整理内容来自:http://wiki.ros.org/amcl 1.AMCL订阅的节点: scan (sensor_msgs/LaserScan):激光数据 tf (tf/tfMessage):各种转移矩阵,如laser_scan->base_link:base_link->odom initialpose (geometry_msgs/PoseWithCovarianceStamped):初始位姿 map (nav_msgs/OccupancyGrid):栅格地图 2.发布的节点: amcl…

1.逐行分析jQuery源码的奥秘 - 网易云课堂  http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=465001#/courseDetail?tab=1   此课程免费,网易邮箱登录即可看 妙味课堂:一起学习jQuery源码[逐行分析jQuery源码的奥秘] - 妙味视频教程 - 妙味茶馆 - Powered by Discuz!  http://bbs.miaov.com/forum.php?mod=viewthread&tid=738…

引言 前面在Ubuntu16.04+GTX1080配置TensorFlow并实现图像风格转换中介绍了TensorFlow的配置过程,以及运用TensorFlow实现图像风格转换,主要是使用了文章A Neural Algorithm of Artistic Style中的方法,今天,我将主要对这篇文章进行解读,并对基于TensorFlow版本的Neural Style开源代码进行解析.  论文地址:A Neural Algorithm of Artistic Style  源码地址:Neural…

如何查看源码 Spring源码下载https://github.com/spring-projects/spring-framework/tags?after=v3.1.0.RC1 eclipse关联源码 自己百度吧 源代码结构组织 Build-spring-framework是整个Spring源代码的构建目录,里面是项目的构建脚本,如果要自己动手构建Spring,可以进入这个目录使用ANT进行构建. l  org.springframework.context是IoC容器的源代码目录 l  o…

学习源码,除了学习对一些方法的更加聪明的代码实现,同时也要学习源码的设计,把握整体的架构.(推荐对源码有一定熟悉了之后,再看这篇文章) 目录结构:第一部分:zepto 设计分析第二部分:underscore 设计分析 第一部分: zepto 设计分析zepto 是一个轻量级的 Javascript 库.相对于 jquery 来说在 size 上更加小,主要是定位于移动设备.它是非常好的学习源码的入门级 javascript 库.这里重点说一下,这个库的设计,而对于详细的源码学习大家可以 star…

libtgvoip目录为空 git clone下来的工程中带有submodule时,submodule的内容没有下载下来,执行如下命令 cd Telegram git submodule update --init --recursive 未找到google-services.json文件 注册Firebase 创建APP 获得google-services.json 拷贝到工程项目录下 欢迎大家交流讨论 联系方式 QQ:531315403 感谢打赏…

大多情况下:SQL注入其实就是构造正确的mysql命令,让网页回显本不应该让我们看到的数据(如用户的账号和密码). 第一关-联合查询注入 查库 // 查看当前页面在的数据库 ?id=-1' union select 1,2,database();--+ //一个一个的查 ?id=-1' union select 1,2, schema_name from information_schema.schemata limit 1,1; --+ //查看所有数据库 ?id=-1' union sele…

[源码解析] PyTorch 分布式(15) --- 使用分布式 RPC 框架实现参数服务器 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(15) --- 使用分布式 RPC 框架实现参数服务器 0x00 摘要 0x01 综述 0x02 基础网络 0x03 辅助函数 0x04 启动 4.1 启动方式 4.2 启动脚本 4.3 启动参数服务器 4.4 启动worker 4.5 建立参数服务器 0x05 TrainerNet 5.1 总体代码 5.2 生成参数服务器 5.3 建立rref 5.4 前向…

[源码解析] PyTorch 分布式(10)------DistributedDataParallel之Reducer静态架构 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(10)------DistributedDataParallel之Reducer静态架构 0x00 摘要 0x01 引论 1.1 调用 0x02 Reducer 定义 0x03 Bucket 3.1 设计 3.2 定义 3.2.1 BucketReplica有几个 3.2.2 关键 3.2.3 具体定义 3.3 设置 0x03…

[源码解析] PyTorch 分布式(11) ----- DistributedDataParallel 之 构建Reducer 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(11) ----- DistributedDataParallel 之 构建Reducer 0x00 摘要 0x01 引论 1.1 调用 1.2 参数说明 0x02 Reducer 初始化 2.1 构造函数 2.2 初始化桶 2.3 初始化视图 2.3.1 BucketReplica成员变量 2.3.2 调用 2.4 初始化…

