1.TiKV 源码解析系列文章（十四）Coprocessor 概览
2.edgeR 差异分析实践
3.为什么我火山直播开不了。火山显示被举报受到限制?视频山视
4.部落冲突源码教程
5.如何下载网页里的视频？
6.CockroachDB 源码闲逛 - II (insert a row)

TiKV 源码解析系列文章（十四）Coprocessor 概览

       本文将简要介绍 TiKV Coprocessor 的基本原理。TiKV Coprocessor 是源码 TiDB 的一部分，用于在 TiKV 层处理读请求。仿火通过引入 Coprocessor，频网TiKV 可以在获取数据后进行计算，站源重火力源码从而提高性能。火山

       传统处理方式中，视频山视TiDB 向 TiKV 获取数据，源码然后在 TiDB 内部进行计算。仿火而 Coprocessor 则允许 TiKV 进行计算，频网将计算结果直接返回给 TiDB，站源减少数据在系统内部的火山传输。

       Coprocessor 的视频山视概念借鉴自 HBase，其主要功能是源码对读请求进行分类，处理包括 TableScan、IndexScan、Selection、Limit、TopN、Aggregation 等不同类型请求。其中，DAG 类请求是最复杂且常用的类型，本文将重点介绍。

       DAG 请求是由一系列算子组成的有向无环图，这些算子在代码中称为 Executors。DAG 请求目前支持两种计算模型：火山模型和向量化模型。在当前的 TiKV master 上，这两种模型并存，但火山模型已被弃用，因此本文将重点介绍向量化计算模型。

       向量化计算模型中，所有算子实现了 BatchExecutor 接口，其核心功能是 get_batch。算子类型包括 TableScan、IndexScan、Selection、Limit、TopN 和 Aggregation 等，它们之间可以任意组合。

       以查询语句“select count(1) from t where age>”为例，展示了如何使用不同算子进行处理。本文仅提供 Coprocessor 的概要介绍，后续将深入分析该模块的源码细节，并欢迎读者提出改进意见。

edgeR 差异分析实践

       作者：心如止水

       edgeR，作为用于具有生物重复的RNA-seq表达谱差异表达分析的软件，通过基于负二项分布的一系列统计检验方法，如经验贝叶斯估计、精确检验、广义线性模型和准似然检验，进行差异分析。它的应用不仅局限于RNA-seq数据，还适用于其他类型基因组数据的差分信号分析，如ChIP-seq、ATAC-seq、Bisulfite-seq、SAGE和CAGE。api聚合支付源码

       edgeR在进行差异分析时，同样采用负二项分布进行统计检验，且需要在检验前进行标准化操作，以消除文库大小和组成导致的组别差异。详细原理请参考原始文献。

       edgeR可通过Bioconductor安装，可能会遇到问题，可参考相关教程进行解决，或直接使用conda解决安装问题。安装后在R交互界面运行library("edgeR")以测试安装是否成功。

       edgeR差异分析实战步骤包括数据下载、标准化、统计检验和结果解析。可以使用R代码进行差异分析，并通过ggplot绘制火山图。sixoclock官网提供基于CWL封装的edgeR软件，通过sixbox软件可以快速运行。sixbox运行示例包括提供分组文件和样本表达矩阵文件，运行后得到差异分析原始结果、过滤结果和火山图。

       具体运行方式包括下载CWL源码或使用edger.job.yaml示例内容进行运行。运行结果包括标准化因子大小、DEseq2输出结果、过滤后结果和差异基因火山图。

       参考文献

为什么我火山直播开不了。显示被举报受到限制?

