1.每天学点Vue源码: 关于vm.$watch()内部原理
2.偷偷跟我学这个看源码的学源小技巧，早日解放双手
3.vue3源码学习--调试环境搭建
4.源码学习之noConflict冲突处理机制
5.React源码学习入门（二）React的码源码render究竟返回的是什么？
6.TIOVX 源码学习： openvx理解

每天学点Vue源码: 关于vm.$watch()内部原理

       深入探讨Vue源码，解析vm.$watch()的学源内部原理，让我们从整体结构入手。码源码使用vm.$watch()时，学源首先数据属性被整个对象a进行观察，码源码仿伪源码这个过程产生一个名为ob的学源Observe实例。在该实例中，码源码存在dep，学源它代表依赖关系，码源码而依赖关系在Observe实例内部进行存储。学源接下来，码源码我们聚焦于内部实现细节，学源深入理解vm.$watch()在源码中的码源码运作机制。

       在Vue的学源源代码中，实现vm.$watch()功能的具体位置位于`vue/src/core/instance/state.js`文件。从这里开始，我们移步至`vue/src/core/observer/watcher.js`文件，探寻更深入的实现逻辑。此文件内，watcher.js承担了关键角色，管理着观察者和依赖关系的关联。

       在深入解析源码过程中，我们发现，当使用vm.$watch()时，Vue会创建一个Watcher实例，这个实例负责监听特定属性的变化。每当被观察的属性值发生变化时，Watcher实例就会触发更新，确保视图能够相应地更新。这一过程通过依赖的管理来实现，即在Observe实例内部，依赖关系被封装并存储，确保在属性变化时能够准确地通知相关的720 源码Watcher实例。

       总的来说，vm.$watch()的内部实现依赖于Vue框架的观察者模式，通过创建Observe实例和Watcher实例来实现数据变化的监听和响应。这一机制保证了Vue应用的响应式特性，使得开发者能够轻松地在数据变化时触发视图更新，从而构建动态且灵活的应用程序。

偷偷跟我学这个看源码的小技巧，早日解放双手

       大家好！

       在看源码的过程中，查看 Git 提交记录是了解文件演变过程的有效途径。对于如何在 IDEA 中查看这些记录，可能有些同学感到困惑。这篇文章将分享一些实用的小技巧，帮助大家更直观地进行源码学习。

       首先，确保你的本地环境配置了 Git。如果还没有安装 Git，强烈建议你先完成安装并熟悉基本操作。

       接下来，使用 Git 克隆一个感兴趣的开源项目，例如 Redssion。在 IDEA 中导入项目并查看文件右键菜单，确认是否能找到“Git”选项。如果找不到，可能是 Git 配置问题，进入 IDEA 设置中进行相应的调整。

       在 IDEA 的“Version Control”标签页中，你可以看到项目的提交历史。通过这个界面，你可以快速浏览文件的变更情况，了解代码的演变过程。

       在日常工作中或撰写文章时，使用 IDEA 的stmisp 源码 Git 功能主要关注提交记录，而不是直接在 IDEA 中进行代码提交。这种方式提供了可视化的代码历史，有助于理解代码的变更轨迹。

       以 Redssion 为例，通过在 GitHub 的 issues 页面搜索关键词（如“死锁”），可以找到相关的问题讨论和代码修复。关注这些信息能帮助你更快定位问题和学习关键代码变更。

       使用 IDEA 的 Git 插件，可以方便地查看特定日期的提交记录。在“Version Control”标签页中，通过过滤功能找到目标日期的提交，这样可以快速定位到关键变更。

       通过查看提交记录，你可以了解代码的具体修改内容，这对于深入理解代码实现和调试问题非常有帮助。例如，在 Redssion 中，可以追踪到特定类的修改历史，了解其功能演进。

       此外，通过查看项目的首次提交记录，可以了解项目的起源和发展历程。例如，Dubbo 的首次提交记录反映了项目早期的状态和开发团队的辛勤工作。这些历史记录不仅展示了技术演变，也蕴含了项目发展的故事。

