1.一文详解RocketMQ-Spring的源码源码解析与实战
2.论文源码实战轻量化MobileSAM，分割一切大模型出现，解析模型缩小60倍，实战速度提高40倍
3.Android.bp解析与使用看这篇就够了
4.深度解析sync WaitGroup源码
5.飞飞机——实战 准备3——Dogfight 源码解析
6.Netty源码解析 -- FastThreadLocal与HashedWheelTimer

一文详解RocketMQ-Spring的源码源码解析与实战

       火箭MQ与Spring Boot整合详解：源码解析与实战

       本文将带你深入理解在Spring Boot项目中如何运用rocketmq-spring SDK进行消息收发，同时剖析其设计逻辑。解析此SDK是实战设计导航站源码开源项目Apache RocketMQ的Spring集成，旨在简化在Spring Boot中的源码消息传递操作。

       首先，解析我们介绍rocketmq-spring-boot-starter的实战基本概念。它本质上是源码一个Spring Boot启动器，以“约定优于配置”的解析理念提供便捷的集成。通过在pom.xml中引入依赖并配置基本的实战配置文件，即可快速开始使用。源码

       配置rocketmq-spring-boot-starter时，解析需要关注以下两点：引入相关依赖和配置文件设置。实战生产者和消费者部分，我们将分别详细讲解操作步骤。

       对于生产者，仅需配置名字服务地址和生产者组，然后在需要发送消息的类中注入RocketMQTemplate，最后使用其提供的发送方法，如同步发送消息。模板类RocketMQTemplate封装了RocketMQ的API，简化了开发流程。

       消费者部分，同样在配置文件中配置，然后实现RocketMQListener，以便处理接收到的消息。源码分析显示，RocketMQAutoConfiguration负责启动消费者，其中DefaultRocketMQListenerContainer封装了RocketMQ的消费逻辑，确保支持多种参数类型。

       学习rocketmq-spring的最佳路径包括：首先通过示例代码掌握基本操作；其次理解模块结构和starter设计；接着深入理解自动配置文件和RocketMQ核心API的封装；最后，通过项目实践，扩展自己的知识，尝试自定义简单的Spring Boot启动器。

       通过这篇文章，希望你不仅能掌握rocketmq-spring在Spring Boot中的应用，还能提升对Spring Boot启动器和RocketMQ源码的理解。继续保持学习热情，探索更多技术细节！

论文源码实战轻量化MobileSAM，ugc审核平台源码分割一切大模型出现，模型缩小倍，速度提高倍

       MobileSAM是年发布的一款轻量化分割模型，对前代SAM模型进行了优化，模型体积减小倍，运行速度提升倍，同时保持了良好的分割性能。MobileSAM的使用方式与SAM兼容，几乎无缝对接，唯一的调整是在模型加载时需稍作修改。

       在环境配置方面，创建专属环境并激活，安装Pytorch，实现代码测试。

       网页版使用中，直接在网页界面进行分割操作，展示了一些分割效果。

       提供了Predictor方法示例，包括点模式、单点与多点分割，以及前景和背景通过方框得到掩码的实现。此外，SamAutomaticMaskGenerator方法用于一键全景分割。

       关于模型转换和推理，讲解了将SAM模型转换为ONNX格式，包括量化ONNX模型的使用方法。在ONNX推理中，输入签名与SamPredictor.predict不同，需要特别注意输入格式。

       总结部分指出，MobileSAM在体积与速度上的显著提升，以及与SAM相当的分割效果，对于视觉大模型在移动端的应用具有重要价值。

       附赠MobileSAM相关资源，包括代码、论文、预训练模型及使用示例，供需要的开发者交流研究。

       欢迎关注公众号@AI算法与电子竞赛，获取资源。

       无限可能，django电影系统源码少年们，加油！

Android.bp解析与使用看这篇就够了

       Android.bp解析与使用看这篇就够了

       争取每一篇文章都是精华，后期维护确保文章质量。Android.bp配置文件提供更高效的并发编译能力，取代了Android.mk方式。

       Android.bp与Android.mk的区别在于，前者为纯配置文件，支持条件判断宏定义，而后者则包含流程控制。Android.bp最终将生成Ninja格式文件以进行编译。