[源码解析] PyTorch 分布式(12) ----- DistributedDataParallel 之 前向传播 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(12) ----- DistributedDataParallel 之 前向传播 0x00 摘要 0x01 总体逻辑 0x02 Python 世界 0x03 C++世界 3.1 准备前向传播 3.2 重建桶 3.2.1 计算桶尺寸 3.2.2 同步桶indices 3.2.3 初始化桶 3.3 准备后向传播 3.3.1 重置 3.3.…

[源码解析] PyTorch 分布式(13) ----- DistributedDataParallel 之 反向传播 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(13) ----- DistributedDataParallel 之 反向传播 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 前文回顾 1.2 总体逻辑 0x02 从Hook开始 2.1 如何注册hook 2.1.1 AutogradMeta 2.1.2 Node 2.1.3 AccumulateGrad 2.2 构造函数 2.2.1 g…

[源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (1) ---- 设计 目录 [源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (1) ---- 设计 0x00 摘要 0x01 分布式RPC框架 1.1 RPC 框架 1.2 PyTorch RPC 四大支柱 1.3 RRef 1.3.1 假设条件 1.3.2 同步调用 1.3.2 异步调用 0x02 示例 0x03 前向传播期间的 Autograd 记录 0x04 分布式 Autograd 上下文 0x05 分布式反向传播 5.1…

[源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (3) ---- 上下文相关 0x00 摘要 我们已经知道 dist.autograd 如何发送和接受消息,本文再来看看如何其他支撑部分,就是如何把发送接受两个动作协调起来,如何确定每个发送/接受节点,如何确定每一个消息交互Session. 通过本文大家可以了解:AutogradMetadata 用来在不同节点间传递 autograd 元信息,DistAutogradContext 代表一个分布式autograd 相关信息,DistAuto…

[源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (4) ---- 如何切入引擎 目录 [源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (4) ---- 如何切入引擎 0x00 摘要 0x01 前文回忆 0x02 计算图 2.1 普通示例 2.2 分布式示例 2.3 分布式注释版 0x03 反向传播 3.1 发起反向传播 3.1.1 外部主动发起 3.1.1.1 示例 3.1.1.2 C++世界 3.1.2 内部隐式发起 3.1.2.1 BACKWARD_AUTOGRAD_REQ…

[源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (5) ---- 引擎(上) 目录 [源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (5) ---- 引擎(上) 0x00 摘要 0x01 支撑系统 1.1 引擎入口 1.2 SendRpcBackward 1.2.1 剖析 1.2.2 定义 1.2.3 构建 1.2.4 grads_ 0x02 定义 2.1 定义 2.2 单例 2.3 重要注释 2.3.1 成员变量 2.3.2 构建 2.3.3 GPU to CPU contin…

[源码解析] PyTtorch 分布式 Autograd (6) ---- 引擎(下) 目录 [源码解析] PyTtorch 分布式 Autograd (6) ---- 引擎(下) 0x00 摘要 0x01 回顾 0x02 执行GraphTask 2.1 runEngineAndAccumulateGradients 2.2 execute_graph_task_until_ready_queue_empty 2.3 evaluate_function 2.4 globalCpuThread 2…

[源码解析] PyTorch分布式优化器(1)----基石篇 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(1)----基石篇 0x00 摘要 0x01 从问题出发 1.1 示例 1.2 问题点 0x01 模型构造 1.1 Module 1.2 成员变量 1.3 _parameters 1.3.1 构建 1.3.2 归类 1.3.3 获取 1.4 Linear 1.4.1 使用 1.4.2 定义 1.4.3 解释 0x02 Optimizer 基类 2.1 初始化 2.2 添加待优化变量 2.…

[源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 DP 之中的优化器 2.1 流程 2.2 使用 0x03 DDP 之中的优化器 3.1 流程 3.2 优化器状态 3.3 使用 0x04 Horovod 的优化器 4.1 hook 同步梯度 4.1.1 注册 hooks 4.1.2 归并梯度 4.1.2.1 MPI 函数 4.1.2.2 原理图 4.2 s…

[源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 单机模型 2.1 基本用法 2.2 将模型并行应用到现有模块 2.3 问题与方案 2.3.1 目前状况 2.3.2 解决方案 2.4 通过流水线输入加速 0x03 分布式问题和方案 3.1 思路 3.2 PyTorch 的思路 3.2.1 四大天王 3.2.2 逻辑关系 0x04 PyTorch 分布式优化器 4.…

