随笔分类 - 流行框架的源代码分析
Spring AI之ChatClient源码分析
摘要:简介 ChatClient 是一个接口,它定义了一个与聊天服务交互的客户端。这个接口主要用于创建聊天客户端对象,设置请求规范,以及发起聊天请求。以下是接口中各个方法的详细解释: 静态方法: create(ChatModel chatModel):创建一个 ChatClient 实例,使用给定的 Ch
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GPT 自注意力机制
摘要:GP的自注意力机制(Self-Attention Mechanism)是其核心组件之一,它为模型提供了理解和处理文本序列中单词间依赖关系的能力。以下是对GPT-3中自注意力机制的详细分析:1. 背景与目的GPT-3是一个基于Transformer架构的预训练语言模型,旨在通过大量无监督文本数据学习语
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正弦和余弦函数在GPT-3中起何作用
摘要:在GPT-3中,正弦和余弦函数在位置编码中起到了关键的作用。以下是关于正弦和余弦函数在GPT-3中作用的详细解释:1. 位置信息的编码GPT-3的Transformer架构本身并不包含输入序列中单词的顺序信息。为了弥补这一缺陷,GPT-3采用了位置编码的方式。作者将Token的位置(标量i,取值范围
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GPT 3中正弦和余弦函数如何捕捉长距离依赖关系
摘要:在GPT-3中,正弦和余弦函数通过其周期性特性以及多个频率的组合,使得位置编码具有周期性且频率不同,从而能够有效地捕捉长距离依赖关系。具体来说,每个位置编码都由一系列的正弦和余弦函数生成,这些函数的频率是随着位置的不同而变化的。由于正弦和余弦函数的周期性,即使两个单词在序列中的距离很远,它们的位置编
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SavedRequestAwareAuthenticationSuccessHandler源码分析
摘要:源码分析 这个SavedRequestAwareAuthenticationSuccessHandler类是一个自定义的认证成功处理器,它继承自Spring Security的SimpleUrlAuthenticationSuccessHandler。这个类的主要功能是在用户认证成功后,尝试从请求缓
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FrameworkServlet类源代码分析
摘要:前言 FrameworkServlet是一个抽象类,继承自HttpServletBean并实现了ApplicationContextAware接口。它提供了一些方法和属性来配置和管理Web应用程序的上下文。 在这个类中,有一些重要的属性和方法,包括: contextClass:用于设置上下文的类。默
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Flink任务调度和执行流程-史上最通俗易懂的Flink源代码深入分析教程
摘要:Flink是一种用于大规模实时数据处理的开源流处理框架。在Flink中,任务调度和执行流程是非常重要的环节,因为这关系到任务的执行效率和结果质量。本文将详细分析Flink的任务调度和执行流程。 一、任务调度 在Flink中,一个任务可以由多个Task组成,每个Task是Flink程序的基本执行单元。
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Semaphore源码分析-Java快速入门教程
摘要:1.概述 semaphore是一个计数信号量,用于控制同时访问某个资源的线程数量。Semaphore可以用于限制同时访问某个资源的线程数量,或者用于保护某个重要资源,以避免多个线程同时修改它,从而导致数据不一致的问题。在Java中Semaphore是用于实现线程同步的一个类,它提供了一种基于许可证的
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Apache Flink 分区算子Broadcast剖析-史上最通俗易懂的Flink源代码深入分析教程
摘要:1.1定义 Broadcast算子是一种广播分区算子,它将同一份数据广播到所有分区中。Broadcast算子适用于需要对所有分区进行相同操作的情况下,可以避免多次传输同样的数据。 1.2Broadcast算子的实现流程 Broadcast算子的实现流程如下: 广播数据集的划分:Flink会将广播数据
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Apache Flink 分区算子Rescale剖析-史上最通俗易懂的Flink源代码深入分析教程
摘要:1.概述 1.1定义 Rescale算子是一种轻量级的平衡分区算子,它将数据均匀分配到一部分分区中。Rescale算子适用于数据倾斜的情况下,但是相对于Rebalance算子,Rescale算子更加轻量级,对性能的影响更小。 1.2Rescale算子的实现流程 Rescale算子的实现流程如下: 获
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Apache Flink 分区算子Rebalance剖析-史上最通俗易懂的Flink源代码深入分析教程
