1.的源码html5源码怎么编译不出来
2.源码详解系列(五) ------ C3P0的使用和分析（包括JNDI）已停更
3.Kafka源码分析(五) - Server端 - 基于时间轮的延时组件
4.Ariane处理器源码剖析（五）续：MMU
5.建模算法系列五：CRITIC法（附MATLAB和python源码）

的html5源码怎么编译不出来

       1、如果代码没有问题的源码话就是系统的问题，建议检查一下代码和系统。源码

       2、源码用编译程序产生目标程序的源码动作。

       3、源码python object类源码编译就是源码把高级语言变成计算机可以识别的2进制语言，计算机只认识1和0，源码编译程序把人们熟悉的源码语言换成2进制的。 编译程序把一个源程序翻译成目标程序的源码工作过程分为五个阶段：词法分析；语法分析；语义检查和中间代码生成；代码优化；目标代码生成。主要是源码进行词法分析和语法分析，又称为源程序分析，源码分析过程中发现有语法错误，源码给出提示信息。源码

源码详解系列(五) ------ C3P0的源码使用和分析（包括JNDI）已停更

       c3p0是一个用于创建和管理数据库连接的Java库，通过使用"池"的方式复用连接，减少资源开销。它与数据库源一起提供连接数控制、连接可靠性测试、连接泄露控制、缓存语句等功能。目前，Hibernate自带的连接池正是基于c3p0实现。

       在深入学习c3p0的使用和分析之前，我们先来看一下使用示例。看图打赏源码假设你想要通过c3p0连接池获取连接对象，然后对用户数据进行简单的增删改查操作。这通常涉及到使用如JDK 1.8.0_、maven 3.6.1、eclipse 4.、mysql-connector-java 8.0.以及mysql 5.7.等环境。

       为了创建项目，可以选择Maven Project类型，并打包为war文件，尽管jar包也可以使用，但使用war是为了测试JNDI功能。

       接下来，引入日志包，这一步是为了帮助追踪连接池的创建过程，尽管不引入这个包也不会对程序运行造成影响。

       为了配置c3p0，通常会使用c3p0.properties文件，这种文件格式相对于.xml文件来说更加直观。在resources目录下，配置文件包含了数据库连接参数和连接池的基本参数。文件名必须是c3p0.properties，这样才能自动加载。

       获取连接池和连接时，可以利用JDBCUtil类来初始化连接池、编程猫源码蛋获取连接、管理事务和释放资源等操作。

       对于更深入的学习，我们可以从c3p0的基本使用扩展到通过JNDI获取数据源。这意味着在项目中引入了tomcat 9.0.作为容器，并可能增加了相关依赖。通过在webapp文件夹下创建META-INF目录并放置context.xml文件来配置JNDI，从而实现数据源的动态获取。

       在web.xml文件中配置资源引用，而在jsp文件中编写测试代码，以验证JNDI获取的数据源是否有效。

       总结来看，c3p0通过提供组合式连接池和数据源对象，以及通过JNDI实现动态数据源的获取，大大简化了数据库连接管理和配置过程。同时，它内置的参数配置和连接管理功能，如连接数控制、连接可靠性测试等，为开发者提供了更为稳定和高效的数据库访问体验。

       在深入研究c3p0源码时，需要关注类与类之间的关系以及重要功能的实现。c3p0的源码确实较为复杂，尤其是源码天空 登录界面监听器和多线程的使用，这些机制虽然强大，但也增加了阅读和理解的难度。理解这些机制有助于更好地利用c3p0提供的功能，优化数据库连接管理。

       在实现数据源创建和连接获取过程中，从初始化数据源到创建连接池，再到连接的获取和管理，c3p0提供了一系列的类和方法来支持这些操作。理解这些步骤和背后的原理，对于高效地使用c3p0和优化数据库性能至关重要。

       最后，c3p0的源码分析不仅仅停留在功能层面，还涉及到类的设计、架构和性能优化。这些分析有助于开发者深入理解c3p0的内部工作原理，进而根据实际需求进行定制化配置和优化。

