1.Դ?源码实测?ʵ??
2.宝塔面板搭建小说CMS管理系统源码实测 - ThinkPHP6.0
3.Gyroflow-RustIMU积分算法源码解析
4.php宝塔搭建实战双子星IPTV管理系统php源码带反编译apk
5.php宝塔搭建实战冰狱防红管理系统全解开源分享源码
6.QLoRA的实测记录
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对于使用Java进行yaml和properties文件的互转，经过优化后的源码实测版本已修复了节点丢失的问题。关键改动如下：
在前言部分，源码实测发现现有版本存在两个主要问题：节点顺序错乱和子节点遗漏。源码实测大部分代码使用了java.util.Properties类进行转换，源码实测但由于Properties类基于ConcurrentHashMap存储键值对，源码实测开发妹源码导致转换结果顺序不一致。源码实测此外，源码实测解析过程中对于子节点的源码实测处理不够严谨，直接将数据转化为String类型，源码实测导致子节点遗漏。源码实测
为解决上述问题，源码实测优化措施包括引入更恰当的源码实测数据结构来确保转换过程中的顺序性，并对子节点的源码实测解析逻辑进行增强，确保复杂结构的源码实测数据能够准确无误地进行转换。优化后的源码在文末提供。
优化后的源码基于这些改进措施，实现了对yaml和properties文件的稳定互转，保证了转换过程中节点顺序的正确性和复杂结构数据的完整性，实测无bug。如需使用，可以直接在工程中集成提供的源码。
对于需要在线转换的用户，推荐使用已发布的在线版本，操作简便且无需额外安装依赖。
宝塔面板搭建小说CMS管理系统源码实测 - ThinkPHP6.0
在此分享一套基于ThinkPHP6.0开发的小说CMS管理系统源码。这套系统的功能与前几日介绍的漫画CMS颇为相似，主要服务于小说内容管理。
这套系统的安装极为便捷，支持直接通过域名一键完成。然而，值得注意的是，管理后台并无手动添加小说的功能，用户须从作者中心处通过添加或上传小说来实现。以下是所使用的技术栈与部分功能的实际演示。
对于这份源码的获取，有两条途径可以选择：一是通过扫描左侧的小程序码，二是如果你需要其他特定的资源，可以扫描右侧二维码并详细表达你的需求。
Gyroflow-RustIMU积分算法源码解析
在深入解析Gyroflow-Rust库中的IMU积分算法之前，我们首先需要明确，积分算法在将原始的陀螺仪角速度和加速度计读数转换为实际IMU的方向四元数，对于视频稳像至关重要。源码学习联盟Gyroflow v1.4.2提供了多种可选积分算法，包括Madgwick、Mahony以及互补滤波器，其中互补滤波器以最小的水平漂移提供较好的估计结果，且是默认集成方法。 ### 源码解析 为了全面理解IMU积分算法在Gyroflow-Rust中的实现，我们将逐步解析其核心步骤。首先，算法通过UI界面与数据交互，根据选择的积分方法进行操作。 #### UI界面数据交互 算法通过用户界面接受指令，调用指定的积分方法。 #### 互补滤波器思维导图 互补滤波器结合了陀螺仪和加速度计的数据，利用加速度计锁定地平线，以最小的水平漂移提供IMU方向的估计。 #### 默认构造函数default() 此函数设置初始条件，并根据系统状态初始化方向四元数。 #### 加速度初始化方向四元数 在系统稳定后，利用加速度数据初始化方向四元数。 #### 检查稳定状态 算法监控系统状态，当稳定时长超过设定阈值时，更新陀螺仪零偏。 #### 角速度预测 在预设的时间间隔内，预测角速度以更新方向四元数。 #### 修正四元数 通过加速度计算修正四元数，SLERP插值用于优化四元数。 #### 修正与归一化 通过四元数乘法，修正估计的方向四元数并进行归一化。 #### 新增内容 相较于ROS中的互补滤波器实现，Gyroflow-Rust在加速度数据处理、重力加速度自适应计算以及自适应增益计算方面进行了优化调整。 ### 注意事项与改进 在计算角速度向量模长时，原始ROS实现中存在小笔误。通过在GitHub上提出问题，作者已进行修正。 ### 参考资料 在深入研究Gyroflow-Rust库的IMU积分算法时，参考以下资源将大有裨益：Gyroflow-RustAuto Sync自动同步模块算法解析
