1.MMDetection3D之DETR3D源码解析：整体流程篇
2.@Bean注解源码分析
3.代码分析神器：understand、源码bouml
4.csdn开源是分析什么意思？
5.国内最大的源码交易平台
6.怎么看待csdn把网上已有的免费资料收录为己有然后需积分下

MMDetection3D之DETR3D源码解析：整体流程篇

       关于torch.distributed.launch的更多细节： blog.csdn.net/magic_ll/...

       设置config file和work dir，work dir保存最终config，源码log等信息，分析work dir默认为path/to/user/work_dir/

       作者将自定义的源码部分放在 'projects/mmdet3d_plugin/' 文件夹下，通过registry类注册模块，分析如何读C源码这里利用importlib导入模块并初始化自定义的源码类。

       这里设置模型的分析输出信息保存路径、gpus等模型的源码运行时环境参数

       这里初始化模型，初始化train_dataset和val_dataset

       这部分完成了DataLoader的分析初始化，runner和hooks的源码初始化，并且按照workflow运行runner。分析

@Bean注解源码分析

       ✒️作者 - Lex 博客 - 我的源码CSDN 文章目录 - 所有文章 源码地址 - @Bean源码

       @Bean是Spring框架的核心注解，用于标记一个方法，分析表明该方法返回值应被注册为Spring容器中的源码一个对象（Bean）。与传统的XML配置方式相比，它提供了一种更为简洁和直观的方式来定义Bean。通常，@Bean与@Configuration注解一起使用，后者标记一个类为Spring的配置类。方法名默认作为Bean的ID，但也可通过@Bean的name属性自定义。这种声明式的Bean定义方式在Java代码中提供了强大的灵活性，允许利用Java的完整特性来配置和初始化对象。结合其他Spring特性如@Autowired，可以轻松实现依赖注入，进一步简化应用的配置和组件管理。通过@Bean注解，Spring为现代化应用开发提供了强大的支持，使代码更为整洁和易于维护。丫丫衡阳麻将源码

       @Bean注解是Spring框架自3.0版本开始引入的一个核心注解，表明一个方法会返回一个对象，该对象应被注册为Spring应用上下文中的一个bean。

       主要功能包括：标记一个方法作为Bean的定义，方法返回值即为注册的bean；允许自定义bean的ID；支持依赖注入，通过@Autowired实现；提供生命周期方法，如initMethod和destroyMethod。

       最佳实践：在启动类入口使用AnnotationConfigApplicationContext配置Spring容器，提供配置类作为参数；在配置类中使用@Bean注解定义bean；确保在initMethod中初始化bean，在destroyMethod中清理资源；利用@Configuration注解标记配置类。

       源码分析涉及启动类初始化流程、bean的实例化、初始化和销毁过程。重点关注Spring容器的初始化、bean定义的加载、实例化、初始化和销毁等关键步骤。

       注意事项包括：确保配置类和方法符合注解要求；合理使用生命周期方法；正确处理依赖关系。

       总结：@Bean注解简化了Bean的定义过程，提供了强大的灵活性和可维护性，是构建现代Spring应用的关键工具。通过深入理解其源码和最佳实践，开发者可以更高效地利用Spring框架，构建高效、可扩展的应用。

代码分析神器：understand、bouml

       在工程源码分析中，面对复杂的函数调用关系，特别是北斗数据解析源码开源项目如Linux、Android源码或第三方库时，自行梳理难度较大。这时，借助代码分析工具能提供极大帮助。以下介绍两款工具：understand和bouml。

       bouml是一款面向对象语言分析工具，支持C++、Java、IDL、PHP、Python、MySQL等。在4.版本之前提供免费版，但可能存在一些bug，例如误删调用关系后无法恢复。对于专业使用，建议购买正版。bouml主要用于分析类继承与函数调用关系。

       understand软件虽无免费版本，但CSDN上能找到注册机下载。支持多种编程语言，包括C、C++、C#、Ada、Java、Fortran、Delphi、Jovial等，校园云餐厅源码尤其适合嵌入式工程师。了解其功能后，网上能找到大量使用教程。

       bouml利用UML生成调用关系图，提供时序图等可视化展示，有助于理解函数生命周期。除此之外，市场上还有更多付费UML工具，功能更加强大。

       understand则提供了详细的代码分析功能，通过官网scitools.com可了解更多信息。在源码分析过程中，运用understand和bouml可大幅提升效率与准确性。

csdn开源是什么意思？

       CSDN开源是指国内知名IT专业社区CSDN所推行的开放源代码的理念和行动。在CSDN开源社区中，不仅仅发表技术文章、交流技术问题，还可以分享自己的开源代码和项目，让更多人了解、使用、修改和优化。这样不仅可以提高软件开发效率和质量，也可以促进技术交流和共享。此外，CSDN还推崇开放数据、开放硬件、开放文化等开源理念，推动国内的开源社区生态环境的发展。

