1.yfi是买卖买卖码什么币
2.3d稀疏卷积——spconv源码剖析（三）
3.死磕以太坊源码分析之挖矿流程
4.深入p-limit源码，如何限制并发数？
5.boll指标公式源码
6.国精产品w灬源码1688说明不真实，上限网友粉丝们表示支持
yfi是源码源代什么币
yfi是比特币。比特币（Bitcoin）是买卖买卖码一种基于去中心化，采用点对点网络与共识主动性，上限开放源代码，源码源代u大师源码以区块链作为底层技术的买卖买卖码虚拟加密货币，由中本聪在年提出，上限年诞生。源码源代比特币没有一个集中的买卖买卖码发行方，由网络节点的上限计算生成，可以在任意一台接入互联网的源码源代电脑上买卖，并且具有极强的买卖买卖码稀缺性。
购买方式：
用户可以买到比特币，上限同时还可以使用计算机依照算法进行大量的源码源代运算来“开采”比特币。在用户“开采”比特币时，需要用电脑搜寻位的数字就行，然后通过反复解谜密与其他淘金者相互竞争，为比特币网络提供所需的数字，如果用户的电脑成功地创造出一组数字，那么就将会获得个比特币。由于比特币系统采用了分散化编程，所以在每分钟内只能获得个比特币，而到年，流通的比特币上限将会达到万。换句话说，比特币系统是能够实现自给自足的，通过编码来抵御通胀，并防止他人对这些代码进行破坏。
3d稀疏卷积——spconv源码剖析（三）
构建Rulebook
下面看ops.get_indice_pairs，位于：spconv/ops.py
构建Rulebook由ops.get_indice_pairs接口完成
get_indice_pairs函数具体实现：
主要就是ws 源码完成了一些参数的校验和预处理。首先，对于3d普通稀疏卷积，根据输入shape大小，kernel size，stride等参数计算出输出输出shape，子流行稀疏卷积就不必计算了，输出shape和输入shape一样大小
准备好参数之后就进入最核心的get_indice_pairs函数。因为spconv通过torch.ops.load_library加载.so文件注册,所以这里通torch.ops.spconv.get_indice_pairs这种方式来调用该函数。
算子注册：在src/spconv/all.cc文件中通过Pytorch提供的OP Register(算子注册的方式)对底层c++ api进行了注册，可以python接口形式调用c++算子
同C++ extension方式一样，OP Register也是Pytorch提供的一种底层扩展算子注册的方式。注册的算子可以通过 torch.xxx或者 tensor.xxx的方式进行调用，该方式同样与pytorch源码解耦，增加和修改算子不需要重新编译pytorch源码。用该方式注册一个新的算子，流程非常简单：先编写C++相关的算子实现，然后通过pytorch底层的注册接口（torch::RegisterOperators），将该算子注册即可。
构建Rulebook实际通过python接口get_indice_pairs调用src/spconv/spconv_ops.cc文件种的getIndicePairs函数
代码位于：src/spconv/spconv_ops.cc
分析getIndicePairs直接将重心锁定在GPU逻辑部分，并且子流行3d稀疏卷积和正常3d稀疏卷积分开讨论，优先子流行3d稀疏卷积。
代码中最重要的3个变量分别为：indicePairs，indiceNum和gridOut，其建立过程如下：
indicePairs代表了稀疏卷积输入输出的映射规则，即Input Hash Table 和 Output Hash Table。这里分配理论最大的内存，它的shape为{ 2,kernelVolume,numAct}，2表示输入和输出两个方向，kernelVolume为卷积核的volume size。例如一个3x3x3的onethink 源码卷积核，其volume size就是(3*3*3)。numAct表示输入有效(active)特征的数量。indiceNum用于保存卷积核每一个位置上的总的计算的次数，indiceNum对应中的count
代码中关于gpu建立rulebook调用create_submconv_indice_pair_cuda函数来完成，下面具体分析下create_submconv_indice_pair_cuda函数
