1.redis源码阅读--跳表解析
2.简单说说ConcurrentSkipListMap
3.Redis 查询查实现高效有序集合(zset)：跳表源码分析
4.④优雅的缓存框架：SpringCache之多级缓存
5.学习vue源码（18）三探生命周期之初始化provide与inject
6.PyTorch源码学习系列 - 2. Tensor

redis源码阅读--跳表解析

       跳表是 Redis 中实现 zset 和 set 功能的关键数据结构。通过在链表基础上构建多级索引，源码源码跳表有效提升了查找效率，多级且其实现相较于红黑树更为简洁，查询查无需大量精力来维持树的源码源码平衡。跳表节点具有顺序排列的多级牛散源码特性，支持范围查询。查询查

       跳表的源码源码构成包括头结点、尾节点、多级长度以及索引层数。查询查每一个节点包含数据 robj、源码源码分数 score 用于排序、多级上一节点指针 prev 用于反向遍历，查询查以及多层索引信息 levels。源码源码各层索引 skiplistlevel 包括该层索引中节点指向的多级下一个节点指针 next 和间隔 span。节点的索引层数通过随机数生成，设计思路为使用第 n 级索引是使用第 n-1 级索引概率的 1/4，最多使用 级索引。使用如此设计可确保即便用到最高层级，所持数据量也足够大，无需担心索引不足。

       跳表按照 score 和 robj 的大小进行排序，因此节点有序，支持范围查找。插入节点时，首先找到新节点可以插入的位置，即比新节点小的ftp源码加密最大节点。此过程从最高层索引开始，使用 update 数组记录各层索引中节点的前一节点位置，以及 rank 数组记录 update 节点到 header 的间隔 span。新节点插入后，更新 prev 指针、tail 指针、跳表长度等信息。

       删除节点同样遵循类似的逻辑，先查找节点的前一个节点，然后删除目标节点。在删除过程中，需要检查节点的下一节点是否为待删除数据，并调整节点连接和更新跳表的 level 值。当某层索引中节点的 next 指针变为 nil 时，该层索引已无用，可将 level 减一。最后，更新跳表长度。

       虽然跳表概念看似复杂，但通过理解其多级索引机制，其余操作如范围查询、排名查询等将变得相对简单。在实际应用中，可通过阅读 Redis 源码中的 t_zset.c 和 redis.h 文件，了解跳表的具体实现。然而，微金刚源码更难的是将这些抽象概念转化为清晰、易于理解的文档，绘制图表对于深入理解跳表的逻辑非常有帮助。

简单说说ConcurrentSkipListMap

       åŸºæœ¬ä»‹ç»

       è·³è·ƒè¡¨çš„性质如下：

       æœ€åº•å±‚的数据节点按照关键字key升序排列；

       åŒ…含多级索引，每个级别的索引节点按照其关联的数据节点的关键字key升序排列；

       é«˜çº§åˆ«ç´¢å¼•æ˜¯å…¶ä½Žçº§åˆ«ç´¢å¼•çš„子集；

       å¦‚果关键字key在级别level=i的索引中出现，则级别level<=i的所有索引都包含该key。

       è·³è·ƒè¡¨ConcurrentSkipListMap的数据结构如下图所示，下图一共有三层索引，最底下为数据节点，同一层索引中，索引节点之间使用right指针相连，上层索引节点的down指针指向下层的索引节点。

源码分析核心字段分析

       head 指向 node(BASE_HEADER) 的顶层索引。

/***Thetopmostheadindexoftheskiplist.*/privatetransientvolatileHeadIndex<K,V>head;

       BASE_HEADER 头结点，即最顶层索引的头节点的value值

/***Specialvalueusedtoidentifybase-levelheader*/privatestaticfinalObjectBASE_HEADER=newObject()

       Node 静态内部类，即数据节点

/***数据节点*/staticfinalclassNode<K,V>{ finalKkey;//数据节点的keyvolatileObjectvalue;//数据节点的valuevolatileNode<K,V>next;//指向下一个数据节点/***Createsanewregularnode.*/Node(Kkey,Objectvalue,Node<K,V>next){ this.key=key;this.value=value;this.next=next;}}

