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1.完美国际mm代码是电影哪个文件
2.. mm是什么格式
3.git-mm作用
4.Linux内核源码解析---万字解析从设计模式推演per-cpu实现原理
5.经典网络结构搜索算法 SPOS，快速完成模型压缩
6.Linux内核源码分析：Linux内核版本号和源码目录结构

完美国际mm代码是源码影视源码哪个文件

       完美国际mm代码通常位于游戏客户端的某个特定文件中，具体文件名可能因游戏版本和平台而异。电影为了找到确切的源码影视源码文件名，你可能需要查看游戏的电影安装目录或者通过搜索相关文档和论坛来获取更多信息。

       通常情况下，源码影视源码bugscan源码 下载游戏客户端中的电影代码和配置文件会被组织在多个文件夹和文件中，以便于管理和维护。源码影视源码这些文件可能包括源代码文件、电影配置文件、源码影视源码资源文件等。电影mm代码可能属于配置文件的源码影视源码一部分，用于控制游戏中的电影某些机制或功能。

       以完美国际为例，源码影视源码它是电影一款受欢迎的网络游戏，拥有庞大的用户群体和丰富的游戏内容。为了确保游戏的稳定性和公平性，开发者通常会对游戏客户端进行加密和混淆，使得代码难以被直接阅读和理解。因此，直接找到完美国际mm代码的文件名可能会比较困难，需要一些专业的知识和技巧。

       为了获取更多关于完美国际mm代码的信息，你可以尝试访问游戏的官方网站、论坛或社区，寻找其他玩家的讨论和分享。此外，你也可以尝试联系游戏的开发者或客服人员，以获取更准确的答案和帮助。

       总之，要找到完美国际mm代码的文件名，需要一定的搜索和探究过程。通过合理的途径和方法，你可能会找到相关的文件和信息，从而更好地了解和体验游戏。

. mm是板块概念源码什么格式

       后缀为.mm的文件通常可以用文本编辑器打开。

       1. 文本编辑器的选择：因为.mm文件本质上是源代码文件，所以它们可以用任何能够编辑纯文本的编辑器打开。这包括但不限于Notepad++、Sublime Text、Atom、Visual Studio Code等。这些编辑器通常都会提供语法高亮和其他有用的编程功能，以帮助开发者更容易地阅读和编辑代码。

       2. .mm文件背景：.mm文件扩展名通常与Objective-C++源代码文件相关联。Objective-C++是一种混合了Objective-C和C++的编程语言。因此，.mm文件通常包含了这种混合语言的代码。由于这种语言主要用于iOS和macOS的开发，因此，开发者在处理.mm文件时，通常需要具备相应的编程知识和技能。

       3. 打开方式实例：以Notepad++为例，要打开一个.mm文件，你只需启动Notepad++，然后点击“文件”菜单，选择“打开”，在弹出的文件浏览器中找到你的.mm文件，然后点击“打开”。Notepad++将加载该文件，并提供语法高亮和其他编辑功能。你也可以用其他你喜欢的文本编辑器以类似的方式打开.mm文件。

       4. 注意事项：尽管.mm文件可以用文本编辑器打开和编辑，但如果你不熟悉Objective-C++编程，那么你可能无法理解或修改其中的代码。此外，尝试编译或运行.mm文件也需要相应的开发环境和工具链，如Xcode和Clang等。

git-mm作用

       ä½œç”¨ï¼šä»£ç æäº¤ï¼ŒæŽ¨é€ä¿®æ”¹åˆ°æœ¬åœ°git库中。

        Git是一款免费、开源的分布式版本控制系统，用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目。

        Git是一个开源的分布式版本控制系统，用以有效、高速的处理从很小到非常大的项目版本管理。Git是Linus Torvalds为了帮助管理Linux内核开发而开发的一个开放源码的版本控制软件。

Linux内核源码解析---万字解析从设计模式推演per-cpu实现原理

       引子

       在如今的大型服务器中，NUMA架构扮演着关键角色。它允许系统拥有多个物理CPU，httpd 源码安装不同NUMA节点之间通过QPI通信。虽然硬件连接细节在此不作深入讨论，但需明白每个CPU优先访问本节点内存，当本地内存不足时，可向其他节点申请。从传统的SMP架构转向NUMA架构，主要是为了解决随着CPU数量增多而带来的总线压力问题。

       分配物理内存时，numa_node_id() 方法用于查询当前CPU所在的NUMA节点。频繁的内存申请操作促使Linux内核采用per-cpu实现，将CPU访问的变量复制到每个CPU中，以减少缓存行竞争和False Sharing，类似于Java中的Thread Local。

       分配物理页

       尽管我们不必关注底层实现，buddy system负责分配物理页，关键在于使用了numa_node_id方法。接下来，我们将深入探索整个Linux内核的per-cpu体系。

       numa_node_id源码分析获取数据

       在topology.h中，我们发现使用了raw_cpu_read函数，传入了numa_node参数。接下来，我们来了解numa_node的定义。

       在topology.h中定义了numa_node。我们继续跟踪DECLARE_PER_CPU_SECTION的定义，最终揭示numa_node是一个共享全局变量，类型为int，存储在.data..percpu段中。