子流线稀疏卷积
子流线稀疏卷积是调用create_submconv_indice_pair_cuda函数来构建rulebook
在create_submconv_indice_pair_cuda大可不必深究以下动态分发机制的运行原理。
直接将重心锁定在核函数：
prepareSubMGridKernel核函数中grid_size和block_size实则都是用的整形变量。其中block_size为tv::cuda::CUDA_NUM_THREADS,在include/tensorview/cuda_utils.h文件中定义，大小为。而grid_size大小通过tv::cuda::getBlocks(numActIn)计算得到,其中numActIn表示有效(active)输入数据的数量。
prepareSubMGridKernel作用：建立输出张量坐标(通过index表示)到输出序号之间的一张哈希表
见：include/spconv/indice.cu.h
这里计算index换了一种模板加递归的写法，看起来比较复杂而已。令：new_indicesIn = indicesIn.data()，可以推导得出index为：
ArrayIndexRowMajor位于include/tensorview/tensorview.h，其递归调用写法如下：
接着看核函数getSubMIndicePairsKernel3：
位于：include/spconv/indice.cu.h
看：
上述写法类似我们函数中常见的循环的写法，具体可以查看include/tensorview/kernel_utils.h
NumILP按默认值等于1的话，其stride也是gridDim.x*blockDim.x。索引最大值要小于该线程块的线程上限索引blockDim.x * gridDim.x，功能与下面代码类似：
参考： blog.csdn.net/ChuiGeDaQ...
死磕以太坊源码分析之挖矿流程
以太坊的挖矿流程主要由miner包负责，它通过miner对象来管理操作，内部使用worker对象实现整体功能。miner决定矿工的启动与停止，并能设置矿工地址以获取奖励。
worker.go文件中的worker对象负责挖矿的细节，其工作流程包含四个主要循环，通过多个channel完成任务调度、新任务提交、任务结果处理等。
新任务由newWorkLoop循环产生，此过程中，resubmitAdjustCh与resubmitIntervalCh两个辅助信号用于调整计时器的无后源码频率，resubmitAdjustCh根据历史情况计算合理的间隔时间，而resubmitIntervalCh则允许外部实时修改间隔时间。
mainLoop循环则负责提交新任务并处理结果。TaskLoop提交任务，resultLoop则在新块成功生成后执行相关操作。
启动挖矿的参数设置定义在cmd/utils/flags.go文件中，提供了一系列选项，如开启自动挖矿、设置并行PoW计算的协程数、配置挖矿通知、控制区块验证、设置Gas价格、确定Gas上限、指定挖矿奖励账户、自定义区块头额外数据、设置重新挖矿间隔等。
可以采用多种方式启动挖矿，例如通过控制台命令、RPC接口等。设置参数时，可参考官方文档或相关指南进行调整。
分析代码从miner.go的New函数开始，初始化canStart状态以控制挖矿流程。若Downloader模块正在同步或已完成，则启动挖矿，否则停止。随后进入mainLoop处理startCh，清除旧任务、提交新任务。
生成新任务通过newWorkCh完成，金花源码进入CommitNewWork函数，其中包含组装header、初始化共识字段、创建挖矿环境、添加叔块等步骤。添加叔块时进行校验，确保区块符合规定。若条件允许，任务会提交空块、填充交易，并执行交易以生成最终块。
交易执行成功后，块数据被存入数据库，并广播至网络。若执行出错，则回滚至上一个快照状态。成功出块后，新区块被验证、确认，并纳入未确认区块集中。若新区块稳定，将正式插入链中。
整个挖矿流程相对简单，主要由四个循环相互协作完成从挖矿启动到新任务生成、任务提交、成功出块的全过程。共识处理细节将在后续文章中详细阐述。