       Index 静态内部类，即普通索引节点

/***普通索引节点*/staticclassIndex<K,V>{ finalNode<K,V>node;//索引节点指向的数据节点finalIndex<K,V>down;//当前索引节点的正下方索引节点volatileIndex<K,V>right;//当前索引节点的右索引节点/***Createsindexnodewithgivenvalues.*/Index(Node<K,V>node,Index<K,V>down,Index<K,V>right){ this.node=node;this.down=down;this.right=right;}}

       HeadIndex 静态内部类，即当前级别索引的头节点

/***当前级别索引的头节点*/staticfinalclassHeadIndex<K,V>extendsIndex<K,V>{ finalintlevel;//所处索引级别/***node：当前索引指向的数据节点*down：当前索引节点的正下方索引节点*right：当前索引节点的右索引节点*level：当前索引头节点所处的索引级别*/HeadIndex(Node<K,V>node,Index<K,V>down,Index<K,V>right,intlevel){ super(node,down,right);this.level=level;}}查询

       æ ¹æ®æŒ‡å®šçš„key查询节点，源码如下：

publicVget(Objectkey){ //调用doGet方法returndoGet(key);}/***真正实现查询方法*/privateVdoGet(Objectkey){ if(key==null)thrownewNullPointerException();Comparator<?superK>cmp=comparator;outer:for(;;){ for(Node<K,V>b=findPredecessor(key,cmp),n=b.next;;){ Objectv;intc;if(n==null)breakouter;Node<K,V>f=n.next;if(n!=b.next)//inconsistentreadbreak;if((v=n.value)==null){ //nisdeletedn.helpDelete(b,f);break;}if(b.value==null||v==n)//bisdeletedbreak;if((c=cpr(cmp,key,n.key))==0){ @SuppressWarnings("unchecked")Vvv=(V)v;returnvv;}if(c<0)breakouter;b=n;n=f;}}returnnull;}

       åœ¨ä¸Šè¿°ä»£ç ä¸­ï¼Œouter处的for自旋中，首先查看findPredecessor：查询指定key节点的前驱节点。该方法在下面的好多地方会调用，例如插入元素，删除元素以及删除元素对应的索引时都会调用。

       findPredecessor方法源码如下：

/***作用1：找到key对应节点的前驱节点，不一定的真的前驱节点，也可能是前驱结点的前驱节点*作用2：删除无效的索引，即要删除节点时，将节点的索引也删除掉*/privateNode<K,V>findPredecessor(Objectkey,Comparator<?superK>cmp){ if(key==null)thrownewNullPointerException();//don'tpostponeerrorsfor(;;){ //r为q节点的右指针指向的节点，r为当前比较节点,每次都比较r节点的key跟查找的key的大小关系for(Index<K,V>q=head,r=q.right,d;;){ if(r!=null){ Node<K,V>n=r.node;Kk=n.key;//该节点已经删除，需要删除其对应的索引if(n.value==null){ //该节点已经删除，需要删除其对应的索引if(!q.unlink(r))break;//restartr=q.right;//rereadrcontinue;}//当前查找的key比r节点的key大，所以r、q节点都向右移动if(cpr(cmp,key,k)>0){ q=r;r=r.right;continue;}}//当q的下方索引节点为空，则说明已经到数据节点层了，需要退出进行后续查找处理if((d=q.down)==null)returnq.node;/***此时当前查找的key小于r节点的key，需要往下一级索引查找*d节点赋值为为q节点为正下方节点，即下一级索引的正下方节点*/q=d;r=d.right;}}}

       findPredecessor方法的查找过程图示如下：假设要查找节点6

       ç”±äºŽå½“前r节点的key比查询的key小，所以，r、q节点都向右移动，即执行如下代码：

//当前查找的key比r节点的key大，所以r、q节点都向右移动if(cpr(cmp,key,k)>0){ q=r;r=r.right;continue;}

       æ­¤æ—¶r节点指向的数据节点为，节点的key比6节点的key大，此时需要执行如下代码：

/***此时当前查找的key小于r节点的key，需要往下一级索引查找*d节点赋值为为q节点为正下方节点，即下一级索引的正下方节点*/q=d;r=d.right;

       æ­¤æ—¶r节点指向的数据节点为5，5节点的key比6节点的key小，q、r节点向右移动，如下图所示

       æ­¤æ—¶r节点指向的数据节点为，节点的key比6节点的key大，同理需要往下级索引走，如下图所示：

       æ­¤æ—¶r节点指向的数据节点为，节点的key比6节点的key大，同理需要往下级索引走，但是此时下一级索引为空了，即(d = q.down) == null了，此时执行的代码如下， 返回q索引指向的节点，即返回节点5.