[源码解析] PyTorch 分布式(14) --使用 Distributed Autograd 和 Distributed Optimizer 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(14) --使用 Distributed Autograd 和 Distributed Optimizer 0x00 摘要 0x01 说明 0x02 启动 0x03 Trainer 0x04 模型 4.1 组件 4.1.1 参考代码 4.1.2 分布式修改 4.2 RNN 模型 4.3 分布式优化器 4.4…

[源码解析] PyTorch 分布式(16) --- 使用异步执行实现批处理 RPC 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(16) --- 使用异步执行实现批处理 RPC 0x00 摘要 0x01 前言 1.1 先决条件 1.2 基础知识 1.3 代码 0x02 启动 2.1 总体启动 2.2 启动参数服务器 0x03 参数服务器 0x04 Trainer 0x05 对比 0xFF 参考 0x00 摘要 在前面的文章之中,我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块,接下来我们通过几篇文…

[源码解析] PyTorch 分布式(17) --- 结合DDP和分布式 RPC 框架 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(17) --- 结合DDP和分布式 RPC 框架 0x00 摘要 0x00 综述 0x01 启动 0x03 支撑系统 3.1 功能 3.2 使用 3.2.1 混合模型 3.2.2 使用 3.3 定义 3.4 主要函数 0x04 HybridModel 0x05 训练 5.1 初始化 5.2 训练循环 0x06 比对 0xFF 参考 0x00 摘要 在前面的文章之中,…

[源码解析] PyTorch 分布式(18) --- 使用 RPC 的分布式管道并行 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(18) --- 使用 RPC 的分布式管道并行 0x00 摘要 0x01 综述 1.1 先决条件 1.2 基础知识 0x02 启动 0x03 定义训练循环 0x04 将 ResNet50 模型分片拼接成一个模块 0x05 对 ResNet50 模型进行分区 0xFF 参考 0x00 摘要 在前面的文章之中,我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块,接下来我们通过…

[源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(1) --- 总体思路 目录 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(1) --- 总体思路 0x00 摘要 0x01 痛点 0x02 难点 0x03 TorchElastic 3.1 历史 3.1.1 PyTorch 1.7 3.1.2 PyTorch 1.9 3.2 设计理念 3.2.1 基本功能 3.2.2 新设计概述 3.2.3 bare-bones 3.3 小结 0x04 问题 4.1 VS Horovod 4.2 TE 问题 0…

[源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (3) ---模型并行实现 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (3) ---模型并行实现 0x00 摘要 0x01 并行Transformer层 1.1 初始化 1.2 前向传播 0x02 并行MLP 2.1 命名规范 2.2 MLP 代码 2.2.1 初始化 2.2.2 前向操作 0x03 ColumnParallelLinear 3.1 定义 3.2 初始化 3.2.1 切分size 3.2.2 初始化权重 3.3…

[源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (4) --- 如何设置各种并行 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (4) --- 如何设置各种并行 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 初始化 2.1 全局变量 2.2 初始化代码 0x03 切分样例 3.1 注释 3.2 切分情况 3.3 切分策略 3.4 实验 0x04 起始状态 4.1 GPU 状况 4.2 符号说明 4.3 初始分组 0x05 Tensor model-parallel 5.1 分组…

[源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (5) --Pipedream Flush 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (5) --Pipedream Flush 0x00 摘要 0x01 背景 0x02 论文 2.1 引论 2.2 背景 2.3 流水线权重问题 2.3.1 问题1 2.3.2 问题2 2.3.3 问题3 2.4 PipeDream-2BW 系统设计 2.4.1 GPipe 2.4.2 Double-Buffered Weight Updates (…

在Fresco源码解析 - 初始化过程分析章节中, 我们分析了Fresco的初始化过程,两个initialize方法中都用到了 ImagePipelineFactory类. ImagePipelineFactory.initialize(context); 会创建一个所有参数都使用默认值的ImagePipelineConfig来初始化ImagePipeline. ImagePipelineFactory.initialize(imagePipelineConfig)会首先用 imagePipel…

上篇随笔讲到了TCP模式下的客户端,接下来会讲一下TCP模式普通场景下的服务端,说普通场景则是暂时不考虑双向测试的可能,毕竟了解一项东西还是先从简单的情况下入手会快些. 对于服务端,并不是我们认为的直接创建服务端线程,而是先创建一个监听者线程,在本地绑定套接字后进行蹲点监听. 在Listener类中,Run成员函数执行一个do-while循环接收等待来自对端的连接,循环中调用Accept函数,该函数会阻塞,直至接收到对端的连接并通过thread_Settings*类型的指针参数返回客户端的信息,…