leaflet快速渲染聚合矢量瓦片(附源码)
本文介绍如何使用leaflet快速渲染聚合矢量瓦片，并提供源代码下载。源码源码首先，聚合聚合leaflet结合Web Worker技术与supercluster插件，广告广告实现实时展示大量聚合点的源码源码轻应用源码快速效果。测试数据显示，聚合聚合此方法支持处理约.8万个聚合点与万个矢量瓦片数据源。广告广告关键点在于Web Worker技术，源码源码它允许为JavaScript创建多线程环境，聚合聚合实现数据处理与UI交互分离，广告广告提升整体性能。源码源码超级群集插件则用于优化数据展示，聚合聚合提供更高效的广告广告数据管理。尽管演示代码中未包含模拟数据源，源码源码但完整源码可供下载。如需获取源码，请私信作者，费用为8.8元。
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：
在终端体验方面，PTCMS 4.3.0支持电脑端和手机端，音乐javaweb源码并提供了3个PC端模板和4个手机端模板，用户可以根据需要选择合适的界面，优化阅读体验。系统还支持AMP、MIP集权引导页，进一步提升了移动端的访问速度和用户体验。
此外，PTCMS 4.3.0还具备作者入驻功能，支持作者设置收益，让创作与收益并行。内置采集功能简化了内容获取流程，用户只需一键操作即可快速采集，采集速度可达秒5部。系统提供了原创专区和开放专区，满足不同类型的创作需求。订阅和月票兑换功能则让阅读与互动更加便捷。
在SEO优化方面，PTCMS 4.3.0提供了全面的设置选项，包括TKD设置、URL优化、Sitemap设置、百度和神马推送等，帮助网站提升搜索引擎排名。蜘蛛爬行统计和推送日志功能，有助于监控网站的访问情况和优化策略。
PTCMS 4.3.0的书籍付费管理和VIP会员功能，为运营者提供了灵活的盈利模式，同时确保了用户获取内容的便捷性。系统功能丰富，qcustomplot 源码手册提供了一站式的小说管理解决方案。
为了方便用户快速部署PTCMS 4.3.0，推荐使用宝塔面板进行一键安装。请确保服务器环境满足以下要求：Linux服务器，Centos 7.0、Nginx 1.、MySQL 5.5、php7.3。虚拟主机无法安装，请注意环境兼容性。
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[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许愿天空源码启动机制。
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
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。
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。
一个Camel Multicast组件聚合策略问题的解决过程
摘要：本文通过实例，揭示了Apache Camel Multicast组件在特定聚合策略下出现的异常行为。经过深入分析Camel源代码，我们发现了问题所在，并提出了有效的解决策略。希望本文能为遇到相似问题的Camel用户带来帮助。 本文源于华为加拿大研究所Reji Mathews在Apache Camel社区的指标源码红分享，原文在作者同意后进行了适度调整。1. 前言
本文基于华为加拿大研究所Reji Mathews在Apache Camel社区发表的《ROUTING MULTICAST OUTPUT AFTER ENCOUNTERING PARTIAL FAILURES》一文翻译而成，原文标题为“在遇到部分失败后路由多播输出”，翻译过程中对部分内容进行了适度修改。2. Multicast组件简介
Multicast是Apache Camel中的一个强大EIP组件，允许消息同时发送至多条子路径，实现并行执行。3. 问题描述
通过使用Jetty组件发布API，消息分别发送至"direct:A"和"direct:B"两条子路径。在聚合策略中，"direct:A"路径发生异常，而"direct:B"正常运行，同时定义了异常处理策略。使用Camel版本3.8.0，我们自定义了聚合策略。4. 问题分析
通过分析Camel源代码，我们发现了一个关键问题：在异常处理时，第一个子路径的exchange对象被设置为异常状态，并传递至下游，导致后续步骤无法执行。在自定义聚合器中，这个问题导致后续步骤未执行。5. 解决方案
为解决这一问题，我们提出了一种策略：在异常处理中，将第一个执行成功的子路径交换到基础exchange对象中，以便后续步骤能正常执行。更新后的自定义聚合器确保了即使第一个子路径失败，其他成功路径的结果也能正常处理。6. 结语
本文通过实例分析了Camel Multicast组件在特定聚合策略下的问题，并通过深入源代码找到原因，提出了有效的解决方案。希望本文能为Camel用户解决类似问题提供参考。今年最值得收藏的5个资源聚合网站
推荐几个类似哆啦A梦口袋的神级资源聚合网站，它们能够满足你学习、工作、生活娱乐等多方面的需求，绝对值得收藏。
一：资源吧
这里主要提供源码、教程、软件、网赚等资源。
资源吧_专注于分享资源|全球聚合资源分享|免费发文|资源首发网
二：我要自学网
提供各种专业软件使用教程。
