[GPT-3模型]的搜索结果

...想换就换 便捷自定义模型 高效的动态静态页面部署 流畅专业界面设计，良好的用户体验 指纹验证，升级无忧 低维护成本 国际语言支持 会员互动，让您的网站火起来 DedeCMS 产品使用说明 一、平台需求 1.Windows 平台： IIS/Apache/Nginx + PHP4/PHP5.2+/PHP5.3+ + MySQL4/5 如果在windows环境中使用，建议用DedeCMS提供的DedeAMPZ套件以达到最佳使用性能。 2.Linux/Unix 平台 Apache + PHP4/PHP5 + MySQL3/4/5 (PHP必须在非安全模式下运行) 建议使用平台：Linux + Apache2.2 + PHP5.2/PHP5.3 + MySQL5.0 3.PHP必须环境或启用的系统函数： allow_url_fopen GD扩展库 MySQL扩展库 系统函数 —— phpinfo、dir 4.基本目录结构 / ..../install 安装程序目录，安装完后可删除[安装时必须有可写入权限] ..../dede 默认后台管理目录(可任意改名) ..../include 类库文件目录 ..../plus 附助程序目录 ..../member 会员目录 ..../images 系统默认模板图片存放目录 ..../uploads 默认上传目录[必须可写入] ..../a 默认HTML文件存放目录[必须可写入] ..../templets 系统默认内核模板目录 ..../data 系统缓存或其它可写入数据存放目录[必须可写入] ..../special 专题目录[生成一次专题后可以删除special/index.php，必须可写入] 5.PHP环境容易碰到的不兼容性问题 (1)data目录没写入权限，导致系统session无法使用，这将导致无法登录管理后台(直接表现为验证码不能正常显示)； (2)php的上传的临时文件夹没设置好或没写入权限，这会导致文件上传的功能无法使用； (3)出现莫名的错误，如安装时显示空白，这样能是由于系统没装载mysql扩展导致的，对于初级用户，可以下载dede的php套件包，以方便简单的使用。 二、程序安装使用 1.下载程序解压到本地目录; 2.上传程序目录中的/uploads到网站根目录 3.运行http://www.yourname.com/install/index.php(yourname表示你的域名),按照安装提速说明进行程序安装 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_31879641/article/details/115616068。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...种基于机器学习的预测模型，通过分析历史连接数据，能够提前预测潜在的故障风险，并自动调整重试策略，从而进一步提高系统的稳定性和可靠性。 综上所述，处理RabbitMQ连接故障不仅是技术问题，更涉及管理和运维等多个方面。只有综合运用多种手段，才能构建一个真正高可用的分布式系统。

...态加载，为数据分析和模型迭代提供了便利。 此外，学术界对软件工程中模块化设计原则及其实现策略的研究不断深化，包括模块间的耦合度控制、模块粒度划分以及模块重构等话题。参考文献《Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software》一书中提出的“模块化模式”也为理解和改进Python模块设计提供了理论依据。 总之，理解并熟练运用Python模块重载只是模块化编程实践的一部分，结合最新技术发展动态和经典软件工程理论，能够帮助开发者更好地组织代码结构，提高开发效率，降低维护成本，并适应快速变化的需求场景。

...流程，提供了MVC（模型-视图-控制器）架构，使得开发者能够快速构建高性能、模块化的应用程序，包括定时任务在内的后台服务。 Cron表达式 , Cron表达式是一种用于描述时间规律的标准化格式，由6或7个字段组成，用于定义计算机程序应定期执行的时间点或时间段。在Beego中，Cron表达式用于配置定时任务，如0 0 ?代表每天的0点0分执行，每个位置的星号()代表任何数字，问号 (?) 表示星期中的任何一天。 微服务架构 , 微服务是一种软件架构风格，将单一的应用拆分成一组小的服务，每个服务独立运行和部署，通过API接口互相通信。在本文中，微服务架构与Go语言的Gorilla|Mux一起提及，强调了Go语言在构建可扩展的后台服务，包括定时任务，时如何与这种架构相适应，提高系统的灵活性和可维护性。

...统关系型数据库的表格模型约束，能够灵活地处理大规模数据。在MongoDB中，数据以文档的形式存储，每个文档可以有自定义的结构和字段，这使得NoSQL数据库特别适合于处理半结构化或非结构化数据，并能更好地适应现代应用对于海量数据高并发、水平扩展的需求。 投影（Projection） , 在MongoDB查询语境下，投影是指在执行查询操作时，指定返回结果集中包含哪些字段的过程。例如，在查询用户集合时，仅需返回用户名和年龄信息，而不包括_id等其他字段，这时就可以使用投影功能来实现这一需求。通过设置projection参数，可以控制查询结果的字段选择，\ 1\ 表示包含该字段，\ 0\ 表示排除。 聚合查询（Aggregation） , 聚合查询是MongoDB提供的一种强大的数据分析工具，允许对大量数据进行分组、统计计算以及多阶段转换操作。它可以将多个数据处理阶段链接起来形成一个管道（Pipeline），对输入的文档进行一系列处理，最终输出经过汇总、过滤、排序后的结果。例如，在文章中展示的例子中，MongoDB通过aggregate方法先按国家进行分组，然后计算每组用户的总数，并按用户数降序排列结果，这就是一个典型的聚合查询应用场景。

...ner是YARN资源模型的基本单位，它封装了执行特定任务所需的各种资源，如内存、CPU、磁盘空间等。在Spark on YARN的场景中，每个Spark Executor就是一个由ResourceManager分配的Container。当Executor被YARN ResourceManager判断为资源超限或其他异常情况时，实际上是关闭了承载Executor运行的这个Container。

