1.源码是百度百度什么？
2.Bert4keras开源框架源码解析（一）概述
3.vue3-ref源码解析
4.Vert.x 源码解析(4.x)——Context源码解析
5.百度 UidGenerator 源码解析
6.vue3-computed源码解析

源码是什么？

       源码就是指编写的最原始程序的代码，是解析解析未编译的按照一定的程序设计语言规范书写的文本文件，是源码源码用一系列人类可读的计算机语言指令。

       计算机源码的百度百度目的是将人类可读的文本翻译成为计算机可以执行的二进制指令，这种过程叫做编译，解析解析通过编译器完成。源码源码用sparkpython源码

扩展资料

       一、百度百度源码的解析解析分类

       1、源代码是源码源码用指原始代码，可以是百度百度任何语言代码。

       2、解析解析汇编码是源码源码用指源代码编译后的代码，通常为二进制文件，百度百度比如共享库、解析解析可执行文件、源码源码用.NET中间代码、JAVA中间代码等。

       3、高级语言通常指C/C++、BASIC、C#、JAVA、PASCAL、易语言等等。

       4、汇编语言就是ASM，只有这个，比这个更低级的就是机器语言了。

       二、源码作用

       1、生成目标代码，即计算机可以识别的代码。

       2、辅助源码可以破解对软件进行说明，即对软件的编写进行说明。

       为数不少的初学者，甚至少数有经验的程序员都忽视软件说明的编写，因为这部分虽然不会在生成的程序中直接显示，也不参与编译。

       但是说明对软件的学习、分享、维护和软件复用都有巨大的好处。

       因此，书写软件说明在业界被认为是能创造优秀程序的良好习惯，一些公司也硬性规定必须书写。

       百度百科-源码

       百度百科-源代码

Bert4keras开源框架源码解析（一）概述

       Bert4keras是苏剑林大佬开源的一个文本预训练框架，相较于谷歌开源的bert源码，它更为简洁，对理解BERT以及相关预训练技术提供了很大的帮助。

       源码地址如下：

       代码主要分为三个部分，分别在三个文件夹中。

       在bert4keras文件夹中，实现了BERT以及相关预训练技术的算法模型架构。examples文件夹则是基于预训练好的语言模型进行的一系列fine-tune实验任务。pretraining文件夹则负责从头预训练语言模型的实现。

       整体代码结构清晰，主要分为以下几部分：

       backend.py文件主要实现了一些自定义组件，例如各种激活函数。这个部分之所以命名为backend（后端），是因为keras框架基于模块化的高级深度学习开发框架，它并不仅仅依赖于一种底层张量库，而是对各种底层张量库进行高层模块封装，让底层库负责诸如张量积、卷积等操作。例如，极品短线指标源码底层库可能选择TensorFlow或Theano。

       在layers.py文件中，实现了自定义层，如embedding层、多头自注意力层等。

       optimizers.py文件则实现了优化器的定义。

       snippets.py文件包含了与算法模型无关的辅助函数，例如字符串格式转换、文件读取等。

       tokenizers.py文件负责分词器的实现。

       而model.py文件则是框架的核心，实现了BERT及相关预训练模型的算法架构。

       后续文章将详细解析这些代码文件，期待与大家共同进步。

vue3-ref源码解析

       本文深入解析了 Vue3 中的 ref 源码，主要探讨了 ref 的特性、实现原理以及与 reactive、effect 的关系。在阅读本文之前，建议先了解 reactive 和 effect 的基本概念和实现原理。

       reactive 函数能够创建响应式对象，通过 Proxy 实现响应式功能。当修改响应式对象时，Proxy 会通过 trigger 通知所有依赖的 effect 对象执行监听方法。然而，Proxy 不支持基础类型（如 number、string、boolean）作为入参。

       ref 对象是针对 reactive 不支持数据类型的一个补充，它支持基础类型响应式，并提供了更方便的对象替换操作。ref 对象在 value 属性的线上买指标源码修改和获取时进行拦截，收集依赖并触发相关 effect 对象。

       ref 和 shallowRef 是两个主要的 ref 实现方式。ref 支持深度响应式，shallowRef 只支持浅层响应式。ref 的响应式行为通过将 value 属性转化为 reactive 对象来实现，同时存储原始值以判断是否发生修改。

       ref 对象内部使用 RefImpl 类实现，该类接收 raw 和 shallow 参数。当创建 ref 对象时，会检查入参是否为 ref 对象，如果是则直接返回。否则，ref 对象将通过 toReactive 方法将 raw 转化为 reactive 对象，然后存储在 _value 中，以实现深度响应式。

       ref 的 dep 属性与 effect 中的 dep 相关联，使得 ref 能够成为响应式对象。当获取或设置 value 时，ref 会通过 trackRefValue 和 triggerRefValue 方法触发响应式行为，分别在获取和设置值时收集和触发依赖。

