1.Vue源码解析:Vue编译过程的源码设计思路
2.7.AMCL包源码分析 | 粒子滤波器模型与pf文件夹(三)
3.Linux内核 kthread_worker 和 kthread_work 机制
4.详解数据读取--Dataset, Samper, Dataloader
5.PyTorch 源码解读之 torch.utils.data:解析数据处理全流程
6.jquery unbind åoffçåºå«
Vue源码解析:Vue编译过程的设计思路
知识要点:
概览
在实例化Vue时,首先经过选项合并和数据初始化,分析最后进入挂载阶段。源码此阶段分为编译阶段和更新阶段。分析编译阶段将template编译为生成Vnode的源码render函数,核心是分析炒股程序源码compile过程。更新阶段则将生成的源码虚拟Dom映射至真实Dom。接下来重点解析编译阶段。分析
编译原理
了解Vue编译过程前,源码先学习编译原理。分析编译器结构通常包含词法分析、源码语法分析、分析语义分析、源码中间代码生成、分析代码优化和目标代码生成。源码这些步骤对Vue的编译过程至关重要,如页面渲染、代码转换、Vue代码编译等。
编译过程
Vue编译过程由parse、optimize和generate三个阶段组成。parse生成抽象语法树(ast),optimize进行语法树优化,generate将语法树转化为生成Vnode的代码。实际操作以解析简单模板为例,通过ast表示模板字符串,便于后续操作。
编译入口
编译入口在$mount函数中,nuve源码分析其定义在多个文件中。$mount进行不同处理以适应template的多种写法。编译模板的核心方法compileToFunctions在platforms文件夹下的src/compiler/index.js中。
函数科里化
Vue通过函数科里化将代码复用,将baseCompile和baseOptions分离传入,实现不同平台或端的代码封装。这样无需更改内部内容,便于平台间代码适应。
细节解析
baseOptions在platforms/web/compiler/options.js文件中定义,包含平台相关方法和属性。baseCompile是编译流程核心实现,compile函数在src/complier/create-compiler.js最内层完成。
创建编译函数
createCompileToFunctionFn将编译后的代码缓存,用于下次使用,同时将代码字符串转换为函数形式,生成render函数和静态渲染函数集合。
总结
本章从整体上介绍了Vue挂载过程和编译原理,解析了多次回调处理编译函数的原因。下章将结合源码深入学习Vue内部编译过程,了解template如何转换为生成Vnode的render函数。欲了解更多解析,点击这里查看。
7.AMCL包源码分析 | 粒子滤波器模型与pf文件夹(三)
在上一讲中,我们深入探讨了pf.cpp文件,它将Augmented-MCL算法和KLD-sampling算法融合使用。重点在于pf_pdf_gaussian_sample(pdf)函数、pf_init_model_fn_t初始化模型以及pf->random_pose_fn方法进行粒子初始化。app收银 源码粒子的插入和存储采用kd树数据结构,同时kd树也表达直方图的k个bins,通过叶子节点数展现。
本讲聚焦kd树在粒子滤波器模型中的作用(pf_kdtree.cpp)、概率密度函数pdf与特征值分解的关系(eig3.cpp、pf_vector.cpp)以及如何利用pdf生成随机位姿(pf_pdf.cpp),同时解释kd树与直方图的对应关系。
在概率密度函数pdf的创建中,我们首先定义一个高斯PDF结构体pf_pdf_gaussian_t,包含均值和协方差的描述,接着进行协方差矩阵的分解,通过Housholder算子和QR分解完成特征值分解过程。
通过pdf结构体实现随机位姿的生成,具体在pf_pdf.cpp中pf_pdf_gaussian_sample函数实现,使用无均值带标准差的高斯分布进行生成。
kd树数据结构在pf_kdtree.cpp中定义,包括节点和树的初始化,以及新位姿的插入。kd树的插入依据树的性质,通过计算max_split、中位数和分支点维数来定位新节点位置。查找节点和计算给定位姿权重则通过kd树结构实现,最终将树中叶子节点打标签,以统计特性如均值和协方差计算整个粒子集。
kd树在AMCL中承担直方图功能,以叶子节点数目表示bin个数(k),概率密度函数pdf依赖于输入的开封软件源码均值和协方差生成,用于随机位姿的产生。此外,kd树还用于判断粒子集是否收敛。最后,kd树表达直方图的过程在pf.cpp中pf_update_resample函数中实现,而pf_resample_limit函数用于设定采样限制。
