php源码分析学习笔记第6页

【DeepSeek开源周】Day 4：DualPipe & EPLB 学习笔记

目录一、DualPipe&EPLB概述二、DualPipe详解1.流水线并行策略（1）F-then-B策略（2）1F1B策略2.朴素流水线并行3.GPipe微批次流水线并行4.PipeStream5.ZBPP6.DualPipe7.DualPipeV8.流水线并行方案对比三、EPLB详解1.专家并行（EP）2.EPLB冗余专家策略3.负载均衡策略（1）分层负载均衡（2）全局负载均衡（3）接口和示例

蓝海星梦·2025-07-08 06:00

【机器学习笔记 Ⅱ】4 神经网络中的推理

推理（Inference）是神经网络在训练完成后利用学到的参数对新数据进行预测的过程。与训练阶段不同，推理阶段不计算梯度也不更新权重，仅执行前向传播。以下是其实现原理和代码示例的完整解析：1.推理的核心步骤加载训练好的模型参数（权重和偏置）。前向传播：输入数据逐层计算，得到输出。后处理：根据任务类型解析输出（如分类取概率最大值，回归直接输出）。2.代码实现（Python+NumPy）(1)定义模型

·2025-07-08 06:29

【机器学习笔记 Ⅲ】3 异常检测算法

异常检测算法（AnomalyDetection）详解异常检测是识别数据中显著偏离正常模式的样本（离群点）的技术，广泛应用于欺诈检测、故障诊断、网络安全等领域。以下是系统化的解析：1.异常类型类型描述示例点异常单个样本明显异常信用卡交易中的天价消费上下文异常在特定上下文中异常（如时间序列）夏季气温突降至零下集体异常一组相关样本联合表现为异常网络流量中突然的DDOS攻击流量2.常用算法(1)基于统计的

巴伦是只猫·2025-07-08 04:17

【机器学习笔记 Ⅲ】4 特征选择

特征选择（FeatureSelection）系统指南特征选择是机器学习中优化模型性能的关键步骤，通过筛选最相关、信息量最大的特征，提高模型精度、降低过拟合风险并加速训练。以下是完整的特征选择方法论：1.特征选择的核心目标提升模型性能：去除噪声和冗余特征，增强泛化能力。降低计算成本：减少训练和预测时间。增强可解释性：简化模型，便于业务理解。2.特征选择方法分类(1)过滤法（FilterMethods

巴伦是只猫·2025-07-08 04:17

机器学习笔记二-回归

回归是统计学和机器学习中的一种基本方法，用于建模变量之间的关系，特别是用一个或多个自变量（输入变量）来预测一个因变量（输出变量）的值。回归分析广泛应用于预测、趋势分析和关联研究中。根据目标和数据的性质，可以使用不同类型的回归方法。1.回归的基本概念：自变量（IndependentVariable）:也称为预测变量、解释变量，是模型中的输入变量，用于预测或解释因变量的变化。因变量（Dependent

·2025-07-08 04:46

OpenHarmony解读之设备认证：Pake协议详解与实战

陈乔布斯·2025-07-08 04:16

php协程处理报表,php 协程 yield

什么是协程理解协程之前最好要理解进程和线程，这里不过多解释，简单来说，进程是资源分配的最小单位，线程是进程中一个单一的执行流，线程共享进程资源，每个线程都有自己独立的栈空间。线程相对于进程而言更加轻量，操作系统调度进程切换的代价很大，需要保存当前进程的各种信息，PCB进程控制块。线程切换相对更加容易，线程同属于一个进程，只需要切换栈空间。多线程更能利用多核的cpu，发挥性能。协程呢，可以说是断点，

weixin_39857876·2025-07-08 04:16

php协程,PHP协程

1.什么是协程先搞清楚，什么是协程。你可能已经听过『进程』和『线程』这两个概念。进程就是二进制可执行文件在计算机内存里的一个运行实例，就好比你的.exe文件是个类，进程就是new出来的那个实例。进程是计算机系统进行资源分配和调度的基本单位(调度单位这里别纠结线程进程的)，每个CPU下同一时刻只能处理一个进程。所谓的并行，只不过是看起来并行，CPU事实上在用很快的速度切换不同的进程。进程的切换需要进

