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lol原计划和源代码的区别
一、人物背景故事上的外接外接区别:原计划:
(1)源计划风,亚索:亚索从一次高科技战斗中归来,计划计划却被指控一项他不曾犯下的源码源码tffrcnn 源码罪行,他知道源计划的外接外接管理层一定牵连其中,于是计划计划亚索与基因动力叛军并肩作战,用自己的源码源码等离子锻压战刃斩断科技的谎言。
(2)源计划林,外接外接易:作为最初的计划计划概念原型之一,易被源计划囚禁并沦为试验对象,源码源码最后终于被基因动力叛军解救,外接外接他的计划计划心智或许依然存在故障,但他的源码源码实验级超光“阿尔法”剑刃以其精准的平衡为反抗军贡献力量。
(3)源计划火,菲奥娜:增强改造只为速度的菲奥娜,手持零度脉冲剑刃,与艾希和其他基因动力的成员并肩作战,完整长度的能量剑刃是为了完美无瑕的攻击速度 和最大限度击打强度,空间受控的原子针镀层能最大程度地兼容单目标作战。
(4)源计划山,雷欧娜:重装战斗人员雷欧娜曾见证过源计划霓虹灯光背后的真相,现在她与艾希和基因动力叛军并肩作战,她拿着离子火花护盾,利用能量变量输出阻挡并击晕目标。
(5)源计划阴,劫:在体系内新晋崛起的劫是源计划反间谍小组的首领,他使用一双高频能量战刃“固态烟”投影装置搜寻基因动力的叛军,擅长近距离多角度的目标割裂。
(6)源计划雷,卢锡安:卢锡安曾在体系内担任哨兵,所以见证过源计划的真正面目。他的粒子核心光束手枪现在为基因动力和人类的反叛而战,用残酷的高效摧毁科技的压迫者。(7)源计划联合,艾希:艾希曾在一场集团战争的前线上见证了源计划以人类作为代价实现自己的野心。现在她是反抗组织基因动力的领袖,艾希的目标就是要颠覆这个最强大的集团。(8)源计划自由,艾克:艾克是一个黑客奇才,艾希在下城收编了他,并没有费多大口舌就说服了艾克帮她扳倒源计划。凭借强力的秘钥解密装置和擅长干扰的思维,艾克总是能够绕道访问核心编码。(8)源计划雄心,卡特琳娜:曾在基因动力叛军中担任中尉的房产买卖平台源码卡特琳娜,在与艾希本尊当面对质以后回到了体系内。她的超刃匕首现在重新新为源计划而战,但那些了解她的叛军依然心存希望,认为她会从内部为叛军而战。(9)源计划净化,薇恩:装备了机密级增强科技的薇恩曾是源计划反间谋小组的一员。她被自己效命的集团出卖以后,如今潜伏在黑影中扮演义警,不断寻求新方式破坏源计划,破坏侵扰她灵魂的科技。()源计划升华,烬:一次拙劣的手术过后,烬从一个黑市增强体黑客变为一个机械化雇佣杀手,他的程序依然嗜好高权限升级组件, 但烬从猎物身上得来的部件让他出现严重的人格分裂,而且对源计划和整个人类的未来产生了一种黑暗愿景。()源计划裁决,蔚:街头智慧,鲁莽无礼而且永远都不懂委婉的蔚,是一名中心区的警探,负责这座霓虹城市的治安和秩序。在下城执法的日子锻炼了她,蔚捍卫和平的工具是对阿特拉斯拳套,还有一记狠毒的右勾拳。源代码:
(1)苹果机器人,布里茨:苹果机器人布里茨最初的设计是家用服务机械体,但后来上千个布里茨在一次日常软件更新时被源代码攻破。 他们的人类主人对此毫不知情,而他们继续忙里忙外,耐心地等待着新命令初始化。
(2)源代码,索拉卡:源代码索拉卡的创造是作为支援机器人保护人类的脆弱本质,以机械天使之手带来科技的救赎。如今被损坏代玛入侵的她,不知道是否还以这仁慈的使命作为自己的首要指令。
(3)源代码,丽桑卓:源代码丽桑卓的设计意图是作为目视一切的安保机器人,但她超越了自己的初始代码,成为了有自我生成力的人工智能。她通过自己的拟态指令玩弄人类增强改造技术,所有人都会在她面前崩塌。
(4)源代码,卡蜜尔:源代码卡密尔是为了镇压基因动力反叛而生的人形兵器,任何试图使用未授权技术的人类都会成为她的暗杀目标,她拥有高度适应性的执行规程和激光般的集中,直接听命于源代玛的小程序洗车源码顶层人工智能。