       总的来说，利用 IDEA 的 Git 功能探索代码历史，不仅可以帮助你更高效地学习和理解源码，还能深入了解项目的开发背景和演进过程。通过这种方式，源码阅读将变得更具趣味性和实用性。

vue3源码学习--调试环境搭建

       Vue3源码调试环境搭建指南

       要深入学习Vue3源码，神仙源码首先需要在本地搭建一个调试环境。以下是详细的步骤：

       1. 克隆项目: 从GitHub上获取官方或你感兴趣的Vue3项目，通常可通过以下命令进行克隆：

       <pre>git clone /vuejs/vue3</pre>

       2. 安装依赖: 项目克隆后，执行安装命令以确保所有必要的构建工具和依赖已准备就绪：

       <pre>cd vue3-project

       npm install

       yarn install (如果项目使用yarn)</pre>

       3. 运行项目: 安装完成后，运行项目以验证是否可以正常启动：

       <pre>npm run serve 或 yarn serve</pre>

       4. 调试模式: 要进行源码级别的调试，你需要配置开发环境，开启调试工具如Chrome DevTools或Vue Devtools：

       <pre>在浏览器中访问http://localhost: (取决于你的端口号)</pre>

       5. 其他配置

Git配置: 如果你打算提交代码更改，确保已设置好Git信息和远程仓库连接。

遇到的问题: 在调试过程中可能遇到各种问题，如版本兼容性、配置错误等，查阅文档或社区求助是关键。

Vue3构建版本: 确保你正在使用的Vue3版本与项目需求匹配，如Vue 3.0.x，避免使用过旧或过新的版本。

源码学习之noConflict冲突处理机制

       在早期项目中，我有机会深入了解Backbone.js的源码，特别是其noConflict冲突处理机制。这个机制其实非常直观，核心是一个简单的函数，代码量虽小，但作用显著。

       noConflict的原理非常巧妙，每次调用这个函数，框架就回退到之前的一个版本。例如，如果你先引入了v1.4.0，接着引入v1.0.0，那么默认情况下，Backbone会指向最新版本v1.0.0。执行Backbone.noConflict()后，会回退到v1.4.0，再次调用则会回退到未被覆盖的maxscript源码原始状态，Backbone变成undefined。

       让我们通过一个例子来说明：首先引入v1.4.0和v1.0.0的Backbone，输出的Backbone版本为1.0.0。执行noConflict后，版本会回退到1.4.0，再次执行noConflict则会释放Backbone，使其变为undefined。

       源码中，Backbone的noConflict函数十分注释详尽，帮助开发者理解其工作原理。官方文档解释，这个方法可以防止第三方库对现有Backbone的覆盖，非常实用。

       Backbone的冲突处理机制源自jQuery，很多框架都借鉴了这一设计。jQuery的noConflict方法也类似，除了版本回退，还有一个deep参数，当deep为true时，不仅$变量会回退，jQuery本身也会。

       举个jQuery的例子：引入3.5.1和3.4.1版本，noConflict调用后，无论deep值如何，jQuery和$都会回退到之前的版本。

       总的来说，noConflict冲突处理机制是开发过程中处理版本冲突的有力工具，它通过版本回退确保了代码的稳定性。

React源码学习入门（二）React的render究竟返回的是什么？

       深入解析React源码，首先关注核心问题：React的render究竟返回的是什么？理解这一问题，是进一步探索React源码的关键。

       React的render函数返回类型被定义为ReactNode。ReactNode可以是多种类型，其中最重要且常见的类型是ReactElement。JSX扩展语法，是React团队早期引入的一种JavaScript语法，允许开发者以类似HTML标签的方式编写代码。

       通过Babel编译器，JSX语法转化为React.createElement的调用，这是render函数实际返回的值。ReactElement是一个普通对象，包含type、props等关键属性，是React内部渲染返回的实际底层表示。

       ReactElement封装了所有需要的信息，形式简单却极其重要，它相当于一个标记（token），是一种DSL（Domain Specific Language）。通过这一抽象表示，React构建了组件的嵌套树，即Virtual DOM。Virtual DOM允许React实现跨端跨平台的通用处理，且得益于高效的Diff算法，显著提升了整体更新性能，为SSR（Server-Side Rendering）开辟了可能。

       React团队在年提出这一理念并实现，展现出前瞻性和创新性，引领了前端技术的新纪元。综上，React的render函数实质返回的是一种简单对象——ReactElement，这一对象通过构建Virtual DOM，实现了前端技术的革新。

TIOVX 源码学习： openvx理解

       学习TIOVX源码的关键在于理解其原理和实际应用。首先，需要参考专业资源了解OpenVX和TIOVX的基本概念。OpenVX是一种基于硬件抽象层的图像处理框架，其目的在于在不同硬件平台上提供统一的API接口，而TIOVX则是对OpenVX标准的实现，特别强调在DSP上的自定义开发。