       CSDN开源的威尔眼镜资源码优势在于，通过社区平台的规模和影响力，可以促进更广泛、更深入的代码交流和技术合作。CSDN开源还提供了比较完善的技术支持和社区管理服务，可以帮助开源项目更好地维护和更新。此外，CSDN开源还在不断引入更多的开源人才、开发者和企业，让开源社区更加多元化、开放和具有活力。

       CSDN开源的意义在于，它反映了中国互联网技术社区的自我发展和进步。开源并不等同于无偿贡献，它需要更加多元化、更加专业的社区支持和参与。通过CSDN开源，可以更好的促进开源文化和开源社区的发展，更好地推动创新和技术进步。同时，CSDN开源也为广大开发者和企业提供了一个更加丰富、便捷的技术交流和合作的平台，帮助中国互联网技术更快速地与国际接轨。

国内最大的源码交易平台

       CSDN软件开发网是国内最大的源码交易平台。该平台作为知名的IT技术交流网站，已经成长为国内领先的源码交易市场。它为开发者提供了涵盖Web开发、移动应用、数据库管理、人工智能等多个领域的源码资源。开发者可以在这里找到丰富的源码参考，并且能够方便地进行源码的买卖交易。

       CSDN源码交易平台的优势在于其资源的丰富性和交易的便捷性。平台上聚集了众多高质量的源码，这些源码多由经验丰富的开发者上传，质量有保证。平台提供了详尽的分类和搜索功能，使用户能够快速找到所需的源码资源。交易流程设计简洁明了，用户可以轻松完成浏览、购买和交易过程。

       除了基本的源码交易服务，CSDN还提供了一系列附加服务，如源码定制开发和技术咨询等。这些服务不仅增强了用户的粘性，也为平台吸引了更多专业开发者。例如，企业如果需要特定的管理系统源码，除了在CSDN上购买现成的源码外，还可以联系平台上的专业开发者进行定制开发。这种一站式的服务大大提高了交易效率和用户满意度。

       总结来说，凭借其丰富的源码资源、便捷的交易流程和完善的附加服务，CSDN软件开发网确立了其在国内最大源码交易平台的位置。无论是个人开发者寻求源码，还是企业寻找技术解决方案，CSDN都是一个值得信赖的选项。

怎么看待csdn把网上已有的免费资料收录为己有然后需积分下

       在数字时代，信息共享成为一股强大的潮流。然而，面对CSDN将免费资料收录并要求积分下载的行为，不少用户发出了质疑与不满。此现象引发了关于互联网共享精神的深刻讨论。

       面对不体面的做法，我们应寻求更为公平、便捷的信息获取方式。想象一下，如果能有一个工具直接输入CSDN链接，将文章内容下载下来，那该有多方便。遗憾的是，这样的工具尚未广为人知。于是，一部分技术爱好者开始思考，既然市面上找不到，那就自己动手实现。

       经过一番努力，有人成功地编写了一个这样的工具，并且分享给朋友们一起使用。然而，在这个过程中，他们发现了一些新的问题——如何区分哪些资源可以下载，哪些不能。这无疑增加了操作的复杂性。为了解决这一难题，他们制作了详细的使用教程，并上传到视频分享平台B站，以便更多用户能够轻松上手。

       对于那些关注源码分享的问题，作者同样在知乎上提供了解答，旨在为用户提供全面的信息支持。

       工具的实现涉及了多个模块：csdnflaskhandle.py用于处理与CSDN的接口交互，article.py负责解析文章内容，osutils.py提供操作系统相关功能，而qqemail.py则可能用于发送通知或报告等特定功能。配置文件config.ini则包含了工具运行所需的基本设置。

       总的来说，通过自助工具的开发与分享，用户在面对信息获取困境时找到了一条新的出路。这一过程不仅体现了创新精神，也强调了在互联网时代，通过技术手段促进信息共享与公平的重要性。

csdn怎么免费下载源码分析1

       对于想要在CSDN上免费下载源码但又面临积分、C币和会员资格限制的小朋友们，你可能已经感到困惑。别担心，这里提供一个实用的方法。以下是一个CSDN免积分下载工具的源码片段，它可以帮助你绕过常规下载限制:

       你可以在这里尝试：servicedev.tpddns.cn:...

