1.适合计算机专业学生的硬核源码源码论坛有哪些?
2.IP软核、硬核以及固核
3.一文读懂，论坛论坛硬核 Apache DolphinScheduler3.0 源码解析
4.IP核IP核分类
5.硬核观察 #1112 1/7 的亲测 Linux 内核代码是 AMD GPU 驱动代码
6.硬核福利量化交易神器talib中28个技术指标的Python实现（附全部源码）
适合计算机专业学生的论坛有哪些?
硬核推荐！技术社区、硬核源码源码开源项目及经典书籍，论坛论坛三大领域，亲测企业生产管理网站源码查询为计算机专业学生量身打造学习资源，硬核源码源码助你技术之路更上一层楼。论坛论坛
一、亲测技术社区推荐
1、硬核源码源码Github
网址：github.com
Github，论坛论坛程序员的亲测天堂，国内知名大厂如阿里、硬核源码源码腾讯、论坛论坛字节跳动、亲测美团、Google、Microsoft等均在这里分享其宝贵的开源项目。这里不仅是一个代码仓库，更是学习交流的宝地。通过参与阅读优秀开源项目的代码和文档，甚至主动提出代码贡献，能极大提升你的编程技能和团队协作能力。
2、Stack Overflow
网址：stackoverflow.com
Stack Overflow，程序员的问答社区。区别于知乎等平台，它专注于问题解决，而非讨论。对于遇到的开发问题，只需具备一定的搜索能力，几乎都能在这里找到答案。参与回答问题，不仅能帮助他人，还能提升个人影响力，增强社区贡献感。
二、大富豪 全套源码开源项目推荐
1、Redis
Redis，性能卓越、数据类型丰富、支持原子操作，具备发布/订阅、通知、键过期等特色功能。简洁的代码风格使其易于阅读与理解，是提升编程技能与代码风格的绝佳资源。
2、Apache RocketMQ
阿里开源的消息中间件，经过双大促的考验，稳定性与性能得到充分验证。适用于构建高效、可扩展的消息系统。
3、Apache Flink
Flink，流处理框架，支持批处理与流处理程序的执行，提供高吞吐量、低延迟的数据处理能力。适用于实时数据处理与分析场景。
4、Google guava
Google提供的Java库，包含丰富的函数与功能，如缓存与限流实现，是深入理解Java库与设计模式的宝贵资源。
5、sharding-jdbc
数据库分库分表、读写分离的中间件，适用于复杂数据库架构的设计与优化。
6、RxJava
Java平台上的响应式扩展，提供异步编程的强大工具，适用于构建响应式UI与复杂事件驱动系统。正点原子 nes 源码
7、Spring
无需多言，Spring框架是Java开发的基石，掌握Spring有助于构建高效、可维护的应用程序。
三、多阅读经典书籍
阅读经典书籍是构建坚实知识基础的关键。博客虽能提供学习思路，但真正的知识来源于经典书籍的阅读。推荐纸质版书籍，尊重作者劳动成果，提升阅读体验。电子书也应充分利用，避免遗忘，有条件时购买实体书。
四、总结与资源推荐
掌握经典编程语言的学习路径，如C语言、C++、Java等。阅读计算机必读经典书籍，系统性地提升专业能力。利用资源平台如GitHub、Stack Overflow等参与开源项目，提升实战技能。关注计算机专业书籍推荐，规划个人学习路径。学习计算机之路，需耐心与毅力，经典书籍、源码阅读与实践是通往成功的必经之路。
IP软核、硬核以及固核
在芯片设计领域，IP（Intellectual Property）被广泛使用，指预先设计好的电路模块，应用于ASIC、燕窝 国内朔源码ASSP和PLD等。
IP核有三级设计程度，即行为级、结构级和物理级，分别对应软核、固核和硬核。
软核IP通过交付RTL代码和设计文档，提供最灵活的使用方式，设计人员可二次开发和验证。但源码开放可能带来抄袭风险。
固核IP交付带有平面规划信息的网表，保护设计知识产权，交付时可加密，灵活性稍差于软核。
硬核是经过验证的物理设计版图，固定pin位置，提供最直接的使用方式，但与特定工艺强相关。
软核、固核和硬核三种交付方式各有优劣，设计人员可根据需求选择合适的IP类型，以实现灵活、安全和高效的设计。
一文读懂，硬核 Apache DolphinScheduler3.0 源码解析
这篇文章深入解析了硬核Apache DolphinScheduler 3.0的源码设计和策略，让我们一窥其背后的分布式系统架构和容错机制。首先，DolphinScheduler采用去中心化设计，通过Master/Worker角色注册到Zookeeper，实现无中心的集群管理。API接口提供丰富的调度操作，MasterServer负责任务分发和监控，而WorkerServer负责任务执行和日志服务。
容错机制是系统的关键，包括服务宕机容错和任务重试。服务宕机时，勒索病毒公布源码MasterServer通过ZooKeeper的Watcher机制进行容错处理，重新提交任务。任务失败则会根据配置进行重试，直至达到最大次数或成功。远程日志访问通过RPC实现，保持系统的轻量化特性。
