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2.FPGA高端项目：Xilinx Zynq7020系列FPGA 多路视频缩放拼接 工程解决方案 提供4套工程源码+技术支持
3.MUD游戏源码下载地址
4.Scrapy—redis动态变化redis_key
5.DenseNet源码解读（pytorch官方）
6.PyTorch中torch.nn.Transformer的源码解读（自顶向下视角）

手写webpacktapable源码，官方tapable的拼任性能真的就一定是好的吗？

       完整的手写源码仓库

       tapable是Webpack?插件机制核心。?拼任mini-tapable?不仅解读官方?tapable?的源码，还用自己的拼任思路去实现一遍，并且和官方的拼任dubbo协议源码解析运行时间做了个比较，我和webpack作者相关的拼任讨论可以点击查看。webpacktapable源码内部根据newFunction动态生成函数执行体这种优化方式不一定是拼任好的。当我们熟悉了tapable后，拼任就基本搞懂了webpackplugin的拼任底层逻辑，再回头看webpack源码就轻松很多

目录

       src目录。拼任这个目录下是拼任手写所有的tapablehook的源码，每个hook都用自己的拼任思路实现一遍，并且和官方的拼任hook执行时间做个对比。

tapable的拼任设计理念：单态、多态及内联缓存

       由于在webpack打包构建的过程中，会有上千(数量其实是取决于自身业务复杂度)个插件钩子执行，同时同类型的钩子在执行时，函数参数固定，函数体相同，因此tapable针对这些业务场景进行了相应的优化。这其中最重要的是运用了单态性及多态性概念，内联缓存的原理，也可以看这个issue。为了达到这个目标，tapable采用newFunction动态生成函数执行体的方式，主要逻辑在源码的HookCodeFactory.js文件中。

如何理解tapable的设计理念

       思考下面两种实现方法，哪一种执行效率高，哪一种实现方式简洁？

//方法一：constcallFn=(...tasks)=>(...args)=>{ for(constfnoftasks){ fn(...args)}}//方法二：constcallFn2=(a,b,c)=>(x,y)=>{ a(x,y);b(x,y);c(x,y);}

       callFn及callFn2的目的都是为了实现将一组方法以相同的参数调用，依次执行。很显然，方法一效率明显更高，并且容易扩展，能支持传入数量不固定的一组方法。但是，如果根据单态性以及内联缓存的说法，很明显方法二的执行效率更高，同时也存在一个问题，即只支持传入a，b，c三个方法，参数形态也固定，这种方式显然没有方法一灵活，溯源码工厂编号那能不能同时兼顾效率以及灵活性呢？答案是可以的。我们可以借助newFunction动态生成函数体的方式。

classHookCodeFactory{ constructor(args){ this._argNames=args;this.tasks=[];}tap(task){ this.tasks.push(task);}createCall(){ letcode="";//注意思考这里是如何拼接参数已经函数执行体的constparams=this._argNames.join(",");for(leti=0;i<this.tasks.length;i++){ code+=`varcallback${ i}=this.tasks[${ i}];callback${ i}(${ params})`;}returnnewFunction(params,code);}call(...args){ constfinalCall=this.createCall();//将函数打印出来，方便观察最终拼接后的结果console.log(finalCall);returnfinalCall.apply(this,args);}}//构造函数接收的arg数组里面的参数，就是taska、b、c三个函数的参数constcallFn=newHookCodeFactory(["x","y","z"]);consta=(x,y,z)=>{ console.log("taska:",x,y,z);};constb=(x,y,z)=>{ console.log("taskb:",x,y,z);};constc=(x,y,z)=>{ console.log("taskc:",x,y,z);};callFn.tap(a);callFn.tap(b);callFn.tap(c);callFn.call(4,5,6);

       当我们在浏览器控制台执行上述代码时：

       拼接后的完整函数执行体：

       可以看到，通过这种动态生成函数执行体的方式，我们能够同时兼顾性能及灵活性。我们可以通过tap方法添加任意数量的任务，同时通过在初始化构造函数时newHookCodeFactory(['x','y',...,'n'])传入任意参数。