...数据库以其灵活的数据模型和强大的扩展性受到广泛关注。MongoDB这款当下超火的文档型数据库，它独门特制的查询操作符可厉害了，让咱们能轻松快速又准确地捞出想要的数据。本文将通过一系列实例带你深入理解并掌握MongoDB查询操作符的使用方法，让我们一起探讨这个强大工具背后的秘密吧！ 1. 基础查询操作符 1.1 等值查询 $eq 首先，我们从最基本的等值查询开始。假设我们有一个名为users的集合，其中包含用户信息，要查找用户名为"John"的用户： javascript db.users.find({ username: "John" }) 上述代码中，username: "John"就是利用了$eq（等价于直接赋值）查询操作符。 1.2 不等值查询 $ne 如果需要查找用户名不为"John"的所有用户，我们可以使用$ne操作符： javascript db.users.find({ username: { $ne: "John" } }) 1.3 范围查询 $gt, $gte, $lt, $lte 对于年龄在18到30岁之间的用户，可以使用范围查询操作符： javascript db.users.find({ age: { $gte: 18, $lte: 30 } }) 这里，$gte代表大于等于，$lte代表小于等于，还有对应的$gt(大于)和$lt(小于)。 2. 高级查询操作符 2.1 存在与否查询 $exists 当我们想查询是否存在某个字段时，如只找有address字段的用户，可以用$exists： javascript db.users.find({ address: { $exists: true } }) 2.2 正则表达式匹配 $regex 如果需要根据模式匹配查询，比如查找所有邮箱后缀为.com的用户，可使用$regex： javascript db.users.find({ email: { $regex: /\.com$/i } }) 注意这里的/i表示不区分大小写。 2.3 内嵌文档查询 $elemMatch 对于数组类型的字段进行条件筛选时，如查询至少有一篇文章被点赞数超过100次的博客，需要用到$elemMatch： javascript db.blogs.find({ posts: { $elemMatch: { likes: { $gt: 100 } } } }) 3. 查询聚合操作符 3.1 汇总查询 $sum, $avg, $min, $max MongoDB的aggregate框架支持多种汇总查询，例如计算所有用户的平均年龄： javascript db.users.aggregate([ { $group: { _id: null, averageAge: { $avg: "$age" } } } ]) 上述代码中，$avg就是用于求平均值的操作符，类似的还有$sum(求和)，$min(求最小值)，$max(求最大值)。 4. 探索与思考 查询操作符是MongoDB的灵魂所在，它赋予了我们从海量数据中快速定位所需信息的能力。然而，想要真正玩转查询操作符这玩意儿，可不是一朝一夕就能轻松搞定的。它需要我们在日常实践中不断摸索、亲身尝试，并且累积经验教训，才能逐步精通。只有当我们把这些查询技巧玩得贼溜，像变戏法一样根据不同场合灵活使出来，才能真正把MongoDB那深藏不露的洪荒之力给挖出来。 在未来的探索道路上，你可能会遇到更复杂、更具有挑战性的查询需求，但请记住，每一种查询操作符都是解决特定问题的钥匙，只要你善于观察、勤于思考，就能找到解锁数据谜团的最佳路径。让我们共同踏上这场MongoDB查询之旅，感受数据之美，体验技术之魅！

...见的开发任务，如生成模型、迁移数据库、部署应用等。开发者可以通过简单的命令行输入，快速完成重复性的任务，提高开发效率。 PSR-4命名规范 , PHP Standards Recommendations的4.0版本命名约定，这是一种推荐的PHP命名空间和类名命名规则，旨在促进代码的可读性和一致性。在Laravel中，遵循PSR-4规范有助于团队成员共享代码，减少因命名冲突而产生的问题。 CSRF防护机制 , Cross-Site Request Forgery（跨站请求伪造）是一种网络安全威胁，攻击者通过欺骗用户在不知情的情况下执行操作。Laravel的内置CSRF防护机制通过在表单提交时生成随机令牌，并验证这个令牌，防止此类攻击。 Blade模板引擎 , 一种轻量级的PHP模板引擎，集成在Laravel中，用于生成HTML输出。Blade允许开发者嵌入PHP代码片段，同时提供了条件语句、循环和布局等功能，使得前端开发更加灵活高效。

...调事件驱动和异步编程模型，与ActionScript 3.0中的网络通信原理不谋而合。 总的来说，尽管Flash的时代已经过去，但它所承载的技术思想和模式在现代web开发中得到了延续和升华。理解并掌握这些核心概念，无论是在学习新的前端技术栈还是优化现有系统的过程中，都将大有裨益。

...educe是一种编程模型和相关实现，用于处理及生成大量数据集的并行计算框架。在Apache Hadoop中，MapReduce工作原理是将复杂的分布式计算任务分解为两个主要阶段。 Hadoop , Hadoop是一个开源的分布式计算框架，由Apache软件基金会开发，旨在高效、可靠地处理海量数据集。它包括Hadoop Distributed File System (HDFS) 和MapReduce两个核心组件。HDFS提供高容错性的分布式文件系统存储海量数据，而MapReduce则负责并行处理这些数据。结合Apache Pig等工具，Hadoop能够支持各种大数据应用，如日志分析、机器学习、实时流处理以及大规模文本数据处理等场景。

...ss , 一种云计算模型，用户无需管理底层服务器资源，只需编写代码并按照使用的资源付费。在数据处理场景中，Serverless可以帮助开发者专注于业务逻辑，而无需关心服务器运维和扩展问题。 Azure Functions , 微软提供的无服务器计算服务，它允许开发者创建和部署小型、独立的函数，这些函数在事件触发时自动运行。在处理大数据时，Azure Functions可以作为数据处理的中间层，处理和过滤数据，然后再将其存储或转发到其他系统。

...理大量数据的一种编程模型。MapReduce的运作方式就像这么回事儿：它先把一个超大的数据集给剁成一小块一小块，然后把这些小块分发给一群计算节点，大家一起手拉手并肩作战，同时处理各自的数据块。最后，将所有结果汇总起来得到最终的结果。 下面是一段使用MapReduce计算两个整数之和的Java代码： java import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class WordCount { public static class TokenizerMapper extends Mapper { private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); public void map(LongWritable key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException { String line = value.toString(); StringTokenizer itr = new StringTokenizer(line); while (itr.hasMoreTokens()) { word.set(itr.nextToken()); context.write(word, one); } } } public static class IntSumReducer extends Reducer { private IntWritable result = new IntWritable(); public void reduce(Text key, Iterable values, Context context ) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } result.set(sum); context.write(key, result); } } public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "word count"); job.setJarByClass(WordCount.class); job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); job.setReducerClass(IntSumReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } } 在这个例子中，我们首先定义了一个Mapper类，它负责将文本切分成单词，并将每个单词作为一个键值对输出。然后呢，我们捣鼓出了一个Reducer类，它的职责就是把所有相同的单词出现的次数统统加起来。 以上就是Hadoop的一些基本信息以及它的主要组件介绍。如果你对此还有任何疑问或者想要深入了解，欢迎留言讨论！

