1.Դ?源码????????
2.看和学习源代码的好经验有哪些?
3.Echarts-ZRender源码分析（一）
4.PyTorch - DataLoader 源码解析（一）
5.STM32 SPI DMA 源码解析及总结
6.深入浅出 OkHttp 源码解析及应用实践

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       深入解析Android Framework源码，理解底层原理是分析Android开发者的关键。本文将带你快速入门Android Framework的经验层次架构，从上至下分为四层，源码掌握Android系统启动流程，分析了解Binder的经验变频通道指标源码进程间通信机制，剖析Handler、源码AMS、分析WMS、经验Surface、源码SurfaceFlinger、分析PKMS、经验InputManagerService、源码DisplayManagerService等核心组件的分析工作原理。《Android Framework源码开发揭秘》学习手册，经验全面深入地讲解Android框架初始化过程及主要组件操作，适合有一定Android应用开发经验的开发者，旨在帮助开发者更好地理解Android应用程序设计与开发的核心概念和技术。通过本手册的学习，将能迅速掌握Android Framework的关键知识，为面试和实际项目提供有力支持。

       系统启动流程分析覆盖了Android系统层次角度的三个阶段：Linux系统层、Android系统服务层、Zygote进程模型。理解这些阶段的关键知识，对于深入理解Android框架的启动过程至关重要。

       Binder作为进程间通信的重要机制，在Android中扮演着驱动的角色。它支持多种进程间通信场景，包括系统类的打电话、闹钟等，以及自己创建的WebView、视频播放、音频播放、大图浏览等应用功能。抽卡打怪源码

       Handler源码解析，揭示了Android中事件处理机制的核心。深入理解Handler，对于构建响应式且高效的Android应用至关重要。

       AMS（Activity Manager Service）源码解析，探究Activity管理和生命周期控制的原理。掌握AMS的实现细节，有助于优化应用的用户体验和性能。

       WMS（Window Manager Service）源码解析，了解窗口管理、布局和显示策略的实现。深入理解WMS，对于构建美观且高效的用户界面至关重要。

       Surface源码解析，揭示了图形渲染和显示管理的核心。Surface是Android系统中进行图形渲染和显示的基础组件，掌握其原理对于开发高质量的图形应用至关重要。

       基于Android.0的SurfaceFlinger源码解析，探索图形渲染引擎的实现细节。SurfaceFlinger是Android系统中的图形渲染核心组件，理解其工作原理对于性能优化有极大帮助。

       PKMS（Power Manager Service）源码解析，深入理解电池管理策略。掌握PKMS的实现，对于开发节能且响应迅速的应用至关重要。

       InputManagerService源码解析，揭示了触摸、键盘输入等事件处理的核心机制。深入理解InputManagerService，对于构建响应式且用户体验优秀的应用至关重要。

       DisplayManagerService源码解析，探究显示设备管理策略。了解DisplayManagerService的工作原理，有助于优化应用的授权php源码教程显示性能和用户体验。

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看和学习源代码的好经验有哪些?

       首先，阅读源代码时，应通览代码，了解其基本功能和工作原理。识别出关键文件、函数与变量是至关重要的一步。

       接着，识别代码依赖关系。注意代码所依赖的外部库或模块及其与主代码库的交互方式，这有助于深入理解整个系统结构。

       评估代码复杂性。通过观察控制结构的嵌套深度、功能长度与代码冗余程度，可以判断代码的复杂性和可读性。

       寻找常见的编码模式、设计原则和最佳实践。识别这些元素有助于学习如何编写高效、规范的代码。

       搜索潜在错误、漏洞或逻辑错误。确保代码的稳定性和安全性是源代码分析中的关键步骤。

       分析代码性能。识别性能瓶颈、内存泄漏或低效算法，以优化代码运行效率。

       检查代码注释和文档的质量。这能帮助你理解开发者的设计思路和代码意图。

       进行安全分析。对代码进行安全漏洞检测，如SQL注入、跨站脚本等，嘟拉出行源码以确保代码的安全性。

       考虑编写测试或使用静态代码分析工具，以验证代码行为和质量。这有助于提高代码的可靠性和可维护性。

       提出重构建议，以优化代码结构和提高代码可读性。这一步骤有助于提高代码的可扩展性和可维护性。

       推荐使用 CODEMAP源代码阅读器。这款工具通过代码编辑器平铺布局、跳转结构自动连线、手动添加高亮、标注等形式，使代码结构清晰易懂，尤其适用于分析复杂项目的框架结构。它能显著提升阅读源代码的效率。

       了解更多相关演示内容，请查看以下链接：

       /video/BV1V

Echarts-ZRender源码分析（一）

       Echarts的底层图形绘制引擎ZRender，是一个独立的2D图形绘制引擎，支持Canvas/SVG（5.0后不再支持VML）。它具备图形绘制、管理（包括CRUD操作和组管理）、图形动画和事件管理（在Canvas中实现DOM事件）、响应式帧渲染以及可选渲染器功能。