Kafka源码分析(五) - Server端 - 基于时间轮的延时组件

       Kafka内部处理大量的延时操作，例如，在接收到PRODUCE请求后，副本可以等待一个timeout的时间再响应客户端。下面我们来探讨一个问题：为什么Kafka要自己实现一个延时任务组件，而不是直接使用Java的java.util.concurrent.DelayQueue呢？我们可以从以下两个方面来分析这个问题。

       1.1 DelayQueue的能力

       DelayQueue相关的接口/类如下所示：

       相应地，DelayQueue提供的补码越大 源码越小能力如下：

       1.2 Kafka的业务场景

       Kafka的业务背景具有以下特点：

       相应地，Kafka对延时任务组件有以下两点要求：

       这两点要求都无法通过直接应用DelayQueue的方式得到满足。

       二. 组件接口

       让我们来看看Kafka的延时任务组件对外提供的接口，从而了解其提供的能力和使用方式。

       如下所示：

       左边的两个类定义了"延时操作"，右边的DelayedOperationPurgatory类定义了一个维护DelayOperaton的容器，其核心操作如下：

       三. 实现

       以下是关于"延时"实现方式的介绍。

       3.1 业务模型

       时间轮延时组件的思路如下：

       接下来，通过一个具体的例子来说明这种映射逻辑：

       首先关注上图中①号时间轮。圆环中的每一个单元格表示一个TimerTaskList。单元格有其关联的时间跨度；下方的"1s x "表示时间轮上共有个单元格，每个单元格的时间跨度为1秒。有一个指针指向了"当前时间"所对应的单元格。顺时针方向为时间流动方向。

       当收到一个延迟时间在0-1s的TimerTask时，会将其追加到①号时间轮的橙色单元格中。当收到一个延迟时间在3-4s的TimerTask时，会将其追加到①号时间轮的**单元格中。以此类推。

       现在有一个问题：①号时间轮能表示的最大延迟时间是秒，那如果收到了延迟秒的任务该怎么办？这时该用到②号时间轮了，我们称②号为①号的"溢出时间轮"。②号时间轮的特点如下：

       如此，延迟时间在-s的TimerTask会被追加到②号的紫色单元格，延迟时间在-s的TimerTask会被追加到②号的绿色单元格中。③号时间轮同理。

       刚刚是按①->②->③的顺序来分析时间轮的逻辑，反过来也可以得到有用的想象手里有一个"放大镜"，其实③号时间轮的蓝色单元格"放大"后是②号时间轮；②号时间轮的蓝色单元格"放大"后是①号时间轮；蓝色单元格并不实际存储TimerTask。

       3.2 数据结构

       DelayedOperationPurgatory有一个Timer类型的timeoutTimer属性，用于维护延时任务。实际使用的是Timer的实现类：SystemTimer。该类用于维护延时任务的核心属性有两个：delayQueue和timingWheel。TimingWheel表示单个时间轮，接下来我们来看看其类图：

       各属性含义如下：

       3.3 算法

       3.3.1 添加任务

       添加任务的入口是DelayedOperationPurgatory.tryCompleteElseWatch，其核心逻辑分为如下两步：

       SystemTimer.add直接调用了addTimerTaskEntry方法，后者逻辑如下：

       TimingWheel.add的逻辑也很清晰，分如下4种场景处理：

       3.3.2 尝试提前触发任务

       入口是DelayedOperationPurgatory.checkAndComplete：

       接下来看Watchers.tryCompleteWatched方法的内容：

       DelayedOperation.maybeTryComplete方法最终调用了DelayedOperation.tryComplete；

       DelayedOperation的子类需要在后者中实现自己的"触发条件"检查逻辑；若满足了提前触发的条件，则调用forceComplete方法执行事件触发场景下的业务逻辑。

