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1.7个源代码/库搜索引擎网站
2.Axios源码深度剖析 - AJAX新王者
3.腾讯T2I-adapter源码分析（1）-运行源码跑训练
4.还在用BeanUtils拷贝对象？MapStruct才是答题答题王者!附源码
5.微信答题小程序排位好友pk知识问答头脑王者源码答答星球带后台教育app
6.特效炸裂：Vue3＋TypeScript 实现王者荣耀图鉴，已开源！王者王！源码源码！下载

7个源代码/库搜索引擎网站

       1. GitHub - 开源代码领域的答题答题领航者

       GitHub, 作为全球领先的开源代码库和版本控制系统，最近引入了革新性的王者王flm源码源代码搜索服务。尽管它在这个领域相对较新，源码源码但其庞大的下载代码库已积累超过亿计，正如一篇博文中所述：“GitHub，答题答题无疑是王者王海量宝藏的代名词！”

       2. Krugle - 互联网上的源码源码搜索巨擘

       Krugle凭借超过亿行代码的搜索覆盖，堪称全球最大的下载源代码搜索引擎之一，甚至声称其搜索结果囊括了全球三分之一开发者的答题答题作品。企业级服务更是王者王覆盖了Amazon、IBM等知名企业，源码源码如Collab.net和SourceForge，以及Yahoo!等巨头。

       3. Koders - Ruby程序员的最爱

       Koders的搜索范围超过亿行代码，尤其受到Ruby程序员的热烈追捧。在被Black Duck Software收购后，Ruby搜索量激增倍，超越PHP、Perl和Python，成为该平台的第四大热门语言，仅次于Java、C/C++和C#。

       4. Codaes - Linux时代的C/C++聚焦者

       Codaes在源代码搜索领域虽然规模较小，拥有约2.5亿代码资源，但主要聚焦Linux C/C++项目，对于如今的技术环境稍显过时。除非Linux相关，否则可能有更多选择。

       5. DZone - 用户共享的代码宝库

       DZone拥有超过名用户贡献的个代码片段，是寻找代码的宝藏库，但需耐心挖掘。这里隐藏着无数珍贵的编程灵感，适合有毅力的探索者。

       6. Snipplr - 精致片段的海洋

       尽管Snipplr的用户数略逊于DZone（约人），但代码片段数量却高达，增长迅速。它还提供了针对Textmate、Gedit、树莓派golang源码WordPress等工具的便捷插件，效率极高。

       7. Google Code Search - 搜索领域的无可争议王者

       最后，不能不提Google Code Search，作为搜索领域的巨头，其功能强大无需赘言。虽然Google并未透露具体代码库规模，但其与GitHub、SourceForge等海量公共代码库的紧密合作，足以证明其在源代码搜索领域的主导地位。几乎涵盖了所有编程语言的支持，是开发者寻找代码的首选工具。

Axios源码深度剖析 - AJAX新王者

       Axios 是一个基于 Promise 的 HTTP 请求库，支持浏览器和 Node.js 环境。其源码在 GitHub 上开源，欢迎 fork 使用并提出指正。以下为 Axios 的核心目录结构说明，主要关注在 /lib/ 目录下的文件。

       在使用 Axios 时，你可能会遇到多种调用方式，本文将带你深入了解这些方式及其原理。

       首先，我们来了解一下 Axios 的基本用法。你可以使用以下几种方式发起请求：

       1. `axios(option)`：提供一个配置对象进行调用。

       2. `axios(url[, option])`：传入 URL 和配置对象。

       3. 对于 GET、DELETE 等方法：`axios[method](url[, option])`。

       4. 对于 POST、PUT 等方法：`axios[method](url[, data[, option]])`。

       5. 使用默认实例：`axios.request(option)`。

       通过以上方式，你可以轻松发起 HTTP 请求。

       深入源码分析，你将发现 Axios 的强大之处。通过 `axios.js` 文件的入口，核心在于 `createInstance` 方法，该方法能生成一个指向 `Axios.prototype.request` 的 Function，从而实现多种调用方式。