       ZRender的架构遵循MVC模式，分为视图层、控制层和数据层。视图层负责图形渲染，控制层处理用户交互，数据层负责数据模型的管理和存储。此外，还包含辅助功能模块，如图形和Group的管理，其中图形特指2D矢量图形。

       源码文件结构清晰，神木网站长源码入口文件zrender.ts中定义了全局方法，如初始化、删除等操作，ZRender类则负责核心功能的实现。通过实例化代码展示，可以看到如何绘制一个px的圆形并绑定动画，ZRender会处理绘制流程，并将动画添加到管理器中生成帧，开始动画绘制。

       后续章节将深入解析元素对象、事件管理器、动画管理器和渲染器的源码。作者雷庭，北京优锘科技前端架构师，有年前端开发和架构经验，专注于可视化前端开发，有兴趣交流的朋友可通过微信ltlt联系他。

PyTorch - DataLoader 源码解析（一）

       本文为作者基于个人经验进行的初步解析，由于能力有限，可能存在遗漏或错误，敬请各位批评指正。

       本文并未全面解析 DataLoader 的全部源码，仅对 DataLoader 与 Sampler 之间的联系进行了分析。以下内容均基于单线程迭代器代码展开，多线程情况将在后续文章中阐述。

       以一个简单的数据集遍历代码为例，在循环中，数据是如何从 loader 中被取出的？通过断点调试，我们发现循环时，代码进入了 torch.utils.data.DataLoader 类的 __iter__() 方法，具体内容如下：

       可以看到，该函数返回了一个迭代器，主要由 self._get_iterator() 和 self._iterator._reset(self) 提供。接下来，我们进入 self._get_iterator() 方法查看迭代器的产生过程。

       在此方法中，根据 self.num_workers 的数量返回了不同的迭代器，主要区别在于多线程处理方式不同，但这两种迭代器都是继承自 _BaseDataLoaderIter 类。这里我们先看单线程下的例子，进入 _SingleProcessDataLoaderIter(self)。

       构造函数并不复杂，在父类的构造器中执行了大量初始化属性，然后在自己的构造器中获得了一个 self._dataset_fetcher。此时继续单步前进断点，发现程序进入到了父类的 __next__() 方法中。

       在分析代码之前，我们先整理一下目前得到的信息：

       下面是 __next__() 方法的内容：

       可以看到最后返回的是变量 data，而 data 是由 self._next_data() 生成的，进入这个方法，我们发现这个方法由子类负责实现。

       在这个方法中，我们可以看到数据从 self._dataset_fecther.fetch() 中得到，需要依赖参数 index，而这个 index 由 self._next_index() 提供。进入这个方法可以发现它是由父类实现的。

       而前面的 index 实际上是由这个 self._sampler_iter 迭代器提供的。查找 self._sampler_iter 的定义，我们发现其在构造函数中。

       仔细观察，我们可以在倒数第 4 行发现 self._sampler_iter = iter(self._index_sampler)，这个迭代器就是这里的 self._index_sampler 提供的，而 self._index_sampler 来自 loader._index_sampler。这个 loader 就是最外层的 DataLoader。因此我们回到 DataLoader 类中查看这个 _index_sampler 是如何得到的。

       我们可以发现 _index_sampler 是一个由 @property 装饰得到的属性，会根据 self._auto_collation 来返回 self.batch_sampler 或者 self.sampler。再次整理已知信息，我们可以得到：

       因此，只要知道 batch_sampler 和 sampler 如何返回 index，就能了解整个流程。

       首先发现这两个属性来自 DataLoader 的构造函数，因此下面先分析构造函数。

       由于构造函数代码量较大，因此这里只关注与 Sampler 相关的部分，代码如下：

       在这里我们只关注以下部分：

       代码首先检查了参数的合法性，然后进行了一轮初始化属性，接着判断了 dataset 的类型，处理完特殊情况。接下来，函数对参数冲突进行了判断，共判断了 3 种参数冲突：

       检查完参数冲突后，函数开始创建 sampler 和 batch_sampler，如下图所示：

       注意，仅当未指定 sampler 时才会创建 sampler；同理，仅在未指定 batch_sampler 且存在 batch_size 时才会创建 batch_sampler。

       在 DataLoader 的构造函数中，如果不指定参数 batch_sampler，则默认创建 BatchSampler 对象。该对象需要一个 Sampler 对象作为参数参与构造。这也是在构造函数中，batch_sampler 与 sampler 冲突的原因之一。因为传入一个 batch_sampler 时，说明 sampler 已经作为参数完成了 batch_sampler 的构造，若再将 sampler 传入 DataLoader 是多余的。

       以第一节中的简单代码为例，此时并未指定 Sampler 和 batch_sampler，也未指定 batch_size，默认为 1，因此在 DataLoader 构造时，创建了一个 SequencialSampler，并传入了 BatchSampler 进行构建。继续第一节中的断点，可以发现：

