1.星球重启海东青源码怎么搭配-星球重启海东青源码搭配方法介绍
2.Retrofit2.9.0源码解析
3.3d稀疏卷积——spconv源码剖析（五）
4.阿尔法元之五子棋源码解读(AlphaZero-Gomoku)
5.Python实现五子棋：人机对战 / 人人对战（动图演示+源码分享）
6.Nginx源码阅读（五）：启动前的负源准备

星球重启海东青源码怎么搭配-星球重启海东青源码搭配方法介绍

       星球重启手游中，很多小伙伴都不清楚海东青源码要怎么搭配，码负所以接下来小编就带来了星球重启海东青源码搭配方法介绍，原码大家一起来看一看吧。负源

       星球重启海东青源码怎么搭配

       一、码负枪锋利芒

       每次射击都有2%几率完成一次全额弹夹装填，原码html5游戏开发 源码且不消耗任何换弹时间。负源配合海东青，码负可以一直持续输出。原码

       二、负源强攻

       1、码负普攻如果命中敌方的原码弱点将会提高本次的伤害，冷却时间短。负源

       2、码负搭配海东青的原码较高的攻击力，可快速击杀敌人，附带弱点加成。

       三、渗透

       1、连续命中弱点后，第二次弱点伤害增伤。

       2、该源码搭配强攻可在短时间内提升较大的攻击伤害和爆发属性。

       四、重负

       1、降低武器的的稳定性，但是武器的射速提升大。

       2、海东青的武器稳定性较高，射速的rpc源码解析提升可快速处理地方和刷图。

       3、伤害还附带伤害加深效果，具有穿透力。

       五、投掷

       1、远程伤害加深率提高，但是伤害加深率降低。

       2、该源码附带伤害加深效果，配合海东青的射速可与敌人保持较远的距离，提高生存率。

Retrofit2.9.0源码解析

       前言

       之前我们探讨了OkHttp的基本原理，这款以高效的线程池设计、任务分配与转化以及基于责任链模式的五大全拦截器而深受开发者喜爱的库，却在引入时需要进行封装，以适应主、子线程的切换与返回值的转换。面对团队成员的偏好，选择Retrofit作为解决方案，无疑提升了团队协作的友好性。接下来，我们将深度剖析这个优秀的开源框架是如何促进团队合作的。

       使用

       以下代码摘自Retrofit的官方示例，除了线程管理部分，其余部分基本相同，可以直接在Android Studio项目中运行。Retrofit的使用方式相对直观，但在此不再赘述，直接进入源码解析。达人邀约源码

       Retrofit的封装模式在于为OkHttp提供了一层更友好的调用方式，实质上仍依赖OkHttp执行网络请求。正如一把剑，除了锋利的刃之外，剑柄、剑鞘和符咒共同决定了它的使用体验。Retrofit与OkHttp的关系图展示了它们之间的爱恨纠葛。

       Retrofit.build()方法详解

       在Retrofit构建实例的过程中，以下关键步骤被实现：

       判断并设置baseUrl。

       赋值callFactory，即OkHttp客户端。

       若未指定callFactory，则默认使用OkHttpClient。

       设置callbackExecutor，用于线程切换。

       赋值callAdapterFactories，用于处理网络请求的转换。

       其中，callbackExecutor的默认值是Android平台的MainThreadExecutor，确保了执行方法后线程切换至主线程。callAdapterFactories是一个工厂模式的列表，用于创建不同的callAdapter，以处理网络请求的关键步骤（enqueue、execute）。

       在Android平台下，defaultCallbackExecutor被构造为MainThreadExecutor的实例，通过Handler与Looper的关联确保了线程切换。

       最后，我们了解了converterFactories的登录签到源码作用，这是负责服务端返回值转换的关键组件。

       Retrofit.create()方法解析

       在调用Retrofit.create()方法时，动态代理（Proxy.newProxyInstance）发挥关键作用。这个过程类比于N女士委托X律师处理问题，动态代理将实体方法的调用转化为OkHttp请求的执行。