       实际上，这正是官方tapable的HookCodeFactory.js的简化版本。这是tapable的精华所在。

tapable源码解读

       tapable最主要的源码在Hook.js以及HookCodeFactory.js中。Hook.js主要是提供了tap、tapAsync、tapPromise等方法，每个Hook都在构造函数内部调用consthook=newHook()初始化hook实例。HookCodeFactory.js主要是根据newFunction动态生成函数执行体。

demo

       以SyncHook.js为例，SyncHook钩子使用如下：

const{ SyncHook}=require("tapable");debugger;consttesthook=newSyncHook(["compilation","name"]);//注册plugin1testhook.tap("plugin1",(compilation,name)=>{ console.log("plugin1",name);compilation.sum=compilation.sum+1;});//注册plugin2testhook.tap("plugin2",(compilation,name)=>{ console.log("plugin2..",name);compilation.sum=compilation.sum+2;});//注册plugin3testhook.tap("plugin3",(compilation,name)=>{ console.log("plugin3",compilation,name);compilation.sum=compilation.sum+3;});constcompilation={ sum:0};//第一次调用testhook.call(compilation,"mytest1");//第二次调用testhook.call(compilation,"mytest2");//第三次调用testhook.call(compilation,"mytest3");...//第n次调用testhook.call(compilation,"mytestn");

       我们用这个demo做为用例，一步步debug。

SyncHook.js源码

       主要逻辑如下：

constHook=require("./Hook");constHookCodeFactory=require("./HookCodeFactory");//继承HookCodeFactoryclassSyncHookCodeFactoryextendsHookCodeFactory{ }constfactory=newSyncHookCodeFactory();constCOMPILE=function(options){ factory.setup(this,options);returnfactory.create(options);};functionSyncHook(args=[],name=undefined){ //初始化Hookconsthook=newHook(args,name);//注意这里修改了hook的constructorhook.constructor=SyncHook;...//每个钩子都必须自行实现自己的compile方法！！！hook.compile=COMPILE;returnhook;}Hook.js源码

       主要逻辑如下：

//问题一：思考一下为什么需要CALL_DELEGATEconstCALL_DELEGATE=function(...args){ //当第一次调用时，实际上执行的是CALL_DELEGATE方法this.call=this._createCall("sync");//当第二次或者第n次调用时，此时this.call方法已经被设置成this._createCall的返回值returnthis.call(...args);};...classHook{ constructor(args=[],name=undefined){ this._args=args;this.name=name;this.taps=[];//存储我们通过hook.tap注册的插件this.interceptors=[];this._call=CALL_DELEGATE;//初始化时，this.call被设置成CALL_DELEGATEthis.call=CALL_DELEGATE;...//问题三：this._x=undefined是什么this._x=undefined;//this._x实际上就是this.taps中每个插件的回调//问题四：为什么需要在构造函数中绑定这些函数this.compile=this.compile;this.tap=this.tap;this.tapAsync=this.tapAsync;this.tapPromise=this.tapPromise;}//每个钩子必须自行实现自己的compile方法。compile方法根据this.taps以及this._args动态生成函数执行体compile(options){ thrownewError("Abstract:shouldbeoverridden");}//生成函数执行体_createCall(type){ returnthis.compile({ taps:this.taps,interceptors:this.interceptors,args:this._args,type:type});}..._tap(type,options,fn){ ...this._insert(options);}tap(options,fn){ this._tap("sync",options,fn);}_resetCompilation(){ this.call=this._call;this.callAsync=this._callAsync;this.promise=this._promise;}_insert(item){ //问题二：为什么每次调用testhook.tap()注册插件时，都需要重置this.call等方法？this._resetCompilation();...}}思考Hook.js源码中的几个问题

       问题一：为什么需要CALL_DELEGATE

       问题二：为什么每次调用testhook.tap()注册插件时，都需要重置this.call等方法？

       问题三：this._x=undefined是什么

       问题四：为什么需要在构造函数中绑定this.compile、this.tap、this.tapAsync以及this.tapPromise等方法

       当我们每次调用testhook.tap方法注册插件时，流程如下：

       方法往this.taps数组中添加一个插件。this.__insert方法逻辑比较简单，但这里有一个细节需要注意一下，为什么每次注册插件时，都需要调用this._resetCompilation()重置this.call等方法？我们稍后再看下这个问题。先继续debug。

