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1.Python modbus_tk 库源码分析
2.MMDet——DETR源码解读
3.vue-router源码六、象源象router.resolve源码解析
4.Framework层的个对Binder（源码分析篇）
5.七爪源码：如何使用 Java 访问 BigQuery 数据仓库

Python modbus_tk 库源码分析

       modbus_tcp 协议是工业项目中常用的设备数据交互协议，基于 TCP/IP 协议。象源象协议涉及两个角色：client 和 server，个对或更准确地称为 master 和 slave。象源象modbus_tk 库作为 Python 中著名且强大的个对同城陌约源码 modbus 协议封装模块，其源码值得深入分析，象源象尤其是个对在关注并发量等方面的需求时。深入研究 modbus_tk 库的象源象源代码和实现逻辑，对在库的个对基础上进行更进一步的开发尤其重要。因此，象源象本文旨在提供对 modbus_tk 库源码的个对深入解析，以供参考。象源象

       实例化 TcpMaster 对象时，个对首先导入 TcpMaster 类，象源象该类继承自 Master，但在实例化时并未执行任何操作。Master 的 `__init__()` 方法同样没有执行任何具体任务，这使得 TCP 链接在创建 TcpMaster 实例时并未立即建立。TCP 链接的led节目编辑软件源码建立在 `open()` 方法中实现，该方法由 TcpMaster 类执行。在 `open()` 方法中，自定义了超时时间，进一步保证了 TCP 连接的建立。

       在 TcpMaster 类的 `execute()` 方法中，核心逻辑在于建立 TCP 协议的解包和组包。在读写线圈或寄存器等操作时，都会调用 `execute()` 方法。详细分析了 `execute()` 方法的具体实现，包括通过注释掉的组包等过程代码，以及 `TcpMaster._make_query()` 方法的实现。`_make_query()` 方法封装了请求构建过程，包括生成事务号、构建请求包和发送请求。

       在请求构建完成后，`_send()` 方法负责通过 `select` 模块进行连接状态检测，确保发送数据前连接无异常。通过分析 `execute()` 方法的后续逻辑，我们能够看到一个完整的均线拐点指标源码组包、发送数据及响应解析的源码流程。响应解析涉及 `TcpMaster.execute()` 方法中对 MBAP 和 PDU 的分离、解包及数据校验。

       在解析响应信息时，`TcpQuery().parse_response()` 方法解包并验证 MBAP 和 PDU，确保数据一致性。通过此过程，获取了整个数据体，完成了响应信息的解析。在 `execute()` 方法的后续部分，没有执行新的 I/O 操作，进一步简化了流程。

       为了保障线程安全，`threadsafe` 装饰器被添加在 `Master.execute()` 方法及 `TcpQuery._get_transaction_id()` 方法上。这一装饰器确保了跨线程间的同步，但可能引起资源竞争问题。在实际应用中，为了避免同一设备不能同时读写的情况，可以显式传递 `threadsafe=False` 关键字参数，筹码黑马线公式源码并实现自定义锁机制。

       modbus_tk 模块提供了丰富的钩子函数，如 `call_hooks`，在数据传递生命周期中自动运行，实现特定功能的扩展。常见的钩子函数包括初始化、结束、请求处理等，这些功能的实现可以根据具体需求进行定制化。

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，人脉裂变源码公众号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。

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，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。

Framework层的Binder（源码分析篇）

       本文以android-.0.0_r的AOSP分支为基础，解析framework层的Binder工作原理。

       从ServiceManager的getService方法入手，其核心代码是通过getIServiceManager().getService(name)获取服务。首先，ServiceManager的实现与进程中的ProcessState密切相关，ProcessState是单例，负责打开和映射Binder驱动。构造函数中，它会初始化驱动、验证版本并设置线程数，接着进行binder映射。

       在ProcessState的getContextObject方法中，调用native函数android_util_Binder.cpp中的getContextObject()。这个函数通过handle 0（ServiceManager的handle）获取BpBinder对象，然后通过javaObjectForIBinder函数将其转换为Java中的类型。

       进一步分析，BpBinder与java层的Binder之间存在对应关系，通过BinderProxy NativeData创建单例的BinderProxy。然后，每个服务的BinderProxy实例化和计数处理都在这个过程中完成。ServiceManagerNative.asInterface方法简化了getIServiceManager的调用，通过调用asInterface实例化ServiceManagerProxy。

       IServiceManager接口通过AIDL生成，其代理类ServiceManagerProxy实际上是不必要的。aidl文件在编译时生成对应java代码，用于binder通信。通过aidl文件，我们可以看到如queryLocalInterface等方法的实现细节。

       在Parcel的协助下，客户端与服务端进行数据传递，通过序列化和反序列化进行交互。在transact函数中，对Parcel大小进行检查，避免数据传输过大导致的问题。最后，客户端与binder驱动的通信过程涉及了Transaction数据的写入、等待响应、数据处理和内存回收等步骤。

       总的来说，framework层的Binder工作涉及服务管理、数据转换、通信协议和内存管理等环节，理解这些有助于深入掌握Binder的工作机制。

七爪源码：如何使用 Java 访问 BigQuery 数据仓库

       在本文中，我们将深入探讨如何利用Java应用程序通过BigQuery Java SDK访问数据仓库。

       首先，要访问BigQuery，你需要进行一些基本的配置。这包括设置BigQuery的权限，确保你的Java应用具有足够的访问权限以执行查询操作。

       接下来，初始化一个BigQuery对象是关键步骤。这涉及到引入SDK库，设置连接参数，并创建一个代表查询的实例。

       以下是一段实际的代码示例，展示了如何执行查询：

       java

       import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;

       import com.google.cloud.bigquery.QueryJob;

       import com.google.cloud.bigquery.QueryJobConfiguration;

       // 初始化BigQuery对象

       BigQuery bigQuery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

       // 设置查询配置

       QueryJobConfiguration queryConfig = QueryJobConfiguration.newBuilder("YOUR_QUERY_HERE")

        .build();

       // 执行查询

       QueryJob queryJob = bigQuery.query(queryConfig);

       queryJob.run();

       这段代码可以作为一个模板，你可以从用户界面(UI)接收查询参数，然后执行并返回查询结果给UI。