1.如何评价一个框架
2.Vue+OpenLayers从入门到实战进阶案例汇总目录，文章文章兼容OpenLayers7和OpenLayers8
3.软件部署第三弹-Lammps在linux系统部署安装
4.Presto中的聚合聚合Hash Join

如何评价一个框架

       我们经常会看到很多文章在比较着这些框架，优缺点列出一堆，源码源码用得出一个结论哪个哪个比较好。文章文章除了这些流行的聚合聚合开源框架之外，很多公司内部的源码源码用flexbuilder指定源码框架的数目也不在少数，相比那些开源的文章文章流行的框架，公司内部的聚合聚合框架的文档会很缺乏，经常会以使用心得或者同事的源码源码用介绍，再加上自己在使用的文章文章过程中慢慢熟悉的。有很多细节性的聚合聚合问题，你甚至要深入阅读框架的源码源码用源代码才能理解。很多抱怨也会这么产生。文章文章一、聚合聚合�0�2要评价一个框架，源码源码用或者说理解一个框架，需要适当地了解一下这个框架发展的历史，这样就能知道框架某种做法的来龙去脉。很多今天我们所认为理所当然的一些东西，在框架的开发过程中，正在被探索中。在探索中，深入学习了流行的框架，并对其优缺点形成了一套自己的认识。最流行的并不是技术最前卫的。我们要去理解一个框架，首先要了解它所产生的一个技术背景，然后再来做出评价。memtest86源码业界的发展很快。雨后春笋般冒出来的新框架新思路，最初的框架中有肯定会有很多地方会落后了。那么我们就要来不断的改进框架。一个框架能不能很好的扩展和改进也是衡量一个框架质量的标准。但是框架也不能说改进就改进，框架必须稳定，不能说变就变。虽然我们知道有很多新技术新理念，但必须一点一点地加到框架中。对于现有已经稳定工作的框架，还是要保证其正常运行。一般采取两条路线：一条是渐进路线，一条是变革路线。前者的原则是稳定压倒一切。在稳定的基础上，尽可能解决大家碰到的问题和不爽之处。后者是站在前者肩膀之上，但不拘于现有应用的束缚，大胆变革，以产生更好的框架。每一种框架都有它自己特定的优点，相对而言，也会有它的缺点。没有一种框架是完美的。框架是为了达成下列目标而设立的：重用代码。框架聚合了很多公用的吾爱破解android源码代码、模块，以便简化编程的工作，提高编程的质量。良好设计。如果没有框架，写程序就可以天马行空。但有了框架，就可以把程序员约束在一种良好的设计里面。降低耦合。这一点其实包括在良好设计范围内，不过它非常重要。其实近来IoC、AOP从本质上来说，都是为了降低代码的耦合度。随之带来的好处是易测试、易重用、易读懂、易维护等。简化工作。把和业务无关的内容尽量处理掉，使程序员可以专注在业务上。保证性能和稳定性。框架中也需要考虑性能问题、稳定性、扩展性、可用性......等很多问题�0�2纵观opensource世界中的很多流行框架，例如Webwork、小亚通源码Struts2等。它们确实在某一方面做得很好，或者说它们在%的地方都做得很好。

Vue+OpenLayers从入门到实战进阶案例汇总目录，兼容OpenLayers7和OpenLayers8

       本篇汇聚《Vue+OpenLayers入门教程》和《Vue+OpenLayers实战进阶案例》所有文章，方便查找。

       本专栏源码结合Vue与OpenLayers框架，从搭建Vue脚手架到引入依赖，再到实例，引导快速掌握Vue+OpenLayers开发。

       一、介绍

       了解GIS开发基础，对比OpenLayers、Leaflet、Maplibre-gl和Cesiumjs，介绍vms、vmts。

       二、入门

       介绍OpenLayers，阐述与其它地图引擎的比较优势。

       三、地图控件

       详细操作，如中心点坐标调整、缩放级别、地图可视角度、复位等。

       四、音乐源码大型的地图定位与缩放

       实现地图平移、飞行、旋转、弹簧跳跃等动画效果。

       五、事件监听

       地图加载、瓦片加载事件、鼠标移动、点击事件的监听与实现。

       六、图层管理

       介绍图层加载与管理，覆盖、xyz、超图、百度、高德、wmts等。

       七、叠加图层

       包括热力图、点、线、多边形、、动态、点聚合等。

       八、动态与点聚合

       实现动态叠加与点聚合功能。

       九、数据格式叠加

       介绍WFS、GeoJSON、wkt、TopoJson等格式数据叠加。

       十、动画与图形绘制编辑

       包括图形动画、编辑与拖拽操作。

       十一、性能优化与坐标转换

       讨论瓦片加载速度优化和坐标转换技术。

       十二、实战进阶案例

       通过定位动画、运动轨迹与迁徙图、特殊图形绘制、气象风场/台风案例，深入实践。

软件部署第三弹-Lammps在linux系统部署安装

       LAMMPS，即大型原子/分子大规模并行模拟器，是由美国Sandia国家实验室开发的一款经典分子动力学代码。它主要用于模拟气体、液体和固体状态下粒子的集合行为，能够处理全原子、聚合物、生物、金属、粒状和粗粒化体系。