//当q的下方索引节点为空，则说明已经到数据节点层了，需要退出进行后续查找处理if((d=q.down)==null)returnq.node;

       ä»¥ä¸Šå°±æ˜¯æ–¹æ³•findPredecessor的查找流程，咱们接着继续看上面的doGet方法

/***Specialvalueusedtoidentifybase-levelheader*/privatestaticfinalObjectBASE_HEADER=newObject()0

       é¦–先初始化b、n、f三个节点，如下图所示

        发现此时n节点指向的节点就是要查询的节点，于是执行如下代码：

/***Specialvalueusedtoidentifybase-levelheader*/privatestaticfinalObjectBASE_HEADER=newObject()1

       ç›´æŽ¥è¿”回n节点的value值。查询操作完成。

插入

       è·³è·ƒè¡¨çš„插入操作分以下四种情况：

       æƒ…况1：跳跃表内存在key一致元素，做替换

       æƒ…况2：插入新元素，无须给新元素生成索引节点

       æƒ…况3：插入新元素，需要给新元素生成索引节点，且索引高度 < maxLevel

       æƒ…况4：插入新元素，需要给新元素生成索引节点，且索引高度 > maxLevel

       æºç å¦‚下：

/***Specialvalueusedtoidentifybase-levelheader*/privatestaticfinalObjectBASE_HEADER=newObject()2

       é¦–先还是跟查询操作类似，调用findPredecessor方法先查找到待插入key的前驱节点，举个例子，例如我们想要插入节点7，如下图所示：

       æŽ¥ç€è·ŸæŸ¥è¯¢æ“ä½œä¸€æ ·çš„步骤如下，直接看图：

        此时r节点指向数据节点1，节点1的key小于待插入的节点7的key，于是节点q、r同时向右移动。

       æ­¤æ—¶r节点指向数据节点，节点的key大于待插入节点7的key，于是往下一层索引继续查找，执行的代码如下：

/***Specialvalueusedtoidentifybase-levelheader*/privatestaticfinalObjectBASE_HEADER=newObject()3

       åŽé¢çš„操作类似

       æ­¤æ—¶r节点的key大于待插入的节点6的key，但是q节点的down指针已为空，此时直接返回q节点指向的节点5。

       æŽ¥ç€å›žåˆ°doPut方法，先来查看outer循环，如下：

/***Specialvalueusedtoidentifybase-levelheader*/privatestaticfinalObjectBASE_HEADER=newObject()4

       é¦–先初始化三个节点b、n、f，n节点为b节点的下一个节点，而f节点为n节点的下一个节点，如下图所示

       æŽ¥ç€æ¯”较节点n与待插入的key的大小，此时n节点的key小于待插入节点的key，于是b、n、f三个节点均向下移动如下图所示

       æ­¤æ—¶n节点的key大于待插入的key，此时执行如下代码，通过cas方式修改b节点的下一个节点为z节点，接着跳出outer循环。

/***Specialvalueusedtoidentifybase-levelheader*/privatestaticfinalObjectBASE_HEADER=newObject()5

       ç„¶åŽæˆ‘们知道doPut剩下的代码无非就是判断是否给新插入的节点z创建索引，如果需要创建对应的索引。

       é¦–先通过int rnd = ThreadLocalRandom.nextSecondarySeed();计算出一个随机数，接着进行如下判断：

/***Specialvalueusedtoidentifybase-levelheader*/privatestaticfinalObjectBASE_HEADER=newObject()6