二、所代表英雄上的区别:原计划:亚索、易、菲奥娜、雷欧娜、劫、卢锡安、艾希、艾克、卡特琳娜、薇恩、烬、蔚。源代码:布里茨、索拉卡、丽桑卓、卡蜜尔。原计划:源代码:三、构造上的区别:原计划:是半机械化,可以看出来源计划是在原英雄基础上做的机械化升级,能看出来有肉体。源代码:是完全机械化,无法辨别是否为英雄本身,有可能是纯机器。百科-源代码百科-源计划
硬核干货:4W字从源码上分析JUC线程池ThreadPoolExecutor的实现原理
深入剖析JUC线程池ThreadPoolExecutor的执行核心 早有计划详尽解读ThreadPoolExecutor的源码,因事务繁忙未能及时整理。在之前的文章中,我们曾提及Doug Lea设计的Executor接口,其顶层方法execute()是线程池扩展的基础。本文将重点关注ThreadPoolExecutor#execute()的实现,结合简化示例,逐步解析。 ThreadPoolExecutor的核心功能包括固定的核心线程、额外的非核心线程、任务队列和拒绝策略。它的设计巧妙地运用了JUC同步器框架AbstractQueuedSynchronizer(AQS),以及位操作和CAS技术。以核心线程为例,设计上允许它们在任务队列满时阻塞,或者在超时后轮询,而非核心线程则在必要时创建。 创建ThreadPoolExecutor时,我们需要指定核心线程数、最大线程数、任务队列类型等。当核心线程和任务队列满载时,jar包加密源码会尝试添加额外线程处理新任务。线程池的状态控制至关重要,通过整型变量ctl进行管理和状态转换,如RUNNING、SHUTDOWN、STOP等,状态控制机制包括工作线程上限数量的位操作。 接下来,我们深入剖析execute()方法。首先,方法会检查线程池状态和工作线程数量,确保在需要时添加新线程。这里涉及一个疑惑:为何需要二次检查?这主要是为了处理任务队列变化和线程池状态切换。任务提交流程中,addWorker()方法负责创建工作线程,其内部逻辑复杂,包含线程中断和适配器Worker的创建。 Worker内部类是线程池核心,它继承自AQS,实现Runnable接口。Worker的构造和run()方法共同确保任务的执行,同时处理线程中断和生命周期的终结。getTask()方法是工作线程获取任务的关键,它会检查任务队列状态和线程池大小,确保资源的有效利用。 线程池关闭操作通过shutdown()、shutdownNow()和awaitTermination()方法实现,它们涉及线程中断、任务队列清理和状态更新等步骤,以确保线程池的有序退出。在这些方法中,可重入锁mainLock和条件变量termination起到了关键作用,保证了线程安全。 ThreadPoolExecutor还提供了钩子方法,允许开发者在特定时刻执行自定义操作。除此之外,它还包含了监控统计、任务队列操作等实用功能,每个功能的实现都是对execute()核心逻辑的扩展和优化。 总的来说,ThreadPoolExecutor的execute()方法是整个线程池的核心,它的实现原理复杂而精细。后续将陆续分析ExecutorService和ScheduledThreadPoolExecutor的源码,深入探讨线程池的扩展和调度机制。敬请关注,期待下文的usdt会员互转源码详细解析。哪里能够买到商用的django项目源码(年最新整理)
导读:很多朋友问到关于哪里能够买到商用的django项目源码的相关问题,本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答,供大家参考,希望对大家有所帮助!一起来看看吧!我在Fedora下初学django遇到问题。大牛们来看看吧,帮帮我你是linux系统我也遇到过
你可以下载一个django的源码包
django/bin/django-admin.py其实你找的就是源码包里面的这个文件然后创建就可以了
至于删除不了应该是权限不够你终端下sudorm-rf文件夹就可以了用的时候小心点删除就找不回来了
Django框架是什么?
