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1.dictԴ?源码?
2.源码详解Pytorch的state_dict和load_state_dict
3.78. Python DictReader类读取csv文件（含源代码解析）
4.Redis 源码分析字典（dict）
dictԴ??
这道题的核心是熟练运用dict()和字符串的操作方法。具体如下：源代码
如有帮助，源码请采纳！源码！源码！源码
源码详解Pytorch的源码整源码站state_dict和load_state_dict
在Pytorch中，保存和加载模型的源码一种方式是通过调用model.state_dict()，该函数返回的源码是一个OrderDict，包含网络结构的源码名称及其对应的参数。要深入了解实现细节，源码我们先关注其内部逻辑。源码
在state_dict函数中，源码主要遍历了四个元素：_parameters，源码_buffers，源码_modules和_state_dict_hooks。源码前三种在先前的文章中已有详细介绍，而最后一种在读取state_dict时执行特定操作，通常为空，云传源码因此不必过多考虑。重要的一点是，当读取Module时，采用递归方式，并以.作为分割符号，方便后续load_state_dict加载参数。
最后，该函数输出了三种关键参数。
接下来，让我们深入load_state_dict函数，它主要分为两部分。
首先，load(self)函数会递归地恢复模型参数。其中，_load_from_state_dict源码在文末附上。
在load_state_dict中，state_dict表示你之前保存的uclinux源码分析模型参数序列，而local_state表示你当前模型的结构。
load_state_dict的主要作用在于，假设我们需恢复名为conv.weight的子模块参数，它会以递归方式先检查conv是否存在于state_dict和local_state中。如果不在，则将conv添加到unexpected_keys中；如果在，则进一步检查conv.weight是否存在，如果都存在，则执行param.copy_(input_param)，完成参数拷贝。
在if strict部分中，主要判断参数拷贝过程中是否有unexpected_keys或missing_keys，如有，则抛出错误，终止执行。当然，当strict=False时，linux htb 源码会忽略这些细节。
总结而言，state_dict和load_state_dict是Pytorch中用于保存和加载模型参数的关键函数，它们通过递归方式确保模型参数的准确恢复。
. Python DictReader类读取csv文件（含源代码解析）
CSV模块包含两种类：DictReader和DictWriter。DictReader用于以字典形式读取CSV文件内容，而DictWriter则以字典形式写入CSV文件内容。CSV模块的DictWriter类提供了三个方法：writeheader用于写入表头，writerow用于每次写入一行，而writerows用于每次写入多行。
定义在类外部的函数被称为自定义函数，而定义在类内部的函数则被称为方法。类属性定义在类内部非方法外，而实例属性则是实例对象的属性，也称为实例变量。
创建实例对象的语法是：对象名=类名( )。调用类属性和方法的java 窗体 源码语法分别是：对象名.属性和对象名.方法名(值,...)。
在准备工作中，我们通过实例化DictWriter类创建对象，将内容写入CSV文件，得到1班成绩单.csv文件。为了查看写入的内容，我们学习了使用代码方式查看文件内容。
DictReader类用于以字典形式读取文件内容。运行代码后，得到一个csv.DictReader对象，表示创建了一个读取文件内容以字典形式输出的对象。调用属性fieldnames获取CSV文件的表头信息。
定义一个类，并在类中定义初始化方法__init__，在方法中使用实例属性。实例化类创建对象时，传入值给属性fieldnames。for循环遍历csv.DictReader对象，输出字典内容。
CSV模块的两个类：DictReader和DictWriter。DictReader类用于以字典形式读取CSV文件内容，而DictWriter类则以字典形式写入CSV文件内容。DictWriter类的三个方法：writeheader用于写入表头，writerow用于每次写入一行，writerows用于每次写入多行。
课堂练习环节提供了实践机会，帮助巩固理解和应用CSV模块的知识。
Redis 源码分析字典（dict）
Redis 的内部字典世界：从哈希表到高效管理的深度解析
Redis，作为开源的高性能键值存储系统，其内部实现的字典数据结构是其核心组件之一。这个数据结构采用自定义的哈希表——dictEntry，巧妙地存储和管理着键值对。让我们一起深入理解这一强大工具的运作机制。
首先，Redis的字典是基于哈希表的，通过哈希函数将键转换为数组索引，实现高效查找。dictEntry结构巧妙地封装了键（key）、值（value）以及指向下一个节点的指针，构成了数据存储的基本单元。同时，dict包含一系列操作函数，包括哈希计算、键值复制、比较以及销毁操作，这些函数的指针类型（dictType）和实际数据结构共同构建了其高效性能。
在字典的管理中，rehash是一个关键概念，它标志着哈希表的重新分布过程。rehash标志是一个计数器，用于跟踪当前哈希表实例的状态，确保在负载过高时进行扩容。当ht_used[0]非零，且满足特定条件（如元素数量超过初始桶数），服务器会触发resize操作，这通常在serverCron定时任务中进行，以避免磁盘I/O竞争。
rehash过程中，Redis采取渐进式策略，通过dictRehash函数，逐个移动键值对到新哈希表，确保操作的线程安全。为了避免长时间阻塞，这个过程被分散到函数中，并通过serverCron定时任务，以毫秒级的步长进行，确保在无磁盘写操作时进行。
在处理过期键时，dictRehashMilliseconds()函数扮演重要角色，它在rehash时监控时间消耗，确保性能。rehash过程中，dictAdd负责插入新哈希表，而dictFind和dictDelete则需处理ht_table[0]和ht_table[1]的键值对。
Redis的默认哈希算法采用SipHash，保证了数据的分布均匀性。在持久化时，负载因子默认设置为5，而rehash后，数据结构会采用迭代器的形式，分为安全和非安全两种，以满足不同场景的需求。
在实际操作中，如keysCommand，会选择安全模式以避免重复遍历，而在处理大规模数据时，如scan命令，可能需要使用非安全模式，但需注意可能带来的问题。
总的来说，Redis的字典数据结构是其高效性能的基石，通过精细的哈希管理、rehash策略以及迭代器设计，确保了在高并发和频繁操作下的稳定性和性能。深入理解这些内部细节，对于优化Redis性能和应对复杂应用场景至关重要。