informer源码

“informer”是一个开源项目，它旨在帮助开发人员监控和管理应用程序中的事件和状态变化。这个项目的源码包含了一些关键的功能，让我们来看一下。

首先，源码中包含了一些核心组件，如事件监听器和状态管理器。事件监听器可以帮助开发人员监控应用程序中的各种事件，比如用户交互、数据更新等。而状态管理器则可以帮助开发人员管理应用程序中的状态变化，确保应用程序状态的一致性和可靠性。

除了这些核心组件，源码中还包含了一些示例代码和文档，帮助开发人员了解如何在他们的应用程序中使用“informer”。这些示例代码和文档可以帮助开发人员更好地理解“informer”的工作原理，以及如何进行定制化的配置和扩展。

此外，源码中还包含了一些单元测试和集成测试，确保“informer”的稳定性和可靠性。这些测试可以帮助开发人员及早发现和解决潜在的问题，提高应用程序的质量和可靠性。

总的来说，“informer”项目的源码提供了一些核心组件、示例代码和文档，以及测试保证了“informer”的稳定性和可靠性。开发人员可以通过阅读源码和示例来学习如何在他们的应用程序中使用“informer”，并通过测试确保应用程序的质量和可靠性。

相关问题

informer源码解读

根据引用，informer源码是指k8s client-go库中的informers包的源代码。informers包是用于与Kubernetes API进行交互获取资源对象的工具。这个源码主要实现了一种名为DeltaFIFO的数据结构。

DeltaFIFO数据结构的作用是用于跟踪资源对象的增删改操作，并提供了一种队列的方式来处理这些操作。它通过内部的缓冲区来存储最新的资源对象，并使用一种增量更新的方式来更新缓冲区中的资源对象，以便及时地反映出Kubernetes API中的变化。

DeltaFIFO源码分析主要涉及到DeltaFIFO结构体的定义、初始化、资源对象的增删改操作、缓冲区的更新和队列的处理等内容。在分析过程中，可以深入研究DeltaFIFO的内部机制，如增量更新策略、事件通知机制等，以及与Kubernetes API的交互过程。

引用提供的源码分析文档可以帮助详细了解informers包中DeltaFIFO的实现原理和相关细节。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [k8s client-go源码分析 informer源码分析(4)-DeltaFIFO源码分析.doc](https://download.csdn.net/download/ranbolee7/86084104)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [源码阅读及理论详解《 Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series ...](https://blog.csdn.net/Alkaid2000/article/details/125137982)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

informer的归一化

归一化是指将数据按比例缩放，使其落入特定的范围内。在Informer中，归一化是通过计算数据集的均值和标准差进行的。引用中的代码展示了在Informer的vail和test方法中如何进行归一化操作。具体而言，代码中使用`self.Data.scaler.mean_`和`self.Data.scaler.scale_`来获取数据集的均值和标准差。然后，通过将模型的输出和真实值分别乘以标准差和均值来进行反归一化操作，以获得归一化前的预测结果和真实值。在引用中的代码中，可以看到在源码的`exp-main.py`中加入了一行代码`self.Data=data_set`，这将数据集保存在`self.Data`变量中，以便在其他方法中使用。因此，在Informer中，归一化是通过计算均值和标准差并将其应用于模型的输出和真实值来实现的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Informer论文思维导图](https://blog.csdn.net/pengxiang1998/article/details/127817915)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Autofomer预测值反归一化](https://blog.csdn.net/weixin_43149598/article/details/129109974)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]