【spring源码阅读实例】【智汇外卖源码】【支付集成网站源码】笔记源码剖析_笔记源码剖析怎么写

时间:2024-11-26 22:27:40 来源:微信 夹娃娃机源码 编辑:vbs求爱小程序源码

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2.STL源码剖析总结笔记(5):认识迭代器的笔记笔记好帮手--list
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5.STL源码剖析总结笔记(2):容器(containers)概览
6.linux 5.15 ncsi源码分析

笔记源码剖析_笔记源码剖析怎么写

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       Android操作系统,笔记笔记自Andy Rubin开发以来,源码源码逐渐由Google收购并拓展至包括智能手机、剖析剖析spring源码阅读实例平板电脑在内的笔记笔记多个领域,以其免费、源码源码智能和开放性在全球市场份额中占据重要地位。剖析剖析

       Android系统庞大,笔记笔记学习内容繁杂,源码源码本文将通过八大模块深入讲解,剖析剖析旨在带领初学者全面了解Android系统架构及其运作机制,笔记笔记构建坚实的源码源码技术基础。

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       API操作详解

       购物商场项目实战

       本文内容涵盖Android系统架构、源码解析、性能优化、Kotlin强化、UI框架、NDK开发、Flutter技术、微信小程序等多个方面,旨在帮助初学者全面深入地了解Android系统开发全貌,构建坚实的技术栈。

STL源码剖析总结笔记(5):认识迭代器的好帮手--list

       在深入探讨STL中的`list`容器之前,我们先简要回顾了`vector`的特性以及分配器(`allocator`)的作用。接下来,我们将转向一个具有代表性的容器——`list`。之所以说其具有代表性,是因为`list`利用非连续的空间存储元素,从而在空间利用上更为精确。学习`list`是智汇外卖源码掌握迭代器机制的第一步。

       “list”实质上是双向链表,它具有两个重要特性:前向指针和后向指针。在STL中,`list`节点的定义可能使用`_list_node*`(可能为了兼容性或设计规范)来指代节点结构,其中包含了指向下一个节点和上一个节点的指针。

       `list`的内部实现为一个环状的双向链表结构,通过一个指向虚拟尾节点的指针`node`来方便遍历。`begin()`和`end()`方法的实现依赖于这个`node`。此外,`empty()`、`size()`、`front()`(访问头节点内容)、`back()`(访问尾节点内容)等方法的实现相对直截了当。

       `list`的迭代器(`iterator`)设计得更为复杂,因为非连续的空间分配使得简单指针的操作无法直接使用。迭代器需要智能地追踪当前节点及其前后的节点,以便进行递增、递减和取值操作。这要求迭代器实现诸如`++`和`--`等操作符的重载,同时还需要定义至少1-5个`typedef`类型来支持迭代器的基本行为。

       `++`操作符的重载遵循前置`++`和后置`++`的区别:前置`++`直接返回计算后的结果(即更新后的迭代器),而后置`++`返回迭代器的副本,避免了在C++中直接对整数进行两次后置`++`的操作,因为这会导致未定义的行为。`*`和`->`操作符用于访问当前节点的数据和成员,后者通过`*`操作符访问节点数据后再通过指针访问成员,确保了数据的安全访问。

       `list`的基本操作主要依赖于节点指针的移动和修改,如插入、删除等。这些操作通常需要考虑双向链表的支付集成网站源码特性以及虚拟尾节点的存在,以避免丢失数据或产生无效指针。例如,`transfer()`方法是一个关键功能,允许将一段连续范围的元素移动到链表中的特定位置,这是许多其他复杂操作的基础。

       在`list`中,`transfer()`方法实现了将`[first,last)`范围内的元素移动到指定位置的逻辑,通过调整节点的`next`和`prev`指针来完成移动,同时确保了数据的完整性。基于`transfer()`方法,其他高级操作也能够实现,尽管这些操作通常不直接暴露给用户,而是通过封装在`list`内部的实现来提供。

       学习`list`不仅有助于理解迭代器的设计原理,也为探索其他容器(如`vector`和`deque`)的实现提供了基础。在接下来的内容中,我们将详细探讨迭代器的实现技巧,以及如何在实际编程中利用这些概念来优化代码。

知乎一天万赞!华为JDK负责人手码JDK源码剖析笔记火了

       探索JDK源码,无疑是提升编程技能的高效路径。随着时间的推移,JDK经过了精心打磨,代码结构紧凑,设计模式巧妙,运行效率卓越,凝聚了众多技术大牛的智慧结晶。要提升代码理解力,深入研究JDK源码是不可或缺的步骤。

