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2.polars源码解析——DataFrame
3.leaflet聚合图功能(附源码下载)
4.es lucene搜索及聚合流程源码分析
5.[转]Megatron-LM源码系列(六)：Distributed-Optimizer分布式优化器实现Part1
6.ElasticSearch客户端源码：RestHighLevelClient

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       本文系列聚焦于DDD（领域驱动设计）在实际项目的聚合聚合落地应用，以码如云平台为例，联盟联盟深入讲解了战略设计与战术设计的源码源码实践。码如云是下载一个基于二维码的一物一码管理平台，提供应用、聚合聚合页面、联盟联盟高低背离主叠源码控件、源码源码实例等核心功能，下载支持二维码扫码操作与表单提交，聚合聚合技术架构基于无代码平台，联盟联盟使用Java、源码源码Spring Boot和MongoDB等工具。下载

       战略设计关注业务模型的聚合聚合划分，核心概念包括通用语言、联盟联盟领域、源码源码子域和限界上下文。其主要目的是解决软件模块化问题，确保业务逻辑与技术实现的解耦。战略设计侧重于宏观层面，为后续战术设计提供基础。

       战术设计聚焦于代码实现，其中聚合根、实体和资源库等概念扮演关键角色。聚合根作为业务逻辑的主要承载者，其设计需遵循高内聚、低耦合原则。领域服务是聚合根无法完成的业务逻辑的补充，用于处理跨聚合操作或依赖技术基础设施的场景。实体与值对象概念区分了具有生命周期的精准画线源码“存在”与描述性对象，工厂类用于封装对象构建过程。

       领域事件则表示领域模型中的业务操作结果，用于处理组件之间的因果关系。资源库作为聚合根的管理器，确保数据的保存与获取。应用服务作为领域模型的接口，协调用户请求与领域模型处理，实现业务逻辑的封装与调用。

       在码如云项目中，这些概念得到了充分的实践与应用，通过详细的源代码示例，展示了DDD在实际开发中的具体应用与实现。后续文章将对战略设计与战术设计中的各个概念进行深入探讨与解析，为读者提供更全面的理解与实践指导。

polars源码解析——DataFrame

       从源码解析的角度，DataFrame在polars中的核心构造和功能将逐一揭示。DataFrame，作为基本的二维数据结构，由一系列Series组成，这些Series都是在polars-core中的ChunkedArray、Series和DataFrame等数据结构之上构建的。DataFrame的简洁设计使其能直接利用Vec容器特性，如pop和is_empty，许多函数如hstack、width和insert_at_idx等都巧妙地利用了Vec的相应方法。

       重点函数如select，其调用链为select->select_impl->select_series_impl。filter函数则展现出polars的ad指数指标源码多线程优化策略，如take和sort操作都借助了并行计算。至于groupby，它主要操作是创建GroupBy结构，接受一个通过IntoIterator和AsRef trait实现的列名迭代器，用于指定分组列。首先通过select_series选择列，再通过groupby_with_series生成分组的DataFrame表示。

       在对单个key进行分组时，groupby会调用group_tuples，根据DataFrame的key排序情况使用不同的存储方式，如Slice或Idx。一旦分组完成，我们看到df.groupby(["date"])会返回一个包含select方法的GroupBy结构。接着，通过.select(["temp"])明确要进行聚合操作的列，结果还是GroupBy对象。当调用count等聚合函数时，polars利用groups的分组索引，采用多线程处理每个分组的行，进行高效计算。

leaflet聚合图功能(附源码下载)

       Leaflet入门开发系列环境知识点掌握：包括Leaflet API文档的介绍，详细解析Leaflet每个类的函数和属性等。同时，了解Leaflet在线示例以及插件库，这些资源对于开发者来说非常有用。

       内容概览：Leaflet聚合图功能，源代码demo下载

       效果图展示：以下为聚合图的效果图，具体实现思路将在下文中进行详细介绍。电商精美源码

       实现思路：本文主要参考了Leaflet官网的聚合效果插件Leaflet.markercluster，详情及示例代码可以在GitHub上找到，链接为：github.com/Leaflet/Leaf...

       源码下载：对于感兴趣的伙伴，可以通过私聊我获取源码，价格为8.8元。

es lucene搜索及聚合流程源码分析

       本文通过深入分析 TermQuery 和 GlobalOrdinalsStringTermsAggregator，旨在揭示 Elasticsearch 和 Lucene 的搜索及聚合流程。从协调节点接收到请求后，将搜索任务分配给相关索引的各个分片（shard）开始。

       协调节点将请求转发至数据节点，数据节点负责查询与聚合单个分片的数据。

       在数据节点中，根据请求构建 SearchContext，该上下文包含了查询（Query）和聚合（Aggregator）等关键信息。查询由请求创建，例如 TermQuery 用于文本和关键词字段，其索引结构为倒排索引；PointRangeQuery 用于数字、日期、IP 和点字段，其索引结构为 k-d tree。

       构建 Aggregator 时，根据 SearchContext 创建具体聚合器，如 GlobalOrdinalsStringTermsAggregator 用于关键词字段的全局排序术语聚合。

       在处理全局排序术语聚合时，如果缓存中不存在全局排序，将创建并缓存全局排序，当分片下的数据发生变化时，需要清空缓存。ws盘口源码

       全局排序将所有分段中的指定字段的所有术语排序并合并成一个全局排序，同时创建一个 OrdinalMap，用于在收集时从分段 ord 获取全局 ord。 docCounts 用于记录 ord 对应的文档计数。

       对于稀疏情况下的数据收集，使用 bucketOrds 来缩减 docCounts 的大小，并通过 LongHash 将全局 ord 与 id 映射起来，收集时在 id 处累加计数。

