1..cp是开奖开奖什么意思？
2.go build介绍
3.判断是否有权限cp命令
4.CPython源码学习：5、Python如何加载so/pyd动态库？
5.[转]Megatron-LM源码系列(八)： Context Parallel并行
6.源码详解系列(八)--全面讲解HikariCP的源码源码使用和源码
.cp是什么意思？
“。cp”是结果一种文件格式后缀，英文全称是网站“C++ source file”，意思是开奖开奖C++源代码文件。当我们用C++语言编写程序时，源码源码leela 源码我们通常需要使用一个文本编辑器编写程序代码，结果并将程序代码保存为.cp文件格式。网站cp文件包含了程序的开奖开奖源代码，可以用编译器将其转换为可执行的源码源码程序。
.cp文件是结果用来编写和存储C++程序的源代码文件。通常情况下，网站程序员会使用一个文本编辑器（如Notepad++、开奖开奖Sublime Text等）来编写程序代码，源码源码并将其存储为.cp文件格式。结果这样做的好处是可以将代码进行版本控制，以便记录程序的历史修改记录，并保留之前版本的代码，方便以后的追溯和比对。
如果想要打开并编辑.cp文件，我们需要一个文本编辑器。常见的文本编辑器有Notepad++、Sublime Text等。在打开.cp文件时，网盘程序源码最好使用专业的编程工具进行编辑，比如Visual Studio。这些工具可以自动识别和高亮显示C++语言的关键字，提高编程效率和体验。另外，如果想要运行.cp文件，需要使用C++编译器将源代码转换为可执行文件，然后在计算机上运行即可。
go build介绍
go build命令用于编译Go源码文件或代码包及其依赖包。 执行该命令时，若不指定代码包，则默认编译当前目录下的代码包。例如编译logging代码包，可以通过以下两种方式： 直接在logging目录下执行go build命令。 若logging代码包仅包含库源码文件和测试源码文件，执行后不会在当前目录或goc2p项目pkg目录生成文件。源码文件分类
Go语言源码文件分为三类：命令源码文件、库源码文件和测试源码文件。命令源码文件作为可执行程序入口，库源码文件集中各种待用程序实体，测试源码文件用于程序实体的功能和性能测试。编译方法
除了直接在目录下执行go build命令，还可以将代码包导入路径作为参数传递给命令。防红网源码例如编译cnet/ctcp代码包： 在任意目录下执行go build cnet/ctcp命令。 正确执行go build依赖环境变量GOPATH中包含goc2p项目的根目录。代码包导入路径相对于$GOROOT/src或GOPATH/src子目录，例如logging绝对路径为~/golang/goc2p/src/logging。多代码包编译
可以通过go build命令同时编译多个Go源码文件。但需注意，文件需在同一目录中。依赖代码包会自动编译，如app代码包依赖logging和basic，执行go build app时，会先检查并编译所需依赖。输出文件和命令标记
编译时，对于仅包含库源码文件的代码包，go build仅做检查性编译，不输出结果文件。使用标记-v可查看编译包名。结果文件名称与源码文件主文件名相同，使用标记-o可自定义输出文件名。标记-i安装未安装的依赖代码包。高级标记
其他常用标记如-p n限制并发数量、-n不实际运行、-buildmode=default指定编译模式等。标记用于控制编译行为，admin5 源码如链接器标记、编译器标记、链接器标记等。标记-race、-installsuffix控制输出目录。标记用于指定编译标签、自定义编译工具等。 通过go build命令，Go开发人员可以高效编译代码包及依赖，灵活控制编译行为，满足不同场景需求。判断是否有权限cp命令
有权限。cp命令能够使用的前提是对于要复制的文件，cp命令的执行者至少要具备读权限r，这是因为复制文件至少要知道文件的内容吧。就像一个可执行文件，如果它的权限是可读，那么证明执行者至少可以阅读文件的源代码，既然可以阅读了，那么复制一个跟他模仿源代码自己再写一个道理是一样的。所以文件可读就证明它可以被复制了。
CPython源码学习：5、Python如何加载so/pyd动态库？
在探讨Python如何加载so/pyd动态库之前，文学网源码我们先了解Python的载入动态库流程。Python中的导入动态库主要涉及ImportLoader模块。在Python启动前，会执行pyinit_config进行配置，并在该过程中调用init_importlib函数。在init_importlib中，初始化_install函数，该函数执行二进制码。
官方提供了_install对应的Python函数，其中包括sys.path_hooks和sys.meta_path两个重要的路径。path_hooks用于存放模块导入的查找器，而meta_path用于存放模块导入路径。这些路径可以修改，通过改变查找器接管Python的import方法。
在_install源码中，通过FileFinder方法hook了supported_loaders，该方法通过_get_supported_file_loader()方法获取一系列loader，包括ExtensionFileLoader（用于加载so/pyd）、SourceFileLoader（用于加载py文件）和SourcelessFileLoader（用于加载pyc文件）。这些loader用于查找文件、模块、so模块等。
当使用import指令时，Python会通过这些loader查找是否存在对应的文件、模块、so模块。loader通过_extension_suffixes方法获取后缀，例如在cpython版本3.的Windows amd平台下，后缀为.cp-win_amd.pyd。