       在 Axios 的核心 `Axios` 类中，`request` 方法是所有功能的中枢，无论是github炒股程序源码 GET、POST 还是其他方法，最终都通过 `request` 方法实现。

       配置项是 Axios 与用户交互的关键，它涵盖了几乎所有功能的配置。配置项从低到高优先级顺序为：默认配置对象、`defaults` 属性、`request` 方法参数。

       在使用 Axios 时，配置项是如何生效的？答案在于合并多个配置源，最终得到一个综合配置对象。

       此外，Axios 提供了拦截器系统，让你可以控制请求前后的数据处理。每个 Axios 实例都有 `interceptors` 属性，用于管理拦截器，让你实现精细的控制。

       核心的 `dispatchRequest` 方法则负责处理请求流程，包括请求适配器、发送请求、数据转换等步骤。最后，通过 Promise，你可以优雅地处理异步请求。

       数据转换器让你能轻松地在请求和响应数据之间进行转换，如将对象转换为 JSON 格式。默认情况下，Axios 自动处理 JSON 数据转换。

       在使用 Axios 时，你还能灵活地控制超时、取消请求、设置 header、携带 cookie 等功能。通过源码分析，你可以深入理解 Axios 的内部机制。

       总结，Axios 以其强大、灵活的功能和简洁的 API 设计，成为现代应用中不可或缺的 HTTP 请求工具。通过本文的深入探讨，你将对 Axios 的运作机制有更深刻的理解，从而更好地利用其功能。暴力赚钱指标源码

腾讯T2I-adapter源码分析（1）-运行源码跑训练

       稳定扩散、midjourney等AI绘图技术，为人们带来了令人惊叹的效果，不禁让人感叹技术发展的日新月异。然而，AI绘图的可控性一直不是很好，通过prompt描述词来操控图像很难做到随心所欲。为了使AI绘制的图像更具可控性，Controlnet、T2I-adapter等技术应运而生。本系列文章将从T2I-adapter的源码出发，分析其实现方法。

       本篇是第一篇，主要介绍源码的运行方法，后续两篇将以深度图为例，分别分析推理部分和训练部分的代码。分析T2I-Adapter，也是为了继续研究我一直在研究的课题：“AI生成同一人物不同动作”，例如：罗培羽：stable-diffusion生成同一人物不同动作的尝试（多姿势图），Controlnet、T2I-adapter给了我一些灵感，后续将进行尝试。

       T2I-Adapter论文地址如下，它与controlnet类似，都是在原模型增加一个旁路，然后对推理结果求和。

       T2I-Adapter和controlnet有两个主要的不同点，从图中可见，其一是在unet的编码阶段增加参数，而controlnet主要是解码阶段；其二是controlnet复制unit的上半部结构，而T2I-Adapter使用不同的模型结构。由于采用较小的模型，因此T2I-Adapter的模型较小，默认下占用M左右，而controlnet模型一般要5G空间。

       首先确保机器上装有3.6版本以上python，然后把代码clone下来。随后安装依赖项，打开requirements.txt，可以看到依赖项的内容。然后下载示例，如何去掉源码注释下载的会放到examples目录下。接着下载sd模型到model目录下，再下载T2I-Adapter的模型到目录下，模型可以按需到huggingface.co/TencentA...下载。这里我下载了depth和openpose。sd模型除了上述的v1-5，也还下载了sd-v1-4.ckpt。

       根据文档，尝试运行一个由深度图生成的例子，下图的左侧是深度图，提示语是"desk, best quality, extremely detailed"，右侧是生成出来的。运行过程比较艰辛，一开始在一台8G显存的服务器上跑，显存不够；重新搭环境在一台G显存的服务器上跑，还是不够；最后用一台G显存的服务器，终于运行起来了。