刘保池·2025-07-08 04:15

php协程关键字,php +go关键字实现协程

今天在知乎浏览时忽然发现了一个有趣的东西，php竟然可以实现协程的实现，而且还是通过go关键字实现，顿时感觉php现在发展的好迅速，竟然把go里的东西都借鉴去。

土萌柚·2025-07-08 04:45

PHP 协程

PHP官方文档的解释:生成器提供了一种更容易的方法来实现简单的对象迭代，相比较定义类实现Iterator接口的方式，性能开销和复杂性大大降低。

SiegeLionQi·2025-07-08 04:44

php pgsql 连接池,PostgreSQL数据库连接池PgBouncer的搭建

最近有些项目我们是采用PostgreSQL进行后端数据库，由于要对客户端的连接使用类型和连接数进行控制，因此我们采用PgBouncer来进行最近有些项目我们是采用PostgreSQL进行后端数据库，由于要对客户端的连接使用类型和连接数进行控制，因此我们采用PgBouncer来进行实施。PgBouncer相关的基本文档pgsqldb中文站已经有不少文档，这里我就不再作过多的说明，我将集中对其中的几个

weixin_39612499·2025-07-08 02:05

windows本地使用docker-compose构建nginx+php访问thinkphp5

前言：继上一篇windows本地使用docker+nginx+mysql部署thinkphp5https://blog.csdn.net/hmx089674/article/details/136683679

星芯ya·2025-07-08 02:59

PHP 安装指南

PHP安装指南引言PHP是一种广泛使用的开源服务器端脚本语言，常用于Web开发。正确安装PHP是开始构建动态网站或应用程序的第一步。

wjs2024·2025-07-08 00:45

JetBrains 2025 全家桶 11合1 Mac电脑

JetBrains2025全家桶11合1Mac电脑，11个包含：IDEA、WebStorm、DataSpell、DataGrip、Pycharm、RustRover、CLion、Rider、PhpStorm

2501_92680691·2025-07-08 00:12

【ESP32最全学习笔记（基础篇）——7.ESP32 ADC – 使用 Arduino IDE 读取模拟值】

关于本教程：ESP32基础篇1.ESP32简介2.ESP32Arduino集成开发环境3.VS代码和PlatformIO4.ESP32引脚5.ESP32输入输出6.ESP32脉宽调制7.ESP32模拟输入☑8.ESP32中断定时器9.ESP32深度睡眠

「已注销」·2025-07-07 23:40

thinkphp5.0项目配置多MySQL数据库连接

公司项目需要连接2个MySQL数据库背景介绍:公司项目是基于fastadmin1.4.0.20230711开发的,里面用到的thinkphp版本是5.0.25,项目涉及到小程序端和设备端,之前做的是两个项目

·2025-07-07 22:55

ThinkPHP中的日志通道配置

在ThinkPHP中配置日志通道主要通过config/log.php文件实现。

深山技术宅·2025-07-07 20:46

计算机网络（网页显示过程，TCP三次握手，HTTP1.0，1.1，2.0，3.0，JWT cookie）

前言最近一直在看后端开发的面经，里面涉及到了好多计算机网络的知识，在这里以问题的形式写一个学习笔记（其中参考了:JavaGuide和小林coding这两个很好的学习网站）1.当键入网址后，到网页显示，其间发生了什么

老虎0627·2025-07-07 19:38

PyQt5—QTextEdit 学习笔记

第二章控件学习一、QTextEdit基础认知QTextEdit是PyQt/PySide框架中用于处理富文本内容的强大控件，它不仅支持纯文本编辑，还能处理HTML、图片等复杂内容，是开发文本编辑器、日志查看器等应用的核心组件。二、最简单的QTextEdit实现下面是一个创建QTextEdit并显示的基础案例，适合零基础入门：importsysfromPyQt5.QtWidgetsimportQApp