kd树在粒子滤波器模型中的作用包括存储粒子样本集、查找和插入新位姿,以及统计特性计算。概率密度函数pdf的使用除了初始化粒子位姿外,还有判断粒子收敛的作用。下一讲将探讨amcl_node.cpp的处理内容,包括初始位姿、激光数据和坐标系转换,以及粒子滤波器pf的运用。
Linux内核 kthread_worker 和 kthread_work 机制
探究 Linux 内核中的 kthread_worker 和 kthread_work 机制,始于我在研究最新版 Linux Spi 驱动时对这部分工作流程的深入了解。kthread_worker 和 kthread_work 实际上是内核线程管理和使用的一种方式,与 work_struct 和 workqueue_struct 机制类似。接下来,让我们从数据结构、使用方式,以及具体实现入手,对 kthread_worker 和 kthread_work 进行深入分析。
1、数据结构
定义 kthread_worker 和 kthread_work 的数据结构位于 include/linux/kthread.h 中。观察结构体定义,求购财务源码可以看出它们之间的紧密联系。
2、使用方式
kthread_worker 作为核心组件,理解其使用方法至关重要。首先,定义并初始化 kthread_worker。接着,为 kthread_worker 创建一个内核线程,用于处理工作。
2.1 准备 kthread_worker
定义 kthread_worker 并初始化它。注意,初始化完成后,需要为 kthread_worker 创建一个内核线程。
2.2 准备 kthread_work
定义 kthread_work 并初始化。为它指定工作函数。
2.3 启动工作
准备好了 worker 和 work 后,如有工作需要处理,将工作挂接到 worker 上。
2.4 执行指定 worker 上的所有工作
将指定 worker 上的所有工作全部执行。
2.5 停止当前线程
了解 Linux 内核源码学习资源。
3、实现源码
分析源码的步骤如下:
3.1 kthread_init_worker
初始化 kthread_worker。设置成员变量为零,并初始化工作列表。
3.2 执行线程 kthread_worker_fn
定义并初始化 kthread_worker 后,调用 kthread_worker_fn 函数,传入 worker 指针。代码逻辑简单,主要涉及状态设置、工作执行等。
3.3 kthread_init_work
清零 kthread_work 类型的工作,并初始化链表元素,最后挂接工作执行函数的指针。
3.4 kthread_queue_work
将初始化完成的 kthread_worker 和 kthread_work 推进执行。调用 kthread_insert_work 将工作添加至列表中,唤醒沉睡的执行线程。
4、总结
kthread_worker 和 kthread_work 机制为 Linux Kernel 提供了一种高效管理内核线程的手段。它们使得驱动等模块开发者能够简便地实现内核线程的使用。
详解数据读取--Dataset, Samper, Dataloader
在使用Pytorch进行模型训练时,数据读取过程常涉及到Dataset、Dataloader以及Sampler三个核心组件。通常情况下,我们自定义一个继承自Dataset的类来创建数据集,并作为Dataloader的初始化参数。Dataloader则根据初始化参数如batch_size和shuffle等完成数据加载。本文将深入解析这三个组件如何协同作用,完成数据读取任务。
在构建Dataloader时,两个关键参数sampler和batch_sampler及collate_fn通常被指定。sampler需要继承自torch.utils.data.Sampler类,而collate_fn通常是一个函数。未指定时它们具有默认值。数据读取流程是由Dataset、Dataloader和Sampler共同完成的。本文章将通过源码解析它们如何协同工作。
在理解Dataset、Dataloader和Sampler的联动之前,我们先对迭代器和生成器的概念进行梳理。迭代器iterator和可迭代对象iterable是Python中用于数据遍历的基础概念。一个iterable对象能够通过`iter()`函数获取其对应的iterator对象,而iterator对象在遍历时通过`next()`函数获取iterable中的下一个元素。实际上,for循环的`in`操作符在背后依赖于iterable和iterator的相互作用。
生成器generator是一种特殊的迭代器,具有`yield`关键字,可以实现函数的暂停与恢复,非常适合用于生成序列数据。其操作方式类似于函数调用,但能暂停执行并在需要时恢复,生成序列数据。
