1.怎么从网页源代码中提取如何通过网页源代码来提取网页中的源码
2.在网页的源代码中，怎么查看的分析代码是什么？
3.怎样通过源代码提取网页中的？
4.3d稀疏卷积——spconv源码剖析（三）
5.深入探索 Flutter 加载优化: cached_network_image 源码解析
6.源码分析：遥感图像数据集-DOTA（DOTA.py）
怎么从网页源代码中提取如何通过网页源代码来提取网页中的
关于怎么从网页源代码中提取，如何通过网页源代码来提取网页中的图片这个很多人还不知道，今天来为大家解答以上的源码问题，现在让我们一起来看看吧！分析
1、图片波段操作源码指标可以现在网页源码中找到的源码链接，然后将在新窗口打开并进行保存。分析
2、图片右击想要提取的源码，在展开的分析菜单中点击“检查”按钮打开控制台：2、这时控制台中会跳转到的图片源码位置，将鼠标放在链接上可以查看的源码缩略图，这时右击链接，分析点击“Open in new tab”按钮将在新窗口打开：3、图片在新窗口打开后，右击被打开的，在展开的菜单中点击“另存为...”按钮即可将进行保存：。
在网页的源代码中，怎么查看的代码是什么？
在网页的源代码中，查看的代码的方式是：F打开，测试工具，左边有鼠标 (或者CTR +B)点击，想看上点击下，解析全部源码能定位段代码。代码就是程序员用开发工具所支持的语言写出来的源文件，是一组由字符、符号或信号码元以离散形式表示信息的明确的规则体系。
代码设计的原则包括唯一确定性、标准化和通用性、可扩充性与稳定性、便于识别与记忆、力求短小与格式统一以及容易修改等。 源代码是代码的分支，某种意义上来说，源代码相当于代码。
现代程序语言中，源代码可以书籍或磁带形式出现，但最为常用格式是文本文件，这种典型格式的目的是为了编译出计算机程序。计算机源代码最终目的是将人类可读文本翻译成为计算机可执行的二进制指令，这种过程叫编译，它由通过编译器完成。
怎样通过源代码提取网页中的？
如何通过网页源代码提取网页中的？现在可以在网页的源代码中找到的链接，然后在新窗口中打开并保存。1.右键单击要提取的，在展开的源码编辑图片菜单中单击“检查”打开控制台:
2.此时控制台会跳转到的来源位置，将鼠标放在链接上就可以查看的缩略图。此时，右键单击图像链接，然后单击“在新标签中打开”按钮，在新窗口中打开图像:
3.在新窗口中打开后，右键单击打开的，然后单击“另存为...”按钮保存:
怎样得到一个网页的源代码？
打开你要获取的源代码，右击鼠标会出现查看网页源代码（快捷键ctrl+u）,全选复制（全选快捷键ctrl+a复制快捷键ctrl+c），在本地电脑上粘贴到(ctrl+v)新建一个文档以.html结尾，保存，点击查看即可。
网页设计怎么把放在指定位置？
1.构思。
2.获取地址。
如果自己上传，完成后点显示源代码，复制地址备用。
如果是网上现有，右击点“属性”，复制地址备用。
3.进入编辑。
进入自己的网站或博客后台，并使编辑器处于代码编辑状态。
贴入代码：
4.修改代码。防战工具源码
将本文第二步备用的两个地址分别添加到本文第三步相应位置，并修改宽（width）和高（height）。
5.调整小位置。
这是制作的关键代码
调整上边的值，就可实现定位。
6.修饰。
还可对整体进行修饰。例如加边框，会有立体感。加入代码“border=”即可（可以调整）。
怎么获取网页源代码中的文件？
网页源代码是父级网页的代码网页中有一种节点叫iframe，也就是子Frame，相当于网页的子页面，他的结构和外部网页的结构完全一致，框架源代码就是这个子网页的源代码。另外，爬取网易云推荐使用selenium，因为我们在做爬取网易云热评的操作时，此时请求得到的代码是父网页的源代码，这时是请求不到子网页的源代码的，也得不到我们需要提取的信息，这是因为selenium打开页面后，默认是seo源码网站在父级frame里面的操作，而此时如果页面中还有子frame，它是不能获取到子frame里面的节点的，这是需要用swith_to.frame（）方法来切换frame，这时请求得到的代码就从网页源代码切换到了框架源代码，然后就可以提取我们所需的信息。
如何使用webbrowser控件获取网页源代码？
认真你：
嗯，这个问题很常见。抓取网页内容
VB来做，可以。现在都不怎么有人用VB了，这里以VB6.0为例子
告诉你思路吧:
你打开的网页就是你下载的一篇文档。VB可以用一个浏览器控件，来获取它的内容
控件名叫WebBrowser，拖一个这个控件到窗体
获得网页的内容
这就是一个抓取网页的例子
更多内容，你得去学学HTML解析，以及参考
VB关于webbrowser相关操作大全
一个网页源代码怎么获取？
打开你要获取的源代码，右击鼠标会出现查看网页源代码（快捷键ctrl+u）,全选复制（全选快捷键ctrl+a复制快捷键ctrl+c），在本地电脑上粘贴到(ctrl+v)新建一个文档以.html结尾，保存，点击查看即可。
3d稀疏卷积——spconv源码剖析（三）
构建Rulebook
下面看ops.get_indice_pairs，位于：spconv/ops.py
构建Rulebook由ops.get_indice_pairs接口完成
get_indice_pairs函数具体实现：
主要就是完成了一些参数的校验和预处理。首先，对于3d普通稀疏卷积，根据输入shape大小，kernel size，stride等参数计算出输出输出shape，子流行稀疏卷积就不必计算了，输出shape和输入shape一样大小
准备好参数之后就进入最核心的get_indice_pairs函数。因为spconv通过torch.ops.load_library加载.so文件注册,所以这里通torch.ops.spconv.get_indice_pairs这种方式来调用该函数。
算子注册：在src/spconv/all.cc文件中通过Pytorch提供的OP Register(算子注册的方式)对底层c++ api进行了注册，可以python接口形式调用c++算子