       对于初学者来说,借助他人的内存分配 对齐源码深度解析文章无疑能事半功倍。这些文章犹如高人的指导,能让你在学习中站得更高,看得更远。现在,就为你推荐一份极具价值的JDK源码剖析资料。虽然由于篇幅原因,这里只能呈现部分精华内容:

       第1章:深入多线程基础

       第2章:原子操作的Atomic类解析

       第3章:Lock与Condition的深入理解

       第4章:同步工具类的实战讲解

       第5章:并发容器的奥秘揭秘

       第6章:线程池与Future的实践指南

       第7章:ForkJoinPool的工作原理

       第8章:CompletableFuture的全面解析

       想要获取完整的详细内容,可以直接点击以下链接获取:[传送门]

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太强了!阿里内部传疯了的JDK源码学习笔记,看完才发现差距不止一点点

       在闲暇之余,阅读JDK源码能加深对自己开发环境的理解,同时也大有裨益。本文为您介绍阿里巴巴发布的版JDK源码剖析,以展示其内部设计的精妙之处。通过阅读,您将发现与自身知识的差距远超想象。

       这份详尽的笔记对源码内容进行了精细划分,方便学习。以下是其章节概览:

多线程基础 Atomic类 Lock与Condition 同步工具类 并发容器 线程池与Future ForkJoinPool CompletableFuture

       请注意,由于笔记内容丰富,篇幅较长,本文仅展示部分章节概览。如有需要,可点击下方链接获取完整版资料。

STL源码剖析总结笔记(2):容器(containers)概览

       容器作为STL的重要组成部分,其使用极大地提升了解决问题的效率。深入研究容器内部结构与实现方式,对提升编程技能至关重要。本文将对容器进行概览,分为序列式容器、idea 阅读java源码关联式容器与无序容器三大类。

       容器大致分为序列式容器、关联式容器和无序容器。其中序列式容器侧重于顺序存储,关联式容器则强调元素间的键值关系,而无序容器可以看作关联式容器的一种。

       容器之间的关系可以归纳为:序列式容器为基层,关联式容器则在基层基础上构建了更复杂的数据结构。例如,heap和priority容器以vector作为底层支持,而set和map则采用红黑树作为基础数据结构。此外,还存在一些非标准容器,如slist和以hash开头的容器。在C++ 中,slist更名为了forward-list,而hash开头的容器改名为了unordered开头。

       在容器的实现中,sizeof()函数可能揭示容器的内部大小对比。需要注意的是,尽管在GNU 4.9版本中,一些容器的设计变得复杂,采用了较多的继承结构,但实际上,这些设计在功能上并未带来太大差异。

       熟悉容器的结构后,我们可以从vector入手,探索其内部实现细节。其他容器同样蕴含丰富的学习内容,如在list中,迭代器(iterators)的设计体现了编程的精妙之处;而在set和map中,红黑树的实现展现了数据结构的高效管理。

       本文对容器进行了概览,旨在提供一个全面的视角,后续将对vector、list、set、map等容器进行详细分析,揭示其背后的实现机制与设计原理。

linux 5. ncsi源码分析

       深入剖析Linux 5. NCSI源码:构建笔记本与BMC通信桥梁

       NCSI(Network Configuration and Status Interface),在5.版本的Linux内核中,为笔记本与BMC(Baseboard Management Controller)以及服务器操作系统之间的同网段通信提供了强大支持。让我们一起探索关键的NCSI网口初始化流程,以及其中的关键结构体和函数。

       1. NCSI网口初始化:驱动注册

       驱动程序初始化始于ftgmac_probe,这是关键步骤,它会加载并初始化struct ncsi_dev_priv,包含了驱动的核心信息,如NCSI_DEV_PROBED表示最终的拓扑结构,NCSI_DEV_HWA则启用硬件仲裁机制。

       关键结构体剖析

struct ncsi_dev_priv包含如下重要字段:

       request表,记录NCSI命令的执行状态;

       active_package,存储活跃的package信息;

       NCSI_DEV_PROBED,表示连接状态的最终拓扑;

       NCSI_DEV_HWA,启用硬件资源的仲裁功能。

       命令与响应的承载者

       struct ncsi_request是NCSI命令和结果的核心容器,包含请求ID、待处理请求数、channel队列以及package白名单等。每个请求都包含一个唯一的ID,用于跟踪和管理。

       数据包管理与通道控制

       从struct ncsi_package到struct ncsi_channel,每个通道都有其特定状态和过滤器设置。multi_channel标志允许多通道通信,channel_num则记录总通道数量。例如,struct ncsi_channel_mode用于设置通道的工作模式,如NCSI_MODE_LINK表示连接状态。

