1.polars源码解析——DataFrame
2.es lucene搜索及聚合流程源码分析
3.leaflet聚合图功能(附源码下载)
4.cesium实现大批量POI点位聚合渲染优化方案
5.今年最值得收藏的数据数据5个资源聚合网站
6.收藏转发API接口调用平台大全

polars源码解析——DataFrame

       从源码解析的角度，DataFrame在polars中的聚合聚合核心构造和功能将逐一揭示。DataFrame，源码源码作为基本的数据数据二维数据结构，由一系列Series组成，聚合聚合这些Series都是源码源码sping源码阅读在polars-core中的ChunkedArray、Series和DataFrame等数据结构之上构建的数据数据。DataFrame的聚合聚合简洁设计使其能直接利用Vec容器特性，如pop和is_empty，源码源码许多函数如hstack、数据数据width和insert_at_idx等都巧妙地利用了Vec的聚合聚合相应方法。

       重点函数如select，源码源码其调用链为select->select_impl->select_series_impl。数据数据filter函数则展现出polars的聚合聚合多线程优化策略，如take和sort操作都借助了并行计算。源码源码至于groupby，它主要操作是创建GroupBy结构，接受一个通过IntoIterator和AsRef trait实现的excal 源码列名迭代器，用于指定分组列。首先通过select_series选择列，再通过groupby_with_series生成分组的DataFrame表示。

       在对单个key进行分组时，groupby会调用group_tuples，根据DataFrame的key排序情况使用不同的存储方式，如Slice或Idx。一旦分组完成，我们看到df.groupby(["date"])会返回一个包含select方法的GroupBy结构。接着，通过.select(["temp"])明确要进行聚合操作的列，结果还是GroupBy对象。当调用count等聚合函数时，polars利用groups的分组索引，采用多线程处理每个分组的行，进行高效计算。

es lucene搜索及聚合流程源码分析

       本文通过深入分析 TermQuery 和 GlobalOrdinalsStringTermsAggregator，singcms源码旨在揭示 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bad源码全局排序术语聚合。

       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，sdlh 源码有限状态传感器）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。

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。

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。

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！

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 /cmsmb/qtcms/3...