源码分析部分详细介绍了工程模块、配置文件、API接口以及Quartz框架的运用。Master的启动流程涉及Quartz的调度逻辑，Worker则负责执行任务并接收Master的命令。Master与Worker之间通过Netty进行RPC通信，实现了负载均衡和任务分发。
加入社区讨论，作者鼓励大家参与DolphinScheduler的开源社区，通过贡献代码、文档或提出问题来共同提升平台。无论是新手还是经验丰富的开发者，开源世界都欢迎你的参与，为中国的开源事业贡献力量。
IP核IP核分类
IP内核的三种类型根据产品交付方式的不同，分为软核、固核和硬核。这些分类主要依据实现方法，各有其特点。 首先，软核是通过VHDL等硬件描述语言描述的功能块，它不直接依赖具体电路元件，而是以HDL源文件形式存在。开发过程类似于普通HDL设计，但需要昂贵的开发环境。软核设计周期短，成本低，提供了很大的灵活性和适应性。然而，软核的缺点是可能影响后续设计的整合，需要一定程度的修正，且性能优化受限。由于以源代码形式提供，知识产权保护问题需引起重视。 硬核则直接提供设计阶段的最终产品——掩模，以经过完整布局布线的网表形式呈现。硬核具有可预见性和针对特定工艺或买方的优化可能，但其灵活性和移植性较差。由于无需提供RTL文件，对于IP保护较为有利。 固核介于软核和硬核之间，常用于FPGA。它结合了软核的灵活性和增强的可复用性，通常以加密形式提供，用户通过参数化操作。对于严格时序要求的内核，如PCI接口，固核可能预布线信号以满足时序。这些内核被归类为固核，其预先设计的代码模块可能对整体设计产生影响，包括接口时序和布局。如果内核布局固定，将限制其他电路的设计空间。扩展资料
IP核（Intellectual Property core）是一段具有特定电路功能的硬件描述语言程序，该程序与集成电路工艺无关，可以移植到不同的半导体工艺中去生产集成电路芯片。硬核观察 # 1/7 的 Linux 内核代码是 AMD GPU 驱动代码
Linux 内核代码的硬核观察揭示了一个显著的事实：AMD GPU 驱动代码占据了内核源代码的1/7以上，具体超过了万行。这其中包括AMD为每代新GPU提供的大量自动生成的头文件，它们就像详尽的文档，反映出AMD对驱动开发的投入。相比之下，英伟达开源的Nouveau驱动代码只有约万行，显示出AMD在内核贡献上的巨大影响力。
尽管AMD在代码贡献上积极主动，但老王对此提出疑问：在内核中不断增加代码是否真的有益？尤其考虑到ReiserFS的命运。曾经流行的ReiserFS日志文件系统因开发者的个人问题而停滞，最终在Linux 5.及后续版本中被标记为废弃。其后，随着主要开发者入狱，ReiserFS项目逐渐消亡，反映出开发者社区对项目污点的敏感和项目延续性的依赖。
另一个例子是Visual Studio for Mac，微软的Mac版开发工具，从开源到闭源，最终被计划在年废弃。VS Mac曾作为.NET IDE，但与Windows版本的差距明显。微软在发现VS Code更受欢迎后，逐渐淘汰边缘项目，而MonoDevelop的开源替代品DotDevelop仍在持续发展中。
硬核福利量化交易神器talib中个技术指标的Python实现（附全部源码）
本文将带您深入学习纯Python、Pandas、Numpy与Math实现TALIB中的个金融技术指标，不再受限于库调用，从底层理解指标原理，提升量化交易能力。
所需核心库包括：Pandas、Numpy与Math。重要提示：若遇“ewma无法调用”错误，建议安装Pandas 0.版本，或调整调用方式。
我们逐一解析常见指标：
1. 移动平均（Moving Average）
2. 指数移动平均（Exponential Moving Average）
3. 动量（Momentum）
4. 变化率（Rate of Change）
5. 均幅指标（Average True Range）
6. 布林线（Bollinger Bands）
7. 转折、支撑、阻力点（Trend, Support & Resistance）
8. 随机振荡器（%K线）
9. 随机振荡器（%D线）
. 三重指数平滑平均线（Triple Exponential Moving Average）
. 平均定向运动指数（Average Directional Movement Index）
. MACD（Moving Average Convergence Divergence）
. 梅斯线（High-Low Trend Reversal）
. 涡旋指标（Vortex Indicator）
. KST振荡器（KST Oscillator）
. 相对强度指标（Relative Strength Index）
. 真实强度指标（True Strength Index）
. 吸筹/派发指标（Accumulation/Distribution）
. 佳庆指标（ChaiKIN Oscillator）
. 资金流量与比率指标（Money Flow & Ratio）