       Android.mk可转换为Android.bp，通过Soong中的androidmk命令实现，但若包含分支、循环等流程控制，则需手动转换。

       Android.mk自动转换Android.bp的步骤如下：将Android.mk文件放置到指定目录，执行androidmk命令生成Android.bp文件。

       Android.mk手动转换Android.bp时，需参照mk与bp映射表进行变量名对应。

       Android.bp详细解析：介绍常用库函数、编译不同类型的模块、文件路径、库依赖、安装到不同分区、编译参数等。

       Android.bp案例实战：项目目录结构说明，包括引入aar、编译APK、引入so库等实践操作。

       AOSP编译错误汇总：整理重要注意事项、错误原因及解决方法，如Android.mk与Android.bp的引用限制、类型不匹配、依赖问题等。

       Android.mk与Android.bp对应关系：列出Android源码下的对应关系，便于快速查找和理解。

       致谢与引用：感谢文章参考者和推荐系列文章，尊重版权，鼓励技术分享。

深度解析sync WaitGroup源码

       waitGroup

       waitGroup 是帝国手游源码 Go 语言中并发编程中常用的语法之一，主要用于解决并发和等待问题。它是 sync 包下的一个子组件，特别适用于需要协调多个goroutine执行任务的场景。

       waitGroup 主要用于解决goroutine间的等待关系。例如，goroutineA需要在等待goroutineB和goroutineC这两个子goroutine执行完毕后，才能执行后续的业务逻辑。通过使用waitGroup，goroutineA在执行任务时，会在检查点等待其他goroutine完成，确保所有任务执行完毕后，goroutineA才能继续进行。

       在实现上，waitGroup 通过三个方法来操作：Add、Done 和 Wait。Add方法用于增加计数，Done方法用于减少计数，Wait方法则用于在计数为零时阻塞等待。这些方法通过原子操作实现同步安全。

       waitGroup的源码实现相对简洁，主要涉及数据结构设计和原子操作。数据结构包括了一个 noCopy 的辅助字段以及一个复合意义的 state1 字段。state1 字段的组成根据目标平台的不同（位或位）而有所不同。在位环境下，state1的第一个元素是等待线程数，第二个元素是 waitGroup 计数值，第三个元素是信号量。而在位环境下，如果 state1 的地址不是位对齐的，那么 state1 的第一个元素是信号量，后两个元素分别是等待线程数和计数值。

       waitGroup 的核心方法 Add 和 Wait 的实现原理如下：

       Add方法通过原子操作增加计数值。当执行 Add 方法时，首先将 delta 参数左移位，然后通过原子操作将其添加到计数值上。需要注意的是，delta 的值可正可负，用于在调用 Done 方法时减少计数值。

       Done方法通过调用 Add(-1)来减少计数值。

       Wait方法则持续检查 state 值。当计数值为零时，地图下钻源码表示所有子goroutine已完成，调用者无需等待。如果计数值大于零，则调用者会变成等待者，加入等待队列，并阻塞自己，直到所有任务执行完毕。

       通过使用waitGroup，开发者可以轻松地协调和同步并发任务的执行，确保所有任务按预期顺序完成。这在多goroutine协同工作时，尤其重要。掌握waitGroup的使用和源码实现，将有助于提高并发编程的效率和可维护性。

       如果您对并发编程感兴趣，希望持续关注相关技术更新，请通过微信搜索「迈莫coding」，第一时间获取更多深度解析和实战指南。

飞飞机——实战 准备3——Dogfight 源码解析

       在探索飞机游戏的仿真世界中，让我们深入剖析“Dogfight”项目的源代码解析，这是一个利用Python 3与HARFANG 3D 2框架开发的空中对空战斗沙盒。

       项目链接：GitHub - harfang3d/dogfight-sandbox-hg2

       了解飞机游戏三仿真软件的“Dogfight”部分，首先需要掌握飞机的键盘操控命令。这些命令用于精准操控飞机的移动、射击和反应，实现逼真的空中战斗体验。此外，摄像头视角操控命令和飞机视角操控命令分别用于调整玩家的观察方式，增强沉浸感。

       在项目中，支持多种控制设备，确保不同玩家都能找到最适合自己的操控方式。开发平台HARFANG® 3D提供了强大的实时可视化工具，为游戏开发提供了坚实的基础。通过API Classes，开发者能够深入了解并利用HARFANG 3D框架的功能，实现更丰富的游戏逻辑和效果。

