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2.今年最值得收藏的聚合5个资源聚合网站
3.[转]Megatron-LM源码系列(六)：Distributed-Optimizer分布式优化器实现Part1
4.Underscore源码分析
5.leaflet聚合图功能(附源码下载)
6.ElasticSearch客户端源码：RestHighLevelClient

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       PTCMS 4.3.0是一款专注于小说的系统，其在PTCMS 4.2.8的网源基础上进行了全面升级，包括修复、码聚去后门、合码修复漏洞、源码优化，聚合彗星正则模块源码并新增了条内置采集规则，网源确保了系统的码聚稳定性和安全性。以下是合码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，源码并提供了3个PC端模板和4个手机端模板，聚合用户可以根据需要选择合适的网源界面，优化阅读体验。码聚系统还支持AMP、合码MIP集权引导页，源码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、如何运行mfc源码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，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。

       获取PTCMS 4.3.0源码，请访问：qnziyw.cn/cmsmb/qtcms/3...

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。农民世界游戏源码

       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！

[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，这是神恋绘制源码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

Underscore源码分析

       JavaScript，作为最被低估的编程语言之一，自从Node.js的出现，全端开发（All Stack/Full Stack）概念日渐兴起，现今，其地位不可小觑。JavaScript实质上是一种类C语言，对于具备C语言基础的学习者，理解JavaScript代码大体上较为容易，然而，作为脚本语言，JavaScript的灵活性远超C语言，这在一定程度上给学习者带来了一定的困难。

       集合是JavaScript中一种重要的概念，下面我们就来看看其中的几个迭代方法。

       首先，集合中的迭代方法包括`_.each`和`_.forEach`，这两个方法在功能上基本一致，主要用于对集合进行遍历。它们接受三个参数：集合、迭代函数和执行环境。其中，`_.each`和`_.forEach`在ES6中为数组添加了原生的直播bc源码搭建`forEach`方法，但后者更灵活，能够应用于所有集合。

       `_.each`和`_.forEach`在遍历时会根据集合的类型（类数组或对象）调用不同的实现。如若集合有`Length`属性且为数字且在0至`MAX_ARRAY_INDEX`之间，则判定为类数组，否则视为对象集合。在遍历过程中，`_.each`和`_.forEach`会根据集合的特性使用合适的迭代方式。

       在处理集合时，`_.map`和`_.reduce`方法的实现原理类似，`_.map`用于获取集合中元素的映射结果，而`_.reduce`则用于逐元素执行函数并逐步聚合结果。

       此外，`_.find`函数与`Array.some()`具有相似性，不同之处在于`_.find`返回第一个使迭代结果为真的元素，而`Array.some()`则返回一个布尔值。`_.find`和`_.detect`函数基于`_.findIndex`和`_.findLastIndex`实现，它们分别在正序和反序的情况下查找满足条件的元素。

       在处理集合时，`_.max`方法用于寻找集合中的最大值，通过循环比较集合中的所有项，最终返回最大值。`_.toArray`则负责将各种类型的集合转换为数组，确保数据的格式统一。对于数组、类数组对象、普通对象以及null或undefined的情况，`_.toArray`分别采用了不同的处理方式，确保了转换过程的灵活性与准确性。

       至于集合转换为数组的问题，JavaScript中的数据类型多样，理解它们之间的区别对于开发者来说至关重要。然而，`_.toArray`函数的设计似乎更侧重于处理特定类型的数据，而不仅仅基于JavaScript的基本数据类型。在实际应用中，开发者需要根据具体场景灵活运用这些工具，以实现高效、准确的数据处理。

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。

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。

收藏转发API接口调用平台大全

       API，全称为Application Programming Interface，是一组预先定义的接口，例如函数、HTTP接口等，用于提供应用程序与开发人员访问特定软件或硬件的一组例程，无需访问源码或理解其内部工作机制的详细信息。API的出现极大地便利了程序开发。

       以下是一些大型的API接口调用平台：

       1. 聚合数据：访问网址 ，提供丰富多样的API接口。

       2. 数据宝：网址 /，专注于提供全面的企业信息查询服务。

       4. 极速数据：网址 /，以速度和效率为核心，提供多种类型的API接口。

       5. 万维易源：访问 / ，一个集成多种API资源的平台。

       6. Eolinker-APIShop：网址 apishop.net/，专注于API管理、发布与协作的平台。

       7. 六派数据：网址 / ，为开发者提供便捷的API接口调用服务。

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。

       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。