       自定义 ref 方法 customRef 允许用户通过传入收集依赖和触发执行的工厂函数，实现更灵活的响应式控制。toRefs 和 toRef 方法提供了从 reactive 对象生成 ref 对象的便利接口，用于解决缓存属性值时失去响应式特性的问题。

       此外，ref 文件还包含了辅助方法，如 triggerRef 用于手动触发 ref 更改，unref 用于获取原始值。proxyRefs 方法将对象中所有 ref 属性值解构访问，仅对第一层属性有效。

       总之，ref 在 Vue3 中提供了一种灵活的反外挂模块源码响应式数据操作方式，支持基础类型响应式并提供了深度响应式支持。通过结合 reactive、effect 和内部的 dep 管理机制，ref 实现了高效的数据响应式处理。理解 ref 的源码有助于深入掌握 Vue3 中的数据响应式机制。

Vert.x 源码解析(4.x)——Context源码解析

       Vert.x 4.x 源码深度解析：Context核心概念详解

       Vert.x 通过Context这一核心机制，解决了多线程环境下的资源管理和状态维护难题。Context在异步编程中扮演着协调者角色，确保线程安全的资源访问和有序的异步操作。本文将深入剖析Context的源码结构，包括其接口设计、关键实现以及在Vert.x中的具体应用。

       Context源代码解析

       Context接口定义了基础的事件处理功能，如立即执行和阻塞任务。ContextInternal扩展了Context，包含内部方法和功能，通常开发者无需直接接触，如获取当前线程的Context。在vertx的beginDispatch和endDispatch方法中，Context的切换策略取决于线程类型，Vertx线程会使用上下文切换，而非Vertx线程则依赖ThreadLocal。

       ContextBase是ContextInternal的实现类，负责执行耗时任务，内部包含TaskQueue来管理任务顺序。WorkerContext和EventLoopContext分别对应工作线程和EventLoop线程的执行策略，它们通过execute()、runOnContext()和emit()方法处理任务，同时监控性能。

       Context的创建和获取贯穿于Vert.x的生命周期，它在DeploymentManager的doDeploy方法中被调用，如NetServer和NetClient等组件的底层实现也依赖于Context来处理网络通信。

       额外说明

       Context与线程并非直接绑定，而是根据场景动态管理。部署时创建新Context，非部署时优先获取Thread和ThreadLocal中的Context。当执行异步任务时，当前线程的Context会被暂时替换，任务完成后才恢复。源码中已加入详细注释，如需获取完整注释版本，可联系作者。

       Context的重要性在于其在Vert.x的各个层面如服务器部署、EventBus通信中不可或缺，它负责维护线程同步与异步任务的执行顺序，是异步编程中不可或缺的基石。理解Context的实现，有助于更好地利用Vert.x进行高效开发。

百度 UidGenerator 源码解析

       雪花算法（Snowflake）是一种生成分布式全局唯一 ID 的算法，用于推文 ID 的生成，并在 Discord 和 Instagram 等平台采用其修改版本。一个 Snowflake ID 由 位组成，其中前 位表示时间戳（毫秒数），接下来的 位用于标识计算机， 位作为序列号，以确保同一毫秒内生成的多个 ID。此算法基于时间生成，按时间排序，允许通过 ID 推断生成时间。Snowflake ID 的生成包括时间戳、工作机器 ID 和序列号，确保了分布式环境中的全局唯一性。

       在 Java 中实现的 UidGenerator 基于 Snowflake 算法，支持自定义工作机器 ID 位数和初始化策略。它通过使用未来时间解决序列号的并发限制，采用 RingBuffer 缓存已生成的 UID，进行并行生产和消费，并对 CacheLine 进行补全以避免硬件级「伪共享」问题。在 Docker 等虚拟化环境下，UidGenerator 支持实例自动重启和漂移场景，单机 QPS 可达 万。

       UidGenerator 采用不同的实现策略，如 DefaultUidGenerator 和 CachedUidGenerator。DefaultUidGenerator 提供了基础的 Snowflake ID 生成模式，无需预存 UID，即时计算。而 CachedUidGenerator 则预先缓存 UID，通过 RingBuffer 提前填充并设置阈值自动填充机制，以提高生成效率。

