1.pytorch 源码解读进阶版 - 当你 import torch 的源码时候，你都干了些什么？（施工中）
2.Pytorch源码剖析：nn.Module功能介绍及实现原理
3.深入理解 Python 虚拟机：列表（list）的剖析实现原理及源码剖析
4.源码剖析狗屁不通文章生成器
5.Gevent源码剖析（二）：Gevent 运行原理
pytorch 源码解读进阶版 - 当你 import torch 的时候，你都干了些什么？（施工中）
使用PyTorch，源码无论是剖析训练还是预测，你首先编写的源码代码通常如下所示：
依据Python代码的编写规则，导入逻辑将去相应的剖析极致加仓技巧源码PyTorch site-package目录寻找__init__.py文件，具体路径为：${ python_path}/lib/python3.8/site-packages/torch/__init__.py
本章节聚焦于__init__.py 这个Python文件，源码从这里开始深入剖析，剖析探究在一行简单的源码`import torch`命令背后，PyTorch是剖析如何完成关键基础设置的初始化。
重点一：从`from torch._C import *`开始
在__init__.py 中，源码首先跳过一些系统环境的剖析检查和判断逻辑，核心代码段为`from torch._C import *`，源码具体位置如下（github.com/pytorch/pytorch...）：
这代表了典型的剖析C++共享库初始化过程，遵循CPython代码组织规则，源码`torch._C`模块对应一个名为PyInit__C的函数。在文件torch/csrc/stub.c中，找到了此函数的相关定义（github.com/pytorch/pytorch...）。
initModule被视为PyTorch初始化过程中的第一层调用栈，深入探讨此函数中的关键内容。
Pytorch源码剖析：nn.Module功能介绍及实现原理
nn.Module作为Pytorch的核心类，是hive源码分析视频构建模型的基础。它提供了一系列功能，包括记录模型的参数，实现网络的前向传播，加载和保存模型数据，以及进行设备和数据类型转换等。这些功能在模型的训练和应用中起到关键作用。
在训练与评估模式间切换，模块的行为会有所不同，如rrelu、dropout、batchnorm等操作在两种模式下表现不同。可学习的参数，如权重和偏置，需要通过梯度下降进行更新。非学习参数，比如batchnorm的running_mean，是训练过程中的统计结果。_buffers包含的Tensor不作为模型的一部分保存。
模块内部包含一系列钩子（hook）函数，用于在特定的前向传播或反向传播阶段执行自定义操作。子模块列表用于存储模型中的java门禁系统源码所有子模块。
魔术函数__init__在声明对象时自动调用，优化性能的关键在于使用super().__setattr__而非直接赋值。super调用父类的方法，避免不必要的检查，提高效率。使用register_buffer为模块注册可变的中间结果，例如BatchNorm的running_mean。register_parameter用于注册需要梯度下降更新的参数。
递归应用函数用于对模型进行操作，如参数初始化。可以将模型移动到指定设备，转换数据类型，以及注册钩子函数以实现对网络的扩展和修改。
调用魔术方法__call__执行前向传播。nn.Module未实现forward函数，子类需要提供此方法的具体实现。对于线性层等，forward函数定义了特定的运算流程。从检查点加载参数时，模块自动处理兼容性问题，确保模型结构与参数值的手机签到系统源码兼容。
模块的__setattr__方法被重写，以区别对待Parameter、Module和Buffer。当尝试设置这些特定类型的属性时，执行注册或更新操作。其他属性的设置遵循标准的Python行为。
模块的save方法用于保存模型参数和状态，确保模型结构和参数值在不同设备间转移时的一致性。改变训练状态（如将模型切换到训练或评估模式）是模块管理过程的重要组成部分。
深入理解 Python 虚拟机：列表（list）的实现原理及源码剖析
深入理解 Python 虚拟机：列表（list）的实现原理及源码剖析
在 Python 虚拟机中，列表作为基本数据类型之一，能够存储各种类型的数据并支持多种操作。本文将详细解析列表在 cpython 实现中的结构和关键操作的源代码。
列表结构解析
