1.SpringBoot的接口CommandLineRunner和ApplicationRunner源码分析
2.速存，详细罗列香橙派AIpro外设接口样例大全（附源码）
3.Java原理系列 Java可序列化接口Serializable原理全面用法示例源码分析
4.Pytorch nn.Module接口及源码分析
5.winform程序如何调用webapi接口？附源码
6.什么是和源软件接口

SpringBoot的CommandLineRunner和ApplicationRunner源码分析

       深入探究SpringBoot中的ApplicationRunner和CommandLineRunner接口。这两个接口在启动SpringBoot应用时起到关键作用，码接码获下面将对它们进行源码分析。口源

       首先，接口让我们聚焦于ApplicationRunner接口，和源kcf源码分析其内部定义了一个名为run的码接码获方法，无需额外参数，口源源码如下所示，接口展示了接口的和源基本框架。

       接着，码接码获审视CommandLineRunner接口，口源同样地，接口它也仅定义了一个run方法，和源同样没有额外参数，码接码获源码内容在此。接口设计简洁，旨在支持特定逻辑的执行。

       为了更直观地理解这些接口的运行，让我们通过实际项目进行演示。具体操作是将SpringBoot项目打包为JAR文件并执行。

       在项目执行过程中，观察并分析代码，可以揭示更多关于ApplicationRunner和CommandLineRunner接口如何在实际应用中运作的细节。

       接下来，以ApplicationRunnerDemo和CommandLineRunnerDemo为例，gitbash源码深入探讨接口的使用。首先，审视ApplicationRunnerDemo类，了解如何定义实现ApplicationRunner接口的实例并注入应用上下文。然后，通过CommandLineRunnerDemo类，进一步探索实现CommandLineRunner接口的实例，关注参数传递的机制以及接口执行的时机。

       至此，参数传递、参数解析以及获取参数的过程已经清晰呈现。此外，ApplicationRunner和CommandLineRunnerDemo的执行时机也已明确阐述，为理解SpringBoot启动过程中的关键逻辑提供了深入洞察。

速存，详细罗列香橙派AIpro外设接口样例大全（附源码）

       华为云社区分享了关于香橙派AIpro外设接口的详细指南，包括样例源码，旨在帮助开发者充分利用其丰富的功能。AIpro板搭载升腾AI处理器，支持8TOPS INT8计算，适用于多种数据分析和推理计算场景，如教育、机器人和无人机等。

       AIpro板提供了众多接口，如两个HDMI输出、techie源码GPIO、Type-C电源接口、SATA/NVMe SSD M.2插槽、TF插槽、千兆网口、USB3.0和Type-C接口，以及两个MIPI摄像头、MIPI屏和预留的电池接口。以下是部分接口的使用示例：

       通过MIPI接口，可以播放音频到耳机。只需插入耳机并进入音频测试程序，通过命令播放*.pcm文件。

       USB接口可用于录音和播放音频，准备好录音功能的耳机后，通过arecord命令录制，aplay命令播放。

       MIPI摄像头可用于拍摄，通过IMX摄像头连接后，运行样例程序即可拍照。

       USB接口的摄像头支持获取图像，通过v4l2-ctl查看设备节点，然后使用内置样例代码拍照并查看结果。

       通过HDMI接口，可以显示图像，连接显示器后，pagination 源码执行特定脚本进行图像显示。

       MIPI接口也能显示图像，但目前仅限于显示一张，使用LCD屏幕配合特定脚本操作。

       想要了解更多样例源码和接口详解，可访问升腾社区文档中心和香橙派AIpro学习资源一站式导航。提升你的AIpro开发经验，探索更多可能！

Java原理系列 Java可序列化接口Serializable原理全面用法示例源码分析

       实现Serializable接口的类表示该类可以进行序列化。未实现此接口的类将不会被序列化或反序列化。所有实现Serializable接口的子类也是可序列化的。这个序列化接口没有方法或字段，仅用于标识可序列化的语义。

       为了使非可序列化的类的子类能够进行序列化，子类需要承担保存和恢复父类的公共、受保护以及（如果可访问）包级字段状态的责任。只有当扩展的类具有可访问的无参构造函数来初始化类的状态时，子类才能承担这种责任。如果不满足这个条件，则声明类为可序列化是错误的，错误会在运行时被检测到。

       在反序列化过程中，非可序列化类的字段将使用类的公共或受保护的无参构造函数进行初始化。无参构造函数必须对可序列化的子类可访问。可序列化子类的coyote源码字段将从流中恢复。

       在遍历图形结构时，可能会遇到不支持Serializable接口的对象。在这种情况下，将抛出NotSerializableException异常，并标识非可序列化对象的类。

       实现Serializable接口的类需要显式指定自己的serialVersionUID，以确保在不同的java编译器实现中获得一致的值。如果未显式声明serialVersionUID，则序列化运行时会根据类的各个方面计算出一个默认的serialVersionUID值。

       在使用Serializable接口时，有一些注意事项需要注意。例如，writeObject方法适用于以下场景：在覆写writeObject方法时，必须调用out.defaultWriteObject()来使用默认的序列化机制将对象的非瞬态字段写入输出流。只有在确实需要自定义序列化行为或保存额外的字段时，才需要覆写writeObject方法。

       可以使用Externalizable接口替代Serializable接口，以实现更细粒度的控制，但需要更多的开发工作。Externalizable接口允许在序列化时指定额外的字段，但需要在类中实现writeExternal和readExternal方法。

       序列化和反序列化的过程是通过ObjectOutputStream和ObjectInputStream来完成的。可以使用这两个类的writeObject和readObject方法来手动控制序列化和反序列化的过程。