寄思～·2025-07-07 18:32

陈强《计量经济学及Stata应用》学习笔记——持续更新

1导论1.1什么是计量经济学econometrics几种关系：相关关系、因果关系、逆向因果关系reversecausality、双向因果关系被解释变量dependentvariable解释变量explanatoryvariable=regressor=自变量independentvariable=协变量covariateunobservable的误差项errorterm=随机扰动项stochast

WangSoooCute·2025-07-07 16:23

php输出扶墙而立的三角形,扶墙而立的成长历程——涉县五中刘嘉巍

两周，我们就犹如一个婴儿，从母亲的怀抱实现了能够扶墙而立的成长历程。经过两周的实践，我基本能按照教案的要求，将一堂体育课较为完整执行开展，而且最重要的是我们每个人从心理上实现了从学生到教师的转变，当然这也体现在我们的举止、仪表、谈吐和教态间。相信，每一个实习老师在上完一节体育课后，心中总有那么股成就感和无限的自信。这就是我们成长与进步的最好体现。实践的操作、指导老师的传授、自己的亲身经验、使我们在

王克丹·2025-07-07 16:52

【计算机毕业设计】基于Springboot的办公用品管理系统+LW

领域优质创作者,掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP

枫叶学长(专业接毕设)·2025-07-07 16:19

医咖会免费STATA教程学习笔记——单因素方差分析

单因素方差分析和单因素回归分析相同1.单因素方差分析需要满足的假设：（1）因变量为连续变量（2）至少有一个分类变量（大于等于2类）（3）观测值相互独立（4）没有异常值（5）服从正态分布（6）方差齐性2.准备工作（1）导入数据集：webusesystolic,clear（2）检验是否存在异常值：方法一：图形——箱线图——在变量中选择systolic——确定方法二：grahboxsystolic,ov

Unacandoit·2025-07-07 16:49

[netty5: WebSocketServerHandshaker & WebSocketServerHandshakerFactory]-源码分析

idolyXyz·2025-07-07 13:00

[netty5: WebSocketClientHandshaker & WebSocketClientHandshakerFactory]-源码分析

·2025-07-07 13:00

[netty5: ChannelPipeline & ChannelHandlerContext ]-源码分析

idolyXyz·2025-07-07 13:30

[netty5: HttpServerCodec & HttpClientCodec]-源码分析

idolyXyz·2025-07-07 13:30

资深php工程师必会必知架构

作为资深PHP工程师，必须掌握以下架构设计及核心组件，这些架构能力决定了系统能否支撑高并发、高可用及复杂业务场景：一、分层架构（基础但关键）经典三层模型HTTP请求SQL表示层业务逻辑层数据访问层数据库表示层

深山技术宅·2025-07-07 13:28

开源的APP+小程序商城源码推荐，可支持二次开发。

今天我给大家介绍一款基于PHP开发的电商平台框架，可快速二次开发！用户体验还可以~全网比较shao见的Saas移动电商平台源码。

yuhuidog·2025-07-07 12:25

【机器学习笔记 Ⅱ】11 决策树模型

决策树模型（DecisionTree）详解决策树是一种树形结构的监督学习模型，通过一系列规则对数据进行分类或回归。其核心思想是模仿人类决策过程，通过不断提问（基于特征划分）逐步逼近答案。1.核心概念节点类型：根节点：起始问题（最佳特征划分点）。内部节点：中间决策步骤（特征判断）。叶节点：最终预测结果（类别或数值）。分支：对应特征的取值或条件判断（如“年龄≥30？”）。2.构建决策树的关键步骤(1)

巴伦是只猫·2025-07-07 12:24

【机器学习笔记 Ⅱ】10 完整周期

机器学习的完整生命周期（End-to-EndPipeline）机器学习的完整周期涵盖从问题定义到模型部署的全过程，以下是系统化的步骤分解和关键要点：1.问题定义（ProblemDefinition）目标：明确业务需求与机器学习任务的匹配性。关键问题：这是分类、回归、聚类还是强化学习问题？成功的标准是什么？（如准确率>90%、降低10%成本）输出：项目目标文档（含评估指标）。2.数据收集（DataC

