1.bert源码解析
2.java中关于instanceof的源码问题?
3.PyTorch 源码分析(三):torch.nn.Norm类算子
4.vue源码阅读解析1- new Vue初始化流程
5.Nacos服务端源码分析(四): 拉取服务信息
6.爆肝干货面试官:你能实现一下call()的源码嘛?今天我们就来搞懂call()源码instanceof源码和类型转换
bert源码解析
训练数据生成涉及将原始文章语料转化为训练样本,这些样本按照目标(如Mask Language Model和Next Sentence Prediction)被构建并保存至tf_examples.tfrecord文件。解析此过程的源码核心在于函数create_training_instances,它接受原始文章作为输入,解析输出为训练instance列表。源码在这一过程中,解析傻傻源码文章首先被分词,源码随后通过create_instances_from_document函数构建具体训练实例。解析构建实例流程如下:
确定最大序列长度后,源码Next Sentence Prediction任务被构建。解析选取文章的源码开始位置至结尾,确保生成的解析句子集长度至少等于最大序列长度。在此集合中随机挑选一个位置(a_end),源码将句子集分为两部分:前部分作为序列A,解析而后部分有%的源码概率成为序列B,剩余%则随机选择另一篇文章的句子集(总长度不小于「max_seq_length-序列A」),形成Next Sentence Prediction任务。
Mask language model任务构建通过将序列A和序列B组合成一个训练序列tokens,并对其进行掩码操作实现。掩码操作以token为单位,利用WordPiece进行分词,亚马逊钓鱼站源码确保全词掩码模式下的整体性,无论是全掩码还是全不掩码。每个序列以masked_lm_prob(0.)概率进行掩码,对于被掩码的token,%情况下替换为[MASK],%保持不变,%则替换为词表中随机选择的单词。返回结果包括掩码操作后的序列、掩码token索引及真实值。
训练样本结构由上述处理后形成,每条样本包含经过掩码操作的序列、掩码token的索引及真实值。
分词器包括全词分词器(FullTokenizer),它首先使用BasicTokenizer进行基础分词,包括小写化、按空格和标点符号分词,以及中文的字符分词,随后使用WordpieceTokenizer基于词表文件对分词后的单词进行WordPiece分词。
模型结构从输入开始,经过BERT配置参数,微商源码搭建包括WordEmbedding、初始化embedding_table、embedding_postprocessor等步骤,最终输出sequence和pooled out结果。WordEmbedding负责将输入token(input_ids)转换为其对应的embedding,包括token embedding、segment embedding和position embedding。embedding_postprocessor在得到的token embedding上加上position embedding和segment embedding,然后进行layer_norm和dropout处理。
Transformer Model中的attention mask根据input_mask构建,用于计算attention score。self attention过程包括query、key、value层的生成,query与key相乘得到attention score,经过归一化处理,并结合attention_mask和dropout,形成输出向量context_layer。随后是feed forward过程,包括两个网络层:中间层(intermediate_size,食品溯源码大全激活函数gelu)和输出层(hidden_size,无激活函数)。
sequence和pooled out分别代表最后一层的序列向量和[CLS]向量的全连接层输出,维度为hidden_size,激活函数为tanh。
训练过程基于BERT产生的序列向量和[CLS]向量,分别训练Mask Language Model和Next Sentence Prediction。Mask Language Model训练通过get_masked_lm_output函数,主要输入为序列向量、embedding table和mask token的位置及真实标签,输出为mask token的损失。Next Sentence Predication训练通过get_next_sentence_output函数,本质为一个二分类任务,通过全连接网络将[CLS]向量映射,计算交叉熵作为损失。
java中关于instanceof的问题?