       å¦‚æžœrnd & 0x) == 0就给新插入的z节点创建索引，我们知道0x = 即最高位和最后一位为1，其余全部是0，

       æ¡ä»¶ï¼š(rnd & 0x) == 0什么时候成立？

       rnd这个随机数最低位和最高位同时是0的时候，条件成立，概率是1/4

       ä¸¾ä¸ªä¾‹å­ï¼šä¾‹å¦‚rnd = = 3条件就成立。

       å¦‚果条件成立的话，接着计算到底给z节点创建几级索引，代码如下：

/***Specialvalueusedtoidentifybase-levelheader*/privatestaticfinalObjectBASE_HEADER=newObject()7

       é€šè¿‡while条件((rnd >>>= 1) & 1) != 0满足几次就创建几级索引。例如：

       rnd = 计算出来的level => 3

       rnd = 计算出来的level => 8

       ç„¶åŽæŽ¥ç€æ¯”较计算出来的z节点的索引跟现有的跳跃表的索引级别大小。

       æƒ…况一：z节点计算出来的索引level比跳跃表的level小

       æƒ…况二：z节点计算处理的索引level比跳跃表的level大。此时会选择最终的level为原来的调表的level + 1

       æƒ…况一

       ç»™z节点创建索引的步骤如下图所示，此时z节点的索引还没有加入跳跃表现有的索引队列中

       æŽ¥ç€ç»§ç»­æ‰§è¡Œsplice循环，代码如下：

/***Specialvalueusedtoidentifybase-levelheader*/privatestaticfinalObjectBASE_HEADER=newObject()8

       åˆå§‹åŒ–q、r节点如下图所示

       æ­¤æ—¶r节点的key比新插入z节点，即7节点小，于是两个节点q、t都向右移动如下图所示

       æ­¤æ—¶r节点的key比新插入z节点，即7节点大，执行如下代码：

/***Specialvalueusedtoidentifybase-levelheader*/privatestaticfinalObjectBASE_HEADER=newObject()9

       æ­¤æ—¶r节点的key比新插入z节点，即7节点小，于是两个节点q、t都向右移动如下图所示

       æ­¤æ—¶r节点的key比新插入z节点，即7节点大,同理，直接看图

       æƒ…况二

       è·Ÿæƒ…况一类似，这里就不一一画图了

删除

       åˆ é™¤æ–¹æ³•å®Œæˆçš„任务如下：

       è®¾ç½®æŒ‡å®šå…ƒç´ value为null

       å°†æŒ‡å®šnode从node链表移除

       å°†æŒ‡å®šnode的index节点 从 对应的 index 链表移除

/***数据节点*/staticfinalclassNode<K,V>{ finalKkey;//数据节点的keyvolatileObjectvalue;//数据节点的valuevolatileNode<K,V>next;//指向下一个数据节点/***Createsanewregularnode.*/Node(Kkey,Objectvalue,Node<K,V>next){ this.key=key;this.value=value;this.next=next;}}0

       åŒæ ·ï¼Œé¦–先通过findPredecessor方法查找到要删除key的前驱节点，就不一一画图了，直接看找到的前驱节点的图，如下：

       æŽ¥æ¯”较n节点的key与待删除的key的大小，此时n节点的key小于待删除的key，即7节点的key，于是将b、n、f三个节点都向右移动，如下图：

       æ­¤æ—¶n节点的key跟待删除的key一样，于是执行如下代码：

/***数据节点*/staticfinalclassNode<K,V>{ finalKkey;//数据节点的keyvolatileObjectvalue;//数据节点的valuevolatileNode<K,V>next;//指向下一个数据节点/***Createsanewregularnode.*/Node(Kkey,Objectvalue,Node<K,V>next){ this.key=key;this.value=value;this.next=next;}}1

       æœ€åŽå†è°ƒç”¨findPredecessor清楚无效的索引，即上面删除的节点的索引。

/***数据节点*/staticfinalclassNode<K,V>{ finalKkey;//数据节点的keyvolatileObjectvalue;//数据节点的valuevolatileNode<K,V>next;//指向下一个数据节点/***Createsanewregularnode.*/Node(Kkey,Objectvalue,Node<K,V>next){ this.key=key;this.value=value;this.next=next;}}2