...解决传统TCP/IP模型存在的安全漏洞，其中就涉及到了ndn-cxx库的重要更新以及NFD转发器在新型网络安全架构中的核心地位。 总之，对于已完成VMware环境中ndn-cxx和NFD搭建的读者来说，关注上述最新的研究成果、技术动态以及应用案例，将有助于深化理解NDN技术的内涵与应用场景，并为今后的项目实践提供有益指导。

...置权限和理解系统安全模型对于避免此类问题至关重要。

...相结合的宏观监测仿真模型。 基于以上技术构建了就业、交通、疫情、春运等一系列场景模型，并开发了响应决策平台，实现了对我国人口就业、流动及疫情影响的全域实时监测。 2）全国长时序人口流动预测技术 即人口流动的大尺度OD预测技术，研发了人口跨区域流动OD预测模型，解决了信令大数据在量化模拟大尺度人口流动中的技术难题，形成了对全国人口流动在日、周、月不同时间段和社区、乡镇、县市不同地理尺度进行预测的先进技术，实现了2020年新冠疫情后全国返城返岗和2021年全国春节期间人口流动的高精度预测。 3）实时人口监测 实时人口监测是通过对用户手机信令进行实时处理、计算和分析，得出指定区域的实时人口数量、特征和迁徙情况。包括区域人口密度、人口数量、人口结构、人口来源、人口画像、人口迁徙、职住分析、人口预测等信息。 4）超强数据处理及AI能力 引入Bitmap大数据处理算法及Pilosa数据库集群，采用实时流式计算，集成Kafka、redis、RabbitMQ等分布式大数据处理组件，搭建自有信令大数据处理平台，使用百亿计算go-kite架构，实现毫秒级响应，实时批量处理数据达500000条 /秒，每天可处理1000亿条数据。集成AI分析能力（A/B轨），有效避免了运营商数据采集及传输过程中的时延及中断情况，大幅提高数据结果的实时性。 已获专利情况： 专利名称 专利号 出行统计方法、装置、计算机设备和可读存储介质 ZL 2020 1 0908424.3 信令数据匹配方法、装置及电子设备 ZL 2019 1 1298869.8 轨道交通用户识别方法和装置 ZL 2019 1 0755903.3 公共聚集事件识别方法、装置、计算机设备及存储介质 ZL 2020 1 1191917.6 广域高铁基站识别方法、装置、服务器及存储介质 ZL 2020 1 1325543.2 相关荣誉： 2021地理信息科技进步奖一等奖、中国测绘学会科技进步奖特等奖、2021数博会领先科技成果奖、兼容系统创新应用大赛大数据专项赛优秀奖。 开发团队 ·带队负责人：陶周天 公司CTO，北京大学理学学士。长期任职于微软等世界500强企业，曾任上市公司优炫软件VP，具备丰富的IT架构、数据安全、数据分析建模、机器学习、项目管理经验。牵头组织突破多个技术难题（人地匹配、人车匹配、室内基站优化、行为集成AI等），研发一系列技术专利。 ·团队其他重要成员：刘祖军 高级算法工程师，美国爱荷华大学计算机科学本硕，曾任职于美国俄亥俄州立大学研究院。 ·隶属机构：智慧足迹 智慧足迹数据科技有限公司是中国联通控股，京东科技参股的专业大数据及智能科技公司。公司依托中国联通卓越的数据资源和5G能力，京东科技强大的人工智能、物联网等技术和“产业X科技”能力，聚焦“人口+”大数据，连接人-物-企，成为全域数据智能科技领先服务商。 公司以P·A·Dt为核心能力，面向数字政府、智慧城市、企业数字化转型广大市场主体，专注经济治理、社会治理和企业数字化服务，构建“人口+”七大多源数据主题库，提供“人口+” 就业、经济、消费、民生、城市、企业等大数据产品平台，服务支撑国家治理现代化和国家战略，推动经济社会发展。 目前，公司已服务国家二十多个部委及众多省市政府、300+城市规划、知名企业和高校等智库、国有及股份制银行等数百家头部客户，已建成全球最强大的手机信令处理平台，是中国就业、城规、统计等领域大数据领先服务商。 相关评价 新一代SSNG多源大数据处理平台，提升了手机信令数据在空间数据计算的精度，信令处理结果对室内场景更具敏锐性，在区域范围的职住人群空间分布更加接近实际情况。 ——某央企大数据部技术负责人 新一代SSNG多源大数据处理平台，可处理实时及历史信令数据，应对不同客户应用场景。并且根据长时间序列历史数据实现人口预测，为提高数据精度可对接室内基站数据，从而提供更加准确的人员定位。 ——某企业政府事业部总监 提示：了解更多相关内容，点击文末左下角“阅读原文”链接可直达该机构官网。 《2021企业数智化转型升级服务全景图/产业图谱1.0版》 《2021中国数据智能产业图谱3.0升级版》 《2021中国企业数智化转型升级发展研究报告》 《2021中国数据智能产业发展研究报告》 ❷ 创新服务企业榜 ❸ 创新服务产品榜 ❸ 最具投资价值榜 ❺ 创新技术突破榜 ☆条漫:《看过大佬们发的朋友圈之后，我相信：明天会更好！》 联系数据猿 北京区负责人:Summer 电话：18500447861(微信) 邮箱：summer@datayuan.cn 全国区负责人:Yaphet 电话：18600591561(微信) 邮箱：yaphet@datayuan.cn 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/YMPzUELX3AIAp7Q/article/details/122314407。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...apReduce编程模型，使得它能够在廉价的商业硬件上构建可扩展性强的数据处理平台。 跨访问控制协议迁移 , 指在不同操作系统或存储环境中，将文件从一种访问控制协议迁移到另一种访问控制协议的过程，同时保持原有的访问控制设置不变。例如，从基于Linux的ACL（访问控制列表）系统迁移到Windows的NTFS权限系统。这项技术对于确保数据在不同平台之间迁移时的安全性和一致性至关重要，尤其是在企业拥有多种操作系统和存储环境的情况下。 分布式文件系统（HDFS） , Hadoop的核心组件之一，用于存储大量数据的分布式文件系统。HDFS将数据分割成小块存储在不同的节点上，这样即使某个节点出现故障，也不会影响整个系统的正常运行。这种分布式存储方式不仅提高了系统的可靠性和容错能力，还支持高效的并发读写操作，非常适合处理大规模的数据集。

