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2.AI视频工具更新3：阿里图像生成视频模型I2VGen-XL开源，阿里阿里生成高语义准确性和高清晰度的视频视频视频
3.简直了！通过源码告诉你阿里的源码源码数据库连接池Druid为啥如此牛逼
4.太强了！阿里老哥分享的阿里阿里JDK源码学习指南，含8大核心内容讲解
5.阿里Spring Security OAuth2.0认证授权笔记震撼开源！视频视频原理+实战+源码三飞！源码源码phpexcel查询源码
6.XRender - 开源之路
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在闲暇之余，阿里阿里阅读JDK源码能加深对自己开发环境的视频视频理解，同时也大有裨益。源码源码本文为您介绍阿里巴巴发布的阿里阿里版JDK源码剖析，以展示其内部设计的视频视频精妙之处。通过阅读，源码源码您将发现与自身知识的阿里阿里差距远超想象。这份详尽的视频视频笔记对源码内容进行了精细划分，方便学习。源码源码以下是其章节概览：
多线程基础 Atomic类 Lock与Condition 同步工具类 并发容器 线程池与Future ForkJoinPool CompletableFuture请注意，由于笔记内容丰富，篇幅较长，本文仅展示部分章节概览。如有需要，可点击下方链接获取完整版资料。
AI视频工具更新3：阿里图像生成视频模型I2VGen-XL开源，生成高语义准确性和高清晰度的视频
年，AI视频领域竞争激烈，各大企业不断推出创新产品。从国际到国内，如Runway Gen2、Meta的Emu Video、Stability AI 的SVD 和 SVD-XT、Pika Labs的Pika 1.0等，中国科学院的GPT4Motion、字节跳动的点击图标的源码PixelDance和MagicAnimate、阿里的Animate Anyone、腾讯的AnimateZero、美图的MiracleVision，以及由上海人工智能实验室、香港中文大学和斯坦福大学联合发布的AnimateDiff，众多AI视频工具共同构成了这一领域的丰富生态，但目前这些产品多处于概念阶段，未实现正式应用。
近期，阿里图像生成视频模型I2VGen-XL开源，进一步丰富了AI视频生成技术。作为一款专注于高清图像转视频的模型，I2VGen-XL由两个核心组件组成，分别针对语义一致性与清晰度进行优化。通过大规模混合视频与图像数据预训练，并在高质量数据集上微调，I2VGen-XL展现出了跨领域泛化能力，适用于多样化的数据生成需求。用户可在魔搭社区获取I2VGen-XL源代码，自由利用与调整模型。
与另一款AI动画项目Animate Anyone相比，I2VGen-XL侧重于从图像到视频的生成，聚焦于提高图像清晰度与语义一致性。而Animate Anyone则凭借一张人物静态图像与骨骼动画，生成生动逼真的动画片段，尤其擅长维持视频中人物外观的空间与时间一致性，避免时间抖动或闪烁等现象，适用于动画制作领域。
I2VGen-XL与Animate Anyone都是阿里在AI视频生成领域的杰出成果，它们虽然都为AI技术发展贡献了力量，但应用领域与解决的android 视频截取源码问题有所差异。I2VGen-XL旨在提升图像转视频的效率与质量，而Animate Anyone则专注于动画制作，强调动作连贯与逼真度。
I2VGen-XL模型设计采用了基础阶段与精炼阶段的分步策略。在基础阶段，模型接收静态图像输入，生成低分辨率视频；随后，低分辨率视频进入精炼阶段，通过文本提示指导，生成高分辨率且具有特定动态特征的视频。这一过程充分展现了模型在细节处理与动态生成方面的优势。
在效果评估中，I2VGen-XL模型在多个数据集上与当前最先进方法进行了比较。数据集包括公共数据集（如Web-VidM和LAION-M）与私有数据集，共计覆盖万个视频与亿张，用于优化与训练模型。评估指标涵盖视频的语义一致性、清晰度、时空连续性等关键性能，与人类生成视频以及其它顶级视频生成模型（如Gen-2和Pika）进行了对比。