摘要:1.概述 1.1定义 Rebalance算子是一种平衡分区算子,它将数据均匀分配到所有分区中。Rebalance算子适用于数据倾斜的情况下,可以使所有分区的数据量相近,避免某些分区的数据过多导致性能下降。 1.2Rebalance算子的实现流程 Apache Flink中的分区算子Rebalance
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Apache Flink 分区算子Shuffle剖析-史上最通俗易懂的Flink源代码深入分析教程
摘要:1.概述 1.1定义 Shuffle是Apache Flink中的一个分区算子,用于将数据流进行随机分区。它可以将数据流中的每个元素随机地分配到下游算子的一个分区中,从而实现数据的随机分布。 1.2Shuffle算子的实现流程 在Flink中,Shuffle算子可以将输入数据流的每个元素随机地分配到
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Apache Flink 分区算子KeyBy剖析-史上最通俗易懂的Flink源代码深入分析教程
摘要:1.概述 Apache Flink中的KeyBy算子是一种根据指定Key将数据流分区的算子。在使用KeyBy算子时,需要指定一个或多个Key,Flink会根据这些Key将数据流分成不同的分区,以便并行处理。 KeyBy算子通常用于实现基于Key的聚合操作,如求和、平均值等。它可以将具有相同Key的数
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Flink核心概念-史上最通俗易懂的Flink源代码深入分析教程
摘要:Apache Flink是一个流式处理框架,它支持流和批处理,具有高性能、低延迟、高吞吐等优点。Flink的核心概念是DataStream和DataSet,它们分别代表流和批数据。DataStream和DataSet支持基于事件时间和处理时间的窗口操作、流数据的状态管理、分布式数据源和数据接收等功能
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作业调度-史上最通俗易懂的Flink源代码深入分析教程
摘要:1.定义 Flink作业调度是将Flink作业提交到Flink集群上,并根据作业的执行计划和资源需求等信息对作业进行优化、调度和分配,从而实现高效、可靠的作业执行的过程 2.设计思路: 作业提交:Flink作业调度的第一步是将作业提交到集群上,提交方式可以通过命令行、Web界面或API等实现。 作业
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JobManager 数据结构-史上最通俗易懂的Flink源代码深入分析教程
摘要:1.常用的数据结构定义 Flink中,JobManager内部维护了多个数据结构,用于存储和管理作业的元数据信息。以下是JobManager中常用的数据结构: JobGraph:JobGraph是Flink作业的执行计划,它描述了作业中各个算子之间的依赖关系,以及算子的并行度、数据分配等信息。Job
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Flink 架构-史上最通俗易懂的Flink源代码深入分析教程
摘要:Flink 是一个分布式系统,需要有效分配和管理计算资源才能执行流应用程序。它集成了所有常见的集群资源管理器,例如Hadoop YARN,但也可以设置作为独立集群甚至库运行。 本节概述了 Flink 架构,并且描述了其主要组件如何交互以执行应用程序和从故障中恢复。 Flink 集群剖析 Flink
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StreamGraph、JobGraph、ExecutionGraph以及物理执行图-史上最通俗易懂的Flink源代码深入分析教程
摘要:1.定义 StreamGraph、JobGraph、ExecutionGraph以及物理执行图是Apache Flink中实现流处理的关键组件,它们之间存在着层次结构和依赖关系,用于执行流处理任务。 StreamGraph StreamGraph是Flink的逻辑执行图,描述了整个流处理任务的流程和
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SourceTransformation-史上最通俗易懂的Flink源代码深入分析教程
摘要:1.定义 SourceTransformation的主要作用是将一个数据源转换为DataStream,以便对数据源进行各种处理操作,例如map、filter、join等。在Flink中,数据源可以是各种不同的数据源,例如Kafka、Socket、文件等。 2.使用示例 下面是一个简单的示例,演示如何
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DataStream-史上最通俗易懂的Flink源代码深入分析教程
摘要:1.定义 在Flink中,DataStream是一个分布式数据集,表示无限流或有限流的数据流。DataStream可以由一个或多个数据源创建,数据源可以是文件、集合、Kafka主题等。DataStream提供了一组API方法,可以对数据流进行转换、过滤、聚合等操作,并将结果发送到Sink(例如文件、
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