Gyroflow-RustLens Calibrator相机标定工具使用、自定义修改以及算法解析
论文阅读互补滤波器详细推导_源码解析_数据集实测_Keeping a Good Attitude: A Quaternion Based Orientation Filter for IMUs
php宝塔搭建实战双子星IPTV管理系统php源码带反编译apk
欢迎来到web测评，本期分享一套php开发的双子星IPTV管理系统，附带反编译apk源码，满足你对系统项目的期待。
如果你之前询问过系统项目搭建，仙语源码现在就有一个好机会，通过本文内容，你将学习如何使用php宝塔搭建这套管理系统。即使你对安装宝塔感到困惑，也不用担心，因为我之前有详细的教程，可以提供参考。
双子星IPTV管理系统是本次分享的重点，它被许多人誉为比骆驼系统更强大。如果你对此感兴趣，不妨下载源码进行探索。
为了帮助你更好地理解系统功能和使用方法，下面我将展示系统的实测截图，通过直观的，你可以对系统有更深入的了解。
如需下载本文提到的资源，建议直接搜索相关关键词或访问官方资源站点，以确保获取到合法且完整的源码。
请在使用资源时遵守相关的版权和使用规定。如果你在使用过程中遇到任何问题，欢迎在社区中寻求帮助或分享你的经验，共同促进技术交流与进步。
php宝塔搭建实战冰狱防红管理系统全解开源分享源码
大家好，欢迎来到本次的web测评。本期内容分享给大家一套 PHP 开发的冰狱防红管理系统全解开源源码。如果你在寻找系统项目并表示不会搭建，那恭喜你，本期内容就是为你准备的。我已录制一期教程，详细演示了部署过程，整个部署方式相当简便，感兴趣的朋友可以自行下载学习。
技术架构搭建教程
如果你对安装宝塔还感到困惑，可以回顾我之前的相关教程，宝塔安装指南清晰易懂。
系统介绍
这套防红系统设计精良，提供5种风格的前台模板供选择，支持在线生成短链，内置7个短链接口，并允许用户新增接口。虽然我并未进行完整测试，但从功能描述来看，srs源码结构这套系统具备良好的实用性。有需求的用户不妨下载尝试。
系统实测截图
这里提供了一些系统运行的截图，直观展示系统界面与功能，帮助大家更好地了解系统。
获取方式
资源下载链接已准备就绪，感兴趣且符合条件的用户可自行下载学习。请确保符合使用授权条件。
免责声明
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QLoRA的实测记录
前两天，我有机会验证了QLoRA技术，分享一下实测记录和遇到的问题。 QLoRA的核心是在LoRA技术基础上进行深度量化优化，包括4比特NoramlFloat量化、双量化以及分页优化器。其中，4比特NoramlFloat量化只用4字节表示参数，确保模型精度损失极小。双量化对量化后的常量进行二次量化，节省存储空间。分页优化器则利用NVIDIA统一内存功能，自动在CPU和GPU间传输数据，确保GPU在OOM（内存溢出）情况下仍能正常训练。 在使用QLoRA技术运行EleutherAI/pythia-b模型推理时，显存需求仅为.8G，显示了其强大的效能。然而，在尝试进行finetune（微调）时，遇到了一些问题。 在测试推理过程中，遇到的错误提示为“ValueError: paged_adamw_bit is not a valid OptimizerNames”，解决方法是选择支持的优化器之一，如“adamw_torch_fused”进行运行。此外，还遇到了transformers版本问题，代码中的某些功能在当前版本中未实现，建议更新transformers至最新版本。同时，由于某些代码更新未同步至当前版本，手动编译源码也是一种解决途径。还出现了bitsandbytes版本问题，gvim源码大小需要升级到0..0或更高版本才能支持4比特量化。 在finetune阶段，模型在eval（评估）阶段遇到OOM问题。解决办法是根据设备资源适当调整batchsize和gradient_accumulation_steps（梯度累积步骤）。 