引言 在分佈式系統中，我們經常需要實現負載均衡、流量分配、A/B 測試等功能。這些場景的核心問題是：如何按照預設的權重比例，在多個候選項中進行隨機選擇？ 更具挑戰性的是，當多個進程同時運行、隨時可能加入或退出時，如何保證整體的選擇分佈仍然符合預期的權重比例？ 本文將從最簡單的均勻隨機選擇開始，逐步深入到加權隨機選擇，最後解決多進程環境下的分佈一致性問題，並給出嚴格的數學證明。 完整代碼：https
在軟件吞噬世界的今天，開源軟件已成為不可或缺的基礎設施。然而，圍繞它的誤解與困惑從未停止。它究竟是程序員理想主義的烏托邦，還是商業世界精心設計的戰略？我們將通過一系列問題，揭開開源軟件的層層面紗。 第一問：開源軟件是“用愛發電”的公益項目嗎？ 答：不，可持續的開源根本上是“商業驅動的現實主義”。 許多人被開源的“開放、共享”精神所感動，認為這源於無私的奉獻。然而，絕大多數能夠長期存在並流行的開源項
引言 本文描述如何在 Ubuntu 22.04 中編譯 tensorflow 2 源碼，以及如何生成 Python 代碼包，並能夠調試 tensorflow 源碼，包括單步執行、觀察變量和表達式等能力。 準備工作 請參照各自官方文檔準備所需環境，在此不再贅述。 Ubuntu 22.04, Windows 用户推薦使用 WSL 2。 Python 3.10 ~ 3.12，安裝在 Ubuntu
Golang 中，如果用一個 map 保存實例化的通道，並用在協程間發送和接收。當該 map 被賦值為 nil 時，管理的通道依然有效。 示例代碼如下： package main import ( "fmt" "time" ) func main() { // 創建一個map用於保存通道 channelMap := make(map[string]chan in
假設有一組任務有前後依賴關係，我們可以使用Go的通道特性，將前一個任務的執行結果（或結束信號）送入下一個任務，已達到自動化依次執行工作流的每個任務的目的。 為了模擬這一工作流，我們假設有五個通道和四個協程，每個協程監聽前一個通道的數據，並將接收到的數據送入下一個通道中。 當任務執行結束後，最好能夠主動回收通道，已達到節省內存開銷的目的。與執行工作流類似的是，應當能做到關閉首個通道後，按照依賴關係連
引言 在現代C/C++開發中，開發者經常面臨一個問題：if-else條件賦值與三元運算符在性能上是否存在差異？本文深入分析了最新版Clang和GCC編譯器在不同架構平台上的優化行為，通過彙編代碼對比揭示編譯器優化的本質。 驗證結果解讀 預期的彙編輸出 ARM64平台 (Apple Silicon) 優化前 (-O0) - 包含分支跳轉： conditional_assignment_if_else
如果想監聽函數（方法）開始執行和執行結束，你需要設置兩個通道： chanStarted: 用於發送開始執行信號。 chanFinished: 用於發送執行結束信號。 同時，為了保證監聽方能實時得知“開始執行”或“執行結束”信號，需要在執行任務前開啓監聽。 以下為模擬監聽函數（方法）開始執行和執行結束的示例： package main import ( "context"
Golang 中主流程要控制某個協程的暫停與繼續，需要兩個通道分別接收來自主流程的通知，並在協程中始終監聽這兩個通知。例如： package main import ( "fmt" "time" ) func main() { // 創建一個通道 chPause := make(chan struct{}) chResume := make(chan s
Python Relations 包 English 一個基於 Pydantic [source|PyPI] 構建的靈活、類型安全的 Python 模型關係管理系統。 通過 Pydantic 的驗證系統提供帶緩存支持和嚴格類型檢查的 ORM 風格關係管理。 目前該代碼包已經發布到 PyPI，最新版本為 v0.1.0。 特性 基於 Pydantic 構建，提供強大的數據驗證和序列
1. Python異步編程概述 1.1 什麼是異步編程？ 異步編程是一種併發編程範式，它允許程序在等待某些操作（如I/O操作）完成時繼續執行其他任務，而不是阻塞等待。Python3.5引入的async/await語法讓異步編程變得更加簡潔和直觀。 1.2 同步 vs 異步 讓我們通過一個簡單的例子來理解兩者的區別： # 同步方式 import time def sync_task(name, d
