1.Vue源码解析(2)-$mount实现
2.#gStore-weekly | gstore源码解析（一）：基于boost的gstore http服务源码解析
3.数据库中间件-cetus源码介绍
4.vue-router源码六、router.resolve源码解析
5.MMDet——DETR源码解读
6.CUDA编程OneFlow Softmax 算子源码解读之WarpSoftmax
Vue源码解析(2)-$mount实现
在上一节中，我们了解到Vue实例的创建过程中，构造函数会执行_init()函数，其中关键步骤是调用vm.$mount(vm.$options.el)，这标志着实例已开始挂载到DOM。阿里jdk源码手册$mount是Vue渲染的核心函数。
本章节我们将深入探讨Vue的渲染过程，但会跳过一些细节，以便在后续章节中详细剖析。首先，理解Vue的两种构建方式是关键：独立构建（包含template编译器）和运行时构建（不包含模板编译器）。独立构建支持服务端渲染，而运行时构建体积更小。
接下来，我们开始分析Vue源码。$mount方法的实现与平台和构建方式相关，这里我们关注运行时版本。在src/platforms/web/entry-runtime-with-compiler.js中，$mount被添加到Vue原型上，windows spark源码编译它接收el参数，可能是字符串或DOM元素。
当el为字符串时，会通过query方法将其转换为DOM节点。然后判断el不能为body或html，以防止意外覆盖。如果没有render函数，会根据template生成render，同时处理多模板形式。getOuterHTML函数获取el的内容和DOM。
$mount最终调用mount函数，这个过程涉及核心的mountComponent方法，生成虚拟Node并实例化渲染Watcher，其回调中调用updateComponent更新DOM。这部分在core/instance/lifecycle.js中，会检查render函数并处理特殊情况，如未定义或使用template语法的runtime-only版本。
updateComponent是渲染和更新的核心函数，由Watcher（在'src/core/observer/watch.js'定义）在数据变化时调用。dnf获取目录源码Watcher在初始化时执行回调，当数据更新时也执行。整个过程体现了观察者模式，$mount中调用updateComponent的过程涉及template到render的转换，以及初次渲染或数据变更时的调用。
虽然我们已经概述了$mount的流程，但关于render函数的编译步骤并未深入讲解。编译过程包括添加web平台特性、解析template为AST、优化节点、生成render函数字符串并缓存。下一节将详细剖析这五个步骤的源码实现，敬请期待。
#gStore-weekly | gstore源码解析（一）：基于boost的gstore work_mysqld_con_handle处理传入的SQL语句，并将它们赋值给con->orig_sql。接下来调用normal_read_query_result函数，此函数调用network_mysqld_read_rw_resp处理与后端数据库的消息，并基于返回结果进行后续操作。
总结，开源秒赞源码Cetus源码中，从启动至执行流程，再到任务处理，构成了一个完整的数据库中间件执行逻辑。其核心在于通过一系列函数调用，实现消息的传递、处理和最终反馈，确保数据的高效、准确处理。流程清晰，结构严谨，体现了Cetus在数据库中间件领域的专业性和高效性。
vue-router源码六、router.resolve源码解析
vue-router源码系列带你深入了解v4.0.版本的实现，前提是对基本用法有一定了解，可通过官网学习。本文焦点是router.resolve的解析过程。
router.resolve的核心任务是将给定的路由地址标准化。它接受两个参数：rawLocation（可能为对象或字符串）和currentLocation（可选，陈真gotv源码下载默认为currentRoute）。解析过程分为两个分支：
parseURL函数接收query解析函数、location和currentLocation，负责处理相对路径。例如，当to='cc'，from='/aa/bb'时，经过一系列resolveRelativePath操作，最终可能转换为'/aa/cc'，'/aa/bb/cc'等。特别地，如果from路径以'/ '开始，无论to如何，resolveRelativePath始终返回'/cc'。
解析完rawLocation后，调用matcher.resolve进一步处理，这个阶段会根据匹配规则进行更复杂的路径处理。
最终，router.resolve返回一个标准化后的路由对象，包含了处理后的路径信息和其他相关数据，为后续的导航操作提供依据。
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）、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。CUDA编程OneFlow Softmax 算子源码解读之WarpSoftmax
深度学习框架中的Softmax操作在模型中扮演关键角色，尤其在多分类任务中，其用于将logits映射成概率分布，或在Transformer结构中衡量query与key的相似度。Softmax的CUDA实现直接关系到模型训练效率。本文以OneFlow框架中的一种优化Softmax实现为例，即Warp级别的Softmax，特别适用于矩阵宽度不超过的场景。
Softmax操作的计算公式如下：
[公式]
为解决数值溢出问题，通常先减去向量的最大值。优化后的公式为：
[公式]
Softmax计算涉及五个关键步骤：reduceMax、broadcastSub、exp、reduceSum、broadcastDiv。本篇文章将深入探讨OneFlow源码中的实现技巧。
OneFlow采用分段函数优化SoftmaxKernel，针对不同数量的列选择不同实现策略，以适应各种场景。为实现优化，OneFlow提供三种Softmax实现方式，以期在所有情况下达到较高的有效带宽。
对于WarpSoftmax分支，源码中函数调用关系清晰，实现细节分为四部分：数据Pack、调用链、DispatchSoftmaxWarpImpl、DispatchSoftmaxWarpImplCols、DispatchSoftmaxWarpImplPadding、LaunchSoftmaxWarpImpl。各部分分别专注于提升访问带宽、确定函数参数、实现核心计算逻辑。
在WarpSoftmax的核函数SoftmaxWarpImpl中，重点实现以下步骤：核函数启动参数确定、线程网格形状定义、数据加载到寄存器、计算最大值、计算指数和、规约操作、通信优化等。实现过程中，OneFlow通过优化数据访问模式、利用寄存器存储中间结果、并行规约操作，以及束内通信，提升了计算效率。
总结WarpSoftmax源码中的关键点，本文详细解读了其优化策略与实现细节，旨在提高模型训练速度。通过深入分析OneFlow框架中的Softmax实现，读者可以更全面地理解深度学习框架在CUDA环境下进行优化的策略。
