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《深入理解Nginx:模块开发与架构解析》一3.2 准备工作

3.2 准备工作 Nginx模块需要使用C(或者C++)语言编写代码来实现,每个模块都要有自己的名字。按照Nginx约定俗成的命名规则,我们把第一个HTTP模块命名为ngx_http_mytest_module。由于第一个模块非常简单,一个C源文件就可以完成,所以这里按照官方惯例,将唯一的源代码文件命名为ngx_http_mytest_module.c。实际上,我们还需要定义一个名称,以便在编译前的configure命令执行时显示是否执行成功(即configure脚本执行时的ngx_addon_name变量)。为方便理解,仍然使用同一个模块名来表示,如ngx_http_mytest_module。为了让HTTP模块正常工作,首先需要把它编译进Nginx(3.3节会探讨编译新增模块的两种方式)。其次需要设定模块如何在运行中生效,比如在

解析:深度学习框架Caffe源码

雷锋网按:本文作者薛云峰,主要从事视频图像算法的研究,于浙江捷尚视觉科技股份有限公司担任深度学习算法研究员。 相信很多小伙伴和我一样使用了很长时间的Caffe深度学习框架,也非常希望从代码层次理解Caffe的实现从而实现新功能的定制。本文将从整体架构和底层实现的视角,对Caffe源码进行解析。 1.Caffe总体架构 Caffe框架主要有五个组件,Blob,Solver,Net,Layer,Proto,其结构图如下图1所示。Solver负责深度网络的训练,每个Solver中包含一个训练网络对象和一个测试网络对象。每个网络则由若干个Layer构成。每个Layer的输入和输出Feature map表示为Input Blob和Output Blob。Blob是Caffe实际存储数据的结构,是一个不定维的矩阵,在Caffe中一般用来表示一个拉直

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