jQuery整体架构源码解析 最近一直在研读 jQuery 源码,初看源码一头雾水毫无头绪,真正静下心来细看写的真是精妙,让你感叹代码之美. 其结构明晰,高内聚.低耦合,兼具优秀的性能与便利的扩展性,在浏览器的兼容性(功能缺陷.渐进增强)优雅的处理能力以及 Ajax 等方面周到而强大的定制功能无不令人惊叹. 另外,阅读源码让我接触到了大量底层的知识.对原生JS .框架设计.代码优化有了全新的认识,接下来将会写一系列关于 jQuery 解析的文章. 我在 github 上关于 jQuery 源码的…

最近一直在研读 jQuery 源码,初看源码一头雾水毫无头绪,真正静下心来细看写的真是精妙,让你感叹代码之美. 其结构明晰,高内聚.低耦合,兼具优秀的性能与便利的扩展性,在浏览器的兼容性(功能缺陷.渐进增强)优雅的处理能力以及 Ajax 等方面周到而强大的定制功能无不令人惊叹. 另外,阅读源码让我接触到了大量底层的知识.对原生JS .框架设计.代码优化有了全新的认识,接下来将会写一系列关于 jQuery 解析的文章. 我在 github 上关于 jQuery 源码的全文注解,感兴趣的可以围观一下…

转载出自http://www.cnblogs.com/human/p/3273616.html (function() { // 创建一个全局对象, 在浏览器中表示为window对象, 在Node.js中表示global对象 var root = this; // 保存"_"(下划线变量)被覆盖之前的值 // 如果出现命名冲突或考虑到规范, 可通过_.noConflict()方法恢复"_"被Underscore占用之前的值, 并返回Underscore对象以便重新命…

前面一节描述的Struts2很多东西,这节是对源码进行分析描述,通过这一节应该对struts2有了清楚认识! 还是把Struts2这个框图贴出来: 第一步:HttpServletRequest进入到StrutsPrepareAndExecuteFilter(图上ActionContextCleanUp这个类在集成SiteMesh才有用的其余时候可以不管) 流程图上的FilterDispacther即在web.xml中配置的filter:StrutsPrepareAndExecuteFilter这…

1. Ambari介绍 Apache Ambari是一种基于Web的工具,支持Apache Hadoop集群的供应.管理和监控.Ambari已支持大多数Hadoop组件,包括HDFS.MapReduce.Hive.Pig. Hbase.Zookeeper.Sqoop和Hcatalog等. 1.1 基本概念 1. Resource:Ambari把可以被管理的资源的抽象为一个Resource实例,资源可以包括服务.组件.主机节点等,一个resource实例中包含了一系列该资源的属性:2. Prope…

Openvswitch的架构网上有如下的图表示: Openvswitch原理与代码分析(1):总体架构 Openvswitch原理与代码分析(2): ovs-vswitchd的启动 Openvswitch原理与代码分析(3): openvswitch内核模块的加载 Openvswitch原理与代码分析(4):网络包的处理过程 Openvswitch原理与代码分析(5): 内核中的流表flow table操作 Openvswitch原理与代码分析(6):用户态流表flow table的操作 Ope…

[源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (4) --- 如何设置各种并行 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (4) --- 如何设置各种并行 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 初始化 2.1 全局变量 2.2 初始化代码 0x03 切分样例 3.1 注释 3.2 切分情况 3.3 切分策略 3.4 实验 0x04 起始状态 4.1 GPU 状况 4.2 符号说明 4.3 初始分组 0x05 Tensor model-parallel 5.1 分组…

[源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (5) --Pipedream Flush 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (5) --Pipedream Flush 0x00 摘要 0x01 背景 0x02 论文 2.1 引论 2.2 背景 2.3 流水线权重问题 2.3.1 问题1 2.3.2 问题2 2.3.3 问题3 2.4 PipeDream-2BW 系统设计 2.4.1 GPipe 2.4.2 Double-Buffered Weight Updates (…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (12) --- 弹性训练总体架构 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (12) --- 弹性训练总体架构 0x00 摘要 0x01 总述 1.1 问题点 1.1 角色 1.2 容错机制 1.4 监控机制 1.5 官方架构图 0x02 示例代码 2.1 python代码 2.2 脚本执行 0x03 逻辑流程 3.1 逻辑流程 3.2 入口点 3.3 主逻辑 3.4 出错处理 0xEE 个人信息 0xFF 参考 0x00…

