1.Spring 源码学习 13：initMessageSource
2.学编程很无聊？13个有趣又好玩的源码Python游戏代码分享
3.PyTorch源码学习 - （13）模型的保存与加载
4.FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 13 - libuv源码分析与调试-4
Spring 源码学习 13：initMessageSource
前言
阅读完registerBeanPostProcessors源码后，接下来就是源码initMessageSource这一步骤，其主要功能是源码初始化国际化文件。
按照惯例，源码首先通过官网了解国际化的源码用法，然后深入研究源码。源码济宁溯源码客服
官网1..1. Internationalization using MessageSource[1]中提到，源码MessageSource的源码主要作用是使用国际化，定制不同的源码消息。
需要注意的源码是，MessageSource定义的源码Bean名称必须为messageSource，如果找不到则会默认注册DelegatingMessageSource作为messageSource的源码Bean。
1. 创建国际化文件
2. 声明MessageSource
在JavaConfig中声明MessageSource，源码记得名字一定要叫做messageSource！源码
3. 测试结果
执行后输出结果如下：
了解了国际化是源码上海拓客软件源码如何使用的之后，再看看这一步的源码，就知道其作用了！
initMessageSource源码
这块源码唯一值得关注的地方就是，Bean的名称必须要是messageSource。
总结
本文通过官网，了解到什么是国际化，以及国际化的使用，并结合代码和源码，知其然，知其所以然。
当然本文需要注意的地方就是国际化MessageSource的Bean名称要必须为messageSource。
学编程很无聊？个有趣又好玩的Python游戏代码分享
在编程的世界里，枯燥并非必选项。通过边打游戏边学习编程，淘客源码基础设置不仅能够提高兴趣，还能在实践中熟练技能。下面，我将分享个有趣的Python游戏代码，让你在快乐中探索编程的乐趣。
1、吃金币
源码分享：
2、打乒乓
源码分享：
3、滑雪
源码分享：
4、并夕夕版飞机大战
源码分享：
5、打地鼠
源码分享：
6、小恐龙
玩法：上下控制起跳躲避
源码分享：
7、消消乐
玩法：三个相连就能消除
源码分享：
8、俄罗斯方块
玩法：童年经典，python 殖民计划源码普通模式没啥意思，小时候我们都是玩加速的。
源码分享：
9、贪吃蛇
玩法：童年经典，普通魔术也没啥意思，小时候玩的也是加速的。
源码分享：
、点小游戏
玩法：通过加减乘除操作，小学生都没问题的。
源码分享：
、平衡木
玩法：也是小时候的经典游戏，控制左右就行，到后面才有一点点难度。
源码分享：
、远程抄表编程源码外星人入侵
玩法：这让我想起了魂斗罗那第几关的boss，有点类似，不过魂斗罗那个难度肯定高点。
源码分享：
、井字棋
玩法：我打赌大家在课堂上肯定玩过这个，想想当年和同桌玩这个废了好几本本子。
源码分享
PyTorch源码学习 - （）模型的保存与加载
在PyTorch源码中，模型的保存与加载是通过`torch.save`和`torch.load`两个核心函数实现的。`torch.save`负责将一个Python对象持久化到磁盘文件，而`torch.load`则用于从磁盘文件中恢复对象。
在具体的实现中，`torch.save`会使用一系列辅助函数如`torch._opener`，`torch._open_zipfile_writer`，`torch._open_zipfile_writer_file`，`torch._open_zipfile_writer_buffer`等来操作文件和流。根据文件或内存缓冲区创建流容器，进行对象的保存。`torch._save`则进一步封装了文件的打开和写入过程，`torch._open_file_like`和`torch._open_file`用于管理文件句柄，`torch._open_buffer_writer`和`torch._open_buffer_reader`则封装了二进制流的读写。
对于模型加载，`torch.load`函数通过`torch._open_zipfile_reader`和`torch._weights_only_unpickler`实现。`torch._weights_only_unpickler`是定制的反序列化器，限制了处理的数据类型，确保安全加载模型权重。`torch._get_restore_location`和`torch.default_restore_location`则用于获取和设置恢复位置，以支持在多设备或分布式环境下的模型加载。
实现中，Python和C++的结合是关键，PyTorch使用`PyBind`实现C++和Python接口的绑定。`torch/_C/ __init__.pyi`用于定义Python中类型信息的模板，`torch/csrc/jit/python/init.cpp`则用于实现JIT（Just-In-Time）编译系统，将C++类对象绑定到Python环境，实现高效的动态编译。
在PyTorch中，Python主要负责管理C++对象，核心工作包括管理C++对象的生命周期、调用C++方法，以及处理Python层面的逻辑和接口定义。通过这样的结合，PyTorch实现了高性能和易用性的统一，为深度学习模型的开发和应用提供了强大支持。
整体来看，PyTorch的模型保存与加载机制通过精细的文件操作和对象管理，以及Python与C++的高效结合，确保了模型的高效持久化与灵活加载，为深度学习模型的开发与部署提供了坚实的底层支持。
FREE SOLO - 自己动手实现Raft - - libuv源码分析与调试-4
深入分析libuv库中的Timer事件处理流程，主要包括初始化、启动、停止以及重启等关键步骤。
初始化Timer事件，使用uv_timer_init函数，该函数仅调用uv__handle_init，将Timer handle添加至loop的handle_queue。
启动Timer事件，通过uv_timer_start函数实现，计算过期时间后将Timer插入loop内部的堆结构中，同时使用timer_less_than比较函数进行排序。
停止Timer事件，执行uv_timer_stop，从堆中移除Timer，uv__handle_stop递减handle引用计数，当loop内无active handle时退出循环。
重启Timer事件，在uv_timer_again函数中判断是否设置repeat参数。若设置，则连续调用uv_timer_stop和uv_timer_start，重启Timer。
Timer事件的回调触发，在loop的uv__run_timers阶段执行，从堆顶取出过期节点，并调用对应的回调函数，同时根据需要重启Timer。
至此，对libuv库中的Timer事件处理有了全面的了解，下期将深入探讨async事件的处理机制。