       序列化示例：定义了一个Person类，并实现了Serializable接口。Person类有两个字段：name和age。age字段使用了transient关键字修饰，表示该字段不会被序列化。在main方法中，创建了一个Person对象并将其序列化到文件中。从文件中读取序列化的数据，并使用强制类型转换将其转换为Person对象。输出原始的person对象和恢复后的对象，验证序列化和反序列化的结果。

       序列化兼容性示例：在类进行了修改后，可以通过显式声明serialVersionUID来解决之前序列化的对象无法被正确反序列化的问题。

       加密和验证示例：在进行网络传输或持久化存储时，可以使用加密算法对序列化的数据进行加密，或使用数字签名来验证数据的完整性。

       自定义序列化行为示例：如果需要对对象的状态进行特殊处理，或以不同于默认机制的方式序列化对象的字段，可以通过覆写writeObject方法来控制序列化过程。

       使用Externalizable接口的示例：定义一个类，实现Externalizable接口，并在类中实现writeExternal和readExternal方法，用于保存和恢复额外的字段。

       序列化和反序列化的源码分析：序列化示例中的writeObject方法用于将指定的对象写入ObjectOutputStream中进行序列化。而readObject方法用于从ObjectInputStream中读取一个对象进行反序列化。

       序列化和反序列化的核心代码段展示了如何在序列化和反序列化过程中处理对象的类、类的签名以及类和其所有超类的非瞬态和非静态字段的值。确保了对象的完整恢复和验证过程的执行。

Pytorch nn.Module接口及源码分析

       本文旨在介绍并解析Pytorch中的torch.nn.Module模块，它是构建和记录神经网络模型的基础。通过理解和掌握torch.nn.Module的作用、常用API及其使用方法，开发者能够构建更高效、灵活的神经网络架构。

       torch.nn.Module主要作用在于提供一个基类，用于创建神经网络中的所有模块。它支持模块的树状结构构建，允许开发者在其中嵌套其他模块。通过继承torch.nn.Module，开发者可以自定义功能模块，如卷积层、池化层等，这些模块的前向行为在`forward()`方法中定义。例如：

       python

       import torch.nn as nn

       class SimpleModel(nn.Module):

        def __init__(self):

        super(SimpleModel, self).__init__()

        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=6, kernel_size=3)

        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=, kernel_size=3)

        def forward(self, x):

        x = self.conv1(x)

        x = self.conv2(x)

        return x

       torch.nn.Module还提供了多种API，包括类变量、重要概念（如parameters和buffer）、数据类型和设备类型转换、hooks等。这些API使开发者能够灵活地控制和操作模型的状态。

       例如，可以通过requires_grad_()方法设置模块参数的梯度追踪，这对于训练过程至关重要。使用zero_grad()方法清空梯度，有助于在反向传播后初始化梯度。`state_dict()`方法用于获取模型状态字典，常用于模型的保存和加载。

       此外，_apply()方法用于执行自定义操作，如类型转换或设备迁移。通过__setattr__()方法，开发者可以方便地修改模块的参数、缓存和其他属性。

       总结而言，torch.nn.Module是Pytorch中构建神经网络模型的核心组件，它提供了丰富的API和功能，支持开发者创建复杂、高效的神经网络架构。通过深入理解这些API和方法，开发者能够更高效地实现各种深度学习任务。

winform程序如何调用webapi接口？附源码

       在开发Winform程序时，我们通常采用三层架构，包括数据层、业务层和页面层。在页面调用时，直接实例化Service类以实现业务需求。然而，将所有业务逻辑放在客户端存在一些缺点，比如对客户端机器性能要求较高，且容易遭受攻击或源码泄露。

       随着安全性和性能需求的提高，越来越多的Winform项目开始转向通过WebAPI接口实现业务逻辑。实际上，实现这一过程并不复杂。

       下面是一段示例代码，展示了如何在Winform程序中调用WebAPI接口。请确保你已经在服务器端设置了相应的WebAPI控制器和方法。

       csharp

       using System;

       using System.Net.Http;

       using System.Threading.Tasks;

       using Newtonsoft.Json;

       public class WebApiClient

       {

        private readonly HttpClient _");

        var data = await webApiClient.GetAsync("api/YourEndpoint");

        Console.WriteLine(data); // 输出从WebAPI接口获取的数据

        }

       }

       以上代码展示了如何创建一个`WebApiClient`类，用于发起GET请求并处理WebAPI返回的数据。在`Main`方法中，我们实例化了`WebApiClient`类，并使用`GetAsync`方法获取数据。这样，Winform程序就可以轻松地调用WebAPI接口来获取和处理数据了。

       通过使用WebAPI接口，Winform程序能够提高安全性、性能，并降低对客户端机器的依赖。这种方式对于实现跨平台和云端部署的Winform应用尤其有优势。

什么是软件接口

       1、软件接口，是人与软件之间的交互界面，也指软件本身的狭义“接口”。

       2、人与软件之间的接口称作“用户界面”,也就是“UI”。

       3、软件不同部分之间的交互接口。通常就是所谓的API，应用程序编程接口，其表现的形式是源代码。API的发明和发展大大促进了计算机产业的进步，同时API几乎决定着日常运算的各个方面。

       4、大多数程序员秉承为软件用户设计优秀的用户界面思想，这一点早已深入人心。可是，另一方面，如何实现合理的软件API却只为少数人所重视。历史证明，所有在应用上获得成功的软件或者Web应用无一不是首先在API的设计上满足了用户的需求，即便这些用户几乎从不直接使用这些API。