1.Vue3源码系列 (四) ref
2.一步步解读VUE3源码系列08 - stop方法优化 边缘case处理
3.tracker其它相关
4.TrackNetV2论文记录与pytorch复现
5.浅谈Vue3响应式原理与源码解读
Vue3源码系列 (四) ref
一般而言，reactive用于定义响应式对象，而ref则用于定义响应式原始值。前文已介绍reactive，了解到通过Proxy对目标对象进行代理实现响应式，非对象原始值的alertdialog源码响应式问题则由ref解决。
ref和shallowRef各有三种重载，参数不同，都返回Ref/ShallowRef类型的值。createRef函数用于创建响应式值，类似reactive，createRef也是通过createReactiveObject创建响应式对象。而createRef返回RefImpl实例。
RefImpl是ref的核心内容，构造函数接收两个参数，value是传入的原始值，__v_isShallow用于区分深层/浅层响应式，isShallow()函数利用这个属性做判断。在Ref中，_value属性存储实际值，dep属性存储依赖，同步推越狱版源码在class的getter中通过trackRefValue(this)收集依赖，在setter中调用triggerRefValue(this, newVal)。
trackRefValue用于收集Ref依赖，接收RefBase类型值，在ref函数中接收RefImpl实例。shouldTrack用于暂停和恢复捕获依赖的标志，activeEffect标记当前活跃的effect。内部调用trackEffects函数收集依赖，该函数来自effect模块。
triggerRefValue函数用于触发Ref的响应式更新，triggerEffects函数来自effect模块。
Vue3还提供了自定义的Ref，可以传入getter和setter，自由选择track和trigger时机。
在setup函数中返回参数时，使用toRef创建ObjectRefImpl实例对响应式对象的某个属性进行解构。
ObjectRefImpl通过_object属性引用原始响应式对象，在getter中通过_object访问值，依赖收集由_object完成；在setter中，通过引用_object达到赋值操作，如何从net源码自学从而在_object中触发更新。toRef判断入参是否是Ref，是则直接返回，否则返回ObjectRefImpl。toRefs对传入的对象/数组进行遍历并执行toRef解构。
一步步解读VUE3源码系列 - stop方法优化 边缘case处理
理解Vue3源码中的stop方法边缘情况
在使用Vue3的stop方法包裹监听对象后，可以避免收集依赖，从而防止触发事件。然而，在对已停止的监听对象执行自增操作时，先触发了get的track操作，导致之前清除的依赖再次被收集。
例如，在执行obj.prop++时，等同于执行了obj.prop = obj.prop+1。这触发了get操作，这时需要思考如何妥善处理这种情形。
答案就是，在track时新增一个参数来判断当前对象是否处于停止状态。
那么，简单 导航站 源码下载在何时执行赋值操作呢？
答案在run方法里！
这样一来，问题得到解决。运行测试用例，结果完美无瑕。
从零开始学习Vue3，探索其源码奥秘。
如需进一步了解，欢迎访问GitHub仓库，期待您的star和fork。
tracker其它相关
当我们将BT源码展开时，可以看到一个结构，包含Python程序、说明文件以及一个名为BitTorrent的目录。其中，Python程序主要包括btmakemetafile.py（用于制作metafile）、bttrack.py（运行tracker服务器）和btdownloadheadless.py（运行BT客户端）等实用工具。这些工具背后的Python类实现主要存储在BitTorrent子目录中。我们的分析通常从这些工具开始，比如bttrack.py，绝地求生注入器源码随着深入，会重点查看BitTorrent目录下的代码。这种源码结构，据BT作者Bram Cohen在其关于可维护性开发的文章中（http://www.advogato.org/article/.html）所述，体现了简化工作的理念。 Python与我们熟悉的C/C++有显著区别。Python函数定义时无需指定参数类型，这使得调用时可以传入任意类型的参数。例如，函数foo的定义和使用如下： def foo(arg):print type(arg)