       é‡ç‚¹é å¦‚下代码块删除索引的：

/***数据节点*/staticfinalclassNode<K,V>{ finalKkey;//数据节点的keyvolatileObjectvalue;//数据节点的valuevolatileNode<K,V>next;//指向下一个数据节点/***Createsanewregularnode.*/Node(Kkey,Objectvalue,Node<K,V>next){ this.key=key;this.value=value;this.next=next;}}3

       æˆ‘们知道在上面已经将待删除的7节点的value置为null了，直接看图：

       æ­¤æ—¶r节点的key小于待删除节点的key，于是r、q节点都向右移动。

       æ­¤æ—¶r,n节点指向的数据节点的value值为null于是执行上面的q.unlink(r)代码，将q的右指针指向r的右指针指向的节点，即就是删除了该level上的7节点的索引节点，如下图所示

       æ­¤æ—¶r节点的key大于待删除节点的key，于是往下一索引走，如下图所示

       æ­¤æ—¶r节点的key小于待删除节点的key，于是r、q节点都向右移动。

       æ­¤æ—¶r,n节点指向的数据节点的value值为null于是执行上面的q.unlink(r)代码，将q的右指针指向r的右指针指向的节点，即就是删除了该level上的7节点的索引节点，如下图所示

       åŽç»­æ“ä½œåŒç†ï¼Œæœ€ç»ˆå°†7节点的索引一一删除完，最终的图下所示

Redis 实现高效有序集合(zset)：跳表源码分析

       跳表（Skip List）是一种基于随机化的高效数据结构，旨在加速查找操作。它通过多层索引来实现快速搜索，与平衡树相比，插入、删除和查找操作的平均时间复杂度均为O(log n)，构建更为简便。跳表结构类似链表，每个节点不仅存储元素值，还包含指向对应层次的下一个节点的指针，实现跳跃式访问。每一层的链表是下一层的子集，形成多级结构，优化搜索路径，同时保持高效性和简洁性。跳表支持范围查询、插入、删除、查找、合并等高级操作，适用于搜索引擎、缓存、排序等场景。dubbo erp源码

       在Redis中，有序集合（Sorted Set）正是基于跳表实现的。每个有序集合包含一个跳表，每个节点存储元素的成员值和score值，以及指向其他节点的指针。元素按照score值从小到大排序，使得跳表中节点同样按照此规则排序。跳表通过随机生成多级索引来支持有序集合的高效操作，例如范围查询、排名和集合操作等。Redis选择跳表而非平衡树，是基于其在性能与内存使用之间的良好平衡。

       跳表在Redis的实现涉及多个方面，从结构定义到操作实现。数据结构定义在`server.h`文件中，具体操作实现在`t_zset.c`文件中。节点创建与释放关注于指定key、score和节点的层次（层高）。跳表初始化涉及分配内存并创建头节点，并进行相关初始化。插入、删除和更新节点涉及节点间复杂但高效的指针操作。查找节点、获取排名和查询score范围则通过逐层比较关键值与节点值来实现。整体结构与操作设计旨在提供高效、灵活的迷你传奇源码有序集合支持，满足Redis应用中对数据排序和检索需求的高性能要求。

④优雅的缓存框架：SpringCache之多级缓存

       多级缓存策略能够显著提升系统响应速度并减轻二级缓存压力。本文采用Redis作为二级缓存，Caffeine作为一级缓存，通过多级缓存的设计实现优化。

       首先，进行多级缓存业务流程图的声明，并通过LocalCache注解对一级缓存进行管理。具体源码地址如下。

       其次，自定义CaffeineRedisCache，进一步优化缓存性能。相关源码地址提供如下。

       为了确保缓存机制的正确执行，自定义CacheResolver并将其注册为默认的cacheResolver。具体实现细节可参考以下源码链接。

       在实际应用中，通过上述自定义缓存机制，能够有效地提升系统性能和用户体验。为了验证多级缓存优化效果，我们提供实战应用案例和源码。相关实战案例和源码如下链接。

       实现多级缓存策略的完整源码如下：

       后端代码：<a href="github.com/L1yp/van-tem...

       前端代码：<a href="github.com/L1yp/van-tem...

