element-plus源码与二次开发：package.json解析
element-plus使用pnpm的商城商城workspace来搭建monorepo工程，允许在单一码仓库中集中管理大量互相依赖的源码源代包，同时确保发布时的商城商城独立性。pnpm-workspace.yaml文件在根目录声明内部可引用的源码源代包，执行pnpm i后，商城商城会在node_modules中创建软连接，源码源代多多西游源码无需手动link。商城商城
element-plus组件库将vue声明在peerDependencies中，源码源代避免在主项目安装组件库时额外安装vue。商城商城通过czg包定义规范，源码源代执行提交commit命令，商城商城确保遵循git规范。源码源代使用play子包进行简单的商城商城开发调试，引入本地组件库。源码源代通过gen命令快速创建新组件，商城商城使用模板生成组件基础模板。生成版本号文件命令用于在构建时提供rollup的banner参数，部署前更新版本号命令从环境变量获取TAG_VERSION和GIT_HEAD，写入到三个包的package.json中的version和gitHead字段。
清理dist目录命令使用pnpm run -r --parallel，以并行方式执行所有子包的命令，删除根目录下的dist目录，并执行所有子包的clean命令。构建文档和组件库的关键步骤包括使用rollup执行构建，通过@esbuild-kit/cjs-loader将esm和ts实时转换为CommonJS。生成类型声明文件和代码提示文件，复制源样式文件、编译为css、压缩，并输出到特定目录。启动组件库文档docs项目基于vitepress，构建组件文档，本地测试构建出的生产环境docs，生成多语言文件和CROWDIN_TOKEN。
执行各包的stub命令，使用unbuild打包工具，基于rollup，支持typescript，支持生成commonjs和esmodule和类型声明，无需额外配置。prepare Husky钩子脚本确保自动执行预定义命令，执行pnpm i后，响站源码自动执行pnpm stub，编译internal下的三个包入口。
通过上述详细解析，我们可以清晰了解到element-plus源码与二次开发中的核心功能与流程，从构建结构到构建流程，再到二次开发工具的运用，展示了其高效、灵活的特点。
tf.metrices.auc源码解读
auc指标在机器学习二分类问题中广泛应用，反映了分类器对正负样本排序的能力。常用的计算方法有tensorflow库中的tf.metrics.auc函数和sklearn中的roc_auc_score()函数。二者均采用极限逼近原理，计算roc曲线下的小梯形面积总和，得到auc值。然而，这两个函数计算的auc值有时会出现较大差异，本文将解析tf.metrics.auc的实现机制。
tf.metrics.auc函数的定义包含了三个关键参数：labels和predictions为必要的输入，分别代表二分类问题的类别集合和模型预测的得分集合；num_thresholds参数控制计算小梯形的数量，其默认值为，可根据数据集大小进行调整。
在tf.metrics.auc的实现中，函数返回了auc_value和update_op两个值。auc_value为最终计算得到的auc值，但需先执行sess.run(update_op)后才能获取。这一设计的逻辑在于，update_op是一个操作符，auc_value是标量结果，它们的计算依赖于一个名为compute_auc的函数，该函数基于混淆矩阵的四个值计算auc。
compute_auc函数内部，真正例率rec和假正例率fp_rate分别对应roc曲线的横坐标和纵坐标。通过计算小梯形之和得到roc曲线下的面积，即auc值。
在-行，auc_value和update_op的区别在于values和update_ops变量。update_op为操作符，auc_value为标量结果。这两个值的计算在行的_confusion_matrix_at_thresholds函数中进行，该函数接收labels、predictions、vue 源码例子thresholds和weights（默认值None）作为输入参数。通过thresholds在[0-1]范围内划分成num_thresholds个段，计算混淆矩阵。
以values[‘tp’]为例，其计算过程涉及创建本地变量、计算真正例is_true_positive，然后通过assign_add操作更新真正例数量。assign_add返回操作符，因此获取真正例数量需先执行update_ops[‘tp’]。这一过程解释了为何需要执行update_op后才能获取auc_value。
真正例is_true_positive的计算涉及label_is_pos和pred_is_pos的逻辑与操作。通过数组操作生成阈值矩阵，使用逻辑判断确定预测为正例的样本。最终，通过逻辑与操作得到真正例的判定结果。
总结，tf.metrics.auc通过计算混淆矩阵和小梯形面积，实现对auc值的高效计算，其内部机制涉及操作符和变量的交互，以及针对不同阈值的真正例和假正例率的计算。