在数据读取流程中,Dataloader创建的迭代器最终指向Dataset。具体实现中,Dataloader首先初始化一个iterator对象,通常基于自定义的Sampler。当使用for循环遍历Dataloader时,实际上在遍历这个迭代器。Sampler负责确定数据读取顺序,而Dataset提供实际的数据点。Dataloader内部实现了一个`_next_data()`函数,负责从Dataset中提取并打包成批次数据,再通过`collate_fn`处理,最终生成训练批次。
在Dataloader中,`_next_index()`函数用于获取下一个批次的索引。这些索引由Sampler生成,通常基于随机或顺序策略。获取索引后,Dataloader使用`_dataset_fetcher.fetch(index)`从Dataset中读取数据点。Dataset可能根据其类型(如`IterableDataset`或继承自`Dataset`的自定义类)实现具体的读取逻辑,通常通过`__getitem__`方法获取指定索引的数据。
最后,数据点通过`collate_fn`进行打包,确保批次中的数据结构一致,适应模型训练的需求。整个过程展示了Dataset、Dataloader和Sampler如何协同工作,从数据集读取数据点,确定读取顺序,到最终生成可用于模型训练的批次数据。
综上所述,理解Dataset、Dataloader和Sampler的协同作用是构建高效数据加载系统的关键。通过精心设计这些组件,可以显著提高数据处理效率,优化模型训练过程。
PyTorch 源码解读之 torch.utils.data:解析数据处理全流程
文@ 目录 0 前言 1 Dataset 1.1 Map-style dataset 1.2 Iterable-style dataset 1.3 其他 dataset 2 Sampler 3 DataLoader 3.1 三者关系 (Dataset, Sampler, Dataloader) 3.2 批处理 3.2.1 自动批处理(默认) 3.2.2 关闭自动批处理 3.2.3 collate_fn 3.3 多进程处理 (multi-process) 4 单进程 5 多进程 6 锁页内存 (Memory Pinning) 7 预取 (prefetch) 8 代码讲解 0 前言 本文以 PyTorch 1.7 版本为例,解析 torch.utils.data 模块在数据处理流程中的应用。 理解 Python 中的迭代器是解读 PyTorch 数据处理逻辑的关键。Dataset、Sampler 和 DataLoader 三者共同构建数据处理流程。 迭代器通过实现 __iter__() 和 __next__() 方法,支持数据的循环访问。Dataset 提供数据获取接口,Sampler 控制遍历顺序,DataLoader 负责加载和批处理数据。 1 Dataset Dataset 包括 Map-style 和 Iterable-style 两种,分别用于索引访问和迭代访问数据。 Map-style dataset 通过实现 __getitem__() 和 __len__() 方法,支持通过索引获取数据。 Iterable-style dataset 实现 __iter__() 方法,适用于随机访问且批次大小依赖于获取数据的场景。 2 Sampler Sampler 用于定义数据遍历的顺序,支持用户自定义和 PyTorch 提供的内置实现。 3 DataLoader DataLoader 是数据加载的核心,支持 Map-style 和 Iterable-style Dataset,提供单多进程处理和批处理等功能。 通过参数配置,如 batch_size、drop_last、collate_fn 等,DataLoader 实现了数据的自动和手动批处理。 4 批处理 3.2.1 自动批处理(默认) DataLoader 默认使用自动批处理,通过参数控制批次生成和样本整理。 3.2.2 关闭自动批处理 关闭自动批处理,允许用户自定义批处理逻辑或处理单个样本。 3.2.3 collate_fn collate_fn 是手动批处理时的关键,用于整理单个样本为批次。 5 多进程 多进程处理通过 num_workers 参数启用,加速数据加载。 6 单进程 单进程模式下,数据加载可能影响计算流程,适用于数据量小且无需多进程的场景。 7 锁页内存 (Memory Pinning) Memory Pinning 技术确保数据在 GPU 加速过程中快速传输,提高性能。 8 代码讲解 通过具体代码分析,展示了 DataLoader 的初始化、迭代和数据获取过程,涉及迭代器、Sampler 和 Dataset 的交互。jquery unbind åoffçåºå«
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