的时序预测。ConvLSTM作为LSTM的升级版，通过卷积操作整合空间信息于时间序列分析，适用于处理具有时间和空间维度的数据，如视频和遥感图像。

       实现过程包括数据集的读取与划分，原始数据集有条，按照8:2的比例分为训练集（条）和测试集（条）。数据预处理阶段，进行了归一化处理。宝宝起名源码查询接着，通过滑动窗口（设为）将时序数据转化为监督学习所需的LSTM数据集。建立ConvLSTM模型后，模型进行了实际的预测，并展示了训练集和测试集的预测结果与真实值对比。

       评估指标部分，展示了模型在预测上的性能，通过具体的数据展示了预测的准确性。作者拥有丰富的科研背景，已发表6篇SCI论文，目前专注于数据算法研究，并通过分享原创内容，帮助读者理解Python、数据分析等技术。如果需要数据和源码，欢迎关注作者以获取更多资源。

MMDet——DETR源码解读

       DETR，作为目标检测领域的里程碑式工作，首次全面采用Transformer架构，实现了端到端的目标检测任务，堪称Transformer在该领域的开创之作。其核心创新在于引入了object query，将目标信息以查询形式输入Transformer的解码器。object query首先通过自注意力机制学习对象特征，确保每个query关注独特的对象信息。接着，它与经过自注意力处理的图像特征进行交叉注意力，提取目标特征，最终得到包含对象信息的query，通过全连接层（FFN）输出bbox和类别信息。

       深入理解DETR前，首先要明确两个关键点：一是模型结构原理，二是MMDet配置解读。DETR模型主要包括Backbone（如ResNet，常规但非重点）、溯源码如何去掉Transformer的编码器和解码器、以及head部分。在MMDet配置文件中，model部分区分了Backbone和bbox_head。

       在MMDet的单阶段目标检测训练中，forward_single()函数在mmdet/models/dense_heads/detr_head.py中负责除Backbone外的前向计算，代码展示有助于理解。DETR的前向过程涉及的主要变量形状可以参考代码中的打印，但需注意由于随机裁剪，不同batch的形状可能会有所变化。

       Transformer部分在mmdet/models/utils/transformer.py中，N代表特征图的宽度和高度的乘积，这里提供了详细的代码解读。若对Transformer的mask有疑问，可以参考相关文章深入理解。

Echarts-ZRender源码分析（一）

       Echarts的底层图形绘制引擎ZRender，是一个独立的2D图形绘制引擎，支持Canvas/SVG（5.0后不再支持VML）。它具备图形绘制、管理（包括CRUD操作和组管理）、图形动画和事件管理（在Canvas中实现DOM事件）、响应式帧渲染以及可选渲染器功能。

       ZRender的架构遵循MVC模式，分为视图层、控制层和数据层。视图层负责图形渲染，控制层处理用户交互，数据层负责数据模型的管理和存储。此外，还包含辅助功能模块，如图形和Group的管理，其中图形特指2D矢量图形。

       源码文件结构清晰，入口文件zrender.ts中定义了全局方法，如初始化、删除等操作，ZRender类则负责核心功能的实现。通过实例化代码展示，可以看到如何绘制一个px的圆形并绑定动画，ZRender会处理绘制流程，并将动画添加到管理器中生成帧，开始动画绘制。

       后续章节将深入解析元素对象、事件管理器、动画管理器和渲染器的源码。作者雷庭，北京优锘科技前端架构师，有年前端开发和架构经验，专注于可视化前端开发，有兴趣交流的朋友可通过微信ltlt联系他。

MaskFormer源码解析

       整个代码结构基于detectron2框架，代码逻辑清晰，从配置文件中读取相关变量，无需过多关注注册指令，核心在于作者如何实现网络结构图中的关键组件。MaskFormer模型由backbone、sem_seg_head和criterion构成，backbone负责特征提取，sem_seg_head整合其他部分，criterion用于计算损失。

       在backbone部分，作者使用了resnet和swin两种网络，关注输出特征的键值，如'res2'、'res3'等。在MaskFormerHead中，核心在于提供Decoder功能，这个部分直接映射到模型的解码过程，通过layers()函数实现。

       pixel_decoder部分由配置文件指定，指向mask_former/heads/pixel_decoder.py文件中的TransformerEncoderPixelDecoder类，这个类负责将backbone提取的特征与Transformer结合，实现解码过程。predictor部分则是基于TransformerPredictor类，负责最终的预测输出。