ElasticSearch源码：数据类型
ElasticSearch源码版本 7.5.2，其底层基于Lucene，Lucene好比汽车的发动机，提供了基础的存储和查询功能，而ES则在此基础上增加了分布式特性。本文将简要探讨ES中的数据类型。
Lucene的FieldType是描述字段属性的核心，包含个属性，如倒排索引和DocValuesType，后者支持聚合排序。官方定义的类型如TextField，仅索引、分词但不存储，而用户可以根据需求自定义数据类型，尽管在ES中，所有数据类型都是自定义的。
Lucene文件格式类型各异，如Norms和Pre-Document Values，根据FieldType设置的不同属性，文件类型和存储结构会相应变化。Lucene通过不同的螺纹查询源码压缩类型和数据结构存储数据，但详细实现较为复杂。
在ES中，数据类型分为Meta-fields和Fields or properties。Meta-fields包括元数据字段如_index、_type和_id，它们存储在特定位置，但处理方式各异。Fields或properties则是开发的核心，包括String（text和keyword）、数字类型、Range类型、时间类型、Boolean和Binary等。
复杂数据类型如Object和Nested用于处理嵌套结构，而Geo-point和Geo-shape用于地理信息。特殊数据类型如IP、completion和Join则在特定场景下使用。Array要求数组内字段类型一致，Multi-fields则支持多种处理方式的字符串字段。
总体来说，ES的字段类型丰富且友好，但并非所有场景都适用。开发者在实际应用中应参考官方文档和代码来选择和使用。
参考资源：org.apache.lucene.codecs.lucene (Lucene 9.0.0核心API)、Elasticsearch Guide [7.5]、elastic.co/guide/en/ela...
ES核心源码(二):创建索引和主节点
在ElasticSearch系统中，写请求的流程引发了一个关键问题：主节点(master node)在数据写入过程中是否扮演了关键角色？让我们深入源码探讨这个话题，解答疑问。
首先，ElasticSearch的核心在于如何高效地管理和存储数据。其主节点的职责之一是在索引创建和管理过程中提供协调服务。当用户发起创建索引的请求时，流程从接收HTTP请求开始，具体在`org.elasticsearch.ty4.Netty4HttpRequestHandler`中进行。随后，请求经过`RestController`处理，这个组件负责将请求检验和分发至相应的服务。
在分发请求过程中，关键在于请求对象的结构——它分为Action和Request。Action描述了请求的类型，如新建、glide源码原理删除等操作。在新建索引的请求中，系统通过URI匹配发现需要使用`TransportCreateIndexAction`来处理。这个Action继承自`TransportMasterNodeAction`，意味着其设计目标就是与主节点进行交互。
`TransportMasterNodeAction`的执行逻辑在于，它通过`transportService.sendRequest`方法向主节点发起请求。如果当前节点是主节点，该操作会直接在内部执行；若非主节点，则通过网络请求主节点完成。
关于主节点如何通知其他节点这一问题，答案在于请求的分发机制。当请求到达主节点后，如果当前节点是主节点，它会通过一系列内部操作生成新的集群状态信息，并通过`org.elasticsearch.action.admin.indices.create.TransportCreateIndexAction#masterOperation`执行索引创建的逻辑。这个过程中，关键步骤是通过`clusterService.submitStateUpdateTask`将索引创建任务包装为集群状态更新任务，然后通过`MasterService#runTasks`方法向集群中的其他节点分发集群状态信息。
集群状态的分发通过`ZenDiscovery`服务完成，具体实现为`publish`方法。这个流程确保了主节点在集群中的协调作用，使得创建索引的操作能够有效地在集群范围内进行。
关于主节点如何验证索引创建的合法性，答案是通过自创建索引并随后删除的方式完成。这样，主节点确保了新索引符合集群的规则和需求。
总结起来，创建索引的请求首先通过Bulk请求的形式执行，先发起对主节点的请求。主节点验证索引创建请求后，内部生成新的集群状态信息，执行索引创建任务。主分片所在的节点根据集群状态信息创建对应的索引，从而完成了索引的创建过程。整个流程中，主节点扮演了协调和验证的关键角色，确保了索引创建的正确性和集群的一致性。
手机怎么检查源代码
手机怎么检查源代码？
一、手机在检查源代码
1. 首先，打开手机，查找并点击进入设置。
2. 然后在打开的设置页面，点击进入更多。
3. 在打开的页中，点击进入about phone。
4. 在页面中，点进入版本信息。
5. 最后，在打开的页面中，可以看到信息。
二、要如何操作?