整体来说，QLoRA技术显著降低了GPU成本，EleutherAI/pythia-b模型推理只需G，finetune也只需G，单个卡即可完成训练。此外，新技术Sophia优化器被发现，它可以将模型训练速度提升2倍，特别适用于GPT、OPT、llama等大规模预训练模型，将成本降至万美元以下。 QLoRA技术将B参数训练的内存需求从G降低至G，与Sophia优化器结合，训练大模型变得更为可行。然而，大规模模型训练仍面临数据获取的挑战。技术的不断发展，为训练大模型提供了新的可能性。 相关链接： QLoRA——技术方案总结篇? QLoRA的实测记录(2)——对话模型guanaco ML优化器Sophia vs Adam 性能验证 GLM团队官方已集成QLoRA到VisualGLM训练中，参考分享大模型微调培训-VisualGLM PPT：链接: pan.baidu.com/s/1gdpyfc... 提取码: ev5b QLoRA性能提升 [] 核心作者发布最新动态，bitsandbytes0..0版本对4比特量化做了性能优化，显著提升了RTX、RTX和RTX卡的训练速度。php宝塔搭建实战ModStartBlog博客系统Laravel开源源码
欢迎进入web测评的平台，今天我带来了一个非常有实用价值的内容，那就是介绍一套基于PHP开发的ModStartBlog博客系统以及其Laravel开源源码的搭建过程。如果你之前有关注过我的教程，可能会记得我承诺过提供这样的系统项目搭建教程，今天就来实践一下。
首先，关于系统搭建工具，如果你对宝塔不太熟悉，我之前有过相关的教程，可以翻阅一下，了解宝塔的安装与使用方法。
现在让我们来了解一下ModStartBlog博客系统。ModStartBlog是一个基于Laravel框架的现代个人博客系统。它具有丰富的模块市场，支持后台一键快速安装，这使得开发者可以快速实现业务功能的开发，无需从头开始构建。
系统遵循Apache 2.0开源协议，完全免费，并且不限制商业使用。其会员模块功能全面，包括完整的API调用、大文件分片上传、进度条显示以及已上传文件的管理。强大的模块扩展功能使得所有模块可以无缝集成，支持在线安装和卸载，大大提升了系统的灵活性。
系统还提供了完善的开发助手，如模块和主题的一键创建功能。后台权限管理采用基于RBAC的系统，支持多管理员、多角色管理，且后台管理支持手机、平板、PC设备，实现了随时随地的便捷管理。全模块化开发，积木式搭建系统，使得系统简洁优雅、灵活可扩展，能够应对大型复杂系统的需求。
后台的RBAC权限管理提供了丰富的数据表格、数据表单、数据详情功能。系统内置文件上传功能，支持云存储，无需额外开发。丰富的模块市场，使得后台一键快速安装成为可能。
如果你对上述介绍的内容感兴趣，可以自行下载学习。当然，如果你在搭建过程中遇到任何问题，欢迎随时提问。以下是系统实测截图和获取资源的方式，请参考视频教程。关于资源下载和免责声明的信息，我会在下方提供。
php宝塔搭建实战卫云域名防红系统php源码
欢迎来到web测评，本期分享一套由PHP开发的JI卫云域名防红系统php源码。如果你近期在寻找相关系统项目，恰好有朋友求助于我，希望我能录制一期搭建教程，今天有幸与大家分享这份便捷的部署经验。只需轻松几步，即可完成系统安装。
对于初次接触宝塔平台的小伙伴，之前我已制作过相关教程，建议翻阅参考。
JI卫云防红系统，采用双重跳转设计，确保运行稳定，同时支持短链接直接在内部打开，尤其适用于iOS设备。通过官方接口进行域名检测，实时更新查询结果，并自动屏蔽失效域名，提升使用体验。
系统配备完整的API开发文档，兼容各种网站对接需求，助您快速推进推广策略，提升网站知名度。
附上系统实测截图，以便直观了解其功能与界面。若欲获取源码及详细教程，请观看视频教程，并通过资源链接下载使用。
最后提醒，使用本资源时，请遵守法律法规，确保合法合规地进行网站运营。
php宝塔搭建实战H5网页在线简易聊天室带群组功能php源码