       发送与接收操作

       struct ncsi_cmd_arg是发送NCSI命令的关键结构,包括驱动私有信息、命令类型、ID等。在ncsi_request中,每个请求记录了请求ID、使用状态、标志,以及与网络链接相关的详细信息。

       ncsi_dev_work函数:工作队列注册与状态处理

       在行的ncsi_register_dev函数中,初始化ncsi工作队列,根据网卡状态执行通道初始化、暂停或配置。ncsi_rcv_rsp处理NCSI报文,包括网线事件和命令响应,确保通信的稳定和高效。

       扩展阅读与资源

       深入理解NCSI功能和驱动probe过程,可以参考以下文章和资源:

       Linux内核ncsi驱动源码分析(一)

       Linux内核ncsi驱动源码分析(二)

       华为Linux下NCSI功能切换指南

       NCSI概述与性能笔记

       浅谈NCSI在Linux的实现和应用

       驱动probe执行过程详解

       更多技术讨论:OpenBMC邮件列表和CSDN博客

       通过以上分析,NCSI源码揭示了如何构建笔记本与BMC的高效通信网络,为开发者提供了深入理解Linux内核NCSI模块的关键信息。继续探索这些资源,你将能更好地运用NCSI技术来优化你的系统架构。

STL源码剖析总结笔记(3):vector初识

       vector是c++中常用且重要的容器之一。相较于固定大小的array,vector拥有动态分配内存的特性,允许它在使用过程中随着元素的增删而自行调整大小。这种动态性使得vector在处理不可预知数据量时更为便捷。

       内部结构上,vector使用了数组作为存储基础,并通过start, finish和end of storage三个迭代器进行访问和管理空间。其中,start和finish分别指向可用空间的首端和尾端,end of storage则指向内存块的末尾。在vector大小为字节(位系统下,一个指针占4字节)的情况下,其大小为3。因此,vector可以灵活地通过迭代器定位数据的大小与位置。

       内存管理机制是vector的精华之一。当空间耗尽时,vector会自动扩展为二倍的内存容量,以容纳新增元素。此过程涉及创建新空间,复制原有数据,然后释放旧空间,确保资源的有效利用。

       vector提供了丰富的迭代器,遵循随机访问的行为,允许直接获取和修改数据,增强操作的效率。这些迭代器简化了对数据结构的遍历与修改操作。

       在添加与删除数据时,vector提供了pop_back(), erase, insert等高效方法。例如,pop_back()简单地删除尾部元素,erase允许清除一个范围内的数据,并通过复制来维持数据的连续性。insert操作根据具体需求进行数据的插入与调整,确保结构的完整性与数据的正确性。

       综上,vector以其灵活的内存管理和高效的数据操作,成为学习STL和掌握容器结构的理想选择。其清晰的内部机制和丰富的功能特性,为程序设计提供了强大的支持。

ResNet论文笔记及代码剖析

       ResNet是何凯明等人在年提出的深度学习模型,荣获CVPR最佳论文奖,并在ILSVRC和COCO比赛上获得第一。该模型解决网络过深导致的梯度消失问题,并通过残差结构提升模型性能。

       ResNet基于深度学习网络深度的增加,提出通过残差结构解决网络退化问题。关键点包括:将网络分解为两分支,一为残差映射,一为恒等映射,网络仅需学习残差映射,简化计算复杂度。残差结构可以使用多层全连接层或卷积层实现,且不增加参数量。升维方式采用全补0或1 x 1卷积,后者在实验中显示更好的性能。

       ResNet网络结构由多个残差块组成,每个块包含一个或多个残差结构。VGG-网络基础上添加层形成plain-,其计算复杂度仅为VGG-的%。ResNet模型引入bottleneck结构,通过1 x 1卷积降维和升维实现高效计算。Res、Res、Res等模型采用bottleneck结构,第一个stage输入channel维度统一为,跨层连接后需调整维度匹配。

       实验结果表明,ResNet解决了网络退化问题,Res模型在保持良好性能的同时,收敛速度更快。ResNet的性能优于VGGNet,尤其是在更深的网络结构下。使用Faster R-CNN检测时,将VGG-替换为ResNet-,发现显著提升。

       在PyTorch官方代码实现中,ResNet模型包含五种基本形式,每种形式在不同阶段的卷积结构各有特点。以Res为例,其源码包含预训练模型和参数设置,每个stage的残差块数量根据模型不同而变化。关键点包括选择BasicBlock或Bottleneck作为网络结构基础,以及采用1 x 1卷积实现高效降维与升维。

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