摘要:Ray的定位是分布式应用框架,主要目标是使能分布式应用的开发和运行. Ray是UC Berkeley大学 RISE lab(前AMP lab) 2017年12月 开源的新一代分布式应用框架(刚发布的时候定位是高性能分布式计算框架,20年中修改定位为分布式应用框架),通过一套引擎解决复杂场景问题,通过动态计算及状态共享提高效率,实现研发.运行时.容灾一体化 Ray架构解析 业务目标 Ray的定位是分布式应用框架,主要目标是使能分布式应用的开发和运行. 业务场景 具体的粗粒度使用场景包括 弹性…

[源码解析] 并行分布式任务队列 Celery 之 消费动态流程 目录 [源码解析] 并行分布式任务队列 Celery 之 消费动态流程 0x00 摘要 0x01 来由 0x02 逻辑 in kombu 2.1 消息循环 -- hub in kombu 2.2 Broker抽象 -- Transport in kombu 2.3 执行引擎 --- MultiChannelPoller in kombu 2.4 解读消息 -- Channel in kombu 2.5 开始回调 -- Transp…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (8) --- on spark 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (8) --- on spark 0x00 摘要 0x01 Spark相关知识 1.1 为什么整合 Spark 1.2 Spark 简单架构 1.3 Pyspark 原理 1.3.1 架构修改 1.3.2 Driver端 1.3.3 Executor端 1.3.4 流程 0x02 机器学习 on Spark 2.1 机器学习的特点 2.2 机器学习…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (16) --- 弹性训练之Worker生命周期 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (16) --- 弹性训练之Worker生命周期 0x00 摘要 0x01 Worker 是什么 1.1 角色 1.2 职责 1.3 组网机制 1.3.1 通信环 1.3.2 弹性构建 1.3.2.1 Driver 监控 1.3.2.2 Driver 重新构建 0x02 总体生命流程 0x03 配置过程 0x04 启动过程 4.1 总…

[源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (4) ---- 如何切入引擎 目录 [源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (4) ---- 如何切入引擎 0x00 摘要 0x01 前文回忆 0x02 计算图 2.1 普通示例 2.2 分布式示例 2.3 分布式注释版 0x03 反向传播 3.1 发起反向传播 3.1.1 外部主动发起 3.1.1.1 示例 3.1.1.2 C++世界 3.1.2 内部隐式发起 3.1.2.1 BACKWARD_AUTOGRAD_REQ…

[源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 单机模型 2.1 基本用法 2.2 将模型并行应用到现有模块 2.3 问题与方案 2.3.1 目前状况 2.3.2 解决方案 2.4 通过流水线输入加速 0x03 分布式问题和方案 3.1 思路 3.2 PyTorch 的思路 3.2.1 四大天王 3.2.2 逻辑关系 0x04 PyTorch 分布式优化器 4.…

[源码解析] PyTorch 分布式(14) --使用 Distributed Autograd 和 Distributed Optimizer 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(14) --使用 Distributed Autograd 和 Distributed Optimizer 0x00 摘要 0x01 说明 0x02 启动 0x03 Trainer 0x04 模型 4.1 组件 4.1.1 参考代码 4.1.2 分布式修改 4.2 RNN 模型 4.3 分布式优化器 4.4…

[源码解析] PyTorch 分布式(15) --- 使用分布式 RPC 框架实现参数服务器 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(15) --- 使用分布式 RPC 框架实现参数服务器 0x00 摘要 0x01 综述 0x02 基础网络 0x03 辅助函数 0x04 启动 4.1 启动方式 4.2 启动脚本 4.3 启动参数服务器 4.4 启动worker 4.5 建立参数服务器 0x05 TrainerNet 5.1 总体代码 5.2 生成参数服务器 5.3 建立rref 5.4 前向…

[源码解析] PyTorch 分布式(16) --- 使用异步执行实现批处理 RPC 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(16) --- 使用异步执行实现批处理 RPC 0x00 摘要 0x01 前言 1.1 先决条件 1.2 基础知识 1.3 代码 0x02 启动 2.1 总体启动 2.2 启动参数服务器 0x03 参数服务器 0x04 Trainer 0x05 对比 0xFF 参考 0x00 摘要 在前面的文章之中,我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块,接下来我们通过几篇文…

[源码解析] PyTorch 分布式(17) --- 结合DDP和分布式 RPC 框架 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(17) --- 结合DDP和分布式 RPC 框架 0x00 摘要 0x00 综述 0x01 启动 0x03 支撑系统 3.1 功能 3.2 使用 3.2.1 混合模型 3.2.2 使用 3.3 定义 3.4 主要函数 0x04 HybridModel 0x05 训练 5.1 初始化 5.2 训练循环 0x06 比对 0xFF 参考 0x00 摘要 在前面的文章之中,…