       动态代理通过反射机制，实现所有请求的统一处理，简化了接口的使用，同时增强了功能。尽管它可能导致性能损耗，但Retrofit的高效与强大使其成为众多开发者的首选。

       代理执行的关键步骤包括：

       明确动态代理概念。

       理解invoke()方法的执行时机。

       分析github(代理).contributors方法的执行流程。

       通过动态代理，Retrofit实现了对网络请求的封装，简化了开发过程，并提供了灵活的适配性。最终，请求通过OkHttp客户端执行，返回值通过适配器转换为预期格式。

       生成Call与执行网络请求

       在生成Call后，执行network request的过程由OkHttp客户端负责。在Retrofit的实现中，Call的创建与执行紧密相连，最终通过OkHttp的Call.execute()方法完成网络请求的执行。

       结语

       撰写源码解析的过程不仅加深了对Retrofit的理解，也揭示了其作为团队协作工具的潜力。通过阅读优秀源码，功能机源码开发者可以不断提升自我，学习到更深层次的知识与技能。Retrofit以其简洁、高效的设计，为开发者提供了强大的网络请求支持，成为了Android开发中的重要组件。源码的探索之旅，既是一次技术的修炼，也是对开源精神的致敬。

3d稀疏卷积——spconv源码剖析（五）

       介绍在构建的Rulebook指导下执行特定的稀疏卷积计算，关注于类SparseConvolution，其代码位于spconv/conv.py。

       Fsp.indice_subm_conv和Fsp.indice_conv经过spconv/functional.py中的SubMConvFunction和SparseConvFunction对象转换，最终会调用spconv/ops.py模块中的indice_conv等函数。

       专注于子流线卷积接口：indice_subm_conv，其代码位于spconv/functional.py。

       通过Python接口调用底层C++函数可能不够直观，因此使用torch.autograd.Function封装算子底层调用，该类表示PyTorch中的可导函数，具备前向推理和反向传播实现时，即可作为普通PyTorch函数使用。

       值得注意的是，Function类在模型部署中具有优势，若定义了symbolic静态方法，此Function在执行torch.onnx.export()时，可依据symbolic定义规则转换为ONNX算子。

       apply方法是torch.autograd.Function的一部分，此方法负责在前向推理或反向传播时的调度工作。通过将indice_subm_conv = SubMConvFunction.apply简化为indice_subm_conv接口，简化了算子使用，屏蔽了SubMConvFunction的具体实现。

       SubMConvFunction的前向传播方法forward调用spconv/ops.py的indice_conv函数。在src/spconv/all.cc文件中，通过PyTorch提供的OP Register对底层C++API进行注册。

       通过torch.ops.load_library加载.so文件，使用torch.ops.spconv.indice_conv调用src/spconv/spconv_ops.cc文件中的indiceConv函数。

       深入探索src/spconv/spconv_ops.cc文件中的indiceConv函数。

       代写部分代码内容...

阿尔法元之五子棋源码解读(AlphaZero-Gomoku)

       阿尔法元在五子棋领域的源码解析揭示了强化学习在简单游戏中的深度应用。相较于围棋，五子棋虽简单，但其源码分析同样能让我们深入理解强化学习的原理。AlphaZero，最初凭借阿尔法狗的深度学习技术，后在没有人类干预的情况下，通过三天自学围棋并超越前辈，展现了人工智能的新里程碑。

       本文着重探讨AlphaZero在五子棋上的具体应用，源码可在GitHub上获取，路径公开。理解该项目的前提是对强化学习有一定基础，如马尔可夫决策过程和蒙特卡洛方法。项目主要包含策略价值网络、蒙特卡洛树搜索算法和训练脚本，它们共同构建了强化学习与深度学习的交互过程。

       项目的架构包括游戏处理、MCTS算法实现、策略价值网络训练以及人机对战脚本。Game.py定义了棋盘和游戏逻辑，mcts_alphaZero.py与mcts_pure.py则是MCTS玩家的实现，分别对应AlphaZero和纯MCTS版本。policy_value_net.py负责网络模型，根据不同框架实现，如Tensorflow或Pytorch。train.py则实现了AlphaZero的训练流程，通过模拟对弈和数据增强来优化网络。

       运行项目，你可以通过human_play.py与预训练的AI对战，感受强化学习的力量。源码剖析中，human_play.py脚本的核心是创建棋盘、玩家，并通过循环进行人机对弈，直到游戏结束。