策略概述 本文檔提供了一套全面的Git版本管理策略，旨在處理多個併發版本，同時保持代碼質量和團隊生產力。 重要提示：本策略作為框架和建議集合而非嚴格規則。團隊應根據以下因素調整這些指導原則： 項目規模和複雜性 團隊規模和經驗水平 業務需求和約束 技術棧和生態系統慣例 組織政策和合規要求 本策略特別適合： 需要長期維護多個版本的項目 同時開發應用程序和框架/庫軟件的團隊 需要在
目錄 概述 編譯流程基礎 C++語言演進與特性 鏈接機制深度解析 平台差異與實現 跨語言交互（FFI） 構建系統與工具鏈 庫的設計與分發 性能優化技術 未來發展趨勢 一、概述 C/C++作為系統編程的基石，其編譯過程涉及從源代碼到機器碼的複雜轉換。本指南全面覆蓋編譯原理、平台差異、工具鏈使用、跨語言交互等核心主題，為系統級開發提供完整參考。 為什麼理解編譯過程很重要？
引言 隨着Python應用程序規模的不斷擴大，配置管理已成為現代軟件開發中的關鍵挑戰。從簡單的Web服務到複雜的AI驅動應用，合理的配置架構不僅影響開發效率，更直接關係到系統的可維護性、可擴展性和部署靈活性。 本文將採用遞進式設計，從基礎的本地配置管理開始，逐步介紹遠程配置管理和企業級部署方案。對於大多數開發者和項目而言，基礎配置管理已經足夠應對日常需求。 第一階段：基礎配置管理（推薦95%場景使
研究概覽 基於對2024-2025年最新技術趨勢、企業實踐案例和市場數據的深入研究，本報告全面分析了Vue3和React在構建可擴展web應用方面的技術方案。研究發現，兩個框架在技術架構、開發範式、安全性能等方面各有優勢，選擇需要根據團隊規模、項目需求和市場定位來決定。 1. 可擴展Web應用的設計範式對比 Vue3的組件化設計模式和Composition API Composition API最
文心一言（ERNIE Bot） 產品概述 文心一言（ERNIE Bot）是百度推出的基於文心大模型技術的對話式人工智能助手，代表了百度在大語言模型領域的核心產品。自2023年3月16日公測以來，文心一言經歷了多次重大升級，從最初的ERNIE Bot 3.5發展到2025年的ERNIE 4.5 Turbo，成為中國大模型市場的主要參與者。 核心能力與演進 ERNIE Bot 3.5（202
對於想要快速上手Vue3並滿足您提出的要求，我推薦以下學習路徑： 1. Vue3基礎知識學習 首先需要掌握Vue3的核心概念： 瞭解Vue3的Composition API（推薦）和Options API 熟悉Vue3的響應式系統（ref、reactive） 學習組件通信方式（props、emit、provide/inject） 掌握Vue3生命週期鈎子 學習資源推薦： Vue3官
在 Linux 系統管理和開發過程中，文件壓縮打包是一項常見的需求。tar 作為最常用的歸檔工具，支持多種壓縮算法，不同算法之間在壓縮比、壓縮速度和解壓速度等方面各有特點。本文將深入分析各種壓縮算法的性能特徵，並提供實用的選擇建議。 壓縮算法性能對比 我們選擇了五種常用的壓縮方式進行測試，包括： 原始 tar（無壓縮） gzip 壓縮（tar.gz） xz 壓縮（tar.xz） zstd
源代碼 簡介 便攜式Python構建腳本用於創建完全獨立的Python運行環境，包含所有必要的依賴庫，可在相似的Linux系統間移植使用。本腳本支持自定義OpenSSL、SQLite和Python版本，並可配置預裝的Python包。 功能特性 支持自定義編譯以下組件（均提供校驗壓縮包哈希值功能）： Python (默認版本: 3.11.11) OpenSSL (默認版本
如果要在pytest執行功能測試時排除壓力測試，併為未來可能添加的其他壓力測試文件提供擴展性，可以採取以下幾種方式，分別討論它們的優缺點： 一、 在壓力測試代碼中添加標記 使用 pytest.mark 給壓力測試文件或測試用例添加自定義標記，比如 @pytest.mark.stress。 實現步驟 在壓力測試文件中添加標記： import pytest @pytest.mark.stres