       本次文章旨在提供高效可用的安装部署方法，对使用Linux系统以及刚接触科学计算类软件的用户十分友好。LAMMPS是目前用于分子动力学模拟的常用软件之一，网上安装教程质量参差不齐。获取LAMMPS时，访问官网lammps.org。下载页面提供了历史版本，可通过github.com/lammps/lammp...获取。为了更加灵活地构建或扩展LAMMPS，建议下载源码，从源代码级别重新构建。

       安装部署Intel oneAPI，具体可参考blog.csdn.net/u...。加载编译依赖环境后，解压安装。在该路径下有常用各类编译器配置的makefile文件，本次以intel+intelmpi为例。编译配置参考。

       针对非intel平台优化和注意事项，修改Makefile.mpi内容：去掉-xHost -qopt-zmm-usage=high，添加-march=haswell。-xHOST是Intel 编译器针对Intel处理器增加的编译优化选项，Intel 编译器内没有集成AMD处理器微架构相关信息。但AMD处理器所包含X扩展指令集特性与Intel Haswell架构处理器类似，因此可参考AMD手册选取适合参数来帮助Intel编译器识别AMD处理器上的指令集特性。

       可选模块安装，例如electrode需要在lmmps/lib/electrode/下执行。生成对应的Makefile.lammps文件和对应的库文件libelectrode.a。VORONOI安装需要额外安装voro++-0.4.6，下载解压到lammps/lib/voronoi。修改lammps-xx/lib/voronoi/Makefile.lammps，在src目录下生成所需的可执行文件。可以查看已安装配置信息和已安装模块。

       LAMMPS软件测试，解压目录下加载lammps环境。LAMMPS使用MKL库完成其中的数学运算，但该库会通过内部函数检测是否为Intel处理器，在Intel处理器上MKL库的加速效果更好。在AMD平台可以加载libisintel.so，把AMD识别成Intel,以更好发挥MKL数学库的计算能力。libisintel.so库具体可参考上期文章。命令行运行，查看运行结果示例，timesteps/s值为性能参数，值越大性能越好。参考引用。

Presto中的Hash Join

       作为一个高效的OLAP引擎，HashJoin算法在Presto中扮演着至关重要的角色，本文将从HashJoin在执行层的原理和源码实现角度，深入剖析Presto中的HashJoin机制。我们首先通过一个实际的TPCDS表相关查询语句来引入话题，这个查询语句展示了如何在两个表之间进行连接，并对结果进行聚合。

       在执行计划中，我们看到整个join操作被划分为4个阶段。其中，Stage1是核心的join阶段，我们将重点探讨此阶段的执行流程和原理。

       在Stage1阶段，Presto执行了一系列基本算子，这些算子通过流水线的方式处理数据，加速了join过程。为了优化性能，Presto对输入数据进行了本地的repartition，确保数据在内存中高效地被操作。这个阶段的关键在于构建HashMap，其中，构建表（build表）和查询表（probe表）的角色明确。build表的数据通过HashMap存储在内存中，以实现低复杂度的查找，而probe表则可以大量读取，实现高效的数据处理。

       构建HashMap的关键算子是HashBuilderOperator，它负责积攒Page，并在构建完整hash表后开始真正的join操作。在这个过程中，涉及到多个数据结构和算法，例如key、addresses和positionLinks，它们协同工作以确保数据的高效查找和匹配。其中，key用于hash表的构建，addresses和positionLinks分别用于存储比较结果和数据位置信息，以便在join过程中进行快速的数据匹配和连接。

       在Pipeline2阶段，join操作真正开始执行。此阶段的流程控制由Driver驱动，确保在数据准备就绪时开始执行，同时避免了不必要的数据处理，提高了整体效率。通过LookUpJoinOperator算子的阻塞状态、needsInput状态和finish状态的管理，确保了join操作的有序进行，避免了资源的浪费。

       本文通过详尽的解释和分析，揭示了Presto中的HashJoin算法的实现细节，从数据的积攒、构建HashMap到高效的数据匹配和连接，提供了一个全面的视角。尽管本文未能覆盖所有细节，如内存管理、code generation等，但这些将在后续的文章中进行深入探讨。