Django是基于Python的免费和开放源代码Web框架,它遵循模型-模板-视图(MTV)体系结构模式。它由DjangoSoftwareFoundation(DSF)维护,这是一个由非营利组织成立的独立组织。
Django的主要目标是简化复杂的,数据库驱动的网站的创建。该框架强调组件的可重用性和“可插入性”,更少的代码,低耦合,快速开发以及不重复自己的原则。整个过程都使用Python,甚至用于设置文件和数据模型。Django还提供了一个可选的管理创建,读取,更新和删除界面,该界面通过自省动态生成并通过管理模型进行配置。
一些使用Django的知名网站包括公共广播服务,Instagram,Mozilla,华盛顿时报,Disqus,Bitbucket,和Nextdoor。
Django创建于年秋天,当时《劳伦斯日报》世界报纸的网络程序员AdrianHolovaty和SimonWillison开始使用Python来构建应用程序。西蒙·威利森(SimonWillison)的实习期结束前不久,雅各布·卡普兰·莫斯(JacobKaplan-Moss)在Django的发展中就被聘用了。它于年7月在BSD许可下公开发布。该框架以吉他手DjangoReinhardt的名字命名。年6月,宣布新成立的Django软件基金会(DSF)将来将维护Django。
年7月,与一些Django联合创始人和开发人员建立联系的软件咨询公司RevolutionSystems在劳伦斯举办了周年纪念活动。
Django的设计理念如下:
松耦合——Django的目标是使堆栈中的每个元素彼此独立。
更少的编码——更少的代码,因此可以快速开发。
不重复自己(DRY)——一切都应该只在一个地方开发,而不是一次又一次地重复。
快速开发——Django的理念是尽一切可能促进超快速开发。
简洁的设计——Django严格按照自己的代码维护简洁的设计,并易于遵循最佳的Web开发实践。
Django的一些优势如下:
对象关系映射(ORM)支持——Django在数据模型和数据库引擎之间建立了桥梁,并支持包括MySQL,Oracle,Postgres等在内的大量数据库系统。
多语言支持——Django通过其内置的国际化系统支持多语言网站。因此,您可以开发支持多种语言的网站。
框架支持——Django内置了对Ajax,RSS,缓存和其他各种框架的支持。
GUI——Django为管理活动提供了一个很好的即用型用户界面。
开发环境——Django带有轻量级的Web服务器,以促进端到端应用程序的开发和测试。
Django是PythonWeb框架。和大多数现代框架一样,Django支持MVC模式。
关于Python的基础问题可以看下这个网页的视频教程,网页链接,希望我的回答能帮到你。
Django源码阅读(一)项目的生成与启动诚实的说,直到目前为止,我并不欣赏django。在我的认知它并不是多么精巧的设计。只是由功能堆积起来的"成熟方案"。但每一样东西的崛起都是时代的选择。无论你多么不喜欢,但它被需要。希望有一天,python能有更多更丰富的成熟方案,且不再被诟病性能和可维护性。(屁话结束)
取其精华去其糟粕,django的优点是方便,我们这次源码阅读的目的是探究其方便的本质。计划上本次源码阅读不会精细到每一处,而是大体以功能为单位进行解读。
django-adminstartprojectHelloWorld即可生成django项目,命令行是exe格式的。
manage.py把参数交给命令行解析。
execute_from_command_line()通过命令行参数,创建一个管理类。然后运行他的execute()。
如果设置了reload,将会在启动前先check_errors。
check_errors()是个闭包,所以上文结尾是(django.setup)()。
直接看最后一句settings.INSTALLED_APPS。从settings中抓取app
注意,这个settings还不是我们项目中的settings.py。而是一个对象,位于django\conf\__init__.py
这是个Settings类的懒加载封装类,直到__getattr__取值时才开始初始化。然后从Settings类的实例中取值。且会讲该值赋值到自己的__dict__上(下次会直接在自己身上找到,因为__getattr__优先级较低)
为了方便debug,我们直接写个run.py。不用命令行的方式。
项目下建个run.py,模拟runserver命令
debug抓一下setting_module
回到setup()中的最后一句apps.populate(settings.INSTALLED_APPS)
开始看apps.populate()
首先看这段
这些App最后都会封装成为AppConfig。且会装载到self.app_configs字典中
随后,分别调用每个appConfig的import_models()和ready()方法。
App的装载部分大体如此
为了方便debug我们改写下最后一句
res的类型是Commanddjango.contrib.staticfiles.management.commands.runserver.Commandobjectat0xEDA0
重点是第二句,让我们跳到run_from_argv()方法,这里对参数进行了若干处理。
用pycharm点这里的handle会进入基类的方法,无法得到正确的走向。实际上子类Commond重写了这个方法。
这里分为两种情况,如果是reload重载时,会直接执行inner_run(),而项目启动需要先执行其他逻辑。
django项目启动时,实际上会启动两次,如果我们在项目入口(manage.py)中设置个print,会发现它会打印两次。
第一次启动时,DJANGO_AUTORELOAD_ENV为None,无法进入启动逻辑。会进入restart_with_reloader()。
在这里会将DJANGO_AUTORELOAD_ENV置为True,随后重启。
第二次时,可以进入启动逻辑了。
这里创建了一个django主线程,将inner_run()传入。
随后本线程通过reloader.run(django_main_thread),创建一个轮询守护进程。