[源码解析] PyTorch 分布式(18) --- 使用 RPC 的分布式管道并行 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(18) --- 使用 RPC 的分布式管道并行 0x00 摘要 0x01 综述 1.1 先决条件 1.2 基础知识 0x02 启动 0x03 定义训练循环 0x04 将 ResNet50 模型分片拼接成一个模块 0x05 对 ResNet50 模型进行分区 0xFF 参考 0x00 摘要 在前面的文章之中,我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块,接下来我们通过…

[源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(1) --- 总体思路 目录 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(1) --- 总体思路 0x00 摘要 0x01 痛点 0x02 难点 0x03 TorchElastic 3.1 历史 3.1.1 PyTorch 1.7 3.1.2 PyTorch 1.9 3.2 设计理念 3.2.1 基本功能 3.2.2 新设计概述 3.2.3 bare-bones 3.3 小结 0x04 问题 4.1 VS Horovod 4.2 TE 问题 0…

[源码解析] TensorFlow 分布式环境(8) --- 通信机制 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(8) --- 通信机制 1. 机制 1.1 消息标识符 1.1.1 定义 1.1.2 创建 1.2 Rendezvous 1.2.1 接口类 1.2.2 基础实现 Rendezvous 1.2.3 跨进程 RemoteRendezvous 1.2.4 BaseRemoteRendezvous 1.2.5 RpcRemoteRendezvous 1.3 管理类 1.3.1…

[源码解析] TensorFlow 之 分布式变量 目录 [源码解析] TensorFlow 之 分布式变量 1. MirroredVariable 1.1 定义 1.2 相关类 1.2.1 类体系 1.2.2 DistributedValues 定义 使用 1.2.3 DistributedDelegate 1.2.4 PerReplica 1.2.5 Mirrored 1.2.6 Policy VariablePolicy OnReadPolicy OnWritePolicy values_…

[源码解析] TensorFlow 分布式之 MirroredStrategy 分发计算 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式之 MirroredStrategy 分发计算 0x1. 运行 1.1 基类 Strategy 1.2 StrategyExtendedV1 1.3 MirroredExtended 0x2. mirrored_run 2.1 call_for_each_replica 2.2 建立线程 2.3 线程定义 0x3. Context 3.1 ensure_ini…

[源码解析] 并行分布式框架 Celery 之 Lamport 逻辑时钟 & Mingle 目录 [源码解析] 并行分布式框架 Celery 之 Lamport 逻辑时钟 & Mingle 0x00 摘要 0x01 逻辑时钟 1.1 来由 1.2 什么是逻辑时钟 1.3 为什么需要逻辑时钟 1.4 Lamport 逻辑时钟 0x02 Lamport 时钟 in Kombu 0x03 使用 clock 3.1 Kombu mailbox 3.2 Celery 应用 3.3 EventDisp…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (9) --- 启动 on spark 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (9) --- 启动 on spark 0x00 摘要 0x01 总体架构图 0x02 第一阶段 :Horovod 启动 2.1 Driver服务 :SparkDriverService 2.2 启动spark task : _make_spark_thread 2.3 等待 spark task 启动结束 2.3.1 _notify_and_…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (10) --- run on spark 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (10) --- run on spark 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 总体序列图 1.2 总体逻辑 1.3 问题 0x02 第四阶段 : 启动 Job 2.1 _launch_job 2.2 获取路由信息 2.3 run_controller 0x03 MPI 实验 3.1 问题点 3.2 名词解释 3.2.1 orterun…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (11) --- on spark --- GLOO 方案 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (11) --- on spark --- GLOO 方案 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 总体序列图 1.2 总体逻辑 0x02 第四阶段 : 启动 Job 2.1 GLOO VS MPI 2.1.1 MPI 麻烦之处 2.1.2 Gloo关键点 2.2 回顾启动过程 2.3 _launch_job 2.3 获取路…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (13) --- 弹性训练之 Driver 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (13) --- 弹性训练之 Driver 0x00 摘要 0x01 角色 1.1 角色设定 1.2 职责 0x02 调用部分 2.1 _run 2.2 _run_elastic 2.3 gloo_run_elastic 2.4 get_common_interfaces 2.5 获取异地网卡信息 2.6 launch_gloo_elast…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (14) --- 弹性训练发现节点 & State 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (14) --- 弹性训练发现节点 & State 0x00 摘要 0x01 设计点 0x02 发现机制 2.1 发现脚本 2.2 HostManager 2.2.1 order_available_hosts 2.3 配置 0x03 如何调用 3.1 无限循环线程 3.1.1 定时探寻 3.1.2 通知变化 3.2 如何通知…