·2025-07-07 12:24

【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数

正则化代价函数（RegularizedCostFunction）详解正则化代价函数是机器学习中用于防止模型过拟合的核心技术，通过在原始代价函数中添加惩罚项，约束模型参数的大小，从而提高泛化能力。以下是系统化的解析：1.为什么需要正则化？过拟合问题：当模型过于复杂（如高阶多项式回归、深度神经网络）时，可能完美拟合训练数据但泛化性能差。解决方案：在代价函数中增加对参数的惩罚，抑制不重要的特征权重。2.

·2025-07-07 12:23

【机器学习笔记Ⅰ】6 多类特征

多类特征（Multi-classFeatures）详解多类特征是指一个特征（变量）可以取多个离散的类别值，且这些类别之间没有内在的顺序关系。这类特征是机器学习中常见的数据类型，尤其在分类和回归问题中需要特殊处理。1.核心概念(1)什么是多类特征？定义：特征是离散的、有限的类别，且类别之间无大小或顺序关系。示例：颜色：红、绿、蓝（无顺序）。城市：北京、上海、广州（无数学意义的大小关系）。动物类别：猫

巴伦是只猫·2025-07-07 12:53

机器学习笔记——支持向量机

支持向量机参数模型对分布需要假设（这也是与非参数模型的区别之一）间隔最大化，形式转化为凸二次规划问题最大化间隔间隔最大化是意思：对训练集有着充分大的确信度来分类训练数据，最难以分的点也有足够大的信度将其分开间隔最大化的分离超平面的的求解怎么求呢？最终的方法如下1.线性可分的支持向量机的优化目标其实就是找得到分离的的超平面求得参数w和b的值就可以了注意，最大间隔分离超平面是唯一的，间隔叫硬间隔1.1

star_and_sun·2025-07-07 12:23

Simscape入门教程

文章目录物理网络连接到Simulink运行本文是官方教程构造物理模型的基本步骤的学习笔记，旨在建立一个带有控制器的质量-弹簧-阻尼系统。

微小冷·2025-07-07 12:51

【机器学习笔记Ⅰ】7 向量化

向量化（Vectorization）详解向量化是将数据或操作转换为向量（或矩阵）形式，并利用并行计算高效处理的技术。它是机器学习和数值计算中的核心优化手段，能显著提升代码运行效率（尤其在Python中避免显式循环）。1.为什么需要向量化？(1)传统循环的缺陷低效：Python的for循环逐元素操作，速度慢。代码冗长：需手动处理每个元素。示例：计算两个数组的点积（非向量化）a=[1,2,3]b=[4

巴伦是只猫·2025-07-07 12:48

大模型RLHF强化学习笔记（二）：强化学习基础梳理Part2

【如果笔记对你有帮助，欢迎关注&点赞&收藏，收到正反馈会加快更新！谢谢支持！】一、强化学习基础1.4强化学习分类根据数据来源划分Online：智能体与环境实时交互，如Q-Learning、SARSA、Actor-CriticOffline：智能体使用预先收集的数据集进行学习根据策略更新划分On-Policy：学习和行为策略是相同的，数据是按照当前策略生成的，如SARSAOff-Policy：学习策

Gravity!·2025-07-07 11:17

Angular6 学习笔记——路由详解

angular6.x系列的学习笔记记录,仍在不断完善中,学习地址:https://www.angular.cn/guide/template-syntaxhttp://www.ngfans.net/topic

男人要霸气·2025-07-07 10:35

php字符串匹配算法,字符串查找算法及原理

从实现和算法原理两方面解此问题，其中有用PHP原生方法实现也有一些业界大牛创造的算法。

·2025-07-07 09:29

Golang学习笔记：协程

Golang学习笔记参考文档一链接：https目录一.协程用在哪里？协程需要解决什么问题？二.协程的框架（Linux的例子）三.如何在多种状态高效切换？

夜以冀北·2025-07-07 06:09

手机评论管理系统中奖秀晒图源码本套晒图源码（源码下载）

手机评论管理系统中奖秀晒图源码本套晒图源码采用mysql+html使用说明：测试环境：Nginx+PHP7.0+MySQL5.6评论管理后台访问：http://你的域名/review-admin.html