       接下来尝试跑openpose的例子，下图左侧是骨架图，提示词为"Iron man, high-quality, high-res"，右侧是生成的图像。

       既然能跑推理，那么尝试跑训练。为了后续修改代码运行，目标是准备一点点数据把训练代码跑起来，至于训练的效果不是当前关注的。程序中也有训练的脚步，我们以训练深度图条件为例，来运行train_depth.py。

       显然，习惯了，会有一些问题没法直接运行，需要先做两步工作。准备训练数据，分析代码，定位到ldm/data/dataset_depth.py，反推它的数据集结构，然后准备对应数据。先创建文件datasets/laion_depth_meta_v1.txt，用于存放数据文件的地址，由于只是测试，我就只添加两行。然后准备，图中的.png和.png是结果图，.depth.png和.depth.png是深度图，.txt和.txt是对应的文本描述。

       文本描述如下，都只是为了把代码跑起来而做的简单设置。设置环境变量，由于T2I-Adapter使用多卡训练，显然我也没这个环境，因此要让它在单机上跑。而代码中也会获取一些环境变量，因此做简单的设置。

       做好准备工作，可以运行程序了，出于硬件条件限制，只能把batch size设置为1。在A显卡跑了约8小时，完成，按默认的配置，模型保存experiments/train_depth/models/model_ad_.pth。那么，使用训练出来的模型试试效果，能生成如下（此处只是为了跑起来代码，用训练集来测试），验证了可以跑起来。

       运行起来，但这还不够，我们还得看看代码是怎么写法，下一篇见。

       PS：《直观理解AI博弈原理》是笔者写的一篇长文，从五子棋、象棋、围棋的AI演进讲起，从深度遍历、MAX-MIN剪枝再到蒙特卡罗树搜索，一步步介绍AI博弈的原理，而后引出强化学习方法，通俗易懂地介绍AlphaGo围棋、星际争霸强化学习AI、王者荣耀AI的一些强化学习要点，值得推荐。

       AUTOMATIC的webui是近期很流行的stable-diffusion应用，它集合stable-diffusion各项常用功能，还通过扩展的形式支持controlnet、lora等技术，我们也分析了它的源码实现，写了一系列文章。

还在用BeanUtils拷贝对象？MapStruct才是王者!附源码

       MapStruct 是一个强大的 Java 代码生成工具，专用于简化 JavaBean 类型之间的映射实现，尤其在多层应用中实体类与数据传输对象（DTO）之间映射的场景中发挥巨大优势。与传统的手工实现映射相比，MapStruct 通过生成高性能且易于理解的映射代码，显著提高了开发效率，降低了错误率。

       MapStruct 的核心特点包括：

       自动代码生成：MapStruct 作为编译器插件，在编译时自动为映射接口生成映射代码，实现对象属性的快速映射。

       性能优化：生成的映射代码基于普通方法调用，高效且类型安全，支持快速开发和错误检查。

       约定优于配置：默认提供了丰富的映射规则，减少配置复杂性，但允许用户自定义实现特殊映射行为。

       以下是 MapStruct 的基本使用流程：

       引入依赖：确保在项目中正确配置 MapStruct 与 Lombok 的版本兼容性。

       定义实体类和 DTO 类：创建需要映射的对象。

       创建映射接口：定义映射方法，约定映射规则。

       生成映射代码：编译项目，MapStruct 会自动生成实现类，包含所有定义的映射逻辑。

       使用映射接口：在客户端代码中注入映射接口，调用映射方法完成对象间的转换。

       除了基础用法，MapStruct 还提供了更高级的特性：

       @Mapper 注解：用于标记映射接口，激活代码生成。

       @Mapping 属性：用于配置映射规则，支持多种映射策略，如通过源属性、表达式或常量。

       @Mappings、@MappingTarget 等注解：支持更复杂、动态的映射逻辑，如更新已有对象的属性。

       扩展功能：如支持多个对象映射至单个对象等高级用法。

       MapStruct 与传统拷贝方法的对比显示，它在处理大数据量时具有显著的性能优势。在性能测试中，MapStruct 的表现优于其他常见拷贝工具，如 Apache BeanUtils、cglib 等。在实际应用中，选择 MapStruct 作为对象映射工具，尤其在需要处理大量数据时，能够显著提升系统性能，优化资源利用。