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学习vue源码（）三探生命周期之初始化provide与inject

       在深入研究Vue源码（）的学习中，我们重点关注了初始化阶段的生命周期钩子——initInjections和initProvide。这两个概念在created钩子函数触发前，beforeCreate钩子之后，为组件间的通信提供了重要手段。

       provide和inject是一对核心概念，它们的作用在于跨层级组件间的数据传递。父组件通过provide方法提供数据，而子组件则通过inject方法注入这些数据。它们解决了多级组件间数据共享的问题，避免了过多的$parent属性调用和代码结构的混乱。

       provide是一个对象或返回对象的函数，通常包含子孙组件可注入的属性，可以使用ES6的Symbols作为键。而inject则接受字符串数组或对象，用于在本地绑定中查找并设置数据。通过实例，我们看到它们的工作原理：提供者通过vm._provided传递数据，消费者通过resolveInject方法查找并设置接收的数据。

       源码分析显示，provide将提供数据存储在Vue实例的全局数据中，而inject则在搜索到提供者的数据后，为这些数据设置getter和setter。在写inject时，通常需要为from属性指定的键或默认值，或者提供一个默认工厂方法。

       总的来说，理解并熟练运用provide和inject，是构建高效、可维护的Vue组件架构的关键。接下来，我们会详细研究initState，以全面探索Vue的初始化过程。

PyTorch源码学习系列 - 2. Tensor

       本系列文章同步发布于微信公众号小飞怪兽屋及知乎专栏PyTorch源码学习-知乎(zhihu.com)，欢迎关注。

       若问初学者接触PyTorch应从何学起，答案非神经网络（NN）或自动求导系统（Autograd）莫属，而是看似平凡却无所不在的张量（Tensor）。正如编程初学者在控制台输出“Hello World”一样，Tensor是PyTorch的“Hello World”，每个初学者接触PyTorch时，都通过torch.tensor函数创建自己的Tensor。

       编写上述代码时，我们已步入PyTorch的宏观世界，利用其函数创建Tensor对象。然而，Tensor是如何创建、存储、设计的？今天，让我们深入探究Tensor的微观世界。

       Tensor是什么？从数学角度看，Tensor本质上是多维向量。在数学里，数称为标量，一维数据称为向量，二维数据称为矩阵，三维及以上数据统称为张量。维度是衡量事物的方式，例如时间是一种维度，销售额相对于时间的关系可视为一维Tensor。Tensor用于表示多维数据，在不同场景下具有不同的物理含义。

       如何存储Tensor？在计算机中，程序代码、数据和生成数据都需要加载到内存。存储Tensor的物理媒介是内存（GPU上是显存），内存是一块可供寻址的存储单元。设计Tensor存储方案时，需要先了解其特性，如数组。创建数组时，会向内存申请一块指定大小的连续存储空间，这正是PyTorch中Strided Tensor的存储方式。

       PyTorch引入了步伐（Stride）的概念，表示逻辑索引的相对距离。例如，一个二维矩阵的Stride是一个大小为2的一维向量。Stride用于快速计算元素的物理地址，类似于C/C++中的多级指针寻址方式。Tensor支持Python切片操作，因此PyTorch引入视图概念，使所有Tensor视图共享同一内存空间，提高程序运行效率并减少内存空间浪费。

       PyTorch将Tensor的物理存储抽象成一个Storage类，与逻辑表示类Tensor解耦，建立Tensor视图和物理存储Storage之间多对一的联系。Storage是声明类，具体实现在实现类StorageImpl中。StorageImp有两个核心成员：Storage和StorageImpl。

       PyTorch的Tensor不仅用Storage类管理物理存储，还在Tensor中定义了很多相关元信息，如size、stride和dtype，这些信息都存在TensorImpl类中的sizes_and_strides_和data_type_中。key_set_保存PyTorch对Tensor的layout、device和dtype相关的调度信息。

       PyTorch创建了一个TensorBody.h的模板文件，在该文件中创建了一个继承基类TensorBase的类Tensor。TensorBase基类封装了所有与Tensor存储相关的细节。在类Tensor中，PyTorch使用代码自动生成工具将aten/src/ATen/native/native_functions.yaml中声明的函数替换此处的宏${ tensor_method_declarations}

