【hb源码】【度盘解析源码】【源码中设计模式】双向对话源码

来源:caffe框架源码

1.BERT(Transformer Encoder)详解和TensorFlow实现(附源码)
2.golang chan 最详细原理剖析,对话全面源码分析!源码看完不可能不懂的对话!
3.Vue2和Vue3数据双向绑定原理的源码区别及优缺点
4.双向代码是什么意思?
5.BERT源码阅读

双向对话源码

BERT(Transformer Encoder)详解和TensorFlow实现(附源码)

       BERT,全称Bidirectional Encoder Representation from Transformers,对话源自Transformer的源码hb源码Encoder部分。其核心结构通过双向注意力机制,对话使得每个token能同时关注其前后文内容,源码形成双向上下文融合。对话相较于单向语言模型,源码BERT在复杂语言理解任务中展现出更强大的对话性能,如完形填空、源码问答系统、对话情感分析、源码目标导向搜索和辅助导航等。对话

       BERT的训练机制包含两种创新的预训练策略:Masked Language Model(MLM)和Next Sentence Prediction(NSP)。MLM通过在句子中随机遮蔽部分词汇,促使模型基于上下文进行预测,增强词汇理解和错误纠正能力。NSP则判断两句话在语料中的连续性,强化句子级别的语言表征能力。

       在BERT的架构中,每个输入token生成一个输出表示,对于任务不同,输出会用到额外的输出层进行预测。例如,对于完型填空或问答任务,使用每个token对应的度盘解析源码输出;对于情感分类任务,则使用“[CLS]”对应的输出。

       微调阶段,BERT在大量语料上训练后,可用于NLP的各个任务中。对于语义分析任务,构建模型时将BERT输出中的“[CLS]”符号输入到Dense层进行分类处理。通过加载BERT模型、预处理模型以及进行微调,最终完成任务的训练和推理。

golang chan 最详细原理剖析,全面源码分析!看完不可能不懂的!

       大纲

       概述

       chan 是 golang 的核心结构,是与其他高级语言区别的显著特色之一,也是 goroutine 通信的关键要素。尽管广泛使用,但对其深入理解的人却不多。本文将从源码编译器的视角,全面剖析 channel 的用法。

       channel 的本质

       从实现角度来看,golang 的 channel 实质上是环形队列(ringbuffer)的实现。我们将 chan 称为管理结构,channel 中可以放置任何类型的对象,称为元素。

       channel 的使用方法

       我们从 channel 的使用方式入手,详细介绍 channel 的使用方法。

       channel 的源码中设计模式创建

       创建 channel 时,用户通常有两种选择:创建带有缓冲区和不带缓冲区的 channel。这对应于 runtime/chan.go 文件中的 makechan 函数。

       channel 入队

       用户使用姿势:对应函数实现为 chansend,位于 runtime/chan.go 文件。

       channel 出队

       用户使用姿势:对应函数分别是 chanrecv1 和 chanrecv2,位于 runtime/chan.go 文件。

       结合 select 语句

       用户使用姿势:对应函数实现为 selectnbsend,位于 runtime/chan.go 文件中。

       结合 for-range 语句

       用户使用姿势:对应使用函数 chanrecv2,位于 runtime/chan.go 文件中。

       源码解析

       以上,我们通过宏观的用户使用姿势,了解了不同使用姿势对应的不同实现函数,接下来将详细分析这些函数的实现。

       makechan 函数

       负责 channel 的创建。在 go 程序中,当我们写类似 v := make(chan int) 的初始化语句时,就会调用不同类型对应的初始化函数,其中 channel 的初始化函数就是 makechen。

       runtime.makechan

       定义原型:

       通过这个,我们可以了解到,声明创建一个 channel 实际上是得到了一个 hchan 的指针,因此 channel 的核心结构就是基于 hchan 实现的。

       其中,t 参数指定元素类型,size 指定 channel 缓冲区槽位数量。如果是群雷源码支付带缓冲区的 channel,那么 size 就是槽位数;如果没有指定,那么就是 0。

       makechan 函数执行了以下两件事:

       1. 参数校验:主要是越界或 limit 的校验。

       2. 初始化 hchan:分为三种情况:

       所以,我们看到除了 hchan 结构体本身的内存分配,该结构体初始化的关键在于四个字段:

       hchan 结构

       makechan 函数负责创建了 chan 的核心结构-hchan,接下来我们将详细分析 hchan 结构体本身。

       在 makechan 中,初始化时实际上只初始化了四个核心字段:

       我们使用 channel 时知道,channel 常常会因为两种情况而阻塞:1)投递时没有空间;2)取出时还没有元素。

       从以上描述来看,就涉及到 goroutine 阻塞和 goroutine 唤醒,这个功能与 recvq,sendq 这两个字段有关。

       waitq 类型实际上是一个双向列表的实现,与 linux 中的 LIST 实现非常相似。

       chansend 函数

       chansend 函数是在编译器解析到 c <- x 这样的代码时插入的,本质上就是把一个用户元素投递到 hchan 的 ringbuffer 中。chansend 调用时,一般用户会遇到两种情况:

       接下来,我们看看 chansend 究竟做了什么。

       当我们在 golang 中执行 c <- x 这样的代码,意图将一个元素投递到 channel 时,实际上调用的是 chansend 函数。这个函数分几个场景来处理,总结来说:

       关于返回值:chansend 返回值标明元素是否成功入队,成功则返回 true,多人连麦源码否则 false。

       select 的提前揭秘:

       golang 源代码经过编译会变成类似如下:

       而 selectnbasend 只是一个代理:

       小结:没错,chansend 功能就是这么简单,本质上就是一句话:将元素投递到 channel 中。

       chanrecv 函数

       对应的 golang 语句是 <- c。该函数实现了 channel 的元素出队功能。举个例子,编译对应一般如下:

       golang 语句:

       对应:

       golang 语句(这次的区别在于是否有返回值):

       对应:

       编译器在遇到 <- c 和 v, ok := <- c 的语句时,会换成对应的 chanrecv1,chanrecv2 函数,这两个函数本质上都是一个简单的封装,元素出队的实现函数是 chanrecv,我们详细分析这个函数。

       chanrecv 函数的返回值有两个值,selected,received,其中 selected 一般作为 select 结合的函数返回值,指明是否要进入 select-case 的代码分支,received 表明是否从队列中成功获取到元素,有几种情况:

       selectnbsend 函数

       该函数是 c <- v 结合到 select 时的函数,我们使用 select 的 case 里面如果是一个 chan 的表达式,那么编译器会转换成对应的 selectnbsend 函数,如下:

       对应编译函数逻辑如下:

       selectnbsend 本质上也就是个 chansend 的封装:

       chansend 的内部逻辑上面已经详细说明过,唯一不同的就是 block 参数被赋值为 false,也就是说,在 ringbuffer 没有空间的情况下也不会阻塞,直接返回。划重点:chan 在这里不会切走执行权限。

       selectnbrecv 函数

       该函数是 v := <- c 结合到 select 时的函数,我们使用 select 的 case 里面如果是一个 chan 的表达式,那么编译器会转换成对应的 selectnbsrecv 函数,如下:

       对应编译函数逻辑如下:

       selectnbrecv 本质上也就是个 chanrecv 的封装:

       chanrecv 的内部逻辑上面已经详细说明过,在 ringbuffer 没有元素的情况下也不会阻塞,直接返回。这里不会因此而切走调度权限。

       selectnbrecv2 函数

       该函数是 v, ok = <- c 结合到 select 时的函数,我们使用 select 的 case 里面如果是一个 chan 的表达式,那么编译器会转换成对应的 selectnbrecv2 函数,如下:

       对应编译函数逻辑如下:

       selectnbrecv2 本质上是个 chanrecv 的封装,只不过返回值不一样而已:

       chanrecv 的内部逻辑上面已经详细说明过,在 ringbuffer 没有元素的情况下也不会阻塞,直接返回。这里不会因此而切走调度权限。selectnbrecv2 与 selectnbrecv 函数的不同之处在于还有一个 ok 参数指明是否获取到了元素。

       chanrecv2 函数

       chan 可以与 for-range 结合使用,编译器会识别这种语法。如下:

       这个本质上是个 for 循环,我们知道 for 循环关键是拆分成三个部分:初始化、条件判断、条件递进。

       那么在我们 for-range 和 chan 结合起来之后,这三个关键因素又是怎么理解的呢?简述如下:

       init 初始化:无

       condition 条件判断:

       increment 条件递进:无

       当编译器遇到上面 chan 结合 for-range 写法时,会转换成 chanrecv2 的函数调用。目的是从 channel 中出队元素,返回值为 received。首先看下 chanrecv2 的实现:

       chan 结合 for-range 编译之后的伪代码如下:

       划重点:从这个实现中,我们可以获取一个非常重要的信息,for-range 和 chan 的结束条件只有这个 chan 被 close 了,否则一直会处于这个死循环内部。为什么?注意看 chanrecv 接收的参数是 block=true,并且这个 for-range 是一个死循环,除非 chanrecv2 返回值为 false,才有可能跳出循环,而 chanrecv2 在 block=true 场景下返回值为 false 的唯一原因只有:这个 chan 是 close 状态。

       总结

       golang 的 chan 使用非常简单,这些简单的语法糖背后其实都是对应了相应的函数实现,这个翻译由编译器来完成。深入理解这些函数的实现,对于彻底理解 chan 的使用和限制条件是必不可少的。深入理解原理,知其然知其所以然,你才能随心所欲地使用 golang。

Vue2和Vue3数据双向绑定原理的区别及优缺点

       Vue作为前端主流框架之一,其核心特性包括数据双向绑定和组件化。本文将重点讨论Vue2和Vue3在数据双向绑定原理上的区别以及各自的优缺点。首先,让我们从Vue2的数据双向绑定说起。

       Vue2采用数据劫持和发布者-订阅者模式,通过ES6的object.defineProperty实现。它在模型层处理数据,视图层负责呈现,视图模型层作为桥梁监听数据变化并同步更新。双向数据绑定过程涉及observer监听数据变化,compile解析模板并绑定更新函数,watcher作为通信桥梁,确保数据变更触发视图更新。

       Vue2源码中的observer、dep、compiler和watcher紧密协作,实现数据变化-视图更新的双向绑定。然而,Vue3带来了底层原理的革新。它依赖Proxy代理对象来实现响应式系统,模板编译提升虚拟DOM效率,编辑器插件化增强功能,函数渲染器提高性能。双向数据绑定在Vue3中更为高效,但也需注意其复杂性和性能影响。

       总的来说,Vue2的双向数据绑定通过劫持和订阅机制实现,适合简化开发,但可能增加代码复杂性和性能负担。Vue3则利用Proxy等新技术,提供了更高效和灵活的双向绑定,但开发者需要根据具体需求权衡其优点和局限性。

双向代码是什么意思?

       双向代码是指在编程语言中,同时存在可读性较好的源代码和计算机可直接执行的机器代码。双向代码的实现使得程序员可以使用高级编程语言进行编程,同时计算机仍然可以直接执行代码,从而加快程序的执行速度。此外,双向代码也为程序员提供了更加直观和易于维护的代码结构。

       双向代码的出现源于人们对计算机性能和编程效率的不断追求。传统的机器代码虽然执行效率高,但不易于维护和修改,而高级语言虽然编写方便,但执行效率不高。因此,双向代码应运而生,在保持高效率的同时,为程序员提供了更好的开发体验和可维护性。

       在现今信息化环境下,双向代码已经成为了程序员们日常开发工作的必备工具。双向代码能够提高编写程序的效率和质量,同时也为开发人员提供更多的自由度和可拓展性。无论是开发桌面应用、网站、移动应用,还是进行人工智能等领域的研究,都可以享受到双向代码带来的种种好处。

BERT源码阅读

       BERT,全称为双向Transformer编码器表示,其源码主要包含以下几个关键步骤:

       首先,环境准备至关重要,通过create_pretraining_data.py进行训练样本的生成。主体函数对原始文本进行切词处理,具体在tokenization.py中的create_training_instances()方法中实现。接着,通过调用write_instance_to_example_files()将处理后的样本保存。

       模型构建阶段,modeling.py中的核心是BertConfig类和BertModel类。通过初始化这两个类,可以构建起BERT模型。值得注意的是,模型结构中包含Dropout层,但注意力层的dropout概率有所不同。

       优化器的构建在optimization.py中完成,训练模型则通过run_pretraining.py中的model_fn_builder函数实现。同时,模型还包含处理Next Sentence Prediction (NSP)任务的loss函数,即get_next_sentence_output。

       后续的fine-tuning环节,extract_features.py负责生成句子向量表示,而run_classifier.py和run_classifier_with_tfhub.py用于分类任务。至于问答任务,run_squad.py提供了相应的解决方案。

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