...ytorch作为原始模型，则还需要安装相应的依赖库pip install onnx onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install torch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple   在当前虚拟环境中添加用于tvm debug的环境变量： conda env config vars set TVM_LOG_DEBUG="ir/transform.cc=1,relay/ir/transform.cc=1" conda env config vars set TVM_LOG_DEBUG="ir/transform.cc=1,relay/ir/transform.cc=1" -n tvmenv 设置完之后需要重新deactivate/activate对环境进行激活是环境变量生效   使用这种方式设置环境变量的好处是：只有当前环境被激活(conda activate)时，自定义设置的环境变量才起作用，当conda deactivate后自定义的环境变量会自动清除。   当然，也可以更简单粗暴一些： export TVM_LOG_DEBUG="ir/transform.cc=1,relay/ir/transform.cc=1"   在当前虚拟环境中添加用于tvm python的环境变量： export TVM_HOME=your tvm pathexport PYTHONPATH=$TVM_HOME/python:${PYTHONPATH} 1.3 编译TVM源码   如果linux上没有安装C/C++的编译环境，需要进行安装： 更新软件apt-get update 安装apt-get install build-essential 安装cmakeapt-get install cmake   在tvm目录下创建build文件夹，并将cmake/config.cmake文件复制到此文件夹中： mkdir buildcp cmake/config.cmake build/   编辑build/config.cmake进行相关配置： 本次是在cpu上进行测试，因此没有配置cudaset(USE_LLVM ON) line 136set(USE_RELAY_DEBUG ON) line 285(建议先 OFF) 在末尾添加一个cmake的编译宏，确保编译出来的是debug版本set(CMAKE_BUILD_TYPE Debug)   编译tvm，这里开启了16个线程： cd buildcmake ..make -j 16 建议开多个线程，否则编译速度很慢哦   大约5分钟，即可生成我们需要的两个共享链接库：libtvm.so 和 libtvm_runtime.so 1.4 验证安装是否成功   tvm版本验证： import tvmprint(tvm.__version__)   pytorch模型验证： from_pytorch.py https://tvm.apache.org/docs/how_to/compile_models/from_pytorch.html ps: TVM supports PyTorch 1.7 and 1.4. Other versions may be unstable.import tvmfrom tvm import relayfrom tvm.contrib.download import download_testdataimport numpy as np PyTorch importsimport torchimport torchvision Load a pretrained PyTorch model -------------------------------model_name = "resnet18"model = getattr(torchvision.models, model_name)(pretrained=True) or model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) or pth_file = 'resnet18-f37072fd.pth' model = torchvision.models.resnet18() ckpt = torch.load(pth_file) model.load_state_dict(ckpt)model = model.eval() We grab the TorchScripted model via tracinginput_shape = [1, 3, 224, 224]input_data = torch.randn(input_shape)scripted_model = torch.jit.trace(model, input_data).eval() Load a test image ----------------- Classic cat example!from PIL import Image img_url = "https://github.com/dmlc/mxnet.js/blob/main/data/cat.png?raw=true" img_path = download_testdata(img_url, "cat.png", module="data")img_path = 'cat.png'img = Image.open(img_path).resize((224, 224)) Preprocess the image and convert to tensorfrom torchvision import transformsmy_preprocess = transforms.Compose([transforms.Resize(256),transforms.CenterCrop(224),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),])img = my_preprocess(img)img = np.expand_dims(img, 0) Import the graph to Relay ------------------------- Convert PyTorch graph to Relay graph. The input name can be arbitrary.input_name = "input0"shape_list = [(input_name, img.shape)]mod, params = relay.frontend.from_pytorch(scripted_model, shape_list) Relay Build ----------- Compile the graph to llvm target with given input specification.target = tvm.target.Target("llvm", host="llvm")dev = tvm.cpu(0)with tvm.transform.PassContext(opt_level=3):lib = relay.build(mod, target=target, params=params) Execute the portable graph on TVM --------------------------------- Now we can try deploying the compiled model on target.from tvm.contrib import graph_executordtype = "float32"m = graph_executor.GraphModule(lib["default"](dev)) Set inputsm.set_input(input_name, tvm.nd.array(img.astype(dtype))) Executem.run() Get outputstvm_output = m.get_output(0) Look up synset name ------------------- Look up prediction top 1 index in 1000 class synset. synset_url = "".join( [ "https://raw.githubusercontent.com/Cadene/", "pretrained-models.pytorch/master/data/", "imagenet_synsets.txt", ] ) synset_name = "imagenet_synsets.txt" synset_path = download_testdata(synset_url, synset_name, module="data") https://raw.githubusercontent.com/Cadene/pretrained-models.pytorch/master/data/imagenet_synsets.txtsynset_path = 'imagenet_synsets.txt'with open(synset_path) as f:synsets = f.readlines()synsets = [x.strip() for x in synsets]splits = [line.split(" ") for line in synsets]key_to_classname = {spl[0]: " ".join(spl[1:]) for spl in splits} class_url = "".join( [ "https://raw.githubusercontent.com/Cadene/", "pretrained-models.pytorch/master/data/", "imagenet_classes.txt", ] ) class_name = "imagenet_classes.txt" class_path = download_testdata(class_url, class_name, module="data") https://raw.githubusercontent.com/Cadene/pretrained-models.pytorch/master/data/imagenet_classes.txtclass_path = 'imagenet_classes.txt'with open(class_path) as f:class_id_to_key = f.readlines()class_id_to_key = [x.strip() for x in class_id_to_key] Get top-1 result for TVMtop1_tvm = np.argmax(tvm_output.numpy()[0])tvm_class_key = class_id_to_key[top1_tvm] Convert input to PyTorch variable and get PyTorch result for comparisonwith torch.no_grad():torch_img = torch.from_numpy(img)output = model(torch_img) Get top-1 result for PyTorchtop1_torch = np.argmax(output.numpy())torch_class_key = class_id_to_key[top1_torch]print("Relay top-1 id: {}, class name: {}".format(top1_tvm, key_to_classname[tvm_class_key]))print("Torch top-1 id: {}, class name: {}".format(top1_torch, key_to_classname[torch_class_key])) 2. 配置vscode   安装两个vscode远程连接所需的两个插件，具体如下图所示：   安装完成之后，在左侧工具栏会出现一个图标，点击图标进行ssh配置： ssh yourname@yourip -A   然后右键选择在当前窗口进行连接：   除此之外，还可以设置免费登录，具体可参考这篇文章。   当然，也可以使用windows本地的WSL2，vscode连接WSL还需要安装WSL和Dev Containers这两个插件。   在服务器端执行code .会自动安装vscode server，安装位置在用户的根目录下： 3. 安装FFI Navigator   由于TVM是由Python和C++混合开发，且大多数的IDE仅支持在同一种语言中查找函数定义，因此对于跨语言的FFI 调用，即Python跳转到C++或者C++跳转到Python，vscode是做不到的。虽然解决这个问题在技术上可能非常具有挑战性，但我们可以通过构建一个与FFI注册码模式匹配并恢复必要信息的项目特定分析器来解决这个问题，FFI Navigator就这样诞生了，作者仍然是陈天奇博士。   安装方式如下： 建议使用源码安装git clone https://github.com/tqchen/ffi-navigator.git 安装python依赖cd ffi-navigator/pythonpython setyp.py install   vscode需要安装FFI Navigator插件，直接搜索安装即可(安装到服务器端)。   最后需要在.vscode/setting.json进行配置，内容如下： {"python.analysis.extraPaths": ["${workspaceFolder}/python"], // 添加额外导入路径, 告诉pylance自定义的python库在哪里"ffi_navigator.pythonpath": "/home/liyanpeng/anaconda3/envs/tvmenv/bin/python", // 配置FFI Navigator"python.defaultInterpreterPath": "/home/liyanpeng/anaconda3/envs/tvmenv/bin/python","files.associations": {"type_traits": "cpp","fstream": "cpp","thread": "cpp",".tcc": "cpp"} }   更详细内容可以参考项目链接。 结束语   对于vscode的使用技巧及C/C++相关的配置，这里不再详细的介绍了，感兴趣的小伙伴们可以了解下。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42730750/article/details/126723224。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...值。 根据不同的颜色模型，对漫反射色和镜面反射色的处理是不同的。在RGB颜色模型中，系统在插值时使用红、绿和蓝颜色分量。 颜色的阿尔法成员作为单独的插值对象对待，因为设备驱动程序可以以两种不同的方法实现透明：使用纹理混合或使用点画法（stippling）。 可以用D3DCAPS9结构的ShadeCaps成员确定设备驱动程序支持何种插值。 向量、顶点和四元数 贯穿Microsoft® Direct3D®，顶点用于描述位置和方向。图元中的每个顶点由指定其位置的向量、颜色、纹理坐标和指定其方向的法向量描述。 四元数给三元素向量的[ x, y, z]值增加了第四个元素。用于三维旋转的方法，除了典型的矩阵以外，四元数是另一种选择。四元数表示三维空间中的一根轴及围绕该轴的一个旋转。例如，一个四元数可能表示轴(1,1,2)和1度的旋转。四元数包含了有价值的信息，但它们真正的威力源自可对它们执行的两种操作：合成和插值。 对四元数进行插值与合成它们类似。两个四元数的合成如下表示： 将两个四元数的合成应用于几何体意味着“把几何体绕axis2轴旋转rotation2角度，然后绕axis1轴旋转rotation1角度”。在这种情况下，Q表示绕单根轴的旋转，该旋转是先后将q2和q1应用于几何体的结果。 使用四元数，应用程序可以计算出一条从一根轴和一个方向到另一根轴和另一个方向的平滑、合理的路径。因此，在q1和q2间插值提供了一个从一个方向变化到另一个方向的简单方法。 当同时使用合成与插值时，四元数提供了一个看似复杂而实际简单的操作几何体的方法。例如，设想我们希望把一个几何体旋转到某个给定方向。我们已经知道希望将它绕axis2轴旋转r2度，然后绕axis1轴旋转r1度，但是我们不知道最终的四元数。通过使用合成，我们可以在几何体上合成两个旋转并得到最终单个的四元数。然后，我们可以在原始四元数和合成的四元数间进行插值，得到两者之间的平滑转换。 Direct3D扩展（D3DX）工具库包含了帮助用户使用四元数的函数。例如，D3DXQuaternionRotationAxis函数给一个定义旋转轴的向量增加一个旋转值，并在由D3DXQUTERNION结构定义的四元数中返回结果。另外，D3DXQuaternionMultiply函数合成四元数，D3DXQuaternionSlerp函数在两个四元数间进行球面线性插值（spherical linear interpolation）。 Direct3D应用程序可以使用下列函数简化对四元数的使用。 D3DXQuaternionBaryCentric D3DXQuaternionConjugate D3DXQuaternionDot D3DXQuaternionExp D3DXQuaternionIdentity D3DXQuaternionInverse D3DXQuaternionIsIdentity D3DXQuaternionLength D3DXQuaternionLengthSq D3DXQuaternionLn D3DXQuaternionMultiply D3DXQuaternionNormalize D3DXQuaternionRotationAxis D3DXQuaternionRotationMatrix D3DXQuaternionRotationYawPitchRoll D3DXQuaternionSlerp D3DXQuaternionSquad D3DXQuaternionToAxisAngle Direct3D应用程序可以使用下列函数简化对三成员向量的使用。 D3DXVec3Add D3DXVec3BaryCentric D3DXVec3CatmullRom D3DXVec3Cross D3DXVec3Dot D3DXVec3Hermite D3DXVec3Length D3DXVec3LengthSq D3DXVec3Lerp D3DXVec3Maximize D3DXVec3Minimize D3DXVec3Normalize D3DXVec3Project D3DXVec3Scale D3DXVec3Subtract D3DXVec3Transform D3DXVec3TransformCoord D3DXVec3TransformNormal D3DXVec3Unproject D3DX工具库提供的数学函数中包含了许多辅助函数，可以简化对二成员和四成员向量的使用 http://www.gesoftfactory.com/developer/3DCS.htm 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/okvee/article/details/3438011。