       Python中的Tensor继承于基类_TensorBase，该类是用Python C API绑定的一个C++类。THPVariable_initModule函数除了声明一个_TensorBase Python类之外，还通过torch::autograd::initTorchFunctions(module)函数声明Python Tensor相关的函数。

       torch.Tensor会调用C++的THPVariable_tensor函数，该函数在文件torch/csrc/autograd/python_torch_functions_manual.cpp中。在经过一系列参数检测之后，在函数结束之前调用了torch::utils::tensor_ctor函数。

       torch::utils::tensor_ctor在文件torch/csrc/utils/tensor_new.cpp中，该文件包含了创建Tensor的一些工具函数。在该函数中调用了internal_new_from_data函数创建Tensor。

       recursive_store函数的核心在于

       Tensor创建后，我们需要通过函数或方法对其进行操作。Tensor的方法主要通过torch::autograd::variable_methods和extra_methods两个对象初始化。Tensor的函数则是通过initTorchFunctions初始化，调用gatherTorchFunctions来初始化函数，主要分为两种函数：内置函数和自定义函数。

Android全品类源码大全

       以下是Android源码大全的相关内容整理，包含了多个方面的代码资源：

       1. Android源码类型丰富多样，包括：

        - TextView

        - UI布局

        - UPnP

        - Widget小组件

        - WiFi蓝牙

        - Win8风格

        - XMPP

        - 安装与卸载

        - 编程知识

        - 标签云

        - 抽屉效果

        - 串口、Socket通讯与USB驱动

        - 窗口抖动

        - 代码安全

        - 导航菜单分类

        - 登录与注册

        - 地图、导航、定位等

        - 电量管理

        - 动画效果

        - 动态布局

        - 短信彩信

        - 短信验证

        - 对讲机与录音

        - 多点触控与手势控制

        - 飞行模式

        - 富文本编辑器

        - 工具与文档

        - 刮刮乐

        - 广告展示

        - 后台服务

        - 换肤功能

        - 机顶盒应用

        - 计算器

        - 记事本与备忘录

        - 键盘输入

        - 截屏功能

        - 进度条

        - 开发框架

        - 开关效果

        - 课程表

        - 聊天通讯

        - 浏览器与相关技术

        - 闹钟

        - 拍照与录像

        - 相关功能扩展

        - 跑马灯

        - 瀑布流

        - 其他功能

        - 启动与网络判断

        - 切换动画

        - 人脸识别

        - 日志分析

        - 闪光灯

        - 社交分享与第三方登录

        - 声波通讯与耳机

        - 市县联动与多级联动

        - 时间轴

        - 视频播放与流媒体

        - 视图效果与库

        - 搜索相关

        - 锁屏与安全功能

        - 天气日历

        - 条码扫描与二维码

        - 通讯录与联系人

        - 图表报表

        - 处理

        - 选择与管理

        - 加载与缓存

        - 编辑功能

        - 网站交互与数据传输

        - 文档操作

        - 文件管理

        - 文件下载与上传

        - 下拉刷新与上拉加载

        - 消息推送

        - 悬浮窗

        - 验证码

        - 摇一摇与重力传感器

        - 夜间模式

        - 医疗相关功能

        - 仪表盘效果

        - 音乐播放器与相关

        - 引导页面

        - 应用更新与管理

        - 应用信息

        - 邮件相关

        - 游戏源码

        - 语音识别与文本朗读

        - 运营商相关

        - 支付示例

        - 字母索引

        - 自定义控件

        - 自适应布局

        - 对话框

        - DLAN功能

        - EditText输入框

        - Emoji表情

        - Fragment与Tab选项卡

        - GIF支持

        - GridView相关

        - HOME键处理

        - iOS风格

        - IPCamera应用

        - JBox2D相关

        - Launcher桌面

        - ListView相关

        - NFC功能

        - OAuth授权

        - OCR图像识别

        - P2P通信

        - PopupWindow

        - SD卡管理

        - SQLite数据库

        - SQL Server与安卓集成

       以上资源均提供了下载链接，访问密码为，可以根据需求选择下载。这些代码涵盖了Android开发中的各个模块，对开发者来说是非常宝贵的参考资料。