同C++ extension方式一样，OP Register也是Pytorch提供的一种底层扩展算子注册的方式。注册的算子可以通过 torch.xxx或者 tensor.xxx的方式进行调用，该方式同样与pytorch源码解耦，增加和修改算子不需要重新编译pytorch源码。用该方式注册一个新的算子，流程非常简单：先编写C++相关的算子实现，然后通过pytorch底层的注册接口（torch::RegisterOperators），将该算子注册即可。
构建Rulebook实际通过python接口get_indice_pairs调用src/spconv/spconv_ops.cc文件种的getIndicePairs函数
代码位于：src/spconv/spconv_ops.cc
分析getIndicePairs直接将重心锁定在GPU逻辑部分，并且子流行3d稀疏卷积和正常3d稀疏卷积分开讨论，优先子流行3d稀疏卷积。
代码中最重要的3个变量分别为：indicePairs，indiceNum和gridOut，其建立过程如下：
indicePairs代表了稀疏卷积输入输出的映射规则，即Input Hash Table 和 Output Hash Table。这里分配理论最大的内存，它的shape为{ 2,kernelVolume,numAct}，2表示输入和输出两个方向，kernelVolume为卷积核的volume size。例如一个3x3x3的卷积核，其volume size就是(3*3*3)。numAct表示输入有效(active)特征的数量。indiceNum用于保存卷积核每一个位置上的总的计算的次数，indiceNum对应中的count
代码中关于gpu建立rulebook调用create_submconv_indice_pair_cuda函数来完成，下面具体分析下create_submconv_indice_pair_cuda函数
子流线稀疏卷积
子流线稀疏卷积是调用create_submconv_indice_pair_cuda函数来构建rulebook
在create_submconv_indice_pair_cuda大可不必深究以下动态分发机制的运行原理。
直接将重心锁定在核函数：
prepareSubMGridKernel核函数中grid_size和block_size实则都是用的整形变量。其中block_size为tv::cuda::CUDA_NUM_THREADS,在include/tensorview/cuda_utils.h文件中定义，大小为。而grid_size大小通过tv::cuda::getBlocks(numActIn)计算得到,其中numActIn表示有效(active)输入数据的数量。
prepareSubMGridKernel作用：建立输出张量坐标(通过index表示)到输出序号之间的一张哈希表
见：include/spconv/indice.cu.h
这里计算index换了一种模板加递归的写法，看起来比较复杂而已。令：new_indicesIn = indicesIn.data()，可以推导得出index为：
ArrayIndexRowMajor位于include/tensorview/tensorview.h，其递归调用写法如下：
接着看核函数getSubMIndicePairsKernel3：
位于：include/spconv/indice.cu.h
看：
上述写法类似我们函数中常见的循环的写法，具体可以查看include/tensorview/kernel_utils.h
NumILP按默认值等于1的话，其stride也是gridDim.x*blockDim.x。索引最大值要小于该线程块的线程上限索引blockDim.x * gridDim.x，功能与下面代码类似：
参考： blog.csdn.net/ChuiGeDaQ...
深入探索 Flutter 加载优化: cached_network_image 源码解析
深入探索 Flutter 加载优化: cached_network_image 源码解析
在Flutter项目开发中，高效地加载和缓存是优化用户体验的关键。我曾面临性能问题，如商品列表滑动卡顿、内存占用高，选择了cached_network_image插件解决加载难题。
CachedNetworkImage是Image的升级版，提供网络的缓存能力。其build方法内部通过OctoImage加载，最终调用ImageHandler，形成调用链。
加载流程涉及注册流监听、获取和缓存数据。Image中resolveImage方法创建ImageStreamListener对象，加载完成时，_handleImageFrame回调并获取ImageInfo，触发Image重建。
CachedNetworkImage使用自定义ImageProvider-CachedNetworkImageProvider，覆盖resolve方法，返回ImageStream。在_loadAsync中，首先查找缓存，若未命中，发起网络请求下载数据，利用work_image后，App性能显著提升，列表滑动顺畅，内存使用降低。其采用两级缓存机制，优先从内存缓存查找，避免重复解码；读取磁盘文件，避免重复网络请求；只有在缓存均未命中时，才会发起网络请求。
cached_network_image优化性能，结合智能缓存管理和占位图展示，改善用户体验。源码分析为处理加载问题提供思路。
源码分析：遥感图像数据集-DOTA（DOTA.py）
DOTA.py源码解析：用于读取和显示遥感图像数据集中的标注信息。在Windows环境下运行代码时，需在Linux源码基础上做适当调整，如在结尾添加特定路径，并确保已安装shapely库。代码的主要功能包括初始化对象，获取文件夹内指定后缀的文件路径，以及解析信息，如名称、难度、坐标和面积。函数通过遍历文件，解析每张的物体信息，包括中的对象列表、对象出现的列表，以及根据Python版本处理文件读取。读取过程中，会去掉文件名的后缀，提取名称、难度、坐标点和区域面积。对于类别筛选，可以返回所有名称或指定类别的。代码还涉及图像显示，包括坐标轴设置、颜色随机化以及边界、面积和原点的绘制。