       具体使用 sampler 还是 batch_sampler 来生成 index，取决于 _auto_collation，而从上面的代码发现，只要存在 self.batch_sampler 就永远使用 batch_sampler 来生成。batch_sampler 与 sampler 冲突的原因之二：若不设置冲突，那么使用者试图同时指定 batch_sampler 与 sampler 后，尤其是在使用者继承了新的 Sampler 子类后， sampler 在获取数据的时候完全没有被使用，这对开发者来说是一个困惑的现象，容易引起不易察觉的 BUG。

       继续断点发现程序进入了 BatchSampler 的 __iter__() 方法，代码如下：

       从代码中可以发现，程序不停地从 self.sampler 中获取 idx 加入列表，直到填满一个 batch 的量，并将这一整个 batch 的 index 返回到迭代器的 _next_data()。

       此处由 self._dataset_fetcher.fetch(index) 来获取真正的数据，进入函数后看到：

       这里依然根据 self.auto_collation（来自 DataLoader._auto_collation）进行分别处理，但是总体逻辑都是通过 self.dataset[] 来调用 Dataset 对象的 __getitem__() 方法。

       此处的 Dataset 是来自 torchvision 的 DatasetFolder 对象，这里读取文件路径中的后，经过转换变为 Tensor 对象，与标签 target 一起返回。参数中的 index 是由迭代器的 self._dataset_fetcher.fetch() 传入。

       整个获取数据的流程可以用以下流程图简略表示：

       注意：

       另附：

       对于一条循环语句，在执行过程中发生了以下事件：

STM SPI DMA 源码解析及总结

       一 前言

       在调试STM的SPI接口时，我遇到了一个复杂的难题。解决这一问题花费了大量时间，这次经历促使我回顾并总结了STM的SPI代码。本文将以此为主线，分享我在这个过程中的心得。

       二 初始化

       STM SPI接口的初始化遵循标准流程，包括初始化和配置两部分。确保接口正确初始化，需注意以下几点：

       1. 避免重复使用接口，确保其唯一性。

       2. 检查接口硬件部分是否正常连接，可通过GPIO端口的电平检测。

       3. 选择合适的系统主频，避免设置过高，以匹配SPI接口的速率。

       三 数据收发

       数据收发功能通过HAL库的API实现，主要包括：

       1. 数据发送：`HAL_SPI_Transmit_DMA`函数。

       2. 数据接收：`HAL_SPI_Receive_DMA`函数。

       使用时应特别注意CS（Chip Select）信号的控制，确保在DMA操作期间保持CS低电平，避免数据丢失。

       四 总结

       在SPI开发中，遵循正确流程至关重要。面对问题，应基于对代码的理解和实践经验进行分析，而不是依赖计算机自动解决。正确处理初始化、数据收发等环节，避免常见错误，能有效提升开发效率。

深入浅出 OkHttp 源码解析及应用实践

       深入浅出 OkHttp 源码解析及应用实践，是 vivo 互联网服务器团队成员 Tie Qinrui 的一篇技术文章。文章旨在剖析 OkHttp 的源代码，揭示其设计原理与应用实践，以提升开发者对 Java 和 Android 世界中广泛使用的 OkHttp 框架的理解与使用能力。

       首先，文章从 OkHttp 请求发起过程的核心代码着手，通过具体示例演示了同步或异步请求的执行流程。作者详细阐述了 OkHttp 的整体结构，借助流程图与架构图，概述了 OkHttp 的设计模式与分层架构。重点在于解析拦截器的责任链模式设计，以及如何在实际项目中应用拦截器以解决统一修改请求与响应内容的问题。

       接着，文章深入探讨了 OkHttp 的核心执行流程，包括同步请求的执行过程、整个请求生命周期的管理，以及不同层次的处理过程。通过分析核心功能通过拦截器实现的方式，文章揭示了 OkHttp 拦截器的种类与作用，包括应用程序拦截器与网络拦截器，并对比了它们的优缺点。

       责任链模式的巧妙运用是 OkHttp 的一大亮点，文章详细解释了责任链模式的原理及其在 OkHttp 中的实现方式。通过分析责任链的串联机制，文章揭示了 OkHttp 拦截器如何在请求处理过程中形成有序的执行链，使得请求可以依次通过各个拦截器处理。

       最后，文章以实际项目中的一个具体应用为例，展示了如何利用 OkHttp 拦截器在请求头中添加认证信息，说明了通过拦截器实现统一修改请求或响应内容的便利性。这一部分直接提供了将理论知识应用于实践的示例，增强了文章的实用性和可操作性。

       综上所述，深入浅出 OkHttp 源码解析及应用实践，不仅揭示了 OkHttp 的设计细节和实现原理，还通过实际案例展示了如何将理论知识应用于实际项目中。文章强调了学习优秀开源软件设计与编码经验的重要性，以及如何更好地使用 OkHttp 的特性，并对特殊场景下的问题排查提供指导。