实验结果显示，I2VGen-XL模型在保持语义一致性和提升视频清晰度方面表现卓越，尤其在动作丰富性、图像身份保持、空间细节与时间连续性等方面表现出色。模型还具备生成高分辨率视频的能力，并有效修复了视频中的细节问题。这些评估结果证明了I2VGen-XL在视频生成任务上的有效性和价值，展现了其在AI视频生成领域的强大潜力。
简直了！通过源码告诉你阿里的立体led灯源码数据库连接池Druid为啥如此牛逼
druid数据库连接池的强大之处在于其高效管理和丰富的功能。它通过复用连接减少资源消耗，具备连接数控制、可靠性测试、泄漏控制和缓存语句等标准特性，同时还扩展了监控统计和SQL注入防御等功能。
以入门需求为例，创建Maven项目，引入必要的依赖如JDK、maven、IDE，以及mysql-connector-java和druid。在项目中，通过JDBCUtil初始化连接池并获取连接，进行简单的增删改查操作。在web应用中，可以使用JNDI获取DruidDataSource，如在tomcat 9.0.容器下运行。
druid的监控统计功能强大，如StatFilter支持合并SQL、慢SQL记录和多个数据源监控数据的统一。StatViewServlet用于展示监控信息，配置WebStatFilter则能收集web-jdbc关联监控数据。同时，WallFilter用于防御SQL注入，提供定制化的参数配置选项。
druid的源码分析显示，它在连接池管理、配置方式的灵活性以及异常处理等方面展现出独特之处。尽管配置方式多样，但推荐优先使用最常见的方式，如properties文件。pcm和源码区别然而，过多的配置选项和缺乏统一的管理方式是其设计上的一个挑战。
总而言之，druid凭借其强大的功能和灵活的配置，为数据库连接池管理提供了高效且实用的解决方案，是阿里巴巴数据库连接池中的佼佼者。
太强了！阿里老哥分享的JDK源码学习指南，含8大核心内容讲解
Java开发中，JDK源码的重要性不言而喻。作为Java运行环境的基石，JDK涵盖了Java的全部运行环境和开发工具，没有它，程序编译都无从谈起。为此，本文将分享一份来自阿里的资深程序员整理的JDK源码学习指南。
这份指南详尽介绍了JDK源码的多个核心内容，包括多线程基础、Atomic类、Lock与Condition接口、同步工具类、并发容器、线程池与Future、ForkJoinPool分治算法、异步编程工具CompletableFuture等。需要这份资料的朋友，请点击此处获取完整版。
以下是学习指南的具体章节：
第1章 多线程基础
第2章 Atomic类
第3章 Lock与Condition
第4章 同步工具类
第5章 并发容器
第6章 线程池与Future
第7章 ForkJoinPool
第8章 CompletableFuture
以上就是这份JDK源码学习笔记的概述，感兴趣的朋友可以点击此处获取完整版资料。
阿里Spring Security OAuth2.0认证授权笔记震撼开源！原理+实战+源码三飞！
Spring Security是一款强大的企业级安全框架，它作为Spring生态系统的组成部分，为Spring应用提供声明式安全访问控制。在Spring Boot项目中，集成Spring Security能够简化安全控制代码编写，减少重复工作。 在移动互联网时代，微信等应用的认证过程是用户身份验证的典型例子。认证是指确认用户身份是否合法，例如通过账号密码、二维码或指纹等方式。OAuth2.0作为OAuth协议的升级版本，允许用户授权第三方应用访问其存储信息，无需分享用户名和密码，提供了一种安全的授权协议。 针对Spring Security的学习资料相对较少，本文档将提供两部分深入讲解：首先，通过XML配置在SSM环境中，从源码解析，详解Spring Security的认证、授权（包括“记住我”和CSRF拦截）功能。其次，在Spring Boot中，深入探讨分布式环境下的认证与授权实现。第一份笔记：
基本概念
基于Session的认证
快速上手Spring Security
应用详解
分布式系统认证方案
OAuth2.0介绍
分布式系统授权实现
企业开发首选的Spring Security笔记：
初识Spring Security
授权操作
集中式Spring Security与SpringBoot整合
