1.flannel原理之subnet
2.一定要看的神奇几部科幻**有哪些？
3.PyTorch中torch.nn.Transformer的源码解读（自顶向下视角）
4.源码商城交易平台源码推荐 :让你的开发之路更顺畅!
flannel原理之subnet
flannel包含subnet和backend两个关键模块，其中subnet模块负责子网的源码管理，包括子网的神奇申请与监控。在初始化时，源码subnet模块会尝试从etcd中获取一个未被使用的神奇子网。当检测到其他子网的源码股息指标源码加入或移除，会向backend模块发送消息，神奇后者据此调整相应的源码路由。
本文旨在详细解析subnet模块的神奇工作原理与代码结构。所有讨论基于flannel v0..0版本的源码源代码，我个人更倾向于使用老版本，神奇主要原因是源码代码相对简洁，核心功能变化不大。神奇
subnet管理主要通过Manager接口实现，源码任何实现此接口的神奇管理组件都可视为subnet manager。目前，subnet管理主要包括基于etcd和基于k8s的实现，如有需要，如使用consul，可自定义接口实现。
与subnet相关的代码位于flannel/subnet目录下，包含etcdv2和kube两个目录。etcdv2是接口实现的核心部分。
Manager接口定义了关键方法，筹码挖坑指标源码包括获取网络配置、子网租赁以及监控子网状态。
在etcdv2实现中，subnet manager使用两个关键文件：registry.go和local_manager.go。registry.go负责etcd请求的封装，为local_manager提供交互细节。local_manager实现接口方法，如从etcd获取网络配置、子网租赁以及监控子网状态。
子网租赁过程复杂但巧妙。flannel采用策略从subnetMin到subnetMax之间随机选择个子网，最终选中一个，将其写入etcd的prefix/subnets/prefix/subnets/ip，用点分十进制替换为连字符表示。与DHCP不同，flannel没有DHCP服务器，而是各个flanneld节点协同完成子网申请，处理冲突和重试。
子网状态监控由backend模块执行，通过监听etcd的事件，后者的操作逻辑在后续文章中会进行深入探讨。
registry.go内部封装了与etcd交互的逻辑，对外提供接口供localManager使用。卧虎藏龙的指标源码从registry角度看，etcd有两部分目录：$prefix/config存储网络配置，$prefix/subnets存储子网信息。registry中的*Subnet相关函数对这两个目录进行增删改查以及事件监听。
撰写源码分析文章的体验揭示了从代码到实现思路的清晰表达。flannel的golang代码风格倾向于接口先行，先定义接口再具体实现，体现自顶向下的设计、自底向上的实现思维，这种风格显著提高了代码的可扩展性，便于添加新模块而无需修改现有backend模块。
一定要看的几部科幻**有哪些？
推荐两部，我认为必看的科幻**。
1.《蝴蝶效应》美国/加拿大
当主人公一次次的回到过去想改变未来的时候，可是每一次的改变都是“猜到了开始，没有猜到结局“。既然对过去的每一次选择都不能比现在更好，那我们只能相信每一次的选择都是最好的选择。
这个**总共有三部，在刚看完这些**的一段时间里。我也经常在想，如果我回到过去，我真的波段指标的源码能比现在更好吗？也许可以，但是珍惜现在才是最重要的！
2.《源代码》美国/加拿大 已经死于阿富汗战场上的美军飞行员柯尔特上尉，剩余的半截身子和大脑被密闭在一处太空舱中，柯尔特尚未完全死亡的脑细胞要接受一项从无人做过的任务，调查芝加哥火车爆炸恐怖攻击事件，以阻止恐怖分子稍后核弹袭击。
毫不意外，柯尔特接受了任务。在即将到来的最后6小时中，柯尔特要一次次穿梭到火车爆炸时刻前，进入每8分钟死亡一次的“脑波源代码”任务中。 尽管柯尔特被告知，他肉身早已消失；他所穿梭进去的世界，也只为别人记忆；但每次死亡的穿梭中，柯尔特一边查找罪犯，一边对人生满是留恋。
最后一次穿梭进虚境中，柯尔特成功抓住了罪犯，给父亲打电话告别，给姬丝丁深情一吻；看护医生也动了恻隐之心，违背上司将柯尔特大脑格式化、循环使用的命令，并且拔掉柯尔特身躯上维系生命系统。PXE网络克隆源码
希望在美好时停住，其实是内心脆弱的表现。从美好开始，延续下去，才饱含未来充满的坚强和希望的力量。谁的人生没有遗憾？但你要相信，在另一个世界，那些遗憾会被弥补。
毕竟，不是每个人都有机会连续9次进入8分钟死亡，也不是每个人能如柯尔特那样，珍惜生活、珍惜眼前人！
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。
源码商城交易平台源码推荐 :让你的开发之路更顺畅!
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二、ThemeForest
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三、春哥技术博客
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六、资源网
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