       项目架构清晰，文件组织有序。source文件夹内包含所有关键代码和资源。深入其中，你会发现许多细节和函数的巧妙应用，展示了开发者对HARFANG动态链接库的熟练掌握。这些库虽然在代码中不易直接看到，但通过提供的Python接口，开发者能够轻松调用，实现自定义飞机型号、导弹类型、飞机状态、通信、运动和物理模型等功能。

       基于“Dogfight”项目示例，开发者可以自由扩展和定制游戏内容。通过深入研究源代码，理解HARFANG框架的实现方式，不仅能够提升自己的编程技能，还能够创造出更加丰富、真实的空中战斗体验。无论是对游戏开发感兴趣的初学者还是经验丰富的开发者，该项目都提供了宝贵的学习资源和实践机会。

Netty源码解析 -- FastThreadLocal与HashedWheelTimer

       Netty源码分析系列文章接近尾声，本文深入解析FastThreadLocal与HashedWheelTimer。基于Netty 4.1.版本。

       FastThreadLocal简介：

       FastThreadLocal与FastThreadLocalThread协同工作。FastThreadLocalThread继承自Thread类，内部封装一个InternalThreadLocalMap，该map只能用于当前线程，存放了所有FastThreadLocal对应的值。每个FastThreadLocal拥有一个index，用于定位InternalThreadLocalMap中的值。获取值时，首先检查当前线程是否为FastThreadLocalThread，如果不是，则从UnpaddedInternalThreadLocalMap.slowThreadLocalMap获取InternalThreadLocalMap，这实际上回退到使用ThreadLocal。

       FastThreadLocal获取值步骤：

       #1 获取当前线程的InternalThreadLocalMap，如果是FastThreadLocalThread则直接获取，否则通过UnpaddedInternalThreadLocalMap.slowThreadLocalMap获取。

       #2 通过每个FastThreadLocal的index，获取InternalThreadLocalMap中的值。

       #3 若找不到值，则调用initialize方法构建新对象。

       FastThreadLocal特点：

       FastThreadLocal无需使用hash算法，通过下标直接获取值，复杂度为log(1)，性能非常高效。

       HashedWheelTimer介绍：

       HashedWheelTimer是Netty提供的时间轮调度器，用于高效管理各种延时任务。时间轮是一种批量化任务调度模型，能够充分利用线程资源。简单说，就是将任务按照时间间隔存放在环形队列中，执行线程定时执行队列中的任务。

       例如，环形队列有个格子，执行线程每秒移动一个格子，则每轮可存放1分钟内的任务。任务执行逻辑如下：给定两个任务task1（秒后执行）、task2（2分秒后执行），当前执行线程位于第6格子。那么，task1将放到+6=格，轮数为0；task2放到+6=格，轮数为2。执行线程将执行当前格子轮数为0的任务，并将其他任务轮数减1。

       HashedWheelTimer的缺点：

       时间轮调度器的时间精度受限于执行线程的移动速度。例如，每秒移动一个格子，则调度精度小于一秒的任务无法准时调用。

       HashedWheelTimer关键字段：

       添加延迟任务时，使用HashedWheelTimer#newTimeout方法，如果HashedWheelTimer未启动，则启动HashedWheelTimer。启动后，构建HashedWheelTimeout并添加到timeouts集合。

       HashedWheelTimer运行流程：

       启动后阻塞HashedWheelTimer线程，直到Worker线程启动完成。计算下一格子开始执行的时间，然后睡眠到下次格子开始执行时间。获取tick对应的格子索引，处理已到期任务，移动到下一个格子。当HashedWheelTimer停止时，取消任务并停止时间轮。

       HashedWheelTimer性能比较：

       HashedWheelTimer新增任务复杂度为O(1)，优于使用堆维护任务的ScheduledExecutorService，适合处理大量任务。然而，当任务较少或无任务时，HashedWheelTimer的执行线程需要不断移动，造成性能消耗。另外，使用同一个线程调用和执行任务，某些任务执行时间过久会影响后续任务执行。为避免这种情况，可在任务中使用额外线程执行逻辑。如果任务过多，可能导致任务长期滞留在timeouts中而不能及时执行。