       火山直播开不了是因为违反了《“火山小视频”用户服务协议》的相关规定。“火山小视频”设立公众投诉、举报平台，可按照公司公示的投诉举报制度向公司投诉、举报各类违法违规行为、违法传播活动、违法有害信息等内容，公司将及时受理和处理投诉举报，以共同营造风清气正的网络空间。

       如果“火山小视频”有理由认为行为违反或可能违反约定的，“火山小视频”可独立进行判断并处理，且在任何时候有权在不事先通知的情况下终止提供服务，并追究相关责任。

       《“火山小视频”用户服务协议》用户行为要求：应当对使用软件及相关服务的行为负责，除非法律允许或者经公司事先书面许可，使用“火山小视频”软件及相关服务不得具有下列行为：

       1、使用未经公司授权或许可的任何插件、外挂、系统或第三方工具对“火山小视频”软件及相关服务的正常运行进行干扰、破坏、修改或施加其他影响。

       2、利用或针对“火山小视频”软件及相关服务进行任何危害计算机网络安全的行为，包括但不限于：

       （1）非法侵入他人网络、干扰他人网络正常功能、窃取网络数据等危害网络安全的活动；

       （2）提供专门用于从事侵入网络、干扰网络正常功能及防护措施、窃取网络数据等危害网络安全活动的程序、工具；

       （3）明知他人从事危害网络安全的活动的，为其提供技术支持、广告推广、支付结算等帮助。java源码分享平台

       （4）使用未经许可的数据或进入未经许可的服务器/账号；

       （5）未经允许进入公众计算机网络或者他人计算机系统并删除、修改、增加存储信息；

       （6）未经许可，企图探查、扫描、测试“火山小视频”系统或网络的弱点或其它实施破坏网络安全的行为；

       （7）企图干涉、破坏“火山小视频”系统或网站的正常运行，故意传播恶意程序或病毒以及其他破坏、干扰正常网络信息服务的行为；

       （8）伪造TCP/IP数据包名称或部分名称；

       （9）对“火山小视频”软件及相关服务进行反向工程、反向汇编、编译或者以其他方式尝试发现本软件的源代码；

       （）恶意注册“火山小视频”软件及相关服务账号，包括但不限于频繁、批量注册账号。

       （）违反法律法规、本协议、公司的相关规则及侵犯他人合法权益的其他行为。

扩展资料

       《“火山小视频”用户服务协议》信息内容规范：

       1、用户按规定完成实名认证后，可以以注册账号或“火山小视频”合作平台账号登录“火山小视频”发布内容、跟帖评论等。

       2、公司致力于使发布信息、互动交流、跟帖评论成为文明、理性、友善、高质量的意见交流。在推动发布信息、互动交流、跟帖评论业务发展的同时，不断加强相应的信息安全管理能力，完善发布信息、互动交流、跟帖评论自律，切实履行社会责任，遵守国家法律法规，尊重公民合法权益，尊重社会公序良俗。

       3、评论、发布、传播的内容应自觉遵守宪法、法律、法规、遵守公共秩序，尊重社会公德、社会主义制度、国家利益、公民合法权益、道德风尚和信息真实性等要求。同意并承诺不制作、复制、发布、传播下列信息内容：

