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1.hibernate session.save()怎么实现底层代码怎么看求告诉
2.探索TensorFlow核心组件系列之Session的源码运行源码分析
3.TensorFlow 源码大坑(2) Session
4.DSIN 深度 Session 兴趣网络介绍及源码剖析

hibernate session.save()怎么实现底层代码怎么看求告诉

       不得不说，你截图里的分析这个箭头指的很帅！

       我来解答一下，源码你先在你的分析代码里面，有session.save(obj)调用的源码地方，按下Ctrl键，分析手机社区网站源码然后把鼠标移动到save上（注意不要点下去），源码会出现一个小菜单，分析如下图：

       因为session本身是源码个接口，所以你要看其实现的分析话，就选第二项“open implemention"，源码就是分析打开实现的意思，由于session这个接口有可能有多个类实现这个接口（不同的源码hibernate版本不同），此后还有可能让你选类名，分析你就选SessionImple这个类，源码然后打开的代码如下：

       看到没，上面的病历管理php源码注释里说的，save() operations，这里的三个方法之间的调用关系，就说明这三个方法就是hibernate的session.save(obj)方法的实现所做的操作了。

       不过真心不明白你看这个代码做什么，如果是你保存不成功的话，一般hibernate这种老牌框架是不会出问题的，原因在你自己代码上；如果你想研究hibernate源代码，进而自己写一个ORM框架，算我没说。

探索TensorFlow核心组件系列之Session的运行源码分析

       TensorFlow作为一个前后端分离的计算框架，旨在实现前端在任何设备、任何位置上使用API构建模型，而不受硬件资源限制。那么，TensorFlow是如何建立前后端的连接呢？在这一过程中，Session起着关键桥梁作用，php怎么查看源码它连接前后端通道，并通过session.run()触发计算，将前端的计算图转化为graphdef pb格式发送至后端。后端接收此格式，将计算图重建、剪枝、分裂，并分配到设备上，最终在多个Executor上执行计算。

       Session管理着计算图、变量、队列、锁、设备和内存等多种资源，确保资源安全、高效地使用。五一特殊电脑源码在Session生命周期中，包含创建、运行、关闭和销毁四个阶段，确保模型运行的正确性和效率。

       在Session创建时，使用BaseSession初始化，通过调用TF_NewSessionRef创建实例。此过程涉及确定图实例、判断混合精度设置以及创建Session。在分布式框架中，Python通过swig自动生成的函数符号映射关系调用C++层实现。

       Session运行主要通过session.run()触发，该方法在BaseSession的run()中实现，涉及创建fetch处理器、获取最终fetches和targets，js手写签名源码调用_do_run方法启动计算，并输出结果。在本地模式下，Session初始化会生成DirectSession对象。

       综上所述，Session在TensorFlow架构中扮演着核心角色，连接前后端，管理资源，并确保模型高效、安全地运行。

TensorFlow 源码大坑(2) Session

       深入探讨TensorFlow源码中的Session机制，揭示其运行机制和复杂性。从Python和C++两端的Session API入手，解析其调用栈，解析内部工作流程。Python端的tf.Session().run()方法，通过初始化调用栈，实现计算图的执行。C++端的ClientSession.run()同样展示了Session运行机制，揭示了底层实现细节。对比之下，DirectSession作为Session的基类，展示了如何构建Executor并具体运行计算图，为理解TensorFlow的高效计算逻辑提供了深入视角。

       深入解析Python端tf.Session().run()方法的调用栈，揭示了其如何通过初始化调用栈来执行计算图的全过程。从创建Session到调用run方法，每一次调用都紧锣密鼓地执行一系列操作，确保计算图能够正确运行，这使得理解TensorFlow的执行流程变得清晰。

       同时，C++端的ClientSession.run()方法提供了另一种视角，展示了Session运行机制在底层语言中的实现。通过对比Python和C++端的实现，可以更深入地理解TensorFlow在不同环境下的兼容性和性能优化。

       DirectSession作为Session的基类，展示了如何构建Executor并具体运行计算图。通过分析DirectSession的run方法和构建过程，可以理解TensorFlow在执行计算图时的灵活性和高效性，以及如何通过Executor优化计算流程。

       总之，深入研究TensorFlow源码中的Session机制，不仅能够揭示其复杂性，还能为开发者提供优化计算图执行流程、提升模型训练效率的策略，是理解TensorFlow内核机制的关键。

DSIN 深度 Session 兴趣网络介绍及源码剖析

       本文旨在深入剖析DSIN深度Session兴趣网络的基本原理与源码实现。DSIN网络专为用户历史行为序列建模，旨在捕捉用户兴趣的动态变化。核心亮点在于对用户行为序列进行Session划分，通过Session Interest Extractor Layer、Session Interest Interacting Layer、以及Session Interest Activating Layer三个核心组件，更好地理解用户在不同Session内的兴趣差异与演进。

       DSIN网络结构复杂，分为三个部分进行详细介绍。Session划分层对用户历史行为按照时间顺序进行合理分组，形成多个Session。Session兴趣提取层应用multi-head self-attention机制，捕获Session内部行为之间的内在关系。此外，引入Bias Encoding增强对Session内行为顺序的理解。Session兴趣交互层采用Bi-LSTM模型，探索Session兴趣间的动态变化与演进。最后，Session兴趣激活层通过Attention机制，量化目标商品与各Session兴趣之间的相关性。

       源码分析部分，代码主要处理了数据集Ad Display/Click Data on Taobao.com，并实现了DSIN网络从数据预处理、模型构建到训练的全过程。数据预处理涉及用户采样、行为编码、Session划分等步骤，确保数据符合模型需求。模型训练代码遵循规范，采用binary_crossentropy损失函数与adagrad优化方法，准确捕捉用户兴趣模式。

       通过DSIN网络的实现，能够有效预测用户对特定商品的点击概率，为个性化推荐系统提供强有力的支持。在代码层面的深入解析，有助于理解DSIN网络如何在实际应用中发挥作用，以及如何通过优化网络结构与参数，提升推荐系统的性能。