1. 查看站点：搜书“查看网页源码”，有很多支持查看网页源码的在线站点。
2. 企鹅浏览器+es文件管理器：使用浏览器打开网页，长按，“保存离线网页”。打开文件管理器，打开路径“网页保存”，打开方式选择“ES文本阅读器”即可查看源码。
3. 手机浏览器：在要查看源码的网址前加“view:”即可。
源代码其实有很多种，不同的源代码运行的原件也不同，比如c语言编写的代码可以在Turbo c环境下编译，Java源码有很多工具可以运行，如eclipse、NetBeans等。
ElasticSearch源码：Shard Allocation与Rebalance(1)
ElasticSearch源码版本 7.5.2 遇到ES中未分配分片的情况时，特别是在大型集群中，处理起来会比较复杂。Master节点负责分片分配，通过调用allocationService.reroute方法执行分片分配，这是关键步骤。 在分布式系统中，诸如Kafka和ElasticSearch，平衡集群内的数据和分片分配是至关重要的。Kafka的leader replica负责数据读写，而ElasticSearch的主分片负责写入，副分片承担读取。如果集群内节点间的负载不平衡，会严重降低系统的健壮性和性能。主分片和副分片集中在某个节点的情况，一旦该节点异常，分布式系统的高可用性将不复存在。因此，分片的再平衡（rebalance）是必要的。 分片分配（Shard Allocation）是指将一个分片指定给集群中某个节点的过程。这一决策由主节点完成，涉及决定哪个分片分配到哪个节点，以及哪个分片为主分片或副分片。分片分配（Shard Allocation）
重要参数包括：cluster.routing.allocation.enable，该参数可以动态调整，控制分片的恢复和分配。重新启动节点时，此设置不会影响本地主分片的恢复。如果重新启动的节点具有未分配的主分片副本，则会立即恢复该主分片。触发条件
分片分配的触发条件通常与集群状态有关，具体细节在后续段落中展开。分片再平衡（Shard Rebalance）
重要参数包括：cluster.routing.rebalance.enable，用于控制整个集群的分片再平衡。再平衡的触发条件与集群分片数的变化有关，操作需要在业务低峰期进行，以减少对集群的影响。 再平衡策略的触发条件主要由以下几个参数控制：定义分配在节点的分片数的因子阈值。
定义分配在节点某个索引的分片数的因子阈值。
超出这个阈值时就会重新分配分片。
从逻辑角度和磁盘存储角度考虑，再平衡可确保集群中每个节点的分片数均衡，避免单节点负担过重。同时，确保索引的分片均匀分布，避免集中在某一分片。再平衡决策
再平衡决策涉及两个关键组件：分配器（allocator）和决策者（deciders）。 分配器负责寻找最优节点进行分片分配，通过将拥有分片数量最少的节点列表按分片数量递增排序。对于新建索引，分配器的目标是以均衡方式将新索引的分片分配给集群节点。 决策者依次遍历分配器提供的节点列表，判断是否分配分片，考虑分配过滤规则和是否超过节点磁盘容量阈值等因素。手动执行再平衡
客户端可以通过发起POST请求到/_cluster/reroute来执行再平衡操作。此操作在服务端解析为两个命令，分别对应分片移动和副本分配。内部模块执行再平衡
ES内部在触发分片分配时会调用AllocationService的reroute方法来执行再平衡。总结
无论是手动执行再平衡命令还是ES内部自动执行，最终都会调用reroute方法来实现分片的再平衡。再平衡操作涉及两种主要分配器（GatewayAllocator和ShardsAllocator），每种分配器都有不同的实现策略，以优化分配过程。决策者（Deciders）在再平衡过程中起关键作用，确保决策符合集群状态和性能要求。再平衡策略和决策机制确保了ElasticSearch集群的高效和稳定运行。手撸Element源码，完善日期选择器功能，支持范围选择器周、季、年
