Hungry_Flo-优快云博客

原创 FastAPI学习（四）——中间件

FastAPI中间件摘要：FastAPI中间件是处理HTTP请求和响应的中间层，可在请求进入和响应返回时进行自定义处理。通过@app.middleware()或app.add_middleware()注册，先注册的靠近核心处理。示例演示了添加处理时间头的中间件。重点介绍了CORS跨域资源共享中间件，包括allow_origins、allow_methods、allow_headers等参数的配置方法，解决了前后端分离开发中的跨域问题。FastAPI内置的CORSMiddleware使跨域配置变得简单灵活。

2025-09-12 17:02:18 441

原创 FastAPI学习（三）——依赖注入

FastAPI依赖注入机制详解：通过Depends()实现声明式依赖管理，支持函数和类作为依赖项，自动解析参数并注入结果。核心特点包括：1) 层级依赖解析，按依赖树顺序执行；2) 请求级缓存避免重复计算；3) 自动参数解析；4) 资源清理支持(如数据库连接)。典型应用场景包括认证授权、数据库会话管理和参数校验，通过声明式编程简化复杂依赖关系，提升代码可维护性和可测试性。

2025-09-12 10:39:57 687

原创 FastAPI学习（二）

使用Pydantic的BaseModel。

2025-09-11 17:15:16 651

原创 FastAPI学习（一）

摘要：文章介绍了Python异步编程中Concurrency和Parallel的适用场景，以及FastAPI框架的使用技巧。重点包括：1）区分IO-bound和CPU-bound任务；2）FastAPI项目启动和路由配置；3）路径参数和查询参数的处理；4）使用Pydantic模型规范返回数据格式；5）环境变量管理和"twelve-factor"应用原则。内容涵盖了从基础配置到API开发的多个实用知识点。

2025-09-09 22:35:31 535

原创 LlamaGen论文精读 Autoregressive Model Beats Diffusion: Llama for Scalable Image Generation

超级详细的论文阅读+翻译

2024-12-26 20:51:08 1274

原创【计算机网络】HKU COMP3234 ELEC3443 FINAL 2016

在本地网络中我们使用内部地址，内部地址对外是不可见的，外面看到的时一个统一的IP，但是当需要在内部的某个主机和外部建立联系时，就需要NAT来帮助转换IP和端口。下面是ai的回答，我能明白FIN为什么要使用+1的ACK，因为要区分是接收到了数据还是结束信号，但是SYN是为什么呢？为了解决ipv4地址短缺的问题，我们从公网ip中拿出一些来作为私有ip，然后在一个组织内部来使用私有ip，共享一个公网ip。后面的包的附加时间要根据链路中最慢的来算，也就是9.6e-4 s。，而不是1.5个或2个RTT。

2024-12-18 22:53:41 1107

原创【操作系统】HKU COMP3230 Final 2021 选择题

答案是自己做的，解析有部分是gpt生成的，如有错误欢迎指正。这个问题要求我们分析哪些操作会始终导致上下文切换（context switch），无论调度策略是抢占式还是非抢占式。下面逐项分析：ACBCDE我们需要分析分段（segmentation）相较于简单动态重定位（simple dynamic relocation，或 base-and-bounds virtualization）的优劣势，并判断每个选项的正确性。ACE分段的优点：分段的缺点：错误选项：B考的是TLB的直观感觉，应该是命中率不低的

2024-12-16 13:59:36 844

原创【学习笔记】python多线程与锁

python有thread和threading两个库，thread提供基础功能，threading有更多功能。

2024-10-22 13:55:21 901

原创 Semaphore in OS

A semaphore is an object with an internal protected integer variable.

2024-10-22 13:24:37 862

原创 How to Fine-Tune an LLM from Hugging Face? 笔记

使大模型适应特定领域的方法：fine-tuning微调、prompt engineering提示词工程、RAG检索增强生成。

2024-03-21 13:38:48 1290 1

原创 d2l笔记： 6 卷积神经网络

多层感知机适合处理表格数据，在问题中，我们预先不知道有什么关联信息。但是在视觉领域，有一些特点可以辅助我们对信息进行判断，而且多层感知机在面对海量的信息时维度过大，会导致训练上非常难以进行。视觉对象具有局部性和平移不变性，也就是说，神经网络的前面几层应该只探索图像的局部区域，而且不管这个对象出现在图像中的哪个位置，都会使这几层有相似的反应。根据这两个原则，我们将多层感知机“优化”为卷积神经网络。

2024-03-05 11:25:09 1011