Python实现五子棋：人机对战 / 人人对战（动图演示+源码分享）

       在忙碌的工作之余，让我们通过Python实现五子棋游戏，享受休闲时光。不论是与朋友的对弈，还是情侣间的互动，都能增添乐趣。接下来，我们将一步步解析游戏规则和代码实现。

       游戏规则简单明了：黑子（p1）先手，白子（p2）随后，谁先连成五子就算赢得比赛。我们先通过动态演示和源码分享来了解如何操作。

       在cheackboard.py文件中，我们定义了棋盘、棋子颜色以及获胜条件。这个模块确保了游戏的逻辑运行顺畅。如果在运行过程中遇到模块依赖的问题，可以使用pip在pycharm终端输入相应指令，如`pip install 模块名 -i pypi.douban.com/simple`来安装。

       进入核心部分，设置棋盘和棋子参数，调整局内字体，开始落子循环。这个循环会画出棋盘，标注出落子位置，并在每一步后检查是否出现胜利。运行程序，你会看到棋子在棋盘上移动，同时返回落子的坐标，直到比赛分出胜负。

       最后，想要查看完整的源码，只需在公众号Python头条的后台回复"五子棋"，即可获取到所有详细代码。快来体验这个有趣的Python五子棋项目，无论是人机对战还是人与人之间的对决，都将带来难忘的棋盘对决时刻。

Nginx源码阅读（五）：启动前的准备

       在 Nginx 启动前，一系列初始化流程和变量设定至关重要。这些准备工作确保 Nginx 正常运行，高效管理资源并优化性能。接下来，我们将分步骤详细介绍 Nginx 启动前的准备过程。

       1. ngx_os_init 获取系统级资源

       ngx_os_init 负责初始化操作系统级资源，将关键参数赋值给全局变量。这些参数包括页面大小、缓存行大小、最大套接字数等。

       系统级参数获取依赖于 sysconf 函数，它用于查询系统特定参数，如 CPU 核心数量、内存大小、进程打开的最大文件数等。

       _SC_NPROCESSORS_CONF

       返回 CPU 核心数量，包括不可用核心。

       _SC_NPROCESSORS_ONLN

       返回系统中可用的 CPU 核心数量。

       _SC_PAGESIZE

       表示系统页面大小（字节单位）。

       _SC_PHYS_PAGES

       表示系统物理内存页数。

       _SC_OPEN_MAX

       表示进程可以打开的最大文件数。

       _SC_GETPW_R_SIZE_MAX

       表示 getpwuid_r 函数使用的缓冲区大小限制。

       另一个关键函数 ngx_cpuinfo 用于获取 CPU 的 L2 缓存行大小。理解 CPU 缓存级别有助于优化 Nginx 性能。

       L1 缓存位于 CPU 核心内，是最快的缓存层。

       L2 缓存在 CPU 芯片上，但比 L1 缓存距离核心更远。

       L3 缓存位于 CPU 外部，速度仅次于内存，但大小较大。

       不同 CPU 的缓存大小差异显著，如图所示。L1 和 L2 缓存通常在 CPU 核之间不共享，而 L3 缓存为所有核心共享。

       此外，getrlimit 和 setrlimit 函数用于查询和更改进程资源限制。rlimit 结构体参数用于指定资源限制，如最大句柄数，即最大可创建的套接字数量。

       2. ngx_crc_table_init 初始化 CRC 表

       此函数初始化循环冗余校验（CRC）表，确保计算效率。通过将指向校验表格的指针ngx_crc_table_short 对齐至缓存行大小，提高性能。

       CRC 是一种用于检测数据传输或保存错误的校验方法。生成的数字附加至数据后，接收端进行验证以确保数据未变。具体原理可参考网络资料。

       3. ngx_add_inherited_sockets 继承套接字

       在平滑升级场景下，ngx_add_inherited_sockets 用于继承原有监听套接字。通过环境变量 NGINX 获取套接字信息，将其加入 init_cycle 的 listening 数组。完成继承后，设置全局变量 ngx_inherited 为 1。

       此函数仅在平滑升级过程中使用，通常情况下无需执行。因此，我们不对该函数进行过多讨论。