       当我们第一次(注意是第一次)调用testhook.call时，实际上调用的转转下单源码是CALL_DELEGATE方法

constCALL_DELEGATE=function(...args){ //当第一次调用时，实际上执行的是CALL_DELEGATE方法this.call=this._createCall("sync");//当第二次或者第n次调用时，此时this.call方法已经被缓存成this._createCall的返回值returnthis.call(...args);};

       CALL_DELEGATE调用this._createCall函数根据注册的this.taps动态生成函数执行体。并且this.call被设置成this._createCall的返回值缓存起来，如果this.taps改变了，则需要重新生成。

       此时如果我们第二次调用testhook.call时，就不需要再重新动态生成一遍函数执行体。这也是tapable的优化技巧之一。这也回答了问题一：为什么需要CALL_DELEGATE。

       如果我们调用了n次testhook.call，然后又调用testhook.tap注册插件，此时this.call已经不能重用了，需要再根据CALL_DELEGATE重新生成一次函数执行体，这也回答了问题二：为什么每次调用testhook.tap()注册插件时，都需要重置this.call等方法。可想而知重新生成的过程是很耗时的。因此我们在使用tapable时，最好一次性注册完所有插件，再调用call

testhook.tap("plugin1");testhook.tap("plugin2");testhook.tap("plugin3");testhook.call(compilation,"mytest1");//第一次调用call时，会调用CALL_DELEGATE动态生成函数执行体并缓存起来testhook.call(compilation,"mytest2");//不会重新生成函数执行体，使用第一次的testhook.call(compilation,"mytest3");//不会重新生成函数执行体，使用第一次的

       避免下面的调用方式：

testhook.tap("plugin1");testhook.call(compilation,"mytest1");//第一次调用call时，会调用CALL_DELEGATE动态生成函数执行体并缓存起来testhook.tap("plugin2");testhook.call(compilation,"mytest2");//重新调用CALL_DELEGATE生成函数执行体testhook.tap("plugin3");testhook.call(compilation,"mytest3");//重新调用CALL_DELEGATE生成函数执行体

       现在让我们看看第三个问题，调用this.compile方法时，实际上会调用HookCodeFacotry.js中的setup方法：

setup(instance,options){ instance._x=options.taps.map(t=>t.fn);}

       对于问题四，实际上这和V8引擎的HiddenClass有关，通过在构造函数中绑定这些方法，类中的属性形态固定，这样在查找这些方法时就能利用V8引擎中HiddenClass属性查找机制，提高性能。

HookCodeFactory.js

       主要逻辑：

classHookCodeFactory{ constructor(config){ this.config=config;this.options=undefined;this._args=undefined;}create(options){ this.init(options);letfn;switch(this.options.type){ case'sync':fn=newFunction(...)breakcase'async':fn=newFunction(...)breakcase'promise':fn=newFunction(...)break}this.deinit();returnfn;}setup(instance,options){ instance._x=options.taps.map(t=>t.fn);}...}手写tapable每个Hook

       手写tapable中所有的hook，并比较我们自己实现的hook和官方的执行时间

       这里面每个文件都会实现一遍官方的hook，并比较执行时间，以SyncHook为例，批量注册个插件时，我们自己手写的MySyncHook执行时间0.ms，而官方的需要6ms，这中间整整倍的差距！！！

       具体可以看我的仓库

原文：/post/

FPGA高端项目：Xilinx Zynq系列FPGA 多路视频缩放拼接 工程解决方案 提供4套工程源码+技术支持

       探索FPGA高端技术：Xilinx Zynq系列视频拼接与缩放的工程解决方案

一、创新技术应用

       基于Zynq的Xilinx FPGA，我们的flask 电影项目源码解决方案实现了多路视频的高精度缩放（双线性插值），并以智能FDMA技术进行无缝拼接，完美兼容OV摄像头，支持动态彩条作为输入源。处理后的视频经精心优化，通过VGA和HDMI输出不同分辨率的实时显示。

