1.ncnn的源多少使用2：onnx转ncnn模型跑resnet18
2.PyTorch ResNet 使用与源码解析
3.一个通达信指标公式里面的一行源码，搞不懂什么意思。源码大神来帮忙解答一下？
4.React设计原理，反码由浅入深解析 react18 源码（一）
5.OpenCV实现ResNet18推理---深度学习七
6.NCNN实现ResNet18推理---深度学习八
ncnn的使用2：onnx转ncnn模型跑resnet18
NCNN的使用教程：将ONNX模型转换为运行ResNet
NCNN提供了强大的模型转换工具，便于将Caffe、源多少ONNX等模型转换为ncnn格式。源码进攻时刻指标源码在编译后的反码ncnn build/tools目录下，我们找到了onnx2ncnn工具。补码本文将展示如何使用它将PyTorch导出的源多少ResNet的ONNX模型转换为ncnn适用的模型。
项目的源码结构如下：src存放源代码，python包含脚本，反码model_param存放模型文件，补码image存放推理，源多少bin存放可执行文件。源码在bin目录下，反码我们拷贝了来自ncnn/build/tools/onnx的onnx2ncnn工具。
在python脚本export_res.py中，通过给定示例输入，我们导出resnet的ONNX模型至model_param目录。然后，我们使用ncnn官方提供的工具onnx2ncnn进行转换，生成resnet.param和resnet.bin文件，分别存储模型结构和参数。
resnet.param文件包含（magic number）和层与blob的德州扑克网页源码数量，其中blob用于存储中间数据。Blob的数量通常比层多，因为每个层可能有多个输入和输出。例如，Convolution层有输入和输出blob，而Split算子则有多个输入和输出。
在推理代码中，我们参考ncnn/examples/squeezenet.cpp编写，首先创建Net实例，加载模型参数（resnet.param和resnet.bin），并确保输入转换为RGB格式，因为OpenCV默认为BGR。此外，还需对进行归一化处理，以适应模型的输入要求。
CMakeLists.txt文件中，我们设置了ncnn库的搜索路径，并将可执行文件输出到bin目录下，同时链接ncnn和OpenCV库。
通过以上步骤，你已经学会了如何使用ncnn将ONNX格式的ResNet模型转换并进行推理。
PyTorch ResNet 使用与源码解析
在PyTorch中，我们可以通过torchvision.model库轻松使用预训练的庖解chrome源码图像分类模型，如ResNet。本文将重点讲解ResNet的使用和源码解析。模型介绍与ResNet应用
torchvision.model库提供了多种预训练模型，包括ResNet，其特点是层深度的残差网络。首先，我们需要加载预训练的模型参数: 模型加载代码: pythonmodel = torchvision.models.resnet(pretrained=True)
接着，将模型放置到GPU上，并设置为评估模式: GPU和评估模式设置: pythonmodel = model.to(device='cuda')
model.eval()
Inference流程
在进行预测时，主要步骤包括数据预处理和网络前向传播: 关键代码: pythonwith torch.no_grad():
output = model(input_data)
残差连接详解
ResNet的核心是残差块，包含两个路径：一个是拟合残差的路径（称为残差路径），另一个是恒等映射（称为shortcut）。通过element-wise addition将两者连接: 残差块结构: 1. 残差路径: [公式] 2. 短路路径: [公式] (通常为identity mapping)网络结构与变种
ResNet有不同深度的变种，如ResNet、ResNet、ResNet等，网络结构根据层数和块的数量有所不同: 不同ResNet的结构图: ...源码分析
构造函数中，例如ResNet的构造过程是通过_resnet()方法逐步构建网络，涉及BasicBlock或Bottleneck的使用: ResNet构造函数: ... 源码的深入解析包括forward()方法的执行流程，以及_make_layer()方法定义网络层: forward()方法和_make_layer()方法: ...图解示例
ResNet和ResNet的不同层结构，如layer1的升维与shortcut处理: ResNet和ResNet的图解: ... 希望这些内容对理解ResNet在PyTorch中的应用有所帮助。如果你从中受益，别忘了分享或支持作者继续创作。热血江湖私服源码一个通达信指标公式里面的一行源码，搞不懂什么意思。大神来帮忙解答一下？
首先这句代码中把最高价和最低价做了两次偏移平均处理每次参数都是周期XMA(XMA(H,),)和XMA(XMA(L,),)),这样做的效果会让均线更平滑.
用低价的均线减去最高价和最低价均线的差值,
画粗细为2(LINETHICK2)的红线(COLORRED)
这样的效果应该是下轨,
注意公式中有未来函数.