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...ework 中的事件模型和上面的不同？为什么有很多的EventArgs 参数？ 在回答上面的问题之前，我们先搞懂 .NET Framework 的编码规范： 1. 委托类型的名称都应该以 EventHandler 结束。 2. 委托的原型定义：有一个void 返回值，并接受两个输入参数：一个Object 类型，一个EventArgs 类型(或继承自EventArgs)。 3. 事件的命名为委托去掉 EventHandler 之后剩余的部分。 4. 继承自 EventArgs 的类型应该以EventArgs 结尾。 再做一下说明： 1. 委托声明原型中的Object 类型的参数代表了Subject，也就是监视对象，在本例中是Heater(热水器)。回调函数(比如Alarm 的MakeAlert)可以通过它访问触发事件的对象(Heater)。 2. EventArgs 对象包含了Observer 所感兴趣的数据，在本例中是temperature。 上面这些其实不仅仅是为了编码规范而已，这样也使得程序有更大的灵活性。比如说，如果我们不光想获得热水器的温度，还想在Observer 端(警报器或者显示器)方法中获得它的生产日期、型号、价格，那么委托和方法的声明都会变得很麻烦，而如果我们将热水器的引用传给警报器的方法，就可以在方法中直接访问热水器了。 现在我们改写之前的范例，让它符合.NET Framework的规范： using System;using System.Collections.Generic;using System.Text;namespace Delegate{public class Heater{private int temperature;public string type = "RealFire 001"; // 添加型号作为演示public string area = "China Xian"; // 添加产地作为演示public delegate void BoiledEventHandler(Object sender, BoiledEventArgs e);public event BoiledEventHandler Boiled; // 声明事件// 定义 BoiledEventArgs 类，传递给 Observer 所感兴趣的信息public class BoiledEventArgs : EventArgs{public readonly int temperature;public BoiledEventArgs(int temperature){this.temperature = temperature;} }// 可以供继承自 Heater 的类重写，以便继承类拒绝其他对象对它的监视protected virtual void OnBoiled(BoiledEventArgs e){if (Boiled != null){Boiled(this, e); // 调用所有注册对象的方法} }public void BoilWater(){for (int i = 0; i <= 100; i++){temperature = i;if (temperature > 95){// 建立BoiledEventArgs 对象。BoiledEventArgs e = new BoiledEventArgs(temperature);OnBoiled(e); // 调用 OnBolied 方法} }}public class Alarm{public void MakeAlert(Object sender, Heater.BoiledEventArgs e){Heater heater = (Heater)sender; // 这里是不是很熟悉呢？// 访问 sender 中的公共字段Console.WriteLine("Alarm：{0} - {1}: ", heater.area, heater.type);Console.WriteLine("Alarm: 嘀嘀嘀，水已经 {0} 度了：", e.temperature);Console.WriteLine();} }public class Display{public static void ShowMsg(Object sender, Heater.BoiledEventArgs e) // 静态方法{Heater heater = (Heater)sender;Console.WriteLine("Display：{0} - {1}: ", heater.area, heater.type);Console.WriteLine("Display：水快烧开了，当前温度：{0}度。", e.temperature);Console.WriteLine();} }class Program{static void Main(){Heater heater = new Heater();Alarm alarm = new Alarm();heater.Boiled += alarm.MakeAlert; //注册方法heater.Boiled += (new Alarm()).MakeAlert; //给匿名对象注册方法heater.Boiled += new Heater.BoiledEventHandler(alarm.MakeAlert); //也可以这么注册heater.Boiled += Display.ShowMsg; //注册静态方法heater.BoilWater(); //烧水，会自动调用注册过对象的方法} }} } 输出为： Alarm：China Xian - RealFire 001: Alarm: 嘀嘀嘀，水已经 96 度了： Alarm：China Xian - RealFire 001: Alarm: 嘀嘀嘀，水已经 96 度了： Alarm：China Xian - RealFire 001: Alarm: 嘀嘀嘀，水已经 96 度了： Display：China Xian - RealFire 001: Display：水快烧开了，当前温度：96 度。 // 省略 ... 1.5 委托进阶 1.5.1 为什么委托定义的返回值通常都为 void ？ 尽管并非必需，但是我们发现很多的委托定义返回值都为 void，为什么呢？这是因为委托变量可以供多个订阅者注册，如果定义了返回值，那么多个订阅者的方法都会向发布者返回数值，结果就是后面一个返回的方法值将前面的返回值覆盖掉了，因此，实际上只能获得最后一个方法调用的返回值。可以运行下面的代码测试一下。除此以外，发布者和订阅者是松耦合的，发布者根本不关心谁订阅了它的事件、为什么要订阅，更别说订阅者的返回值了，所以返回订阅者的方法返回值大多数情况下根本没有必要。 1.5.2 如何让事件只允许一个客户订阅？ 少数情况下，比如像上面，为了避免发生“值覆盖”的情况（更多是在异步调用方法时，后面会讨论），我们可能想限制只允许一个客户端注册。此时怎么做呢？我们可以向下面这样，将事件声明为private 的，然后提供两个方法来进行注册和取消注册： public class Publishser{private event GeneralEventHandler NumberChanged; // 声明一个私有事件// 注册事件public void Register(GeneralEventHandler method){NumberChanged = method;}// 取消注册public void UnRegister(GeneralEventHandler method){NumberChanged -= method;}public void DoSomething(){// 做某些其余的事情if (NumberChanged != null){ // 触发事件string rtn = NumberChanged();Console.WriteLine("Return: {0}", rtn); // 打印返回的字符串，输出为Subscriber3} }} 注意上面，在UnRegister()中，没有进行任何判断就使用了NumberChanged -= method 语句。这是因为即使method 方法没有进行过注册，此行语句也不会有任何问题，不会抛出异常，仅仅是不会产生任何效果而已。 注意在Register()方法中，我们使用了赋值操作符“=”，而非“+=”，通过这种方式就避免了多个方法注册。 1.7 委托和方法的异步调用 通常情况下，如果需要异步执行一个耗时的操作，我们会新起一个线程，然后让这个线程去执行代码。但是对于每一个异步调用都通过创建线程来进行操作显然会对性能产生一定的影响，同时操作也相对繁琐一些。.NET 中可以通过委托进行方法的异步调用，就是说客户端在异步调用方法时，本身并不会因为方法的调用而中断，而是从线程池中抓取一个线程去执行该方法，自身线程（主线程）在完成抓取线程这一过程之后，继续执行下面的代码，这样就实现了代码的并行执行。使用线程池的好处就是避免了频繁进行异步调用时创建、销毁线程的开销。当我们在委托对象上调用BeginInvoke()时，便进行了一个异步的方法调用。 事件发布者和订阅者之间往往是松耦合的，发布者通常不需要获得订阅者方法执行的情况；而当使用异步调用时，更多情况下是为了提升系统的性能，而并非专用于事件的发布和订阅这一编程模型。而在这种情况下使用异步编程时，就需要进行更多的控制，比如当异步执行方法的方法结束时通知客户端、返回异步执行方法的返回值等。