调用时，可以传递整数或字符串，如：a =b = "hello world"
foo(a)
foo(b)，输出结果为： 和 。Python的动态类型特性是C/C++等传统语言所缺乏的，这也是Python被称为动态语言的一个特性。尽管C++的模板允许一定程度的动态化，但相比之下，Python更为简便。
在电子音乐领域，Tracker的使用也十分广泛。尤其在早期，由于存储空间有限，游戏音乐多采用模块音乐格式，如Wave或APE。即使是现在，对存储空间有严格要求的游戏仍可能采用此类格式。在Demo制作中，模块音乐同样占据重要地位。扩展资料
BT中的Tracker是指运行于服务器上的一个程序，这个程序能够追踪到底有多少人同时在下载同一个文件。Tracker也可以理解为一种用来创作电子音乐的程序，它们创造的音乐叫做模块音乐。其工作方式类似于MIDI软波表（有人说它就是最早的软波表）：记录下音乐序列以供播放器还原。但Tracker创造出的音乐文件中还含有采样——也就是一些很短的波形，播放器根据序列中的记载找出合适的波形和频率然后播放。TrackNetV2论文记录与pytorch复现
TrackNetV2专为追踪高速且体积微小的物体设计，如羽毛球、网球、乒乓球等。原作者以Tensorflow为开发平台，然而现提供给公众的官方数据集链接已失效，如需测试，建议自行制作迷你数据集。文章中提及作者已修复网络架构中一个关键bug，详情见第7节的Tensorflow权重转换至Pytorch权重指南。此外，作者在年9月日重新上传了数据集。
网络架构方面，TrackNetV2的总结构包含一系列卷积层，最后的conv2d_中的激活函数应为sigmoid而非relu，以适应后续的二分类任务。在TrackNetV2的检测原理中，输入连续三帧图像至网络，输出为一个宽度x高度x3的热力图，分别对应每帧图像的检测结果。每个像素点输出一个概率值，通过设定阈值生成0-1的热力图，值为1的像素点表示球体存在，0表示背景。值1的像素点聚集成团，最大面积区域的中心点坐标即为球体的最终位置。
TrackNetV2的正样本生成方法是基于标注的中心点坐标，以半径r的圆圈赋值1（代表球体）和0（代表背景）。代码示例展示了如何使用genHeatMap函数生成ground truth图。然而，对于模型而言，预测较大区域相比单个像素点更为准确，因此，如何生成更精确的正样本标签值得深入研究。
在TrackNetV2的训练过程中，采用了一种称为Focal Loss的损失函数，公式如下：y尖为真值，y为网络预测值，w为权重，通常取w=y，以强调模型聚焦于残差较大的像素。官方提供的训练代码使用了特定的loss函数，但在转换过程中遇到了问题。最终，作者通过修改源代码成功转换了Tensorflow权重至Pytorch格式。在转换过程中，最大的挑战在于理解并修正网络架构中BatchNormalization层维度设置的问题，以确保Pytorch和Tensorflow版本的一致性。经过调整，作者成功使用了原作者的权重，并分享了完整的修改细节以供参考。检测结果表明，经过调整的模型能够实现预期的追踪效果。
浅谈Vue3响应式原理与源码解读
Vue3响应式原理的核心在于数据劫持、依赖收集和依赖更新，主要通过Proxy与Reflect这两个ES6新特性实现。首先，理解响应式，它涉及数据变化触发函数自动更新的过程，如视图依赖数据，数据变动则自动刷新视图。副作用函数就是那些引用外部数据的函数，如Vue中的effect函数。
实现响应式的基本步骤是，当数据发生变化时，能够自动调用与之相关的副作用函数。Vue2通过Object.defineProperty进行数据劫持，而Vue3则利用Proxy的set和get拦截器，结合Reflect API，动态跟踪和更新依赖。reactive函数是Vue3响应式的核心，它会创建一个代理对象，通过baseHandlers中的get和set方法进行依赖收集与更新，其中依赖收集在effect.ts中的track()方法中处理。
ref则用于定义基本数据类型的响应式，其源码在packages/reactivity/src/ref.ts。总的来说，Vue3响应式原理的实现是借助Proxy的代理功能，配合Reflect进行数据操作的拦截和反射，从而实现实时响应数据变化的效果。
深入理解这些原理，可以参考Vue官方文档和JavaScript.info的相关内容。