·2025-07-07 06:39

python 魔法方法常用_Python魔法方法指南

--11：33更新--很多人想要我的一份学习笔记，所以在魔法指南之前

weixin_39603505·2025-07-07 05:06

unity进阶学习笔记：消息框架

1使用消息框架的目的对于小型游戏，可能不需要任何框架，而是让各个游戏脚本直接相互通信。如要实现玩家受到攻击血量减少，通过玩家控制类向血条脚本发送消息减少血量。但是这样直接通信会导致各脚本通信关系记为复杂，并且每一个脚本都和多个脚本有联系，导致维护和更新十分困难我们利用上节课讲的管理类，可以将一类脚本由一个管理类控制，如将玩家的功能放在玩家管理类下，将血条，背包等UI组件放在UI管理类下。这样要减少

Raine_Yang·2025-07-07 05:05

Android 发展历程

个人学习笔记安卓（android）是基于Linux内核的开源操作系统。主要用于移动设备，如智能手机、平板电脑、电视等，由Google公司及开放手机联盟领导及开发。

·2025-07-07 04:00

GitHub Pages上的个人技术展示网站

该网站可能采用Markdown、HTML和CSS技术构建，提供了一个展示技术能力及分享学习笔记和见解的平台。此外，"weirufish.github.io-master"可能是该项目的主要分支或版本。

Rubix-Kai·2025-07-07 04:56

YOLO学习笔记｜从YOLOv5到YOLOv11：技术演进与核心改进

从YOLOv5到YOLOv11：技术演进与核心改进深度解析一、YOLO系列发展概述YOLO（YouOnlyLookOnce）目标检测算法自2016年诞生以来，凭借其"单次检测"的独特理念和卓越的实时性能，持续引领着计算机视觉领域的技术革新。从JosephRedmon的初代YOLO到AlexeyBochkovskiy的YOLOv4，再到Ultralytics团队的YOLOv5及后续系列，这一算法家族

北斗猿·2025-07-07 02:18

动手实践OpenHands系列学习笔记5：代理系统架构概述

笔记5：代理系统架构概述一、引言AI代理系统是一种能够自主执行任务的智能软件架构，OpenHands作为AI驱动的软件开发代理平台，拥有完整的代理系统架构设计。本笔记将探讨AI代理架构的基本原理，并通过分析OpenHands核心架构，实现一个简化版的代理框架。二、AI代理架构设计原则2.1AI代理系统的核心组件感知模块(Perception):接收和处理外部输入认知模块(Cognition):分析

·2025-07-07 02:17

C++从入门到放弃

C++学习笔记--目录C++学习笔记1.C++命名空间2.继承与多态3.函数重载4.引用5.构造函数与析构函数6.初始化列表7.explicit关键字8.static静态成员和友元函数与友元类、内部类9

一家之主呆呆蟹·2025-07-07 02:14

【linux kernel】devtmpfs文件系统分析

devtmpfs文件系统分析文章目录devtmpfs文件系统分析一、开篇二、devtmpfs简介三、devtmpfs内核源码分析（2-1）devtmpfs初始化（2-2）devtmpfs_init的调用一

iriczhao·2025-07-07 01:38

动手实践OpenHands系列学习笔记17：构建自定义OpenHands应用

笔记17：构建自定义OpenHands应用一、引言OpenHands作为可扩展的AI驱动软件开发代理平台，不仅提供了丰富的内置功能，还允许开发者构建自定义应用和扩展。通过基于OpenHands的核心能力，开发者可以创建针对特定领域或工作流的专用AI代理应用。本笔记将探讨OpenHands的可扩展架构，分析自定义应用的设计模式，并通过实践构建一个专门的代码重构助手应用。二、OpenHands扩展性架

·2025-07-07 00:08

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