本节就对 BeginInvoke() 方法、EndInvoke() 方法和其相关的 IAysncResult 做一个简单的介绍。 我们先看这样一段代码，它演示了不使用异步调用的通常情况： class Program7{static void Main(string[] args){Console.WriteLine("Client application started!\n");Thread.CurrentThread.Name = "Main Thread";Calculator cal = new Calculator();int result = cal.Add(2, 5);Console.WriteLine("Result: {0}\n", result);// 做某些其它的事情，模拟需要执行3 秒钟for (int i = 1; i <= 3; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Client executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("\nPress any key to exit...");Console.ReadLine();} }public class Calculator{public int Add(int x, int y){if (Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread){Thread.CurrentThread.Name = "Pool Thread";}Console.WriteLine("Method invoked!");// 执行某些事情，模拟需要执行2 秒钟for (int i = 1; i <= 2; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Add executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("Method complete!");return x + y;} } 上面代码有几个关于对于线程的操作，如果不了解可以看一下下面的说明，如果你已经了解可以直接跳过： 1. Thread.Sleep()，它会让执行当前代码的线程暂停一段时间（如果你对线程的概念比较陌生，可以理解为使程序的执行暂停一段时间），以毫秒为单位，比如Thread.Sleep(1000)，将会使线程暂停1 秒钟。在上面我使用了它的重载方法，个人觉得使用TimeSpan.FromSeconds(1)，可读性更好一些。 2. Thread.CurrentThread.Name，通过这个属性可以设置、获取执行当前代码的线程的名称，值得注意的是这个属性只可以设置一次，如果设置两次，会抛出异常。 3. Thread.IsThreadPoolThread，可以判断执行当前代码的线程是否为线程池中的线程。 通过这几个方法和属性，有助于我们更好地调试异步调用方法。上面代码中除了加入了一些对线程的操作以外再没有什么特别之处。我们建了一个Calculator 类，它只有一个Add 方法，我们模拟了这个方法需要执行2 秒钟时间，并且每隔一秒进行一次输出。而在客户端程序中，我们使用result 变量保存了方法的返回值并进行了打印。随后，我们再次模拟了客户端程序接下来的操作需要执行2 秒钟时间。运行这段程序，会产生下面的输出： // Client application started! Method invoked! Main Thread: Add executed 1 second(s). Main Thread: Add executed 2 second(s). Method complete! Result: 7 Main Thread: Client executed 1 second(s). Main Thread: Client executed 2 second(s). Main Thread: Client executed 3 second(s). Press any key to exit... // 如果你确实执行了这段代码，会看到这些输出并不是一瞬间输出的，而是执行了大概5 秒钟的时间，因为线程是串行执行的，所以在执行完 Add() 方法之后才会继续客户端剩下的代码。 接下来我们定义一个AddDelegate 委托，并使用BeginInvoke()方法来异步地调用它。在上面已经介绍过，BeginInvoke()除了最后两个参数为AsyncCallback 类型和Object 类型以外，前面的参数类型和个数与委托定义相同。另外BeginInvoke()方法返回了一个实现了IAsyncResult 接口的对象（实际上就是一个AsyncResult 类型实例，注意这里IAsyncResult 和AysncResult 是不同的，它们均包含在.NET Framework 中）。 AsyncResult 的用途有这么几个：传递参数，它包含了对调用了BeginInvoke()的委托的引用；它还包含了BeginInvoke()的最后一个Object 类型的参数；它可以鉴别出是哪个方法的哪一次调用，因为通过同一个委托变量可以对同一个方法调用多次。 EndInvoke()方法接受IAsyncResult 类型的对象（以及ref 和out 类型参数，这里不讨论了，对它们的处理和返回值类似），所以在调用BeginInvoke()之后，我们需要保留IAsyncResult，以便在调用EndInvoke()时进行传递。这里最重要的就是EndInvoke()方法的返回值，它就是方法的返回值。除此以外，当客户端调用EndInvoke()时，如果异步调用的方法没有执行完毕，则会中断当前线程而去等待该方法，只有当异步方法执行完毕后才会继续执行后面的代码。所以在调用完BeginInvoke()后立即执行EndInvoke()是没有任何意义的。我们通常在尽可能早的时候调用BeginInvoke()，然后在需要方法的返回值的时候再去调用EndInvoke()，或者是根据情况在晚些时候调用。说了这么多，我们现在看一下使用异步调用改写后上面的代码吧： using System.Threading;using System;public delegate int AddDelegate(int x, int y);class Program8{static void Main(string[] args){Console.WriteLine("Client application started!\n");Thread.CurrentThread.Name = "Main Thread";Calculator cal = new Calculator();AddDelegate del = new AddDelegate(cal.Add);IAsyncResult asyncResult = del.BeginInvoke(2, 5, null, null); // 异步调用方法// 做某些其它的事情，模拟需要执行3 秒钟for (int i = 1; i <= 3; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Client executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}int rtn = del.EndInvoke(asyncResult);Console.WriteLine("Result: {0}\n", rtn);Console.WriteLine("\nPress any key to exit...");Console.ReadLine();} }public class Calculator{public int Add(int x, int y){if (Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread){Thread.CurrentThread.Name = "Pool Thread";}Console.WriteLine("Method invoked!");// 执行某些事情，模拟需要执行2 秒钟for (int i = 1; i <= 2; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Add executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("Method complete!");return x + y;} } 此时的输出为： // Client application started! Method invoked! Main Thread: Client executed 1 second(s). Pool Thread: Add executed 1 second(s). Main Thread: Client executed 2 second(s). Pool Thread: Add executed 2 second(s). Method complete! Main Thread: Client executed 3 second(s). Result: 7 Press any key to exit... // 现在执行完这段代码只需要3 秒钟时间，两个for 循环所产生的输出交替进行，这也说明了这两段代码并行执行的情况。可以看到Add() 方法是由线程池中的线程在执行， 因为Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread 返回了True，同时我们对该线程命名为了Pool Thread。