二、全面工程源码

       路视频：2路x缩放拼接，x输入，双屏显示

       路视频：4路x缩放，x输入，四屏显示

       路视频：8路x缩放，x输入，八屏显示

       路视频：路x缩放，x输入，十六屏显示

三、适用领域广泛

       无论是在校学生、研究型工程师还是行业专业人士，这套方案适用于医疗、军事等领域的高速接口或图像处理任务，让你在实践中提升技能。

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       从基础复现开始，逐步深入

六、实战培训

       套视频缩放纯verilog源码，提升就业竞争力

       提供Vivado环境配置教程

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       代码移植与验证服务

七、重要提示

       仅供个人学习研究，商业使用需遵守条款

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       Kintex7和Artix7系列FPGA移植教程

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八、深入解析

       视频缓存采用异步FIFO和RAM阵列，可通过宏定义调整参数，如输入分辨率、通道数等。

结语：实战提升

       设置缩放参数，博客源码完整探索拼接原理

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       从视频拼接到输出模块，全程示例

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MUD游戏源码下载地址

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Scrapy—redis动态变化redis_key

       对于有一定Scrapy经验的人来说，scrapy_redis组件常用于分布式开发和部署。它具有分布式爬取、分布式数据处理、Scrapy即插即用组件等优势，支持多个spider工程共享redis的requests队列，以及通过启动多个处理程序共享item队列进行数据持久化。

       然而，某些业务场景下，redis_key非动态性和不符合业务需求的url拼接问题使得scrapy_redis使用并不顺手，甚至无法适应业务需求。为解决这一问题，通过修改源码的方式使得redis_key动态变化，并实现url自由拼接，成为了一种有效的解决策略。

       在具体实现中，我们需要关注框架的make_request_from_data方法，这一方法主要用于url拼接和获取任务所需参数，是实现动态变化的关键。接下来的重点在于修改next_requests方法，这是对动态redis_key适应的关键修改步骤。这一部分的修改需要仔细阅读代码注释，确保理解其逻辑，耐心进行调整。

       start_requests方法的修改则主要涉及到初始化数据库链接，确保整体流程的顺畅进行。最后，将修改后的代码打包为docker镜像部署到k8s上，实现高效稳定的服务。

       对于在这一过程中遇到困难的朋友，可以加入交流群进行讨论，共同解决问题。同时，希望大家能为这一创新实践点赞，给予支持和鼓励，推动更多开发者在Scrapy框架上进行更深入的探索和优化。

DenseNet源码解读（pytorch官方）

       DenseNet源码解析：一个基于PyTorch实现的深度密集连接网络模型，提供了一系列预训练模型选项。首先，我们引入必要的库，如ReLU、卷积层、批量归一化和函数模块。DenseNet的核心是通过`_bn_function_factory`函数拼接前一层的特征，然后通过一系列的卷积块进行特征提取，包括1x1卷积、ReLU激活和3x3卷积，形成了密集层 `_DenseLayer`。该层可以设置内存高效模式以节省内存。在 `_DenseBlock` 中，通过循环堆叠指定数量的密集层，并在每个块之间插入降采样层 `_Transition` 以控制通道数量的增长。模型类 `DenseNet` 建立了整套网络结构，包括初始卷积层、多个密集块、过渡层以及最终的全局平均池化和全连接层。提供了针对不同配置（如densenet、densenet等）的预训练模型加载方法 `_densenet`，用户可以根据需求选择并加载预训练权重。

       每个模型函数，如`densenet`，接受参数如预训练状态、进度条显示等，允许用户根据需要定制网络行为。总的来说，DenseNet的设计旨在通过密集连接和递增特征组合来提升模型性能，适用于图像识别等计算机视觉任务。

PyTorch中torch.nn.Transformer的源码解读（自顶向下视角）

       torch.nn.Transformer是PyTorch中实现Transformer模型的类，其设计基于论文"Attention is All You Need"。本文尝试从官方文档和代码示例入手，解析torch.nn.Transformer源码。

       在官方文档中，对于torch.nn.Transformer的介绍相对简略，欲深入了解每个参数（特别是各种mask参数）的用法，建议参考基于torch.nn.Transformer实现的seq2seq任务的vanilla-transformer项目。

       Transformer类实现了模型架构的核心部分，包括初始化和forward函数。初始化时，主要初始化encoder和decoder，其中encoder通过重复堆叠TransformerEncoderLayer实现，decoder初始化类似。forward函数依次调用encoder和decoder，encoder的输出作为decoder的输入。