微信答题小程序排位好友pk知识问答头脑王者源码答答星球带后台教育app

       石家庄晟讯网络科技有限公司推出的答题小程序系统，是一款针对个人、企业及教育机构的综合答题平台。系统采用JAVA多层架构与MYSQL数据库，确保数据安全与高效传输。以下是系统的主要特点与功能：

       海量数据与完整题型库

       系统内置多个题型分类，拥有多条知识点数据，提供详细配置参数，支持实时更新，满足用户多样化的学习需求。

       全新UI设计与强大后台功能

       前端采用HTML+DIV+CSS手工布局，兼容主流浏览器，提供全新UI设计，带来全新体验。后台功能强大，界面简洁，易于操作，上手快速。

       专业部署与优化

       系统支持集群服务器部署，实现LVS负载均衡与分布式CDN加速，确保稳定运行。优化全站SEO，轻松提升搜索引擎排名，提供全国分站功能，便于扩展业务。

       智能推荐与数据分析

       系统具备智能推荐功能，根据用户习惯喜好，自动匹配相关内容。数据统计分析系统帮助用户了解营销效果，为后续推广提供参考依据。

       丰富功能与应用市场

       系统包含每日签到、排位赛、好友PK、每日答题、大奖赛、群比赛等多种模式，以及道具商店等特色功能。应用市场支持新模块发布，满足用户个性化需求。

       《晟讯答题小程序系统》适用于各类用户，旨在寓教于乐，通过游戏化学习方式，让用户在娱乐中提升知识水平。

特效炸裂：Vue3＋TypeScript 实现王者荣耀图鉴，已开源！！！

       当您访问网站三分钟后，系统会提示您安装PWA应用，安装后，网站将作为独立的应用运行，提供更流畅的体验。

       网站提供游戏素材及数据的下载压缩包，放置于Github上。下载后解压存储于内存中，这样访问时，浏览速度会显著提升。若浏览器刷新，压缩包不会重新下载，但需重新解压。

       网站提供分包下载功能，便于更新。资源按照顺序依次下载，设计目的是避免同时下载多个文件，提高下载效率。

       在版本更新方面，分为网站部署版本和数据版本。新版本在下载资源前会弹出更新提示。通过请求版本JSON文件获取两个版本号并与本地版本号对比，确认更新后，需刷新浏览器并写入新版本号。

       用户数据加密后存储在LocalStorage中。当在个人中心退卡时，会导出召唤师卡片文件，下次登录时，凭此卡可在任何设备上登录。

       英雄和皮肤的加载策略为先加载小图，用于模糊预览，大图加载完成后，替换并去除模糊效果。每张皮肤海报包含四种尺寸，以适应不同场景和需求。

       英雄列表、商城和皮肤列表采用分页加载和虚拟列表技术，以适应不同屏幕尺寸。图集列表采用瀑布流布局+分页加载，且有适配功能。

       列表均使用懒加载技术，仅在进入可视区域后加载，同时设有防抖机制，确保只加载在停留ms内的区域，避免加载快速略过的。

       夺宝和开箱机制设定每个普通道具数量为2，稀有道具数量为1，每次夺宝和开箱时，奖池会重新打乱并随机选择。

       网站中引入了3D立方体元素，通过CSS拼接六面形成，实现生动的视觉效果。同时，使用JavaScript的Element.animate帧动画技术，为用户带来跳跃动画体验。

       网站部署于Github，界面演示和源码可在相应链接中查看。尽管部分页面在手机上可能显示不全，建议使用桌面浏览器访问。