       源码片段如下：

       java

       public ResourceFilesUserIndex addDownloadTask(String url, Long userId, ResourceFileStatus initResourceFileStatus) {

       ...

       如果资源文件不存在，代码会创建一个新的ResourceFiles对象并保存；如果已存在但下载失败，除非状态改变，否则不允许再次下载。此外，当用户下载成功后，系统会触发相应的事件处理。

       ...

       这个工具的使用可能需要一些技术知识，但它的确为那些在CSDN下载资源受限的用户提供了可能的解决方案。希望这个源码对你有所帮助，祝你下载愉快！

3d稀疏卷积——spconv源码剖析（三）

       构建Rulebook

       下面看ops.get_indice_pairs，位于：spconv/ops.py

       构建Rulebook由ops.get_indice_pairs接口完成

       get_indice_pairs函数具体实现：

       主要就是完成了一些参数的校验和预处理。首先，对于3d普通稀疏卷积，根据输入shape大小，kernel size，stride等参数计算出输出输出shape，子流行稀疏卷积就不必计算了，输出shape和输入shape一样大小

       准备好参数之后就进入最核心的get_indice_pairs函数。因为spconv通过torch.ops.load_library加载.so文件注册,所以这里通torch.ops.spconv.get_indice_pairs这种方式来调用该函数。

       算子注册：在src/spconv/all.cc文件中通过Pytorch提供的OP Register(算子注册的方式)对底层c++ api进行了注册，可以python接口形式调用c++算子

       同C++ extension方式一样，OP Register也是Pytorch提供的一种底层扩展算子注册的方式。注册的算子可以通过 torch.xxx或者 tensor.xxx的方式进行调用，该方式同样与pytorch源码解耦，增加和修改算子不需要重新编译pytorch源码。用该方式注册一个新的算子，流程非常简单：先编写C++相关的算子实现，然后通过pytorch底层的注册接口（torch::RegisterOperators），将该算子注册即可。

       构建Rulebook实际通过python接口get_indice_pairs调用src/spconv/spconv_ops.cc文件种的getIndicePairs函数

       代码位于：src/spconv/spconv_ops.cc

       分析getIndicePairs直接将重心锁定在GPU逻辑部分，并且子流行3d稀疏卷积和正常3d稀疏卷积分开讨论，优先子流行3d稀疏卷积。

       代码中最重要的3个变量分别为：indicePairs，indiceNum和gridOut，其建立过程如下：

       indicePairs代表了稀疏卷积输入输出的映射规则，即Input Hash Table 和 Output Hash Table。这里分配理论最大的内存，它的shape为{ 2,kernelVolume,numAct}，2表示输入和输出两个方向，kernelVolume为卷积核的volume size。例如一个3x3x3的卷积核，其volume size就是(3*3*3)。numAct表示输入有效(active)特征的数量。indiceNum用于保存卷积核每一个位置上的总的计算的次数，indiceNum对应中的count

       代码中关于gpu建立rulebook调用create_submconv_indice_pair_cuda函数来完成，下面具体分析下create_submconv_indice_pair_cuda函数

       子流线稀疏卷积

       子流线稀疏卷积是调用create_submconv_indice_pair_cuda函数来构建rulebook

       在create_submconv_indice_pair_cuda大可不必深究以下动态分发机制的运行原理。

       直接将重心锁定在核函数：

       prepareSubMGridKernel核函数中grid_size和block_size实则都是用的整形变量。其中block_size为tv::cuda::CUDA_NUM_THREADS,在include/tensorview/cuda_utils.h文件中定义，大小为。而grid_size大小通过tv::cuda::getBlocks(numActIn)计算得到,其中numActIn表示有效(active)输入数据的数量。

       prepareSubMGridKernel作用：建立输出张量坐标(通过index表示)到输出序号之间的一张哈希表

       见：include/spconv/indice.cu.h

       这里计算index换了一种模板加递归的写法，看起来比较复杂而已。令：new_indicesIn = indicesIn.data()，可以推导得出index为：

       ArrayIndexRowMajor位于include/tensorview/tensorview.h，其递归调用写法如下：

       接着看核函数getSubMIndicePairsKernel3：

       位于：include/spconv/indice.cu.h

       看：

       上述写法类似我们函数中常见的循环的写法，具体可以查看include/tensorview/kernel_utils.h

       NumILP按默认值等于1的话，其stride也是gridDim.x*blockDim.x。索引最大值要小于该线程块的线程上限索引blockDim.x * gridDim.x，功能与下面代码类似：

       参考： blog.csdn.net/ChuiGeDaQ...