1.深入理解 HashSet 及底层源码分析
2.pytorch源码学习03 nn.Module 提纲挈领
深入理解 HashSet 及底层源码分析
HashSet，作为Java.util包中的源码源代核心类，其本质是学习基于HashMap的实现，主要特性是码和存储不重复的对象。通过理解HashMap，什意思学习HashSet相对简单。底层底层代码997源码本文将对HashSet的源码源代底层结构和重要方法进行剖析。1. HashSet简介
HashSet是学习Set接口的一个实现，经常出现在面试中。码和它的什意思核心是HashMap，通过构造函数可以观察到这一关系。底层底层代码Set接口还有另一个实现——TreeSet，源码源代但HashSet更常用。学习2. 底层结构与特性
HashSet的码和特性主要体现在其不允许重复元素和无序性上。由于HashMap的什意思key不可重复，所以HashSet的元素也是独一无二的。同时，由于HashMap的key存储方式，HashSet内部的数据没有特定的顺序。3. 重要方法分析
构造方法: HashSet利用HashMap的构造，确保元素的golanghttp源码唯一性。
添加方法: 添加元素时，实际上是将元素作为HashMap的key，删除时若返回true，则表示之前存在该元素。
删除方法: 删除操作在HashMap中完成，返回值表示元素是否存在。
iterator()方法: 通过获取Map的keySet来实现迭代。
size()方法: 直接调用HashMap的size方法获取元素数量。
总结
HashSet的底层源码精简，主要依赖HashMap。cw源码它通过HashMap的特性确保元素的唯一性和无序性。了解了这些，对于使用和理解HashSet将大有裨益。如有疑问，欢迎留言交流。pytorch源码学习 nn.Module 提纲挈领
深入理解 PyTorch 的 nn.Module：核心概念与底层逻辑 掌握核心思想，探索底层逻辑，通过解析 PyTorch 的 nn.Module 来构建深度学习模型。此模块是 PyTorch 的基石，封装了一系列函数和操作，tf 源码构成计算图，是构建神经网络的首选工具。 nn.Module 初始化（__init__） 在定义自定义模块时，__init__ 方法是关键。通过调用 super().setattr 方法，设置 nn.Module 的核心成员变量，如训练状态、参数、缓存等，这决定了模块的寒霜源码主要功能。这些设置包括：控制训练/测试状态
初始化参数集合
初始化缓存集合
设置非持久缓存集
注册前向和反向钩子
初始化子模块集合
理解这些设置对于高效初始化模块至关重要，避免了默认属性设置的冗余和潜在的性能影响。 训练与测试模式（train/val） nn.Module 通过 self.training 属性区分训练和测试模式，影响模块在不同状态下的行为。使用 model.train() 和 model.eval() 设置，可使模块在训练或测试时表现不同，如控制 Batch Normalization 和 Dropout 的行为。 梯度管理 requires_grad_ 和 zero_grad 函数管理梯度，用于训练和微调模型。requires_grad_ 控制参数是否参与梯度计算，zero_grad 清理梯度，释放内存。正确设置这些函数是训练模型的关键。 参数转换与转移 通过调用 nn.Module 提供的函数，如 CPU、type、CUDA 等，可以轻松转换模型参数和缓存到不同数据类型和设备上。这些函数通过 self._apply 实现，确保所有模块和子模块的参数和缓存得到统一处理。 属性增删改查 模块属性管理通过 add_module、register_parameter 和 register_buffer 等方法实现。这些方法不仅设置属性，还管理属性的生命周期和可见性。直接设置属性会触发 nn.Module 的 __setattr__ 方法。 常见属性访问 nn.Module 提供了方便的访问器，如 parameters、buffers、children 和 modules，用于遍历模块中的参数、缓存、子模块等。这些访问器通过迭代器简化了对模块属性的访问。 前向过程与钩子 nn.Module 中的前向过程与钩子管理了模块的执行顺序。forward_pre_hooks、forward_hooks 和 backward_hooks 用于在模块的前向和后向计算阶段触发特定操作，实现如内存管理、中间结果保存等高级功能。 模型加载与保存 模型的保存与加载通过 hook 机制实现，确保在不同版本间兼容。使用 state_dict() 和 load_state_dict() 函数实现模型状态的导出和导入，支持模块及其子模块参数的保存与恢复。 通过深入理解 nn.Module 的设计与实现，可以更高效地构建、优化和管理深度学习模型，实现从概念到应用的无缝过渡。