在 cpython 实现中，列表由一系列元素构成，每个元素由一个指针指向 Python 对象。列表还包含一个表示元素数量的字段，一个用于存储列表长度的字段，以及一个用于存储对象引用计数的字段。
创建和扩容机制
创建列表时，不会直接分配内存，php 在线运行 源码而是将需要释放的内存地址保存在数组中，以便下次创建列表时复用。列表扩容时，通过检查当前容量并相应地增加，以适应新添加的元素。
插入和删除操作
插入元素时，将插入位置及其后元素后移一位。删除元素时，将后续元素前移，直至空位。
复制操作
列表复制分为浅拷贝和深拷贝。浅拷贝仅复制对象的指针，改变原始列表中的元素会影响复制后的列表。深拷贝则复制对象及其内部内容，确保复制后的列表独立于原始列表。
列表清理和反转
清空列表时，将元素数量字段设置为零，并减少所有对象的引用计数，以便在计数为零时自动释放内存。反转列表使用交换元素指针实现，不改变元素值。
总结
本文深入介绍了 Python 列表的内部实现，包括创建、扩容、插入、删除、复制、清理和反转等操作的源代码。理解这些细节有助于更高效地编写 Python 代码并深入掌握 Python 的内部机制。
源码剖析狗屁不通文章生成器
一个名为“狗屁不通文章生成器”的项目在网络上引起了广泛关注，短短时间内就收获了.6千个星标和2.2千个分支。尽管项目只有6个文件，但其背后的黑科技却让其能够自动生成文章，引发了人们的好奇。
该项目起源于一个知乎问题，提问者需要写一份关于学生会退会的六千字申请。在众多的回答中，一位答主通过开源项目“狗屁不通文章生成器”迅速生成了一篇相关文章，不仅解决了提问者的困扰，还得到了广大网友的认同。文章内容虽然冗长且缺乏逻辑，但段段紧扣主题，引用了大量名人名言，使文章显得颇具说服力。
“狗屁不通文章生成器”最初是基于Python3的版本，后来有用户整理了网页版，并由suulnnka修改为在线版本，增强了页面样式，使使用更加便捷。通过查询参数将生成主题输入，用户可以轻松获取文章。在源码分析中，我们可以发现生成文章的核心方法是将文章内容作为数组存储，数组中的每个元素代表一个章节，通过循环遍历数组生成文章。
作者通过在每个章节中随机添加名人名言、论述以及终止章节，以达到生成文章的效果。虽然这种方法简单有效，但也导致生成的文章内容重复度较高。为了解决这一问题，作者在项目中表示下一步计划将防止文章内容过于重复。此外，该项目还受到了网友的进一步开发，包括日语版和用于喷人内容的版本。
值得一提的是，项目中的代码大量使用了中文函数名和变量名，这种做法在编程中并不多见，展现了项目作者的独特风格。作者还特意修改了代码中遗漏的英文变量名，将其改为中文，进一步优化了代码的可读性。
总的来说，“狗屁不通文章生成器”通过简单的代码实现了文章的自动生成，满足了一定需求，但也存在内容重复度高的问题。该项目的开发和应用，展示了编程领域中创新与实用的结合，同时也引发了对于文本生成技术的深入思考。
Gevent源码剖析（二）：Gevent 运行原理
Gevent的运行原理在python2.7.5版本下，涉及多个关键概念。简单来说，它通过Greenlet类和Hub事件循环实现并发执行。以下是核心步骤：
首先，通过导入gevent模块，引入其初始化设置，greenlet的运行函数通过gevent.spawn()方法注册到Hub，这个过程包括获取Hub实例、初始化greenlet并保存函数和参数。get_hub()利用线程局部存储保证Hub的多线程一致性。
接着，greenlet通过g.start()注册到事件循环，回调事件由switch()控制，而不是直接运行函数，实现了协程的切换。Gevent提供了join()和joinall()两个入口，其中joinall()控制了整个流程。
在详细流程中，iwait()函数扮演重要角色，通过创建Waiter对象，将协程的switch()链接到目标，通过waiter.get()控制协程执行和返回。Hub事件循环与运行协程通过waiter.get()和waiter.switch()协同工作，实现了并发执行。
目标协程的执行涉及事件循环的启动，通过Cython调用libev库执行。目标函数在run()中执行，并通过_report_result()和_report_error()处理结果或异常。"绿化"函数是实现并发的关键，它们允许在等待I/O操作时释放控制权，从而实现多任务并发。
总的来说，Gevent的运行涉及复杂的协程调度和事件驱动，虽然本文仅触及表面，但其背后的并发机制和技术细节更为丰富，包括异常处理和大量"绿化"函数的使用，这将在后续深入探讨。