       （1）反对宪法确定的基本原则的；

       （2）危害国家安全，泄露国家秘密的；

       （3）颠覆国家政权、推翻社会主义制度、煽动分裂国家、网页源码动态广告破坏国家统一的；

       （4）损害国家荣誉和利益的；

       （5）宣扬恐怖主义、极端主义的；

       （6）宣扬民族仇恨、民族歧视，破坏民族团结的；

       （7）煽动地域歧视、地域仇恨的；

       （8）破坏国家宗教政策，宣扬邪教和迷信的；

       （9）编造、散布谣言、虚假信息，扰乱经济秩序和社会秩序、破坏社会稳定的；

       （）散布、传播暴力、*秽、色情、赌博、凶杀、恐怖或者教唆犯罪的；

       （）危害网络安全、利用网络从事危害国家安全、荣誉和利益的；

       （）侮辱或者诽谤他人，侵害他人合法权益的；

       （）对他人进行暴力恐吓、威胁，实施人肉搜索的；

       （）涉及他人隐私、个人信息或资料的；

       （）散布污言秽语，损害社会公序良俗的；

       （）侵犯他人隐私权、名誉权、肖像权、知识产权等合法权益内容的；

       （）散布商业广告，或类似的商业招揽信息、过度营销信息及垃圾信息；

       （）使用本网站常用语言文字以外的其他语言文字评论的；

       （）与所评论的信息毫无关系的；

       （）所发表的信息毫无意义的，或刻意使用字符组合以逃避技术审核的；

       （）侵害未成年人合法权益或者损害未成年人身心健康的；

       （）未获他人允许，偷拍、偷录他人，侵害他人合法权利的；

       （）包含恐怖、暴力血腥、高危险性、危害表演者自身或他人身心健康内容的。

       

参考资料：

火山-“火山小视频”用户服务协议

部落冲突源码教程

       下载地址：//

       类型：安卓游戏-益智休闲

       版本：v1.0

       大小：0KB

       语言：中文

       平台：安卓APK

       推荐星级（评分）：★★★★★

       游戏标签: 源码部落 沙盒手游 源码部落测试版让你可以通过编写代码的方式来进行游戏，在这个游戏中，你可以做各种事情，游戏玩法丰富多样，让你可以一边游戏一边学习，感兴趣的玩家赶快来下载体验吧！

       源码部落体验服介绍《源码部落》是一款寓教于乐的“开放世界多人沙盒生存AI网游”，游戏中您将扮演一个来到虚拟世界的游客，并利用一切手段在这个世界中“活下去”，并在过程中逐步发现“阿尔法生命公司”的阴谋，介是一款创新的游戏类型，将人工智能编程与沙盒生存创造结合，构建了一个独特的AI大世界。

       游戏亮点1、拒绝切换地图，平方公里地图随意探索建造，拉上伙伴找个安静的角落，从今天起当一个安静的美男子吧

       2、编写人工智能代码，能让您的机器人帮忙做任何事情，拒绝爆肝

       3、寓教于乐的群辉web源码多人沙盒生存网游，拒绝副本、拒绝单机、拒绝排队，融合scratch图形编程，改变世界的过程中，还能收获知识

       4、发挥想象力，制作属于自己的游戏，还能将游戏种到地图上，开游戏机厅；另外游戏中自带游戏工坊，满足您的游戏制作心愿，在这里你不仅改变世界，还可以创造世界?

       游戏特色人工智能，解放双手

       当然最重要的是，上面的游戏内容，您都能通过AI机器人编程帮您完成，游戏中内置了Scratch图形编程，通过简单的编码，机器人能帮您采集物资、打怪、建造家园、抵御敌人、探险、种田等等，总之一切的一切，机器人都能帮您完成；机器人小时在线，您只需要控制好它的AI，就能下线睡个安稳觉，上线既能收获资源；避免了浪费过多时间在重复的操作上，让您在护肝过程还能学到编程知识...一举多得

       “3秒钟上手编程，3分钟做出游戏，分钟成为高级工程师”---叫我红领巾

千人沙盒，开放创造

       无缝的源码世界，这一次，您不在是和几个人一起，而是与所有人一起来改变这个世界，在开放的地图上，每一位玩家的每一次操作都会改变这个世界的样貌

小包体，大内容

       拒绝动辄几G的包体，游戏不到Mb，手机轻松无负担，后续将推出微信小游戏版，无需下载，随时冒险！

自创游戏内容

       万物可编程，您可以对任何对象进行编程，创造出自己的游戏，并能将自创的游戏种到地图上，游戏中带有游戏工坊，您也可以做一个纯粹的玩家，体验别人创造出的各种游戏

开放式的RPG冒险

       在游戏中你可以自由选择地方建造房子、种田、养殖；你也可以和其他玩家一起建造部落和国家，抱团活下去。

       你可以在荒漠、草原、雪地、沙滩、石地、火山等环境中进行探索，和黑暗、暴雨、暴雪、风沙、瘴气、火炎等恶劣天气进行对抗

       你也可以做一个农民，每天收集大便、种子，孵化出各种动物、种出各种植物，开一个动物园或植物园

       你也可以做一个游戏厅老板，将自己做的游戏摆在地图上，让其他玩家来游玩您制作的游戏

       你也可以成为一位冒险家，在开放世界的地图中，探险、打宝，提升自己与人工智能的能力

       ......

