1.Spring 源码学习 13：initMessageSource
2.PyTorch源码学习 - （13）模型的源码保存与加载
3.FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 13 - libuv源码分析与调试-4
4.通达信龙头趋势启动选股指标公式源码
Spring 源码学习 13：initMessageSource
前言
阅读完registerBeanPostProcessors源码后，接下来就是反码initMessageSource这一步骤，其主要功能是补码初始化国际化文件。
按照惯例，源码首先通过官网了解国际化的反码用法，然后深入研究源码。补码spinner样式源码
官网1..1. Internationalization using MessageSource[1]中提到，源码MessageSource的反码主要作用是使用国际化，定制不同的补码消息。
需要注意的源码是，MessageSource定义的反码Bean名称必须为messageSource，如果找不到则会默认注册DelegatingMessageSource作为messageSource的补码Bean。
1. 创建国际化文件
2. 声明MessageSource
在JavaConfig中声明MessageSource，源码记得名字一定要叫做messageSource！反码
3. 测试结果
执行后输出结果如下：
了解了国际化是补码如何使用的之后，再看看这一步的源码，就知道其作用了！
initMessageSource源码
这块源码唯一值得关注的地方就是，Bean的名称必须要是messageSource。
总结
本文通过官网，了解到什么是龙门指标源码大全国际化，以及国际化的使用，并结合代码和源码，知其然，知其所以然。
当然本文需要注意的地方就是国际化MessageSource的Bean名称要必须为messageSource。
PyTorch源码学习 - （）模型的保存与加载
在PyTorch源码中，模型的保存与加载是通过`torch.save`和`torch.load`两个核心函数实现的。`torch.save`负责将一个Python对象持久化到磁盘文件，而`torch.load`则用于从磁盘文件中恢复对象。
在具体的庄家强势指标源码实现中，`torch.save`会使用一系列辅助函数如`torch._opener`，`torch._open_zipfile_writer`，`torch._open_zipfile_writer_file`，`torch._open_zipfile_writer_buffer`等来操作文件和流。根据文件或内存缓冲区创建流容器，进行对象的保存。`torch._save`则进一步封装了文件的打开和写入过程，`torch._open_file_like`和`torch._open_file`用于管理文件句柄，`torch._open_buffer_writer`和`torch._open_buffer_reader`则封装了二进制流的读写。
对于模型加载，主页指标源码图`torch.load`函数通过`torch._open_zipfile_reader`和`torch._weights_only_unpickler`实现。`torch._weights_only_unpickler`是定制的反序列化器，限制了处理的数据类型，确保安全加载模型权重。`torch._get_restore_location`和`torch.default_restore_location`则用于获取和设置恢复位置，以支持在多设备或分布式环境下的模型加载。
实现中，Python和C++的结合是关键，PyTorch使用`PyBind`实现C++和Python接口的绑定。`torch/_C/ __init__.pyi`用于定义Python中类型信息的泰州到扬州源码模板，`torch/csrc/jit/python/init.cpp`则用于实现JIT（Just-In-Time）编译系统，将C++类对象绑定到Python环境，实现高效的动态编译。
在PyTorch中，Python主要负责管理C++对象，核心工作包括管理C++对象的生命周期、调用C++方法，以及处理Python层面的逻辑和接口定义。通过这样的结合，PyTorch实现了高性能和易用性的统一，为深度学习模型的开发和应用提供了强大支持。
整体来看，PyTorch的模型保存与加载机制通过精细的文件操作和对象管理，以及Python与C++的高效结合，确保了模型的高效持久化与灵活加载，为深度学习模型的开发与部署提供了坚实的底层支持。
FREE SOLO - 自己动手实现Raft - - libuv源码分析与调试-4
深入分析libuv库中的Timer事件处理流程，主要包括初始化、启动、停止以及重启等关键步骤。
初始化Timer事件，使用uv_timer_init函数，该函数仅调用uv__handle_init，将Timer handle添加至loop的handle_queue。
启动Timer事件，通过uv_timer_start函数实现，计算过期时间后将Timer插入loop内部的堆结构中，同时使用timer_less_than比较函数进行排序。
停止Timer事件，执行uv_timer_stop，从堆中移除Timer，uv__handle_stop递减handle引用计数，当loop内无active handle时退出循环。
重启Timer事件，在uv_timer_again函数中判断是否设置repeat参数。若设置，则连续调用uv_timer_stop和uv_timer_start，重启Timer。
Timer事件的回调触发，在loop的uv__run_timers阶段执行，从堆顶取出过期节点，并调用对应的回调函数，同时根据需要重启Timer。
至此，对libuv库中的Timer事件处理有了全面的了解，下期将深入探讨async事件的处理机制。
通达信龙头趋势启动选股指标公式源码
去ST:=NAMELIKE('ST')=0 AND NAMELIKE('*ST')=0 AND NAMELIKE('SST')=0 AND NAMELIKE('S*ST')=0;
去除停牌:=DYNAINFO(4)>0;
去除创业板:=IF(CODELIKE('') OR CODELIKE('') ,0,1) ;
去除科创板:=IF(CODELIKE(''),0,1);
XG:=去ST AND 去除停牌 AND 去除创业板 AND 去除科创板;
MA:=MA(CLOSE,);
MA:=MA(CLOSE,);
HJ_8:=(REF(CLOSE,3)-CLOSE)/REF(CLOSE,3)*>5;
HJ_9:=FILTER(HJ_8,);
HJ_:=BArslAST(HJ_9);
HJ_:=REF(HIGH,HJ_+2);
HJ_:=REF(HIGH,HJ_+1);
HJ_:=REF(HIGH,HJ_);
HJ_:=MAX(HJ_,HJ_);
HJ_:=MAX(HJ_,HJ_);
HJ_:=(CLOSE-REF(CLOSE,1))/REF(CLOSE,1)*>3.5;
HJ_:=HJ_<;
HJ_:=(OPEN-HJ_)/HJ_*<;
HJ_:=(CLOSE-LLV(LOW,HJ_))/LLV(LOW,HJ_)*<;
HJ_:=(CLOSE-REF(OPEN,5))/REF(OPEN,5)*<;
HJ_:=vol/MA(VOL,5)<3.5;
HJ_:=(CLOSE-REF(CLOSE,))/REF(CLOSE,)*<;
HJ_:=HJ_ AND HJ_ AND HJ_ AND HJ_ AND HJ_ AND HJ_ AND HJ_;
boll:=MA(CLOSE,);
UPPER:=BOLL+2*STD(CLOSE,);
PER:=crOSS(C,UPPER);
TPZ1:=MA((L+H+C)/3,5);
TPZ2:=HHV(TPZ1,);
TPZ3:=CROSS(C,TPZ2*0.) OR CROSS(C,TPZ2*0.) ;
TPZ4:=PER AND HJ_ AND TPZ3;
TPZ5:=MA(CLOSE,)+MA(CLOSE,)*/*0.;
TPZ6:=(MA(MA(H,),)-MA(MA(L,),))*1+MA(MA(H,),);
TPZ7:=REF(CTPZ6 AND C>TPZ5 ;
TPZ8:=TPZ4 OR TPZ7;
TPZ9:TPZ8 AND XG AND C/REF(C,1)>1. AND REF(C,1)/REF(C,2)<1. AND REF(C>3.7,1) AND REF(C<,1) AND (CAPITAL/)/<= AND O/REF(C,1)<1. AND C>O,COLORRED;