OAuth2.0实战案例
需要完整文档和源码的朋友，可通过此链接获取：[点击获取链接]XRender - 开源之路
XRender，阿里飞猪孵化的开源产品，目前在GitHub上获得4.2k star。本文旨在分享XRender在过去一年内的发展和变革，以及它如何成为更多前端开发者的朋友。
一、前言
1. 什么是 XRender？XRender 是一套基于React.js框架的轻量、易用、易上手的中后台「表单 / 表格 / 图表」解决方案，已经在阿里飞猪内部服务三年，未来将持续为用户提供服务。
2. 为什么需要 XRender？对于中后台业务而言，表单+表格能覆盖%的业务场景，且大部分场景重复度高。开发人员无需浪费时间在切图上，XRender这类工具能有效提升开发效率。
二、XRender 的自我革新
三年前，FormRender作为表单解决方案在GitHub上开源，成为XRender家族的首成员。面对复杂业务场景，FormRender的旧技术方案面临挑战，内部决定升级FormRender，并增加更多Render方案，以提升内部前端开发者的效率。
现在的XRender包括FormRender、FRGenetator、TableRender和ChartRender四个组件，统称为XRender。
1.「FormRender」：协议驱动的表单解决方案。代码示例展示其核心功能不变，遵循「协议驱动渲染」原则。
代码重构，面向未来：FormRender 1.x 对内核进行彻底重构，全面拥抱React Hooks和Antd Design 4.x，增加Typescript类型定义，简化编写方式。新增beforeFinish、onFinish钩子，用于表单提交前的校验和数据提交，以及onMount方法，类似于React的componentDidMount。引入userForm方法，方便操作表单和schema，提供动态修改功能。新增watch变量，用于数据监听，增加组件丰富度，如rate、treeSelect等内置支持，以及通过JSON Schema的format属性自定义组件。
2.「表单设计器」：中后台表单可视化搭建工具，提供可拖拽、可搭建能力，并支持导出schema。
3.「TableRender」：表格解决方案，内置搜索、重置、分页功能，简化开发流程。
4.「ChartRender」：基于@ant-design/charts的图表解决方案，提供快速生成图表的能力。
三、适合场景
XRender广泛应用于阿里飞猪的中后台业务，同时被阿里云、高德、淘宝、蚂蚁等BU的开发者使用。对于面向运营的搭建平台，推荐使用XRender。
四、未来规划
1. 内置组件支持自定义：开放List、Array类型的嵌套组件样式定制化，满足不同业务需求。
2. XRender 2.0开发：计划于年中旬完成，支持移动端渲染引擎Rax和Ant Design Mobile v5。
五、结尾
感谢XRender的开发者，特别制作视频以致敬社区。如果你希望在项目中使用XRender，可访问文档站点快速上手。若对源代码感兴趣或有建议，欢迎访问GitHub仓库。如XRender对你有帮助，请在GitHub上给予支持。
H.的现状（）
自年发布H.视频编码标准以来，经过三年多的发展，标准的应用情况已逐渐明朗。根据Bitmovin在年的调研结果，%的开发者在直播场景中采用H.。在开源软件方面，Fraunhofer HHI的VVenC编码器和VVdec解码器影响显著，最新版本分别为1.9和2.1.3，项目源码在GitHub开源。此外，有三个其他开源项目，虽影响力有限，但有助于H.标准的推广。值得注意的是，代码更新情况不一，部分项目已有一年未更新。
在硬件解码器领域，电视顶盒等设备开始支持H.格式，但关于硬件编码器的消息尚未公开。目前，市场上已有收费的H.码流分析工具，但开源选择较少。在软件解码器方面，腾讯的Odec、阿里的Ali decoder、快手的KDec及字节的BVC Decoder等已被提及。尤其FFmpeg在年1月更新，增加了对VVC软件解码器的支持。
综上所述，H.视频编码标准在直播、开源软件及硬件解码器领域展现出一定的应用潜力。未来，随着技术的持续发展和标准的进一步推广，其在更多场景下的应用有望得到更广泛的实现。