       在percpu-defs.h中，numa_node被放置在ELF文件的.data..percpu段中，这些段在运行阶段即为段。接下来，我们返回raw_cpu_read方法。

       在percpu-defs.h中，我们继续跟进__pcpu_size_call_return方法，hog源码matlab此方法根据per-cpu变量的大小生成回调函数。对于numa_node的int类型，最终拼接得到的是raw_cpu_read_4方法。

       在percpu.h中，调用了一般的read方法。在percpu.h中，获取numa_node的绝对地址，并通过raw_cpu_ptr方法。

       在percpu-defs.h中，我们略过验证指针的环节，追踪arch_raw_cpu_ptr方法。接下来，我们来看x架构的实现。

       在percpu.h中，使用汇编获取this_cpu_off的地址，代表此CPU内存副本到".data..percpu"的偏移量。加上numa_node相对于原始内存副本的偏移量，最终通过解引用获得真正内存地址内的值。

       对于其他架构，实现方式相似，通过获取自己CPU的偏移量，最终通过相对偏移得到pcp变量的地址。

       放入数据

       讨论Linux内核启动过程时，我们不得不关注per-cpu的值是如何被放入的。

       在main.c中，我们以x实现为例进行分析。通过setup_percpu.c文件中的代码，我们将node值赋给每个CPU的numa_node地址处。具体计算方法通过early_cpu_to_node实现，此处不作展开。

       在percpu-defs.h中，我们来看看如何获取每个CPU的numa_node地址，最终还是通过简单的偏移获取。需要注意如何获取每个CPU的副本偏移地址。

       在percpu.h中，sumatra 源码分析我们发现一个关键数组__per_cpu_offset，其中保存了每个CPU副本的偏移值，通过CPU的索引来查找。

       接下来，我们来设计PER CPU模块。

       设计一个全面的PER CPU架构，它支持UMA或NUMA架构。我们设计了一个包含NUMA节点的结构体，内部管理所有CPU。为每个CPU创建副本，其中存储所有per-cpu变量。静态数据在编译时放入原始数据段，动态数据在运行时生成。

       最后，我们回到setup_per_cpu_areas方法的分析。在setup_percpu.c中，我们详细探讨了关键方法pcpu_embed_first_chunk。此方法管理group、unit、静态、保留、动态区域。

       通过percpu.c中的关键变量__per_cpu_load和vmlinux.lds.S的链接脚本，我们了解了per-cpu加载时的地址符号。PERCPU_INPUT宏定义了静态原始数据的起始和结束符号。

       接下来，我们关注如何分配per-cpu元数据信息pcpu_alloc_info。percpu.c中的方法执行后，元数据分配如下图所示。

       接着，我们分析pcpu_alloc_alloc_info的方法，完成元数据分配。

       在pcpu_setup_first_chunk方法中，我们看到分配的smap和dmap在后期将通过slab再次分配。

       在main.c的mm_init中，我们关注重点区域，完成map数组的slab分配。

       至此，我们探讨了Linux内核中per-cpu实现的原理，从设计到源码分析，全面展现了这一关键机制在现代服务器架构中的作用。

经典网络结构搜索算法 SPOS，快速完成模型压缩

       Single Path One Shot（SPOS）算法是一种高效、低成本的神经网络结构搜索方法，相较于传统的基于强化学习、进化算法等方法，SPOS算法显著降低了搜索成本。MMRazor是一个深度学习模型压缩算法库，支持包括网络结构搜索、剪枝、蒸馏在内的主流技术方向，为OpenMMLab其他算法库提供即插即用、可自由组合的模型压缩算法，使得模型轻量化更为简便快捷。本文将对SPOS算法原理、搜索空间、MMRazor以及在MMRazor中的实现进行详细的解读，内容干货满满。

       1. SPOS算法介绍

       1.1 原理介绍

       SPOS算法在ECCV年提出，针对传统NAS算法中网络权重耦合度过高的问题，SPOS提出将网络权重的训练与网络结构的搜索进行解耦。首先训练超网络的权重，然后从超网络中搜索最优的子网络架构，最后对最优子网进行从头开始的训练。整个运行过程分为三个步骤：

       超网权重训练：使用单路径候选网络构成的超网络，通过优化每层的选择会构建一条单路径子网络。通过优化整个超网的权重完成整个优化过程。

       网络结构搜索：从训练好的超网中通过进化算法找到最优的子网络。

       重训练子网：在找到最优子网络后，从头开始训练。

       1.2 搜索空间介绍

       SPOS论文中提到的搜索空间丰富，包括choiceblock搜索、通道搜索和混合精度量化搜索。当前官方源码中仅提供了choiceblock搜索部分。SPOS的搜索空间结构如下表所示，CB代表choiceblock，共包含个CB。CB内部操作主要受ShuffleNetv2启发，提供了四种操作。