Java编程语言中,`instanceof` 关键字用于检查一个对象是否属于指定类或其子类的实例。`instanceof` 的关键点在于静态与动态语义:静态类型指的是源代码中定义的类型,而对象的实际类型在运行时确定。
Java 的线路图源码类型系统是静态的,这意味着在编译时,引用的类型就已经被确定。例如,你声明一个变量 `obj` 为 `Object` 类型,这意味着 `obj` 仅能引用 `Object` 类型的对象,或者其子类的对象。
然而,当通过赋值操作将一个具体子类的对象赋予 `obj` 变量时,`obj` 的静态类型保持不变,但实际指向的对象类型转变为子类。例如:
Object obj = new Foo();
这里,`obj` 的静态类型是 `Object`,但实际指向的是 `Foo` 类型的实例。
`instanceof` 运算符的运行时语义则更为灵活,它不关注引用的静态类型,而是检查引用所指向的对象的实际类型是否符合指定的类或接口。例如:
if (obj instanceof Foo) {
// 执行Foo的特定操作
}
即使 `obj` 的静态类型是 `Object`,只要它实际指向的是 `Foo` 类型的实例,`instanceof` 将返回 `true`。
至于为何 Java 提供了 `instanceof` 运算符之外,还提供了 `java.lang.Class.isInstance(Object)` 方法,虽然这两者在运行时语义上一致,但 `isInstance` 方法在某些场景下更加灵活,因为它允许传入 `Class` 对象的实例,而不仅仅是类名。
将 `isInstance` 用作 `instanceof` 的替代,特别是当检查条件为常量时,可以实现代码优化,使得编译器能够对代码进行优化,从而提升性能。
许多现代 JVM 的 JIT 编译器会自动将 `isInstance` 方法调用优化为 `instanceof` 操作,以减少代码执行的开销。例如,在 HotSpot JVM 中,这样的优化已被实现,允许编译器在某些情况下合并这些操作,以提高程序性能。
PyTorch 源码分析(三):torch.nn.Norm类算子
PyTorch源码详解(三):torch.nn.Norm类算子深入解析
Norm类算子在PyTorch中扮演着关键角色,它们包括BN(BatchNorm)、LayerNorm和InstanceNorm。1. BN/LayerNorm/InstanceNorm详解
BatchNorm(BN)的核心功能是对每个通道(C通道)的数据进行标准化,确保数据在每个批次后保持一致的尺度。它通过学习得到的gamma和beta参数进行缩放和平移,保持输入和输出形状一致,同时让数据分布更加稳定。 gamma和beta作为动态调整权重的参数,它们在BN的学习过程中起到至关重要的作用。2. Norm算子源码分析
继承关系:Norm类在PyTorch中具有清晰的继承结构,子类如BatchNorm和InstanceNorm分别继承了其特有的功能。
BN与InstanceNorm实现:在Python代码中,BatchNorm和InstanceNorm的实例化和计算逻辑都包含对输入数据的2D转换,即将其分割为M*N的矩阵。
计算过程:在计算过程中,首先计算每个通道的均值和方差,这是这些标准化方法的基础步骤。
C++侧的源码洞察
C++实现中,对于BatchNorm和LayerNorm,代码着重于处理数据的标准化操作,同时确保线程安全,通过高效的数据视图和线程视图处理来提高性能。vue源码阅读解析1- new Vue初始化流程
深入探究 Vue 初始化流程,从 vue2.6. 版本的 src/core/instance/index.js 路径开始,引入 Vue 对象的初始化机制。首先,定义了实例构造器方法 `_init`。执行 `new Vue(options)` 即会触发此方法。进入 `_init` 内部,调用 `init.js` 文件中函数处理初始化逻辑。
从 `init.js` 见得,初始化的核心步骤包含:实例 `vm` 的创建,以及 `render` 函数的生成。通过 `$mount` 方法引入与解析 HTML 模板或直接使用 `render` 函数,Vue 会编译模板并生成 `render` 函数,以高效执行渲染操作。
`$mount` 方法位于 `src/platforms/web/entry-runtime-with-compiler.js` 中,其功能主要是从模板或 `render` 函数中获取执行渲染所需的 `render` 函数。这种方式在使用 `template` 编写 HTML 代码时尤为关键,可避免模板编译过程,提高效率。
继续分析,进入 `src/core/instance/lifecycle.js` 查看 `mountComponent` 方法,了解从模板到真实 DOM 的挂载过程。`mountComponent` 方法负责准备挂载阶段,内部创建渲染 `watcher` 对象,进而调用 `updateComponent` 方法。
深入解析 `Watcher` 对象的定义和作用,在此过程中,`vm._watcher` 被 `this` 自身所引用,`this.getter` 由 `updateComponent` 函数提供,最终调用 `get` 方法,执行 `updateComponent`,完成数据更新流程。
通过 `src/core/instance/render.js` 路径,找到渲染函数的调用,此函数将 HTML 字符串或模板转换为虚拟节点 `Vnode`。在此,调用 `vm.update` 函数,触发核心渲染逻辑。
`vm.update` 方法位于 `src/core/instance/lifecycle.js`,接着进入渲染核心 `patch` 函数 `src/core/vdom/patch.js`。此过程是 Vue 实现其双向数据绑定的精髓,通过 `patch` 函数解析 `Vnode` 差异,并应用更新操作,最终达到界面更新。
新 Vue 实例的初始化流程至此结束,由模板到虚拟节点、数据绑定再到 DOM 更新,构建了一个动态、灵活且高效的前端应用框架。
Nacos服务端源码分析(四): 拉取服务信息
本文深入解析Nacos服务端源码,特别关注服务信息的主动拉取机制。主动拉取服务信息的URL为:ion æ¥è·åè¿æ¥æ¯å¦å»ºç«ï¼ç¶åååç»çæä½ãtype?RedisConn?struct?{ once?sync.Onceinit?uint}func?(this?*RedisConn)?Init()?{ this.once.Do(func()?{ ?//?do?redis?connection?atomic.StoreUint(&this.init,?1)})}func?(this?*RedisConn)?IsConnect()?bool?{ ?//?å¦å¤ä¸ä¸ªgoroutinereturn?atomic.LoadUint(&this.init)?!=?0}