       在TIOVX中，用户可以利用User Kernel扩展OpenVX的功能，但仅限于CPU环境。为了弥补这一限制，TIOVX引入了Target Kernel概念，允许用户在DSP上进行自定义开发，从而提升特定任务的性能。

       理解TIOVX源码时，可以从官网教程出发，通过官方提供的示例来掌握Target Kernel和User Kernel的编写、调度及生命周期管理。这包括在AddUserKernel中指定运行前、运行时和运行结束后执行的函数。

       在实际应用中，TIOVX与OpenCV类似，都专注于图像处理，涉及上下文（Context）、图（Graph）和节点（Node）等概念。了解AppObj结构体，有助于更深入地理解TIOVX的内部运作。AppObj包含运行各阶段所需的变量，如TIDLObj用于管理网络参数、ImgMosaicObj用于图像参数、DisplayObj用于显示参数、ScalerObj用于图像列表相关变量。

       为了更高效地学习和应用TIOVX，建议从TI官方提供的例子出发，详细阅读文档，理解结构体嵌套关系，以便在具体项目中调用API时更加得心应手。通过这些步骤，可以逐步掌握TIOVX源码的核心内容及其在实际项目中的应用。

源码学习之void 0

       在探索源码的学习中，偶然遇到了"void 0"这种写法，这在日常的业务代码中并不常见，于是开始深入研究。

       尝试在控制台执行"void 0"，发现返回值为"undefined"。

       查阅MDN文档，了解到"void"的用法。

       以Vue源码为例，"void 0"的应用是为了创建一个空节点。

       在这段代码中，"void 0"返回"undefined"，之后与传入的"text"参数进行比较，若二者相等，则将"text"赋值为空字符串。

       那么，为什么在"void 0"和"undefined"之间选择前者呢？

       对比代码，可以看出"undefined"是可以被重新赋值的：在"test"函数中，"undefined"被重新赋值为字符串""，而"void 0"则不受影响，始终返回"undefined"数据类型。

       值得注意的是，除了"void 0"，还可以使用"void "、"void \"abc\""等其他"void"表达式替代，然而选择"void 0"的原因在于它是"void"表达式中字节数最少的一种（仅6个字节），使用"void 0"代替"undefined"能够节省3个字节。

       综上所述，"void 0"在特定的源码应用场景中被使用，其目的主要是为了节省内存空间，同时确保数据类型的一致性，避免被意外重新赋值。

VGGish源码学习

       深入研究VGGish源码，该模型在模态视频分析领域颇为流行，尤其在生成语音部分的embedding特征向量方面。本文旨在基于官方源码进行学习。

       VGGish的代码库结构简洁，仅包含几个.py文件。文件大体功能明确，下文将结合具体代码进行详述。在开始之前，需要预先下载两个预训练文件，与.py文件放在同一目录。

       VGGish的环境安装过程简便，对依赖包的版本要求宽松。只需依次执行安装命令，确保环境配置无误。运行vggish_smoke_test.py脚本，如显示"Looks Good To Me"则表明环境已搭建完成。

       着手VGGish模型的拆解，以vggish_inference_demo.py中的main函数为起点，分为两大部分：数据准备与前向推理获得Embedding特征及特征后处理。

       在数据准备阶段，首先确认输入是否为.wav文件，若非则自行生成。接着，使用vggish_input.py模块将输入数据调整为适用于模型的batch格式。假设输入音频长1分秒，采样频率为.1kHz，读取的wav_data为（，）的一维数组（若为双声道，则调整为单声道）。

       进入前向推理阶段，初始化特征处理对象pproc及记录器对象writer。通过vggish_slim.py模块构建VGG模型，并加载预训练权重。前向推理生成维的embedding特征向量。值得注意的是，输入数据为[num_samples, , ]的三维数据，在推理过程中会增加一维[num_samples，num_frames，num_bins，1]，最终经过卷积层提取特征，FC层压缩，得到的embedding_batch为[num_samples，]。

       后处理环节中，应用PCA（主成分分析）对embedding特征进行调整。这一步骤旨在与YouTube-8M项目兼容，后者已发布用于数百万YouTube视频的PCA/whitened/quantized格式的音频和视觉嵌入。不过，若无需使用官方发布的AudioSet嵌入，则可直接使用网络输出的原始嵌入，无需进行PCA操作。

       本文旨在为读者提供深入理解VGGish源码的路径，通过详述模型的构建、安装与应用过程，旨在促进对模态视频分析技术的深入学习与应用。