       处理聚合数据时，根据请求创建具体的权重，用于查询分片并创建评分器。查询流程涉及从 FST（Finite State Transducer，有限状态传感器）中查找术语，读取相关文件并获取文档标识符集合。

       评分及收集过程中，TopScoreDocCollector 用于为文档评分并获取顶级文档。聚合流程中，GlobalOrdinalsStringTermsAggregator 统计各术语的文档计数。

       协调节点最终收集各个分片的返回结果，进行聚合处理，并获取数据，数据节点从存储字段中检索结果。在整个流程中，FetchPhase 使用查询 ID 获取搜索上下文，以防止合并后旧分段被删除。

       本文提供了一个基于 Elasticsearch 和 Lucene 的搜索及聚合流程的深入分析，揭示了从请求接收、分片查询、聚合处理到数据收集和结果整合的全过程。通过理解这些关键组件和流程，开发者可以更深入地掌握 Elasticsearch 和 Lucene 的工作原理，优化搜索和聚合性能。

[转]Megatron-LM源码系列(六)：Distributed-Optimizer分布式优化器实现Part1

       Megatron-LM源码系列(六): Distributed-Optimizer分布式优化器实现Part1

       使用说明

       在Megatron中，通过使用命令行参数`--use-distributed-optimizer`即可开启分布式优化器，这一功能在`megatron/arguments.py`文件中设置。分布式优化器的核心思想是将训练过程中优化器的状态均匀分布到不同数据并行的rank结点上，实现相当于使用Zero-1训练的效果。

       当使用`--use-distributed-optimizer`参数时，系统将检查两个条件：`args.DDP_impl == 'local'`(默认开启)和`args.use_contiguous_buffers_in_local_ddp`(默认开启)。这些条件确保了优化器的正确配置与运行环境的兼容性。

       分布式优化器节省的理论显存值依赖于参数类型和梯度类型。具体来说，根据参数和梯度的类型，每个参数在分布式环境中将占用特定数量的字节。例如，假设`d`代表数据并行的大小（即一个数据并行的卡数），则理论字节数量可通过以下公式计算得出。

       实现介绍

       这部分内容将深入探讨分布式优化器的实施细节。

       3.1 程序入口

       通过分析初始化过程和系统调用，我们可以深入理解分布式优化器的启动机制。

       3.2 grad buffer初始化（DistributedDataParallel类）

       在这个部分，我们关注DistributedDataParallel类及其在初始化grad buffer时的功能与作用，这是实现分布式训练中关键的一环。

       3.3 分布式优化器实现(DistributedOptimizer类)

       通过实现DistributedOptimizer类，Megatron-LM允许模型在分布式环境中进行有效的训练。这包括对优化器状态的管理、梯度聚合与分散等关键操作。

       后续将会继续探讨关于分布式优化器实现的更多内容，读者可参考Megatron-LM源码系列(七)：Distributed-Optimizer分布式优化器实现Part2以获得深入理解。

       参考文献

ElasticSearch客户端源码：RestHighLevelClient

       ElasticSearch源码版本 7.5.2

       RestHighLevelClient的核心在于提供多样的API给开发者使用，每个API均对应同步与异步两种请求方式，异步请求以async结尾，且需配合监听器处理响应结果。

       在初始化RestHighLevelClient时，主要过程包括创建HttpClient、初始化RestClient以及启动HttpClient。HttpClient通过nio的reactor模式处理请求，并由线程工厂创建reactorThread。

       初始化RestHighLevelClient实例时，核心字段registry的构建包括整合聚合类操作、插件类和自定义NamedXContentRegistry.Entry，最终构建出NamedXContentRegistry。

       同步与异步请求的实现方式分为三对函数，分别增加parseEntity和处理异常返回Optional功能。同步请求方法在最终处理返回结果时，利用entityParser解析实体或返回Optional。异步请求则需要监听器，于监听器内处理返回结果。

       以Delete By Query API为例，分析其同步请求流程包括构建请求、发起请求和处理响应。构建请求参数需遵循特定规则，发起请求后通过通用函数式调用方法执行，最后通过entityParser解析响应或返回Optional。

       对于响应处理，Delete By Query API返回的是scroll request的响应，即BulkByScrollResponse，包含特定字段信息。此API的实现依赖于restHighLevelClient的performRequestAndParseEntity方法。

       除了自身支持的API，RestHighLevelClient还提供对其他Client的接口。以IndicesClient为例，执行Delete Index API时，同样调用performRequestAndParseEntity方法实现。

       综上所述，RestHighLevelClient作为ElasticSearch客户端，通过提供丰富的API、支持同步与异步请求，并通过初始化流程构建高效响应机制，为开发者提供了灵活且强大的数据检索与管理工具。

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       最新源支付系统源码 V7版全开源，无需授权，提供详尽搭建教程，专门为个人站长设计的聚合免签系统，性能卓越功能丰富。采用轻量化界面UI，解决知识付费与运营赞助难题。基于thinkphp 6.1.4、layui2.9.3与PearAdmin架构，具备实时监控与管理功能，让用户随时掌握系统运营状态。

       系统运行环境包括：

       1. Nignx/Apache/IIS

       2. PHP 8.1

       3. Mysql 5.6 至 5.7版本

       4. Redis

       5. Supervisor

       后台操作界面截图如下：

最新版PTCMS4.3.0小说源码，PTCMS聚合小说+安装教程-青柠资源网

       PTCMS 4.3.0是一款专注于小说的系统，其在PTCMS 4.2.8的基础上进行了全面升级，包括修复、去后门、修复漏洞、优化，并新增了条内置采集规则，确保了系统的稳定性和安全性。以下是PTCMS 4.3.0的主要特点：

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