在构建后台系统时，日期组件的应用颇为频繁，而常用的组件库往往无法提供全面的功能。特别是在日期范围选择组件的应用上，常遇到局限性。
为了实现更完善的功能，我们着手对 Element UI(Vue2 版本) 的 日期选择器 进行改造。目标功能包括周、季、年选择器的实现与优化。
改造始于将 Element UI 中的 日期选择器源码 复制至本地项目文件夹，并在主配置文件中引入。在引入过程中，遇到了由于引入了时间选择器导致的错误，主要原因是源码中包含的滚动条组件 ElScrollbar 与实际需求不符。通过注释掉相关代码段，确保了功能的实现而不影响项目运行，同时避免了 ESLint 的代码检查警告。
接下来，我们对周选择器进行了优化，以解决面板不显示周数的问题。通过在组件内部接收并动态显示周数参数，确保了功能的完善。此外，调整了选择周数后的日期显示逻辑，以匹配不同国家的日期习惯，并解决了周数显示的正确性问题。对于无法设置 value-format 属性的情况，我们对计算值的处理逻辑进行了修改，以兼容不同日期格式的需求。
为了实现周选择日期范围功能，我们对原有组件进行了复制和改造，新增了 周范围选择器 模式，并相应调整了配置数据和界面展示。同时，支持了 value-format 属性，确保了日期格式的灵活性。在周选择器中，我们通过添加高亮显示逻辑，实现了对所选周数的视觉强调。
同样地，季选择器的实现遵循了相似的步骤，通过复制和改造已有组件，以支持季范围选择。同时，我们确保了季选择器的界面与功能的兼容性，以及日期格式的可配置性。
最后，我们整合了所有改造后的功能，展示了一个具备周、季、年选择器的完整组件功能。此功能展示了对日期选择器的全面优化与扩展，满足了更多场景下的应用需求。
esno & tsx 原理初探
ESNO，即Node.js runtime增强版，通过esbuild扩展，支持TypeScript和ESM加载。其核心是将tsx作为一个别名，实现在Node环境中执行TypeScript代码。本文将揭示tsx如何实现这一过程。
首先，理解`node --loader`参数至关重要，它允许自定义ESM模块的加载规则。例如，执行`node --loader ./my-loader.mjs index.mjs`时，my-loader.mjs会在import时被调用。`resolve`和`load`是内置的两个hook，前者负责文件名和格式的查找，后者负责解析和验证导入语句。
在`resolve`钩子中，我们可以通过返回自定义的文件名和格式信息，改变模块的导入行为。而在`load`钩子中，我们有机会添加额外的代码到源码中，如将TypeScript转换为JavaScript。tsx正是利用这个机制，通过esbuild进行编译，然后给Node执行。
对于CJS模块，虽然没有直接的`load`钩子，但可以通过扩展`___resolveFilename`实现类似功能。在tsx和esno中，运行时会调用`run`函数处理命令行参数，并引入cjs-loader和esm-loader来处理不同类型的文件，如.tsx文件会调用esbuild-kit的esm-loader进行编译。
esbuild-kit/cjs-loader和esm-loader内部，它们的`transformer`方法负责读取文件内容，调用esbuild的API进行转换，最后返回编译后的代码。这两个loader都是通过拦截`load`钩子来实现代码转换的。
总结来说，tsx与esno通过巧妙利用Node.js的模块加载机制，实现了TypeScript代码在Node环境中的执行。整个流程涉及自定义loader、hook的调用、代码转换和执行。深入了解这些细节，可以帮助我们更好地理解和利用这些工具。
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