题外话

       千万不要听到“编程”就望而却步，我们提供的是像堆积木一样简单的编程方式，基本能让您三分钟就成为高级“攻城狮”，如果您不想编程或不会，也没关系，我们提供了一些常用的代码模板，能让你简单上手，让您在玩的过程中还能学习一些编程的知识，同时又不至于太爆肝，终于可以对妈妈说：“妈妈，我没在玩游戏，我在学习”了

       总结而言，墨鱼下载是您寻找安卓游戏和益智休闲下载的理想之选。我们为您精选了一系列安卓游戏和益智休闲的相关内容，无论您是安卓游戏益智休闲的初学者还是专业人士，都能满足您的需求。在我们的下载站，您可以轻松找到最新的源码部落测试版高速下载，享受安卓游戏益智休闲带来的无尽乐趣！我们提供详细的源码部落测试版高速下载信息，包括功能介绍、用户评价以及官方下载链接// ，让您的下载过程更加轻松快捷！此外，我们还提供一系列与安卓游戏益智休闲相关的教程和资讯，帮助您更好地了解和使用这些产品。我们的团队时刻关注安卓游戏益智休闲的最新动态，为您提供最新的信息和下载链接。在墨鱼下载，我们致力于为您提供最好的安卓游戏益智休闲下载体验。我们相信，在我们的努力下，您一定能找到最适合您的安卓游戏益智休闲解决方案。快来体验我们的服务吧！/

如何下载网页里的视频？

       方法如下：

       操作设备：戴尔笔记本电脑

       操作系统：win

       操作程序：百度浏览器v8.2

       一、首先，我们打开一个视频网页。

       二、在页面内按"F"或者点击右上角的：三个点-更多工具-开发者工具。

       三、就可以看到如图的网页源代码了。

       四、此时需要点击“sourece”，然后在右边的文件栏里面挨着挨着点开寻找，找到如图的这种代码。

       五、这种代码以“  src=" ”，其后是以“http:”开始的一个类似网址的链接，链接以“swf”结尾，整个这个链接就是我们要的视频在服务器上的储存地址。

       六、复制这个链接到浏览器打开或者到你的下载软件中打开，就可以下载网页中的视频了。

CockroachDB 源码闲逛 - II (insert a row)

       本文将深入探讨 CockroachDB 的启动过程以及处理一条简单 SQL（如插入一行数据）的具体流程。CockroachDB 使用 Go 语言中流行的 Cobra 库来构建其命令行界面（CLI），在使用 `start` 命令启动服务端后，代码从特定位置开始执行。

       启动初期，CockroachDB 会准备好各种日志和 pprof 功能。pprof 功能允许通过开关控制定期导出 CPU 和内存（通过 go/jemalloc）的性能分析报告，并定期清除旧的 pprof 数据，这有助于在排查问题时找到事故现场的堆栈或性能数据。

       之后，服务端使用一个端口同时处理 PostgreSQL、HTTP 和 gRPC 协议，代码进入 `Server.start()` 方法。这个方法包含复杂的逻辑用于节点发现和 bootstrap。主要关注点在于 SQL 处理，尤其是 PostgreSQL 协议下的客户端连接。

       当客户端通过 PG 协议连接到服务端时，代码进入 `pgwire.Server#ServeConn` 方法。通过校验版本等步骤后，进入 `conn.serveImpl` 方法，这是处理请求的主要逻辑。在这里，每个客户端连接由两个 goroutine 分别处理读取协议解析和命令执行。这种设计允许在执行过程中同时接收客户端连接事件，例如在执行大规模 SQL 过程时，通过关闭其中一个 goroutine 可以在 SQL 执行的同时响应客户端的 `FIN` 指令。

