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1.-18Դ?源码?
2.一个通达信指标公式里面的一行源码，搞不懂什么意思。源码大神来帮忙解答一下？
3.学习vue源码（18）三探生命周期之初始化provide与inject
4.PyTorch深度学习项目实战100例—— 基于ResNet18实现昆虫分类任务 | 第23例

-18Դ?源码?

       React设计原理详解：深入理解React 源码（一）

       React的核心工具之一是jsx，它是源码一种语法扩展，开发者编写的源码代码会被Babel编译成ReactElement，进一步转化为FiberNode，源码视频预览源码这是源码一种虚拟DOM在React中的实现，它能表达组件状态和节点关系，源码同时具备可扩展性。源码

       FiberNode的源码工作方式采用深度优先遍历(DFS)策略，递归地处理ReactElement。源码在渲染过程中，源码递归分为beginWork（开始工作）和completeWork（完成工作）两个阶段。源码在ReactDOM的源码createRoot和render方法中，scheduleUpdateOnFiber和processUpdateQueue负责更新和创建子fiber节点。源码

       在commit阶段，关键步骤包括执行root上的mutation，以及对Host类型的FiberNode构建离屏DOM树。ChildReconciler的两个关键点是子ReactElement到子fiber的创建方式和flag标识的设置。最后，学习者需要注意的诺诺7.3源码是，通过阅读本文，可以关注以下三点：

       理解jsx与FiberNode的关系

       掌握React的递归渲染过程和commit阶段的子阶段

       反思和分享你的学习体验，一起探讨React的深入知识

       如果你觉得这篇文章有价值，别忘了在留言区分享你的见解，或者将其推荐给你的朋友。让我们一起深化对React 源码的理解。

一个通达信指标公式里面的一行源码，搞不懂什么意思。大神来帮忙解答一下？

       首先这句代码中把最高价和最低价做了两次偏移平均处理每次参数都是周期

       XMA(XMA(H,),)和XMA(XMA(L,),)),这样做的效果会让均线更平滑.

       用低价的均线减去最高价和最低价均线的差值,

       画粗细为2(LINETHICK2)的红线(COLORRED)

       这样的效果应该是下轨,

       注意公式中有未来函数.

学习vue源码（）三探生命周期之初始化provide与inject

       继续深入学习 Vue 源码，我们来到第()讲，app行业源码探索生命周期的另一个重要环节——初始化的 provide 和 inject。在讲解了 beforeCreate 钩子函数前的实例属性和事件初始化后，我们转向了 created 阶段的初始化过程，initInjections 和 initProvide 是这个阶段的关键部分。

       provide 和 inject 是一对功能互补的概念，它们用于实现父组件向子组件传递数据的机制。provide 通常在父组件中定义，返回一个包含可注入子组件的数据的对象，可以使用 ES6 的 Symbol 作为键。而 inject 则是tcn接口源码在子组件中使用，接收父组件提供的数据，通过字符串数组或对象的 key 搜索。

       在实际场景中，当组件层级嵌套较深时，子孙组件需要访问祖先组件的数据，单纯依赖 $parent 属性变得复杂。这时，provide 和 inject 就能有效地解决这个问题，实现跨级数据传递，使得代码结构更加清晰。tms 源码 app

       让我们通过源码来解析它们的工作原理。provide 选项会被传递给 Vue 实例的 _provided 变量，作为全局数据的一部分。例如，父组件提供 foo 数据，值为 bar：

       而 inject 则在组件初始化时，通过 resolveInject 方法查找提供者提供的数据。它会先查找与 from 属性匹配的 provide 键，如果找到则添加到结果中，如果没有则检查是否设置了 default 选项，或者提供一个默认获取方法。

       正确的 inject 使用方式应包括 default 或者 from 以及可能的默认值或方法。例如：

       理解了 provide 和 inject 的工作原理，我们就知道如何在实际项目中优雅地处理组件间的多层数据传递，提升代码的可维护性和灵活性。

PyTorch深度学习项目实战例—— 基于ResNet实现昆虫分类任务 | 第例

       大家好，我是阿光，专注于《PyTorch深度学习项目实战例》的系列分享。这个系列涵盖了各种深度学习实践项目，包括项目原理和详细源代码，每个实例都提供了配套的代码和所需数据集，持续更新中~ ✨

       在本期的第例中，我们将探索如何基于ResNet模型进行昆虫图像分类。通过迁移学习，我们利用ResNet-的深度神经网络技术，经过次迭代，成功达到了.%的分类准确率，展示了人工智能在昆虫识别中的潜力。

       我们使用的数据集是一个专门针对蚂蚁和蜜蜂的分类任务，训练集和验证集分别包含这两类样本。蚂蚁和蜜蜂的类别划分如下：

       蚂蚁类别

       蜜蜂类别

       ResNet模型由何恺明博士提出，因其在CVPR上荣获最佳论文奖而备受瞩目。ResNet的突破在于解决深度CNN训练难题，它在年的模型（如ResNet-）深度远超年VGG的层。然而，ResNet的成功并非仅依赖深度，而是残差学习（Residual learning）这一创新架构，使得网络深度得以有效发挥，即使在深度大幅提升的情况下依然保持性能。

       想要了解更多关于ResNet的细节和完整源代码，可以访问我的项目专栏：PyTorch深度学习项目实战例，那里有更深入的解析和实际操作步骤。