       2. MMRazor简介

       MMRazor是一个深度学习模型压缩算法库，支持网络结构搜索、剪枝、蒸馏等主流技术方向，为OpenMMLab其他算法库提供即插即用、可自由组合的模型压缩算法，实现模型轻量化更为简便快捷。MMRazor的整体设计思想与OpenMMLab保持一致，支持多种算法库。其组织架构分为组件层、算法层和应用层。

       3. MMRazor中超网的构建方式

       神经网络结构搜索算法中，超网的实现至关重要。算法框架至少需要具备以下功能：搜索对象是可变化的，如SPOS中的不同候选操作；搜索算法能够指定选择某个候选操作的功能。MMRazor通过引入Mutable和Mutator对象实现上述功能：通过PlaceHolder提供占位符功能，用户定义的可变位置，在调用Mutator中的convert方法后转化为Mutable对象。通过这种方式使超网变成可搜索对象Mutable，后续与Mutator进一步完成NAS任务。

       4. SPOS在MMRazor中的实现

       4.1 环境安装

       安装教程请参考：[MMRazor文档链接]。以cuda.1、pytorch1.9为例，首先安装cuda、torch、mmcv包，其中mmcv-full表示采用预编译包的安装方式，还需注意对应cuda以及torch的版本。mmcv安装详细方式以及cuda、torch、mmcv版本对应关系可见：[mmcv文档链接]。以torch1.9为例进行环境安装。

       安装MMRazor推荐使用MIM安装或直接使用pip安装：pip install MMRazor。也可以通过源码安装。

       4.2 Config介绍

       由于训练SPOS分为三个阶段，对应三个config：

       以spos_supernet_shufflenetv2_8xb_in1k.py为例，config中主要有model、algorithm、mutator三个对象，其中algorithm中包含architecture对象，architecture对象中则包含model。在初始化algorithm的过程中，algorithm会初始化architecture，并根据是否传入mutator、pruner、distiller来决定是否初始化这三个对象。

       4.3 超网权重训练（Pre-training）

       完成以上准备工作后，进行第一个阶段训练：超网权重训练。这个过程需要不断地从超网中采样子网，迭代优化子网参数，最终得到优化后的超网。训练命令如下所示，SPOS中超网训练通过随机采样的方式优化网络，每次前向训练一个batch的过程中会随机采样一个子网络。

       4.4 网络结构搜索（Evolution search）

       此过程初始化候选池，从预训练好的SuperNet中得到Subnet在测试集上的结果，根据得分更新候选池的Topk并执行Mutation和CrossOver操作，得到最优子网的网络结构。训练命令如下所示，这里需要用到上一步超网权重的路径$STEP1_CKPT。具体Searcher选择的是EvolutionSearcher。

       4.5 重训练子网（Retrain）

       在上一步通过进化算法得到最优子网结构后，将其对应的子网络从头进行训练，得到最终的可用网络模型。训练命令如下所示，需要将algorithm.mutable_cfg参数传入，该参数为上一步得到的yaml文件位置。训练过程与训练普通分类网络完全一致。

       5. 总结

       本文详细解读了经典的网络结构搜索算法SPOS及其在MMRazor中的实现流程。SPOS算法能够与各类代码库搭配使用，如与MMDetection库的配合，实现便捷的DetNAS算法。MMRazor不仅包含NAS相关算法，还有蒸馏和剪枝等功能。欢迎体验，如对您有帮助，欢迎点个star。更多内容可查看[相关链接]。

Linux内核源码分析：Linux内核版本号和源码目录结构

       Linux内核版本和源码目录结构对于理解其内部设计至关重要。内核分为稳定版和开发版，版本号由主版本、次版本和修订版本组成，次版本号用于区分两者。内核代码分散在庞大的源码中，组织在个C文件和若干个特定目录下。

       Linux源码的根目录下，首先是arch目录，负责屏蔽不同体系结构间的差异，如虚拟地址翻译函数switch_mm。block目录存放通用的块设备驱动程序，如硬盘和U盘的读写操作。驱动程序通常在drivers目录，但块设备驱动被独立出来，因为它们的读写逻辑通用。certs目录用于存储认证和签名相关的代码，保障系统安全。

       内核模块是Linux 2.2版本后引入的概念，以.so文件形式独立，根据需要动态加载，带来灵活性但也增加了安全风险。crypto目录包含加密和压缩算法，保障数据安全。Documentation目录提供内核模块的文档和规范，drivers目录存放硬件驱动，fs目录处理文件系统，init目录负责内核初始化，ipc目录负责进程间通信，kernel目录包含核心功能代码，lib目录是内核的库函数集，mm目录负责内存管理，net目录处理网络协议，samples目录包含示例代码，scripts目录是编译和调试工具，security目录负责安全机制，sound目录负责音频处理，tools目录包含开发工具，usr目录是用户打包，virt目录关注虚拟化，LICENSE目录则记录了许可证信息。

       除了目录，源码中还有COPYING（版权声明）、CREDIT（贡献者名单）、Kbuild（构建配置）、MAINTAINERS（维护者信息）、Makefile（编译指令）和README（基本信息）等文件，它们分别提供了内核使用、贡献者认可、构建指导和基本介绍。这些组织结构使得Linux内核源码易于理解和维护。