Facebook开源项目

最新推荐文章于 2025-04-25 09:32:31 发布
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15个你必须知道的Facebook开源项目

Facebook为了争当开源第一大厂，已经把自家很多好东西都拿了出来贡献给开源世界，在开源之路上一骑绝尘，根本停不下来。

Facebook开源项目涉及的领域有移动工具多样化、大数据、客户端web库、后台运行时和基础设施，还有通过开放计算项目涉及到的服务器和存储硬件等等。Facebook的GitHub账户有274个代码库，收到了39000次fork、提交了79000个commit，拥有242000个关注者……

下面是Facebook最受欢迎的15个开源项目。

移动开发

Buck

Buck是一个高性能的安卓编译系统。此系统鼓励用户创建由代码和资源组成的可复用的小模块。因为安卓应用主要是用Java写的，Buck也是一个Java编译系统。

Rebound

Rebound是一个模仿弹簧动力学的Java库。回弹弹簧模型可以用来创建动画，通过将真实物理世界引入到你的应用可使动画更自然。回弹使用相同的弹簧常数，就像Origami使得折纸交互模型很容易被转换到安卓应用中。

Origami

Origami是用来设计现代用户界面的工具。可以迅速的创建原型，运行在你的iPhone或iPad上并进行迭代，将可用的代码片段输出给工程师。

Stetho

Stetho是一个全新的安卓平台调试工具。Stetho提供C/S协议，使强大的Chrome开发者工具能在应用程序中使用该协议。你的应用程序整合之后，只需访问chrome://inspect ，点击“检查”即可开始。

Infer

Infer是一个静态分析工具，用来检测安卓和苹果系统应用发布前的缺陷。如果你给Infer一些Objective-C，Java或C代码，它会生成一个潜在的缺陷列表。Infer工具也有助于防止系统崩溃和性能下降。Infer的目标是空指针异常、资源漏洞、内存溢出之类的致命缺陷。

Web开发

React Js

React Js是个用于构建用户界面的JavaScript库，高效且灵活。很多人把React当作MVC中的V来用，因为React不依赖你技术栈里的其它技术，因此很容易把它用在一些已有项目的小特性上。

HHVM

HHVM是个开源虚拟机，设计目的是用来执行Hack和PHP写的程序。HHVM用即时编译方式实现卓越的性能并保持了PHP的开发灵活性。和Zend PHP5.2相比，HHVM为Facebook实现了超过5倍的产能提升。HipHop通常作为一个独立的服务器运行，同时替代Apache和modphp，它也可以在命令行运行单独的脚本。

Flux

Flux是Facebook用户创建客户端web应用的应用架构。利用一个单向的数据流，Flux补充了React的组合视图组件。它更像是一种模式，而非正式框架，不用写太多新代码就能直接使用Flux。


Flow

Flow给JavaScript添加了静态类型，提高开发者的效率和代码质量。Flow的目标是减少程序员花在查找JavaScript错误上的精力。Flow很大程度上依赖类型推断来查找类型错误，即使代码中并未标注——它像流经程序一样精确的跟踪变量的类型。

fb-flo

fb-flo是Chrome的延伸，可以不重新加载而修改运行的应用。它能轻易和你的系统、开发环境实现整合，可以和你喜欢的编辑器一起使用。

Jest

Jest是一款JavaScript的单元测试框架。它建立在Jasmine测试框架之上，使用我们熟悉的expect（期望）和toBe（实际值）。它自动模拟require（）返回的CommonJS模块，使得大部分现有代码可测试。

Nuclide

Nuclide是一套Atom包，为许多编程语言和技术提供编辑功能。设计目的是为了在整个公司为工程师提供一套标准的开发者经验——无论他们从事纯iOS应用，React和React Native代码，或者在Hack运行我们的HHVM网络服务。

后端开发

Presto

Presto是开源的分布式SQL查询引擎，适用于运行交互式解析查询，数据量支持从GB到PB。Facebook用Presto进行交互式查询，用于多个内部数据存储，包括300PB的数据仓库。每天有1000多名脸谱网员工用Presto执行超过30000次查询，扫描超过1PB数据量。

Osquery

Osquery提供一个SQL接口，用来尝试新的查询和监控操作系统。它拥有一套完整的SQL语言和许多有用的内置表，Osquery对于执行事件响应、诊断系统操作问题、排除性能故障是非常出色的工具。它也允许开发人员和系统管理员部署安全工具。

RocksDB

RocksDB基于LevelDB，可运行在多CPU内核的服务器上，高效使用快速存储，支持IO绑定，内存和一次写负载，并且非常灵活。

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rt-detrv3网络结构
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### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法，其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略，解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点： #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力，RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号，能够与原始解码器协同工作，从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构，例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2]，这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题，RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理，有效增加了阳例的数量，进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布，确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外，RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支，专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构，还显著降低了参数量和推理时间，使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式，RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程，在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是，RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术，而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如，它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层，从而减少了不必要的计算负担。 此外，RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略，并在此基础上进行了优化，进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述，RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件：基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展，使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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