       在客户端连接的两个 goroutine 准备好后，发送的 SQL 语句开始在 `coordinator-side` 进行处理。首先，`read goroutine` 解析网络包，并根据不同的 PG cmd 分发到相应的方法进行处理。对于简单的文本执行查询，`handleSimpleQuery` 方法相对简单。为了区分不同批量的命令，当一组命令推送到 `stmtBuf` 后，会插入一个哨兵 `Sync` 来标记当前批次结束以及后续命令属于下一个批次。

       随后，`process goroutine` 从 `stmtBuf` 中获取命令，根据不同的命令类型分发到相应的 `exec*` 方法。例如，简单查询产生的 `ExecStmt` 会进入 `execStmt` 方法，在此之前会创建 `stmtRes` 来封装后续返回客户端响应的缓冲区刷新逻辑。

       在处理 SQL 语句时，CockroachDB 会维护一个状态机（StateMachine），用于管理当前连接的事务状态。状态机的定义和行为主要与事务相关，包括 `noTxn`、`open`、`abort`、`implicit` 等状态。在处理插入一行数据的简单语句（如 `INSERT INTO t (a) VALUES (1);`）时，流程如下：

       首先，客户端与服务端建立连接，启动两个 goroutine。当插入语句发送到服务端后，`read goroutine` 开始解析并放置到 `stmtBuf`。

       随后，`process goroutine` 从 `stmtBuf` 拿出命令，识别为 `ExecStmt`。由于执行此语句前未开始事务，当前连接的状态机处于 `stateNoTxn`。因此，执行 `execStmtInNoTxnState` 方法，因为没有事务，仅执行 `execStmtInNoTxnState` 的默认分支，返回 `eventTxnStart` 事件和 `eventTxnStartPayload`。此时，状态机应用 `noTxnToOpen` 进程，为隐式事务的启动做准备。服务端通过 `client.NewTxn` 创建事务，获取时间戳并准备 `sender` 和 `coordinator` 等工作。接着，设置 `advanceInfo` 为 `advanceOne`、`noRewind`（无需回移 `stmtBuf`，通常重试时需要回移）和 `txnState` 为 `txnStart`。事务状态为 `open` 后，`execCmd` 会从 `stmtBuf` 中继续取出插入语句并执行。

       当当前事务状态为 `open` 且为 `implicit` 时，`execStmtInOpenState` 方法继续执行。由于当前 SQL 不是 `BEGIN`、`COMMIT` 等操作，挂载了 `handleAutoCommit` 的 `defer` 函数，并处理 `AS OF` 时间逻辑后，进入 `dispatchToExecutionEngine` 方法。

       在 `makeExecPlan` 方法中，创建逻辑计划。接下来，评估是否能够分布执行逻辑计划（对于插入操作，CockroachDB 当前不支持分布式计划）。然后，为逻辑计划准备上下文，调用 `execWithDistSQLEngine`。对于不可分布执行的情况，创建简化版的 `planCtx`，用于生成物理计划。在此步骤中，生成物理计划（如 `row count` 算子）并最终生成执行流程。

       在准备和生成流程后，服务端启动在本地节点的执行流程。通过 `local execution` 的 `setup` 和 `run` 方法，执行生成的处理器（如 `planNodeToRowSource`）。在 `run` 方法中，执行 `rowCountNode` 算子，进而触发 `insertNode` 的 `BatchNext`，以火山模式（一次过一个批处理的多个行）执行插入操作。

       插入操作中，`BatchNext` 分批处理，根据 `maxInsertBatchSize`（默认为 ）进行分批。对于非最后一批次，会通过 `txn.Run` 发送至存储节点，将数据分批存储。在 `checkHelper` 函数中，检查表约束，分为 `eval` 和 `input` 模式，前者是老逻辑，后者在插入前检查约束结果，作为插入算子的输入，有利于优化插入操作。