我们接下来看django的主线程inner_run()。
当我们看到wsgi时,django负责的启动逻辑,就此结束了。接下来的工作交由wsgi服务器了
这相当于我们之前在fastapi中说到的,将fastapi的app交由asgi服务器。(asgi也是django提出来的,两者本质同源)
那么这个wsgi是从哪来的?让我们来稍微回溯下
这个settings是一个对象,在之前的操作中已经从settings.py配置文件中获得了自身的属性。所以我们只需要去settings.py配置文件中寻找。
我们来寻找这个get_wsgi_application()。
它会再次调用setup(),重要的是,返回一个WSGIHandler类的实例。
这就是wsgiapp本身。
load_middleware()为构建中间件堆栈,这也是wsgiapp获取setting信息的唯一途径。导入settings.py,生成中间件堆栈。
如果看过我之前那篇fastapi源码的,应该对中间件堆栈不陌生。
app入口→中间件堆栈→路由→路由节点→endpoint
所以,wsgiapp就此构建完毕,服务器传入请求至app入口,即可经过中间件到达路由进行分发。
去哪里找python的开源项目GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台,因为只支持git作为唯一的版本库格式进行托管,故名GitHub。作为开源代码库以及版本控制系统,Github拥有超过万开发者用户。随着越来越多的应用程序转移到了云上,Github已经成为了管理软件开发以及发现已有代码的首选方法。在GitHub,用户可以十分轻易地找到海量的开源代码。
下面给大家介绍一些GitHub上个开源项目:
(1)TensorFlowModels
如果你对机器学习和深度学习感兴趣,一定听说过TensorFlow。TensorFlowModels是一个开源存储库,可以找到许多与深度学习相关的库和模型。
(GitHub:)
(2)Keras
Keras是一个高级神经网络API,用Python编写,能够在TensorFlow,CNTK或Theano之上运行。旨在完成深度学习的快速开发(GitHub:)
(3)Flask
Flask是一个微型的Python开发的Web框架,基于Werkzeug?WSGI工具箱和Jinja2模板引擎,使用BSD授权。
(GitHub:)
(4)scikit-learn
scikit-learn是一个用于机器学习的Python模块,基于NumPy、SciPy和matplotlib构建。,并遵循BSD许可协议。
(GitHub:)
(5)Zulip
Zulip是一款功能强大的开源群聊应用程序,它结合了实时聊天的即时性和线程对话的生产力优势。Zulip作为一个开源项目,被许多世界强企业,大型组织以及其他需要实时聊天系统的用户选择使用,该系统允许用户每天轻松处理数百或数千条消息。Zulip拥有超过名贡献者,每月合并超过次提交,也是规模最大,发展最快的开源群聊项目。
(GitHub:)
:《Python入门教程》
(6)Django
Django是Python编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的Web应用程序框架,旨在快速开发出清晰,实用的设计。使用Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。
(GitHub:)
(7)Rebound
Rebound是一个当你得到编译错误时即时获取StackOverflow结果的命令行工具。就用rebound命令执行你的文件。这对程序员来说方便了不少。
(GitHub:)
(8)GoogleImagesDownload
这是一个命令行python程序,用于搜索GoogleImages上的关键字/关键短语,并可选择将图像下载到您的计算机。你也可以从另一个python文件调用此脚本。
(GitHub:)
(9)YouTube-dl
youtube-dl是基于Python的命令行媒体文件下载工具,完全开源免费跨平台。用户只需使用简单命令并提供在线视频的网页地址即可让程序自动进行嗅探、下载、合并、命名和清理,最终得到已经命名的完整视频文件。
(GitHub:/rg3/youtube-dl)
()SystemDesignPrimer
此repo是一个系统的资源集合,可帮助你了解如何大规模构建系统。
(GitHub:)
()MaskR-CNN
MaskR-CNN用于对象检测和分割。这是对Python3,Keras和TensorFlow的MaskR-CNN实现。该模型为图像中对象的每个实例生成边界框和分割蒙版。它基于特FeaturePyramidNetwork(FPN)和ResNetbackbone。
(GitHub:)
()FaceRecognition
FaceRecognition是一个基于Python的人脸识别库,使用十分简便。这还提供了一个简单的face_recognition命令行工具,可以让您从命令行对图像文件夹进行人脸识别!
(GitHub:)
()snallygaster
用于扫描HTTP服务器上的机密文件的工具。
(GitHub:)
()Ansible
Ansible是一个极其简单的IT自动化系统。它可用于配置管理,应用程序部署,云配置,支持远程任务执行和多节点发布-包括通过负载平衡器轻松实现零停机滚动更新等操作。
(GitHub:)
()Detectron
Detectron是FacebookAI研究院开源的的软件系统,它实现了最先进的目标检测算法,包括MaskR-CNN。它是用Python编写的,由Caffe2深度学习框架提供支持。
()asciinema
终端会话记录器和asciinema.org的最佳搭档。
(GitHub:)
()HTTPie
HTTPie是一个开源的命令行的HTTP工具包,其目标是使与Web服务的CLI交互尽可能人性化。它提供了一个简单的/tools-asinse...即可获取。
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