       RingBuffer 是 UidGenerator 的核心组件，用于缓存和管理 UID 的生成。在 DefaultUidGenerator 中，时间基点通过 epochStr 参数定义，用于计算时间戳。Worker ID 分配器在初始化阶段自动为每个工作机器分配唯一的 ID。核心生成方法处理异常情况，如时钟回拨，通过二进制运算生成最终的 UID。

       CachedUidGenerator 则利用 RingBuffer 进行 UID 的缓存，根据填充阈值自动填充，以减少实时生成和计算的开销。RingBuffer 的设计考虑了伪共享问题，通过 CacheLine 补齐策略优化读写性能，确保在并发环境中高效生成 UID。

       总结而言，Snowflake 算法和 UidGenerator 的设计旨在提供高性能、分布式且全局唯一的 ID 生成解决方案，适用于多种场景，包括高并发环境和分布式系统中。通过精心设计的组件和策略，确保了 ID 的生成效率和一致性，满足现代应用对 ID 管理的严格要求。

vue3-computed源码解析

       在 Vue 3 中，理解 computed 源码有助于深入掌握其工作原理。版本为 3.2.，通过单例测试和官网文档，我们了解到 computed 的主要特性是基于 getter 函数创建，类似于一个只读的响应式值，其更新依赖于传入的 getter 函数，而非直接修改.value属性。其核心逻辑与 ref 类似，利用 dep 和 trackRefValue/triggerRefValue 函数实现响应式。

       计算属性的实现分为两种：通过 computed 函数或 deferredComputed。两者都是 ref 类型，但 deferredComputed 在 effect 中具有异步特性，只有在下一次微任务中才会更新。在 Vue 中，通过ComputedRefImpl 对象管理计算属性，它使用 _value 和 _dirty 机制实现懒加载，当数据改变时，会触发收集函数并更新缓存值。

       在源码中，可以看到计算属性的 getter 被包装在 effect 中，依赖数据变化时会通过调度器来触发收集。但需要注意的是，当在 effect 内先改变依赖，再改变外部的计算属性，可能会导致异常。对于 deferredComputed，其调度器更为复杂，会在下一次微任务执行时处理异步更新。

       虽然 deferredComputed 的处理存在一些特殊情况，如在微任务期间的值比较问题，但 Vue 通过缓存相关 effect 的值，以及 hasCompareTarget 变量，确保了异步更新的正确性。至此，我们已经详细了解了 Vue3 computed 的源码实现，接下来可以继续探索 effectScope 的源码。

       上一章：vue3-ref源码解析

       下一章：vue3-effectScope源码解析

Vert.x 源码解析(4.x)——Future源码解析

       在现代软件开发中，异步编程的重要性日益凸显，提升并发性能并处理大量并行操作。Vert.x，作为一款基于事件驱动和非阻塞设计的异步框架，提供了丰富的工具简化异步编程。本文将深入解析Vert.x 4.x版本的Future源码，理解其关键类和功能。

       1. 异步核心

       Vert.x的核心在于FutureImpl和PromiseImpl，它们是实现异步操作的关键。AsyncResult是通用接口，用于表示异步操作的结果，包含成功值或失败异常。

       2. Future类详解

       Future扩展了AsyncResult，提供了组合操作如join、any、all和map等功能。内部的FutureInternal主要负责添加监听器，FutureBase负责执行监听器和转换函数。

       具体来说，FutureImpl的onComplete方法接收一个handler，任务完成后执行，而tryComplete则在异步操作有结果时触发，最终调用用户指定的handler。

       相比之下，Promise允许用户手动设置异步结果，PromiseImpl继承自FutureImpl，并增加了context获取功能。

       3. 实例与源码分析

       通过简单的入门实例，如独立使用Future，我们可以看到Vert.x如何通过创建PromiseImpl获取Future。源码分析显示，Promise.future获取Future，OnComplete用于添加监听，而complete方法则用于设置值并通知监听器。

       4. 深入源码

       在源码层面，addListener和emitSuccess方法在OnComplete中扮演重要角色。而complete方法，特别是tryComplete，是设置值并触发监听的关键。

       5. 总结

       总的来说，理解Vert.x中的Future，就是创建PromiseImpl获取Future，通过OnComplete添加监听器，然后通过Promise的complete方法设置值并通知监听器。后续还将深入探讨其他Future实现类，如all、any和map的原理。