. 能量潮指标（Chande Momentum Oscillator）
. 强力指数指标（Force Index）
. 简易波动指标（Ease of Movement）
. 顺势指标（Directional Movement Index）
. 估波指标（Estimation Oscillator）
. 肯特纳通道（Keltner Channel）
. 终极指标（Ultimate Oscillator）
. 唐奇安通道指标（Donchian Channel）
参考资料：
深入学习并应用这些指标，将大大提升您的量化交易与金融分析技能。
关于笛卡尔积CartesianProduct
关于笛卡尔积与shuffle的关系，结论是笛卡尔积不会产生shuffle。在分析笛卡尔积的源码后，我们发现其运行原理在map端执行，并未涉及shuffle过程。因此，从结果中得出，笛卡尔积操作不会引发数据重组现象。
至于窄依赖的定义，网上多数描述存在一定的混淆。窄依赖实际上指的是子RDD的每个分区依赖于父RDD的部分分区。在理解上，可以将窄依赖理解为一个父RDD的分区被多个子RDD的分区共享使用，但这些子RDD的分区仅依赖于父RDD的特定部分，而非整个分区。这种定义在Spark 1.0版本的注释中有所体现，强调了依赖的局部性。
关于join操作是否一定会产生shuffle，答案并非绝对。在某些特定场景下，如数据量较小、数据分布均匀且内存充足时，join操作可能不会导致数据shuffle。重要的是在实际编程和优化过程中积累经验，学习如何根据不同情况选择合适的join策略，从而提高效率。精读源码是一种有效的技能培养方式，能够帮助深入理解数据处理过程，提升解决问题的能力。
对于希望在职场中脱颖而出的个人，培养自己的优势是关键。无论是通过技术专长、项目管理能力还是团队协作，构建自己的独特竞争力是至关重要的。如果您对此有所兴趣，欢迎加入硬核源码学习社群（付费）。
社群提供每周六的直播课程，包含历史录屏资源，学员可以随到随学，并且有长期的指导陪伴。如果您对这个社群感兴趣，欢迎了解详情。
硬核干货：4W字从源码上分析JUC线程池ThreadPoolExecutor的实现原理
深入剖析JUC线程池ThreadPoolExecutor的执行核心 早有计划详尽解读ThreadPoolExecutor的源码，因事务繁忙未能及时整理。在之前的文章中，我们曾提及Doug Lea设计的Executor接口，其顶层方法execute()是线程池扩展的基础。本文将重点关注ThreadPoolExecutor#execute()的实现，结合简化示例，逐步解析。 ThreadPoolExecutor的核心功能包括固定的核心线程、额外的非核心线程、任务队列和拒绝策略。它的设计巧妙地运用了JUC同步器框架AbstractQueuedSynchronizer(AQS)，以及位操作和CAS技术。以核心线程为例，设计上允许它们在任务队列满时阻塞，或者在超时后轮询，而非核心线程则在必要时创建。 创建ThreadPoolExecutor时，我们需要指定核心线程数、最大线程数、任务队列类型等。当核心线程和任务队列满载时，会尝试添加额外线程处理新任务。线程池的状态控制至关重要，通过整型变量ctl进行管理和状态转换，如RUNNING、SHUTDOWN、STOP等，状态控制机制包括工作线程上限数量的位操作。 接下来，我们深入剖析execute()方法。首先，方法会检查线程池状态和工作线程数量，确保在需要时添加新线程。这里涉及一个疑惑：为何需要二次检查？这主要是为了处理任务队列变化和线程池状态切换。任务提交流程中，addWorker()方法负责创建工作线程，其内部逻辑复杂，包含线程中断和适配器Worker的创建。 Worker内部类是线程池核心，它继承自AQS，实现Runnable接口。Worker的构造和run()方法共同确保任务的执行，同时处理线程中断和生命周期的终结。getTask()方法是工作线程获取任务的关键，它会检查任务队列状态和线程池大小，确保资源的有效利用。 线程池关闭操作通过shutdown()、shutdownNow()和awaitTermination()方法实现，它们涉及线程中断、任务队列清理和状态更新等步骤，以确保线程池的有序退出。在这些方法中，可重入锁mainLock和条件变量termination起到了关键作用，保证了线程安全。 ThreadPoolExecutor还提供了钩子方法，允许开发者在特定时刻执行自定义操作。除此之外，它还包含了监控统计、任务队列操作等实用功能，每个功能的实现都是对execute()核心逻辑的扩展和优化。 总的来说，ThreadPoolExecutor的execute()方法是整个线程池的核心，它的实现原理复杂而精细。后续将陆续分析ExecutorService和ScheduledThreadPoolExecutor的源码，深入探讨线程池的扩展和调度机制。敬请关注，期待下文的详细解析。