       本文深入剖析FastThreadLocal与HashedWheelTimer的实现细节，旨在提供全面的技术洞察与实战经验。希望对您理解Netty源码与时间轮调度器有帮助。关注微信公众号，获取更多Netty源码解析与技术分享。

万字攻略|云风Skynet源码剖析及原理实战（一）

       云风的Skynet源码详解和实战指南

       Skynet是一款基于C和lua的轻量级并发框架，专为在线游戏服务器设计，基于TrinityCore的魔兽后端开源框架。它采用单进程多线程的Actor模型，确保了高效的消息驱动和资源管理。

       1. Skynet简介

       Skynet以消息驱动为核心，每个服务都有独立的消息队列，通过回调函数处理。建议使用单节点以减少节点间通信成本，避免不必要的通讯开销。框架要求发送者分配内存并处理接收方的清理，以减少数据复制。

       核心功能是启动和管理符合规范的C模块，给每个模块分配一个唯一的handle，实现服务间的通信，模块在无消息时处于挂起状态，避免CPU资源浪费。

       2. Skynet原理与实现

       Skynet的消息队列设计模仿Actor模型，每个服务拥有私有的MailBox。消息通过worker线程从全局队列中调度，以线程权重和回调函数进行消费。服务模块需提供特定接口，如xxx_create、xxx_init等，以供框架调用。

       服务的生命周期管理通过skynet_context，它是Skynet的核心结构，支持指令操作，如启动、退出和删除服务。snlua沙盒服务是lua服务的入口，lua服务在独立的沙盒环境中运行，初始化时加载lua脚本和设置环境变量。

       3. 搭建与应用

       在Ubuntu上，可通过git获取Skynet源代码，编译和运行服务器，客户端通过lua脚本与服务交互。编写和配置服务API，包括lua脚本和配置文件，以及服务启动和错误处理。

       4. API与服务类型

       - 普通服务支持创建多个实例，通过唯一的id区分。

       - 全局唯一服务类似单例，每个节点仅创建一次，可用uniqueservice接口检测和创建。

       - 多节点环境中的全局服务有特定规则，如全节点服务的查询。

       5. 服务别名与同步

       - 服务可以通过别名标识，本地别名和全局别名区分，注册和查询接口灵活。

       - 服务调度可通过sleep和fork控制，协程机制支持简单同步和定时器使用。

       6. 错误处理与资源管理

       - 错误处理通过lua的assert和error进行，可以选择pcall来避免中断协程。

       - 获取和管理时间，保持良好的错误处理和资源使用习惯。

ONNX一本通：综述&使用&源码分析（持续更新）

       ONNX详解：功能概述、Python API应用与源码解析

       ONNX的核心功能集中在模型定义、算子操作、序列化与反序列化，以及模型验证上。它主要通过onnx-runtime实现运行时支持，包括图优化和平台特定的算子库。模型转换工具如tf、pytorch和mindspore的FMK工具包负责各自框架模型至ONNX的转换。

       ONNX Python API实战

       场景一：构建线性回归模型，基础操作演示了API的使用。

       场景二至四：包括为op添加常量参数、属性以及控制流（尽管控制流在正式模型中应尽量避免）。

       场景五和后续：涉及for循环和自定义算子的添加，如Cos算子，涉及算子定义、添加到算子集、Python实现等步骤。

       源码分析

       onnx.checker：负责模型和元素的检查，cpp代码中实现具体检查逻辑。

       onnx.compose、onnx.defs、onnx.helper等：提供模型构建、算子定义和辅助函数。

       onnx.numpy_helper：处理numpy数组与onnx tensor的转换。

       onnx.reference：提供Python实现的op推理功能。

       onnx.shape_inference：进行模型的形状推断。

       onnx.version_converter：处理不同op_set_version的转换。

       转换实践

       ONNX支持将tf、pytorch和mindspore的模型转换为ONNX格式，同时也有ONNX到TensorRT、MNN和MS-Lite等其他格式的转换选项。

       总结

       ONNX提供了一个统一的IR（中间表示）框架，通过Python API构建模型，支持算子定义的检查和模型的序列化。同时，它利用numpy实现基础算子，便于模型的正确性验证，并支持不同框架模型之间的转换。