Python通过import_find_and_load函数调用importlib._bootstrap._find_and_load函数，最终调用loader中的create_module方法。在ExtensionFileLoader的create_module方法中，会调用_imp中的create_dynamic方法，该方法为C代码，最终调用_imp_create_dynamic_impl中的_PyImport_LoadDynamicModuleWithSpec函数。
在_PyImport_LoadDynamicModuleWithSpec中，模块加载分为两步：首先通过_PyImport_FindSharedFuncptrWindows获取载入初始化模块的函数，函数名称为PyInit_${ ModuleName}（如PyInit_mymath）；接着调用PyInit_${ ModuleName}函数，初始化函数返回一个PyObject*，即PyModuleDef，定义了模块的所有信息。
至此，理解了Python如何读取动态库文件，可以着手编写CPython扩展库。编写扩展库涉及调用CPython的C-API。首先需要定义一个入口函数PyInit_mymath，并返回一个PyModuleDef类型。接着，在库文件中定义m_methodes，这里定义了一个名为devision的方法，对应C代码中的division函数，该函数接收两个long变量并求出除法值返回。
编写完成后，需要使用CMakeLists.txt进行编译，并设置生成的so文件后缀，符合Python导入外部so/pyd文件的规则，如.cp-win_amd.pyd。编译完成后，在Python中import mymath，并使用刚刚编写的division方法。
在进行import之前，需要将so/pyd的路径添加到sys.path中。通过这些步骤，可以编写并使用CPython扩展库。
[转]Megatron-LM源码系列(八)： Context Parallel并行
原文链接： Megatron-LM源码系列(八)： Context Parallel并行
Context Parallel并行(CP)与sequence并行(SP)相比，核心差异在于SP只针对Layernorm和Dropout输出的activation在sequence维度进行切分，而CP则进一步扩展，对所有input输入和所有输出activation在sequence维度上进行切分，形成更高效的并行处理策略。除了Attention模块外，其他如Layernorm、Dropout等模块在CP并行中无需任何修改，因为它们在处理过程中没有涉及多token间的交互。
Attention模块之所以特殊，是因为在计算过程中，每个token的查询(query)需要与同一sequence中其他token的键(key)和值(value)进行交互计算，存在内在依赖性。因此，在进行CP并行时，计算开始前需要通过allgather通信手段获取所有token的KV向量，反向计算时则通过reduce_scatter分发gradient梯度。
为了降低显存使用，前向计算阶段每个GPU仅保存部分KV块，反向阶段则通过allgather通信获取全部KV数据。这些通信操作在特定的rank位置（相同TP组内）进行，底层通过send和recv等操作实现allgather和reduce_scatter。
以TP2-CP2的transformer网络为例，CP并行的通信操作在Attention之前执行，其他则为TP通信。AG表示allgather，RS表示reduce_scatter，AG/RS表示前向allgather反向reduce_scatter，RS/AG表示前向reduce_scatter反向allgather。
TP2对应为[GPU0, GPU1], [GPU2, GPU3]，CP2指的就是TP组相同位置的rank号，即[GPU0, GPU2], [GPU1, GPU3]。CP并行类似于Ring Attention，但提供了OSS与FlashAttention版本，并去除了冗余的low-triangle causal masking计算。
LLM常因序列长度过长而导致显存耗尽（OOM）。传统解决方法包括重计算或扩大TP（tensor parallel）大小，但各自存在计算代价增加或线性fc计算时间减少与通信难以掩盖的问题。CP则能更高效地解决这一问题，每个GPU处理一部分序列，同时减少CP倍的通信和计算量，同时保持TP不变，使得activation量也减少CP倍。性能优化结果展示于图表中，用户可通过指定--context-parallel-size在Megatron中实现CP。
具体源码实现以Megatron-Core 0.5.0版本为例进行说明。
参考资料：
[链接]源码详解系列(八)--全面讲解HikariCP的使用和源码
源码详解系列(八)：HikariCP深度剖析
HikariCP是一个高效数据库连接池，它的核心在于通过“池”复用连接，减少创建和关闭连接的开销。本文将全面介绍HikariCP的使用方法和源码细节。使用场景与内容
本文将涉及HikariCP的以下内容：如何获取连接对象并进行基本操作
项目环境设置，包括JDK、Maven版本和依赖库
如何配置HikariCP，包括依赖引入和配置文件编写
初始化连接池，以及通过JMX进行管理
源码分析，重点讲解ConcurrentBag和HikariPool类，以及其创新的“标记模型”
HikariDataSource的两个HikariPool的用意和加载配置
核心原理
HikariCP的性能优势主要源于其“标记模型”，通过减少锁的使用，提高并发性能。它使用CopyOnWriteArrayList来保证读操作的效率，结合CAS机制实现无锁的借出和归还操作。源码亮点
源码简洁且易读，特别是ConcurrentBag类，它是HikariCP的核心组件。类结构与DBCP2类似，包含一个通用的资源池，可以应用于其他需要池化管理的场景。总结
通过本文，读者可以深入了解HikariCP的工作原理，掌握其配置和使用技巧，以及源码实现。希望本文对数据库连接池有深入理解的开发者有所帮助。参考资料：
HikariCP官方GitHub地址