React设计原理，由浅入深解析 react 源码（一）
React设计原理详解：深入理解React 源码（一）
React的核心工具之一是jsx，它是一种语法扩展，开发者编写的代码会被Babel编译成ReactElement，进一步转化为FiberNode，这是一种虚拟DOM在React中的实现，它能表达组件状态和节点关系，同时具备可扩展性。 FiberNode的工作方式采用深度优先遍历(DFS)策略，递归地处理ReactElement。在渲染过程中，递归分为beginWork（开始工作）和completeWork（完成工作）两个阶段。在ReactDOM的createRoot和render方法中，scheduleUpdateOnFiber和processUpdateQueue负责更新和创建子fiber节点。 在commit阶段，关键步骤包括执行root上的mutation，以及对Host类型的FiberNode构建离屏DOM树。ChildReconciler的两个关键点是子ReactElement到子fiber的创建方式和flag标识的设置。最后，学习者需要注意的是，通过阅读本文，winform导入excel源码可以关注以下三点：理解jsx与FiberNode的关系
掌握React的递归渲染过程和commit阶段的子阶段
反思和分享你的学习体验，一起探讨React的深入知识
如果你觉得这篇文章有价值，别忘了在留言区分享你的见解，或者将其推荐给你的朋友。让我们一起深化对React 源码的理解。OpenCV实现ResNet推理---深度学习七
借助OpenCV实现ResNet推理，本文旨在简化实际工程部署的推理流程。首先，准备好OpenCV源码编译与安装，同时确保具备其他所需环境。接下来，介绍OpenCV如何进行ResNet推理的实现过程，分为模型转换、数据预处理与模型推理三大部分。
模型转换：借助`torch.onnx.export()`接口，将训练好的PyTorch模型转换为ONNX格式。加载训练权重，生成随机数进行转换验证。通过`ONNX Simplifier`库对模型进行优化，简化模型结构，减小模型大小。
数据预处理：从Python测试脚本中提取数据预处理步骤，包括通道格式转换、缩放与数据格式转换。利用OpenCV库读取并实现通道格式转换，注意调整通道为RGB格式。缩放至指定大小，将转换为torch张量类型，并调整像素值范围至[0, 1]。进行数据标准化处理，最终完成预处理过程。
模型推理：将预处理完成的数据转换为模型可接受的输入格式，通过OpenCV的DNN模块执行推理操作。使用`blobFromImage()`接口对输入数据进行进一步预处理，执行`forward()`后获得模型输出结果。找出输出结果中最大值对应的索引，以此确定推理结果的类别。
以上步骤详细介绍了如何借助OpenCV实现ResNet推理，从模型转换、数据预处理到模型推理，简化了工程部署中的关键流程，为实际应用提供了一种有效途径。
NCNN实现ResNet推理---深度学习八
实现NCNN框架下ResNet推理，需遵循以下步骤。首先，准备NCNN环境，包括源码编译与安装，参考文档以确保顺利构建。
其次，模型转换是关键步骤。需将训练好的模型从ONNX格式转换为NCNN适用的*.param和*.bin格式。ONNX模型转换至NCNN格式的教程可参考相关资料，此过程通常会优化模型大小与参数量，通过合并优化等手段提升效率。
模型加载阶段，需依据不同的转换格式选择对应加载方法。加载后，检查输出的blobs数量与layers数量与param文件对应，以此确认加载成功。
数据预处理采用NCNN自带工具，将原始数据通过C++代码进行转换。例如，使用`from_pixels_resize`接口将图像通道由BGR转换为RGB，并调整至指定大小。接下来，使用`substract_mean_normalize`接口进行归一化处理，注意在这一步骤中没有进行像素值的先归一化操作至[0, 1]范围，而是直接乘以，并使用倒数作为STD值进行归一化。
完成数据预处理后，进行模型推理。已加载的模型与转换处理过的数据进行计算，结果存储于`ncnn::Mat out`中。最后，对推理结果应用`sigmoid`函数，得到输出的outPtr及其对应的类别置信度。
webRTC服务器搭建（基于Janus）与Demo运行
在直播带货和云游戏的浪潮中，webRTC技术占据重要地位。搭建webRTC服务器的核心是STUN/TURN服务器和信令服务器，coturn是常用的STUN/TURN服务器解决方案，而Janus则是信令服务器的知名选择。本文将详细介绍基于Ubuntu 的Janus服务器搭建步骤和Demo运行。1. Janus服务器搭建
1.1 下载源码：从github.com/meetecho/jan...获取Janus最新代码。
1.2 安装依赖：依赖库通过命令行或源码安装。遇到问题时，如libcurl4未安装，需解决。
1.2.1 命令行安装：确保所有官方推荐的库都已成功安装。
1.2.2 源码安装：libnice和libwebsocket是关键，老版本libnice需手动编译。
1.2.3 libsrtp：非必须，但推荐升级到最新版以避免bug。
1.2.4 usrsctp：用于Data Channel，如需消息通道则需要安装。
1.3 编译Janus：安装文档生成工具后，执行configure，查看配置信息。
1.4 运行Janus：复制配置文件并进行SSL配置，启用HTTPS和WSS支持。
1.4.1 生成和配置SSL证书
1.4.2 检查运行端口和警告信息
2. Demo运行
网页端Demo在源码的html目录中，使用http-server发布。Android端Demo需下载并编译janus-android-demo，输入Janus的HTTP端口运行Echo Test。学习vue源码（）三探生命周期之初始化provide与inject
在深入研究Vue源码（）的学习中，我们重点关注了初始化阶段的生命周期钩子——initInjections和initProvide。这两个概念在created钩子函数触发前，beforeCreate钩子之后，为组件间的通信提供了重要手段。
provide和inject是一对核心概念，它们的作用在于跨层级组件间的数据传递。父组件通过provide方法提供数据，而子组件则通过inject方法注入这些数据。它们解决了多级组件间数据共享的问题，避免了过多的$parent属性调用和代码结构的混乱。
provide是一个对象或返回对象的函数，通常包含子孙组件可注入的属性，可以使用ES6的Symbols作为键。而inject则接受字符串数组或对象，用于在本地绑定中查找并设置数据。通过实例，我们看到它们的工作原理：提供者通过vm._provided传递数据，消费者通过resolveInject方法查找并设置接收的数据。
源码分析显示，provide将提供数据存储在Vue实例的全局数据中，而inject则在搜索到提供者的数据后，为这些数据设置getter和setter。在写inject时，通常需要为from属性指定的键或默认值，或者提供一个默认工厂方法。
总的来说，理解并熟练运用provide和inject，是构建高效、可维护的Vue组件架构的关键。接下来，我们会详细研究initState，以全面探索Vue的初始化过程。