       添加批处理时，调用 `initResult` 准备每个 `CPut` 的结果。如果批处理中某个命令失败（如序列化失败），会在 `initResult` 中保存序列化失败信息。

       之后，将准备好的批处理发送至 `replica-side`。在 `finalize` 中，将 `EndTransactionRequest` 添加到批处理的末尾，通过 `txn.Run` 发起。此时，批处理中包含一个条件 `put` 和一个结束事务请求，服务端通过 `DistSender.Send` 将批处理发送至 `replica-side`。批处理中的 `result` 包含 `err` 信息，用于验证批处理序列化无误。

       在 `replica-side`，请求到达节点的存储层，找到相关范围的副本对象并处理等待逻辑。对于写入操作，使用 Raft 进行 `Replica.executeWriteBatch`。在此方法中，使用 `Latch` 机制来优化对交叠和非交叠批处理的处理，同时执行批处理命令的 `evaluateWriteBatch` 方法将所有命令应用到数据中，生成 `engine.Batch` 并构建 `ProposalData`。最终，通过 Raft 提出修改，实现数据的最终一致性。

       最后，执行成功或失败后，结果会沿原路径返回至客户端。

       总结，本文详细阐述了 CockroachDB 从启动到处理简单 SQL（如插入操作）的全过程。通过深入分析，读者能够更好地理解 CockroachDB 的内部工作机制，为后续阅读代码提供基础。未来计划将关注点扩展到重试处理逻辑，进一步探索 `stmtBuf` 和状态机在 CockroachDB 中的使用。

字节火山与南京大学提出：可逆神经机器翻译

       在翻译技术的前沿，一项突破性的研究由字节火山团队与南京大学联手实现——可逆神经机器翻译（Reversible Duplex Transformer，REDER）。传统神经机器翻译被比作单工通信，但REDER借鉴了电话双向通信的灵感，引入双工序列到序列学习，将模型提升到前所未有的双向处理水平。

       在研究的背景中，尽管神经网络的seq2seq模型广泛应用，但它们通常受限于单向信息流，例如Transformer。这如同单向通道，限制了模型利用平行数据的双向潜力。REDER的诞生，正是为了解决这一局限，通过双工序学习，挖掘并有效利用双向信号，提高模型的效率和准确性。

       REDER的核心在于其双工序列到序列设计，它构建了一个双向神经网络，可以同时处理正向和反向任务，确保了可逆性和循环一致性，特别适合于可逆机器翻译。这种模型的独特之处在于，它能通过反转网络端口实现反向翻译，从而增强双向翻译的深度建模能力。

       实验结果显示，REDER在WMT数据集的双向翻译任务中，其性能超越了单向和自回归模型，且参数更精简，效率与精度兼得（参见图9）。关键发现包括：

       双向学习显著提升了REDER的翻译质量和效率。

       REDER的表现接近或超越了最强的非自回归模型，展现了其强大的双向处理能力。

       双工学习的引入使得REDER在参数更少的情况下，性能接近使用back-translation辅助的模型，实现了效率与性能的平衡。

       通过细致的消融分析，图揭示了知识蒸馏、CTC以及双工学习在REDER中的关键作用，证明了它们对于提升非自回归模型性能的重要性（图）。

       REDER的创新性在于，它不仅能翻译，还能逆向重构输出，展示出极高的可逆性，如图所示。这一成果不仅提升了机器翻译的准确性，也开拓了可逆翻译研究的新领域。

       总结，REDER的成功标志着在机器翻译领域的一次重大进步，它首次实现了可逆神经机器翻译的实用应用。论文详细阐述了这一创新，可在此PDF上获取，源代码开源在GitHub，这一切成果都源于南京大学和字节火山的深度合作，展示了科研团队的卓越洞察力和创新精神。