三：菜鸟编程网
一个超级全面的编程教程网站。
四：虫部落学术搜索
一个超强的聚合资料搜索网站。
五：电子书搜索
一个电子书聚合搜索平台。
这五个网站都非常实用，是我自己经常使用的，基本能满足大家的资源搜索需求，是无私分享的良心之作！
ClickHouse之聚合功能源码分析
聚合分析是数据提取的基石，对于OLAP数据库，聚合分析至关重要。ClickHouse在这方面展现出了卓越的设计和优化。本篇将深入探讨ClickHouse的聚合功能，从其工作原理、流程和优化策略入手。
在ClickHouse中，一条SQL语句的处理流程为：SQL -> AST -> Query Plan -> Pipeline -> Execute。本文将重点分析从构造Query Plan阶段开始的聚合功能。
在构造Query Plan时，SQL语句被解析成一系列执行步骤，聚合操作作为其中一步，紧跟在Where操作之后。执行聚合操作主要分为两个阶段：预聚合和合并。预聚合阶段可以并行执行，而合并阶段，在使用双层哈希表时也能并行。
执行聚合操作的核心函数为InterpreterSelectQuery::executeAggregation。它初始化配置，构建AggregatingStep，并将其添加到Query Plan中。
AggregatingStep在构造Pipeline时，通过调用transformPipeline函数，构建AggregatingTransform节点。这些节点对上游数据流进行预聚合，预聚合完成后再通过ExpandPipeline扩展新节点，新节点负责合并预聚合数据。因此，聚合操作分为预聚合和合并两阶段。
AggregatingTransform的预聚合和合并操作分为两个主要阶段。值得注意的是，所有AggregatingTransform节点共享名为many_data的数据。
在预聚合阶段，数据通过哈希表存储，哈希表键为“grouping key”值，键数量增加时，系统会动态切换到双层哈希表以提升性能。对于不同的键类型，ClickHouse提供多种特化版本，以针对特定类型进行优化。
预聚合阶段后，数据可能以单层哈希表形式存在，也可能转换为双层哈希表。单层转换为双层后，按照block_num进行组合，由MergingAggregatedBucketTransform节点进行合并。若预聚合数据为双层哈希表，则直接进行并行合并。最后，数据在SortingAggregatedTransform节点中根据block_num排序。
AggregatingTransform的动态扩展Pipeline功能，使得计算时根据数据动态判断后续执行的节点类型和结构，体现了ClickHouse Pipeline执行引擎的强大之处。当需要扩展节点时，AggregatingTransform构造新input_port，与扩展节点的output_port相连。
aggregator作为聚合操作的核心组件，封装了具体的聚合和合并逻辑。构造函数选择合适的哈希表类型，基于“grouping key”的数量、特性和属性，如lowCardinality、isNullable、isFixedString等。默认使用serialized类型的哈希表，键由多个“grouping key”拼接而成。
执行预聚合操作的接口executeOnBlock执行初始化、格式转换和参数拼接等步骤，然后执行聚合操作。执行操作后，根据是否需要将单层哈希表转换为双层，以及是否将数据写入磁盘文件进行判断。
本文分析了ClickHouse聚合功能的细节，展示了其强大的性能背后的系统设计和优化策略。聚合分析体现了ClickHouse作为一个软件系统，整合了常见工程优化并保持合理抽象水平，避免了代码质量下降和迭代开发带来的问题。
cesium实现大批量POI点位聚合渲染优化方案
在处理成千上万个甚至几十万个点位的聚合渲染优化问题时，仅使用 Cesium 的 entityCluster 聚合类可能会导致性能问题。为了解决这一问题，我们可以通过模仿 entityCluster 的实现方式，利用其核心算法，将其实现方式从 entity 改为 primitive。
首先，获取 Cesium 的源码并搜索 EntityCluster 关键字，找到 EntityCluster.js 文件。此文件包含了实现聚合的逻辑核心。复制该文件，将其改名为 PrimitiveCluster。接着，在 getScreenSpacePositions 方法中，删除与 entity 相关的逻辑，以避免因 item.id 为空导致的报错。
完成源码的调整后，我们关注的重点是如何将调整后的代码应用于实际项目中，以避免在 canvas 相关方面出现错误。
将调整后的代码整合到项目中，并在需要聚合渲染大量点位的场景中进行测试。确保在实际应用中，代码能够正常运行，同时实现高效的渲染效果。
对于有兴趣深入了解和实践此优化方案的开发者，可以参考开源项目：github.com/tingyuxuan...。该项目集合了目前常用的三维动画场景，并持续更新，为开发者提供了丰富的资源和示例。
最新源支付系统源码 V7版全开源 免授权 附搭建教程
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：
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