深入p-limit源码，如何限制并发数？
并发处理在现代编程中扮演着至关重要的角色，尤其在异步操作和并行任务处理中。虽然JavaScript是单线程执行的，但它通过Promise.all等API实现了并发效果，允许同时处理多个异步操作。
Promise.all是Promise库中的一个关键函数，它接受一个Promise数组作为参数。此函数会等待所有给定的Promise实例全部完成或其中一个失败，然后返回一个新Promise的数组结果。如果所有Promise都成功，则返回所有成功结果的数组；如果一个或多个Promise被拒绝，则返回第一个拒绝的Promise的reason。
然而，有时并发操作需要被限制。过多的并发请求可能给服务器带来压力，影响性能。这时候，p-limit库就显得尤为重要，它允许我们为并发操作设置一个上限。
p-limit提供了pLimit函数来定义并发限制。使用pLimit时，你可以传入一个数量参数，这个参数决定了同时可以执行的异步任务数量。函数返回一个新函数，该函数接收需要并发执行的异步任务。当执行队列中的任务数量达到上限时，新传入的任务会被加入队列，等待前面的任务释放资源后执行。
p-limit的实现中，核心在于初始化一个计数器和一个任务队列。队列采用了yocto-queue库实现，它提供了一个基于链表的队列结构。在并发处理过程中，p-limit通过enqueue函数将异步任务入队，并在队列中管理任务的执行顺序和限制。
enqueue函数负责将异步任务入队，同时对任务进行包装和控制，确保任务在队列中按顺序执行，且不会超过指定的并发限制。这通过使用async函数实现，以确保等待下一个微任务的到来，从而在异步更新的activeCount值上进行比较，以维持并发限制。
在实际执行时，每个任务的执行由run函数控制。此函数在内部管理并发计数，并在任务完成后执行下一个任务，确保并发限制被严格遵守。enqueue、run和next三个函数协同工作，构成了p-limit中一个动态、有限的异步任务执行流程。
此外，p-limit还包含了辅助函数用于管理任务状态，如获取当前执行任务数量（activeCount）、队列中等待任务数量（pendingCount）以及清空任务队列（clearQueue）。这些功能共同协作，确保并发处理既高效又可控。
通过p-limit库，开发人员能够轻松实现异步操作的并发控制，优化性能并防止服务器过载。了解其内部机制，能更好地利用并发处理技术，提升应用响应速度和用户体验。
boll指标公式源码
boll指标一般也被称作布林线指标，根据计算股票价格的“标准差”，进而再求股价的信赖区间而获得的。是美国股市分析家约翰·布林根据统计学中的标准差原理设计出来的一种非常简单实用的技术分析指标。boll指标公式源码如何？布林指标和麦克指标MIKE属于同一个路径指标，股价在上限和下限范围内波动。这个带状区的宽度随着股价的波动幅度而变化。当股价波动幅度增大时，带状区变宽，而当波动幅度变窄时，带状区变窄。
boll指标的用途
BOLL指数由三条线组成，即上轨线，中轨线和下轨线上轨线，其中用黄线表示上轨线；中轨线用白线表示；下轨线用紫红色的线表示。boll指标公式源码中，BOLL：MA（CLOSE，）；
UB：BOLL+2*STD（CLOSE，）；
LB：BOLL-2*STD（CLOSE，）；
A1：=UB/LB＜1.；
A3：=COUNT（A1，）=；
A4：=C＞MA（C，）ANDC＞MA（C，）ANDC＞MA（C，）ANDC＞MA（C，）ANDC＞MA（C，）ANDC＞MA（C，）；
A5：=REF（A3，1）ANDA4ANDUB/LB＞1.；
DRAWTEXT（A5，BOLL，‘大阳线’）。
boll指标指标有什么用途？当boll指标的上、中、下轨线同时向上运行时，就表示股票价格的强烈特征非常明显，而短期内的股票价格将继续上涨。此时，有必要逢低买入或持单上涨。当boll指标的上、中、下轨线同时向下运行时，就表示股票价格的弱势特征非常明显，短期内股票价格将继续下跌。此时，我们应该逢高卖出或者持单观望。
国精产品w灬源码说明不真实，网友粉丝们表示支持
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