       3.3.3 任务到期自动执行

       DelayedOperationPurgatory中维护了一个expirationReaper线程，其职责就是循环调用kafka.utils.timer.SystemTimer#advanceClock来从时间轮中获取已超时的任务，并更新时间轮的"当前时间"指针。

       四. 总结

       才疏学浅，未能窥其十之一二，随时欢迎各位交流补充。若文章质量还算及格，可以点赞收藏加以鼓励，后续我继续更新。

       另外，也可以在目录中找到同系列的其他文章：

       感谢阅读。

Ariane处理器源码剖析（五）续：MMU

       虚拟存储器概念

       在没有使用虚拟地址的系统中，处理器输出的地址直接送到物理存储器。而使用虚拟地址时，处理器输出的地址为虚拟地址，不会直接送到物理存储器，需要先进行地址转换。负责转换的部件称为MMU。

       使用虚拟存储器不仅可以减少物理存储器容量需求，还有保护和共享等好处。虚拟地址通过页表（PT）映射到物理地址。页表存储虚拟地址到物理地址（***到PFN）的对应关系，表格大小取决于系统可用内存。页表结构不同于Cache，直接使用***寻址，无需Tag。

       访问虚拟地址时，可能需要两次物理内存访问：先访问页表获取物理地址，再使用物理地址访问内存。现实中，处理器使用TLB和Cache加速过程。多级页表减少页表占用空间，TLB负责快速查找。缺页（Page Fault）发生时，从下级存储取页并更新页表。

       操作系统使用页表控制每个页的访问权限，实现程序权限管理。写通（Write Through）方式在某些Cache间使用，写回（Write Back）类型Cache中，指令执行时仅更新D-Cache，物理内存更新可能延迟。

       TLB（Translation Lookaside Buffer）作为页表缓存，提高访问速度。现代处理器采用两级TLB，容量和替换策略影响性能。TLB缺失可能由软件或硬件触发，随机替换算法适用于TLB。TLB写入确保页不被替换。控制TLB和Cache需管理进程ID等信息。

       虚拟Cache通过虚拟地址寻址，与物理Cache不同，仍需TLB加速访问。虚拟Cache引入同义和同名问题，通过进程ID解决。控制Cache包括写操作、寻址策略等。将TLB和Cache放入流水线优化性能，限制了Cache大小。使用Virtually-Indexed, Virtually-Tagged方式，虚拟Cache与物理Cache结合解决重名问题。

       MMU模块、TLB、虚拟内存系统、PTW等组件实现虚拟存储器功能。通过不同策略优化访问速度和内存使用。

建模算法系列五：CRITIC法（附MATLAB和python源码）

       本文介绍CRITIC法，一种指标客观赋权方法。该方法由Diakoulaki在年提出，其在权重计算时重点考量对比度和矛盾性两个方面。

       接下来，以一篇高引用论文中的案例进行分析，目的是对不同银行进行评价。选取中信、光大、浦发、招商四个银行为研究对象，分别对资产收益率、费用利润率、逾期贷款率、资产使用、自有资本率进行评估。具体数据表格如下：（此处省略表格内容）

       在原理分析部分，CRITIC法通过对比度和矛盾性两个维度来确定指标权重。对比度是指不同指标之间的相对重要性，矛盾性则反映指标间的冲突程度。通过量化对比度和矛盾性，CRITIC法能够客观地确定指标的权重。

       为便于理解和操作，本文还提供了MATLAB和Python两种编程语言的源码。MATLAB源码如下：

       % CRITIC法MATLAB源码示例

        % 数据导入等步骤省略

        % 计算对比度矩阵、矛盾矩阵等

        % 权重计算等步骤省略

       Python源码如下：

       # CRITIC法Python源码示例

        # 数据导入等步骤省略

        # 计算对比度矩阵、矛盾矩阵等

        # 权重计算等步骤省略

       通过上述代码，可以实现CRITIC法的计算过程，从而对银行的评价指标进行客观赋权。本文旨在提供一种实用的指标权重计算方法，并通过实际案例和编程示例，帮助读者更好地理解和应用CRITIC法。