       TransformerEncoder初始化包括设置encoder_layer和num_layers，用于创建重复的encoder层。forward函数则调用这些层进行数据处理，输出编码后的结果。

       TransformerEncoderLayer实现了论文中红框部分的结构，包含SelfAttention和FeedForward层。初始化时，主要设置层的参数，forward函数调用这些层进行数据处理。

       在实现细节中，可以进一步探索MultiheadAttention的实现，包括初始化和forward函数。初始化涉及QKV的投影矩阵，forward函数调用F.multi_head_attention_forward进行数据处理。

       F.multi_head_attention_forward分为三部分：in-projection、scaled_dot_product_attention和拼接变换。in-projection进行线性变换，scaled_dot_product_attention计算注意力权重，拼接变换则将处理后的结果整合。

       TransformerDecoder和TransformerDecoderLayer的实现与TransformerEncoder相似，但多了一个mha_block，用于处理多头注意力。

       总结，torch.nn.Transformer遵循论文设计，代码量适中，结构清晰，便于快速理解Transformer模型架构。通过自顶向下的解析，可以深入理解其内部实现。

好的威客网站

       都是骗人的。。。。。现实一点吧，想通过做威客网站上的任务来赚钱，现阶段来说简直是痴人说梦，当然如果有时间有实力可以赚一点小零

       花钱，但是绝对到不了能够养活自己的地步。在发布的的任务是真实任务的基础上，我随便说几点原因：

       1，周期很长，稍微钱多一点的任务周期都是天到天之间，这期间投标的人多如牛毛，中标后又有3到天的选标

       期，选标后又有3到天的公示期，最后你确定提钱后还要3天左右的时间钱才到帐。人都饿死了，这钱才送来；

       2,竞争的人过于多，设计者的水平有高有低，出任务的人的水平也是有高有低，你的实力再好，做得再好，评标的那个 人是个土老冒，你也白做；就算出任务那个人有一点欣赏水平，但是又保不准是一个托，任务是真的，但钱还是到不了 你手里，白做；就算各方面都很理想，万一跟你竞争的人中间有几个超常发挥的，你也白做；

       3，你去看一下那些威客财富榜，最牛的人都做了几年了，财富收入也不过一万七八，管屁用啊？混了一两年才混一个 一万七八，正职工作一个月就能赚五千的话谁还去拼混了一两年才混一万七八的工作，这一万七八还是最好的，没准你 混个一两年威客还混不到一千七八； 往深的我也也不多说了，我就随便说这么三点，你自己去考虑一下吧，我个人觉得威客这东西也就在校学生玩一 下，或者业余时间玩一下就行了，现阶段还不可能当成金饭碗。网站上看着几百几千的任务，似乎很好赚，那只是诱饵而以，狼多肉少，最赚钱的还是网站，威客就是被剥削的群体。

       我们要认清威客的这面目~~~~~~

Webpack进阶less-loader、css-loader、style-loader源码解析

       深入解析 Webpack 样式 loader

       本文将通过探讨 less-loader、css-loader、style-loader 的作用和实现方式，加深对 loader 的理解。

       对于一个样式文件（如 less 文件），最常用的 loader 配置为将 less 代码转译为浏览器可识别的 CSS 代码。

       less-loader 的主要功能是利用 less 库将 less 语法转译为 CSS 语法，其原理在于调用 less 库提供的方法，完成转译后输出 CSS 代码。

       接下来，css-loader 的作用是解析 CSS 文件中的 @import 和 url 语句，并处理 CSS-modules，最终以 js 模块形式输出结果。

       css-loader 会将多个 CSS 文件的样式内容以字符串形式拼接，形成 js 模块，供其他 loader 使用。

       而 style-loader 的任务是将 css-loader 处理后的结果以 style 标签的形式插入 DOM 树中。

       理解 style-loader 的实现逻辑，可以深化对 loader 调用链、执行顺序和模块化输出的掌握。

       总的来说，less-loader、css-loader、style-loader 的结合使用，构成了 Webpack 处理样式文件的关键步骤，对于理解 Webpack 的整体工作流程至关重要。