在web测评，我们今天分享一套实战案例：PHP搭建的H5在线简易聊天室，带有群组功能的源码。有朋友之前向我咨询过这个项目，现在就为大家提供一个简易教程。由于需求强烈，我特意录制了一段教程，演示如何轻松部署。如果你对此感兴趣，可以直接下载学习。
特别提示：对于新手来说，如果对宝塔的安装不太熟悉，可以参考我之前的相关教程进行操作。
这套聊天室源码包含了丰富的特性：即时通讯功能、自定义聊天室选项、在线人数统计、用户管理（包括邀请注册、虚拟机器人、会员权限等），以及消息管理（如禁言、清理、撤回等）。同时，它支持文字发送，还具备炫彩字体展示，用户还可以进行群聊和单独客服对话。
然而，有一点需要说明，它的通讯方式是基于AJAX页面刷新，而非socket连接。以下是实测截图和资源下载链接:
获取实测截图：[链接或说明]
关于资源下载：[下载链接或说明]
最后，我们在此声明：所有资源仅供学习和参考，使用过程中如有问题，请自行负责，我们不对任何可能产生的问题负法律责任。
linux内核源码：内存管理——内存分配和释放关键函数分析&ZGC垃圾回收
本文深入剖析了Linux内核源码中的内存管理机制，重点关注内存分配与释放的关键函数，通过分析4.9版本的源码，详细介绍了slab算法及其核心代码实现。在内存管理中，slab算法通过kmem_cache结构体进行管理，利用数组的形式统一处理所有的kmem_cache实例，通过size_index数组实现对象大小与kmem_cache结构体之间的映射，从而实现高效内存分配。其中，关键的计算方法是通过查找输入参数的最高有效位序号，这与常规的0起始序号不同，从1开始计数。
在找到合适的kmem_cache实例后，下一步是通过数组缓存（array_cache）获取或填充slab对象。若缓存中有可用对象，则直接从缓存分配；若缓存已空，会调用cache_alloc_refill函数从三个slabs（free/partial/full）中查找并填充可用对象至缓存。在对象分配过程中，array_cache结构体发挥了关键作用，它不仅简化了内存管理，还优化了内存使用效率。
对象释放流程与分配流程类似，涉及数组缓存的管理和slab对象的回收。在cache_alloc_refill函数中，关键操作是检查slab_partial和slab_free队列，寻找空闲的对象以供释放。整个过程确保了内存资源的高效利用，避免了资源浪费。
总结内存操作函数概览，栈与堆的区别是显而易见的。栈主要存储函数调用参数、局部变量等，而堆用于存放new出来的对象实例、全局变量、静态变量等。由于堆的动态分配特性，它无法像栈一样精准预测内存使用情况，导致内存碎片问题。为了应对这一挑战，Linux内核引入了buddy和slab等内存管理算法，以提高内存分配效率和减少碎片。
然而，即便使用了高效的内存管理算法，内存碎片问题仍难以彻底解决。在C/C++中，没有像Java那样的自动垃圾回收机制，导致程序员需要手动管理内存分配与释放。如果忘记释放内存，将导致资源泄漏，影响系统性能。为此，业界开发了如ZGC和Shenandoah等垃圾回收算法，以提高内存管理效率和减少内存碎片。
ZGC算法通过分页策略对内存进行管理，并利用“初始标记”阶段识别GC根节点（如线程栈变量、静态变量等），并查找这些节点引用的直接对象。此阶段采用“stop the world”（STW）策略暂停所有线程，确保标记过程的准确性。接着，通过“并发标记”阶段识别间接引用的对象，并利用多个GC线程与业务线程协作提高效率。在这一过程中，ZGC采用“三色标记”法和“remember set”机制来避免误回收正常引用的对象，确保内存管理的精准性。
接下来，ZGC通过“复制算法”实现内存回收，将正常引用的对象复制到新页面，将旧页面的数据擦除，从而实现内存的高效管理。此外，通过“初始转移”和“并发转移”阶段进一步优化内存管理过程。最后，在“对象重定位”阶段，完成引用关系的更新，确保内存管理过程的完整性和一致性。
通过实测，ZGC算法在各个阶段展现出高效的内存管理能力，尤其是标记阶段的效率，使得系统能够在保证性能的同时，有效地管理内存资源。总之，内存管理是系统性能的关键因素，Linux内核通过先进的算法和策略，实现了高效、灵活的内存管理，为现代操作系统提供稳定、可靠的服务。