       模型细节中，TransformerEncoderPixelDecoder将backbone特征与Transformer结合，生成mask_features。TransformerEncoderPixelDecoder返回的参数是FPN结果与Transformer编码结果，后者通过TransformerEncoder实现，关注维度调整以适应Transformer计算需求。predictor提供最终输出，通过Transformer结构实现类别预测与mask生成。

       损失函数计算部分采用匈牙利算法匹配查询和目标，实现类别损失和mask损失的计算，包括dice loss、focal loss等。整个模型结构和输出逻辑清晰，前向运算输出通过特定函数实现。

       总的来说，MaskFormer模型通过backbone提取特征，通过Transformer实现解码和预测，损失函数计算统一了语义分割和实例分割任务，实现了一种有效的方法。理解代码的关键在于关注核心组件的功能实现和参数配置，以及损失函数的设计思路。强烈建议阅读原论文以获取更深入的理解。

DETR3D模型源码导读 & MMDetection3D构建流程

       本文主要梳理了学习理解DETR3D模型源码与MMDetection3D构建流程的过程。首先，介绍model dict的配置与模型参数设置，指出在模型部分按照backbone、neck、head顺序定义，体现模型结构。

       MMDetection3D在模型构建中利用类之间的包含关系递归实例化组件。在构建模型后，借助于registry机制实例化每一个组件，展现其层次性与模块化设计。

       在初始化流程中，首先在train.py的build_model开始，通过调用build方法逐级初始化各子结构，直至最底层结构，遵循初始化顺序：Detr3D -> backbone -> neck -> head -> head_transformer -> head_transformer_decoder -> 最终组件。其中，许多类继承自官方提供的框架结构，通过super()调用在父类中实现子结构初始化。

       关于DETR3D的组件，backbone、neck、head分别负责特征提取、融合、和目标检测的关键阶段。Detr3DHead继承自mmdet3d的DetrHead类，是模型的头部组件，实现特定检测任务。

       DETR3DTransformer位于模型底层，是实现论文创新点的关键部分。其通过传感器转换矩阵预测reference points，并将投影到特征图，结合Bilinear Interpolation抓取固定区域特征，通过object queries refinement改善queries，用于目标预测。这一部分负责查询、特征捕捉与优化。

       Decoder是DETR3D的核心，专注于实现object queries refinement。这一过程在论文中被详细探讨，并在代码中得到具体实现。值得注意的是，F.grid_sample()在特征处理过程中扮演着关键角色，展示其在变换与映射任务中的应用。

SWAT模型|源代码编译及主要程序架构的全面介绍

       本文全面介绍SWAT模型的源代码编译及程序架构。首先，需从SWAT官网获取原始SWAT代码，或付费购买，代码为Fortran语言。

       下载代码后，进行编译是关键步骤。编译Fortran代码，我们推荐使用Visual Studio 和LHF。B站有相关安装教程，关键词为“Fortran编译器”与“软件安装”。编译成功后，应能顺利运行并输出“hello，world!”，验证环境搭建无误。

       本文附有Visual Studio软件及SWAT代码下载链接，方便读者获取开发工具和学习资源。

       编译完成后，我们将深入探讨SWAT模型的运行流程。模型运行分为三大步骤：读取工程文件、模型计算与结果输出。本文着重讲解模型计算过程，力求让读者对SWAT有直观理解，并附上全代码程序的调用思维导图，助于学习与实践。同时，SWAT原理概述帮助读者全面理解模型工作机理。

       本文内容深入浅出，旨在为水文模型学习者提供全面指导，包含从代码获取、编译到模型运行的完整流程。更多相关资料与支持，请关注“水文模型小管家”。

AI与PDE（七）：AFNO模型的源代码解析

       本文旨在解析AFNO模型的源代码，帮助读者理解模型细节与主干结构。首先，AFNO模型的主干框架在afnonet.py文件中定义，通过类AFNONet实现。模型的核心功能封装在多个类与函数中，依据代码注释逐步解析。

       在代码中，forward_features函数负责模型的核心逻辑，包括patch切割与mixing过程。这些操作由PatchEmbed类实现。位置编码self.pos_embed通过高斯初始化得到，增加模型的表示能力。

       关键模块AFNO2d位于代码中，它基于FNO的原理，负责处理输入数据。AFNO2d模块在forward_features函数中通过循环调用，实现数据的转换与混合。

       经过数个L layer处理后，模型进入类似解码器的结构，用于将中间结果映射为目标结果。这一过程通过self.head(x)实现，以解决特定分类问题。

       本文通过梳理代码流程与结构图，直观展示了AFNO模型的工作原理。读者可参考AFNO的GitHub源代码与论文，深入理解细节。后续文章将继续探讨基于AFNO模型框架的其他应用，如FourCastNet。