另外我们可以看到通过EndInvoke()方法得到了返回值。有时候，我们可能会将获得返回值的操作放到另一段代码或者客户端去执行，而不是向上面那样直接写在BeginInvoke()的后面。比如说我们在Program 中新建一个方法GetReturn()，此时可以通过AsyncResult 的AsyncDelegate 获得del 委托对象，然后再在其上调用EndInvoke()方法，这也说明了AsyncResult 可以唯一的获取到与它相关的调用了的方法（或者也可以理解成委托对象）。所以上面获取返回值的代码也可以改写成这样： private static int GetReturn(IAsyncResult asyncResult){AsyncResult result = (AsyncResult)asyncResult;AddDelegate del = (AddDelegate)result.AsyncDelegate;int rtn = del.EndInvoke(asyncResult);return rtn;} 然后再将int rtn = del.EndInvoke(asyncResult);语句改为int rtn = GetReturn(asyncResult);。注意上面IAsyncResult 要转换为实际的类型AsyncResult 才能访问AsyncDelegate 属性，因为它没有包含在IAsyncResult 接口的定义中。 BeginInvoke 的另外两个参数分别是AsyncCallback 和Object 类型，其中AsyncCallback 是一个委托类型，它用于方法的回调，即是说当异步方法执行完毕时自动进行调用的方法。它的定义为： // public delegate void AsyncCallback(IAsyncResult ar); // Object 类型用于传递任何你想要的数值，它可以通过IAsyncResult 的AsyncState 属性获得。下面我们将获取方法返回值、打印返回值的操作放到了OnAddComplete()回调方法中： using System.Threading;using System;using System.Runtime.Remoting.Messaging;public delegate int AddDelegate(int x, int y);class Program9{static void Main(string[] args){Console.WriteLine("Client application started!\n");Thread.CurrentThread.Name = "Main Thread";Calculator cal = new Calculator();AddDelegate del = new AddDelegate(cal.Add);string data = "Any data you want to pass.";AsyncCallback callBack = new AsyncCallback(OnAddComplete);del.BeginInvoke(2, 5, callBack, data); // 异步调用方法// 做某些其它的事情，模拟需要执行3 秒钟for (int i = 1; i <= 3; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Client executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("\nPress any key to exit...");Console.ReadLine();}static void OnAddComplete(IAsyncResult asyncResult){AsyncResult result = (AsyncResult)asyncResult;AddDelegate del = (AddDelegate)result.AsyncDelegate;string data = (string)asyncResult.AsyncState;int rtn = del.EndInvoke(asyncResult);Console.WriteLine("{0}: Result, {1}; Data: {2}\n", Thread.CurrentThread.Name, rtn, data);} }public class Calculator{public int Add(int x, int y){if (Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread){Thread.CurrentThread.Name = "Pool Thread";}Console.WriteLine("Method invoked!");// 执行某些事情，模拟需要执行2 秒钟for (int i = 1; i <= 2; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Add executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("Method complete!");return x + y;} } 它产生的输出为： Client application started! Method invoked! Main Thread: Client executed 1 second(s). Pool Thread: Add executed 1 second(s). Main Thread: Client executed 2 second(s). Pool Thread: Add executed 2 second(s). Method complete! Pool Thread: Result, 7; Data: Any data you want to pass. Main Thread: Client executed 3 second(s). Press any key to exit... 这里有几个值得注意的地方： 1、我们在调用BeginInvoke()后不再需要保存IAysncResult 了，因为AysncCallback 委托将该对象定义在了回调方法的参数列表中； 2、我们在OnAddComplete()方法中获得了调用BeginInvoke()时最后一个参数传递的值，字符串“Any data you want to pass”； 3、执行回调方法的线程并非客户端线程Main Thread，而是来自线程池中的线程Pool Thread。另外如前面所说，在调用EndInvoke()时有可能会抛出异常，所以在应该将它放到try/catch 块中，这里就不再示范了。 1.8 总结 我们详细地讨论了C中的委托和事件，包括什么是委托、为什么要使用委托、事件的由来、.NET Framework 中的委托和事件、委托中方法异常和超时的处理、委托与异步编程、委托和事件对Observer 设计模式的意义。拥有了本章的知识，相信你以后遇到委托和事件时，将不会再有所畏惧。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/beyonddeg/article/details/53528482。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...者对HTML文档对象模型（DOM）的操作和事件处理。通过提供简洁、易读的API接口，Jquery使得诸如元素选择、动画效果、Ajax请求以及本例中的图片显示与隐藏控制等复杂任务变得轻松易行。 JavaScript库 , JavaScript库是一系列预先编写的、可重用的JavaScript代码集合，旨在简化和增强Web开发过程。在本文中，Jquery就是一个JavaScript库，它封装了一系列实用的功能方法，可以帮助开发者高效地实现网页动态效果和交互性功能。 DOM操作 , DOM（Document Object Model）是浏览器将HTML或XML文档解析后生成的一个内部表示，允许程序和脚本动态更新、添加、删除和修改网页内容、结构和样式。在文中提到的Jquery示例中，通过调用Jquery的方法来控制图片的显示与隐藏，实际上就是在进行DOM操作，即改变了HTML文档中图片元素的display属性值。 显示隐藏切换 , 在Web开发中，\ 显示隐藏切换\ 是指网页元素根据用户行为或者编程逻辑，在可见状态与不可见状态之间进行转换的过程。在本文给出的Jquery实例中，使用了toggle()方法实现了图片元素的显示隐藏切换，当按钮被点击时，图片会根据其当前的显示状态（隐藏或显示）自动切换到另一种状态。

...ML 文档的标准对象模型，允许程序和脚本动态更新、添加、删除或修改文档内容、结构和样式。在本文中，$(document).ready(function() ) 是一个与 DOM 相关的关键函数，它确保在文档加载完成后执行相关的 jQuery 代码，使得开发人员能够安全地操作页面上的 DOM 元素，如为 id 为 \ click-text\ 的 p 标签绑定点击事件。

...程序是一种Web应用模型，用户在浏览过程中只需加载一次网页（初始页面），后续的操作和内容更新都在同一页面内完成，而不会触发完整的页面刷新。History API中的history.pushState()等方法对于SPA应用尤其重要，因为它使得开发者能够动态改变浏览器地址栏中的URL，同时保持页面状态的连续性和导航历史记录的完整性，从而模拟多页面应用的用户体验。