1.适合计算机专业学生的硬核源码源码论坛有哪些?
2.IP软核、硬核以及固核
3.一文读懂，论坛论坛硬核 Apache DolphinScheduler3.0 源码解析
4.IP核IP核分类
5.硬核观察 #1112 1/7 的亲测 Linux 内核代码是 AMD GPU 驱动代码
6.硬核福利量化交易神器talib中28个技术指标的Python实现（附全部源码）

适合计算机专业学生的论坛有哪些?

       硬核推荐！技术社区、硬核源码源码开源项目及经典书籍，论坛论坛三大领域，亲测浙江离广西源码为计算机专业学生量身打造学习资源，硬核源码源码助你技术之路更上一层楼。论坛论坛

       一、亲测技术社区推荐

       1、硬核源码源码Github

       网址：github.com

       Github，论坛论坛程序员的亲测天堂，国内知名大厂如阿里、硬核源码源码腾讯、论坛论坛字节跳动、亲测美团、Google、Microsoft等均在这里分享其宝贵的开源项目。这里不仅是一个代码仓库，更是学习交流的宝地。通过参与阅读优秀开源项目的代码和文档，甚至主动提出代码贡献，能极大提升你的编程技能和团队协作能力。

       2、Stack Overflow

       网址：stackoverflow.com

       Stack Overflow，程序员的问答社区。区别于知乎等平台，它专注于问题解决，而非讨论。对于遇到的开发问题，只需具备一定的搜索能力，几乎都能在这里找到答案。参与回答问题，不仅能帮助他人，还能提升个人影响力，增强社区贡献感。

       二、tpshop分销模块源码开源项目推荐

       1、Redis

       Redis，性能卓越、数据类型丰富、支持原子操作，具备发布/订阅、通知、键过期等特色功能。简洁的代码风格使其易于阅读与理解，是提升编程技能与代码风格的绝佳资源。

       2、Apache RocketMQ

       阿里开源的消息中间件，经过双大促的考验，稳定性与性能得到充分验证。适用于构建高效、可扩展的消息系统。

       3、Apache Flink

       Flink，流处理框架，支持批处理与流处理程序的执行，提供高吞吐量、低延迟的数据处理能力。适用于实时数据处理与分析场景。

       4、Google guava

       Google提供的Java库，包含丰富的函数与功能，如缓存与限流实现，是深入理解Java库与设计模式的宝贵资源。

       5、sharding-jdbc

       数据库分库分表、读写分离的中间件，适用于复杂数据库架构的设计与优化。

       6、RxJava

       Java平台上的响应式扩展，提供异步编程的强大工具，适用于构建响应式UI与复杂事件驱动系统。cuda源码安装教程

       7、Spring

       无需多言，Spring框架是Java开发的基石，掌握Spring有助于构建高效、可维护的应用程序。

       三、多阅读经典书籍

       阅读经典书籍是构建坚实知识基础的关键。博客虽能提供学习思路，但真正的知识来源于经典书籍的阅读。推荐纸质版书籍，尊重作者劳动成果，提升阅读体验。电子书也应充分利用，避免遗忘，有条件时购买实体书。

       四、总结与资源推荐

       掌握经典编程语言的学习路径，如C语言、C++、Java等。阅读计算机必读经典书籍，系统性地提升专业能力。利用资源平台如GitHub、Stack Overflow等参与开源项目，提升实战技能。关注计算机专业书籍推荐，规划个人学习路径。学习计算机之路，需耐心与毅力，经典书籍、源码阅读与实践是通往成功的必经之路。

IP软核、硬核以及固核

       在芯片设计领域，IP（Intellectual Property）被广泛使用，指预先设计好的电路模块，应用于ASIC、okhttp3.4源码ASSP和PLD等。

       IP核有三级设计程度，即行为级、结构级和物理级，分别对应软核、固核和硬核。

       软核IP通过交付RTL代码和设计文档，提供最灵活的使用方式，设计人员可二次开发和验证。但源码开放可能带来抄袭风险。

       固核IP交付带有平面规划信息的网表，保护设计知识产权，交付时可加密，灵活性稍差于软核。

       硬核是经过验证的物理设计版图，固定pin位置，提供最直接的使用方式，但与特定工艺强相关。

       软核、固核和硬核三种交付方式各有优劣，设计人员可根据需求选择合适的IP类型，以实现灵活、安全和高效的设计。

一文读懂，硬核 Apache DolphinScheduler3.0 源码解析

       这篇文章深入解析了硬核Apache DolphinScheduler 3.0的源码设计和策略，让我们一窥其背后的分布式系统架构和容错机制。首先，DolphinScheduler采用去中心化设计，通过Master/Worker角色注册到Zookeeper，实现无中心的集群管理。API接口提供丰富的调度操作，MasterServer负责任务分发和监控，而WorkerServer负责任务执行和日志服务。

       容错机制是系统的关键，包括服务宕机容错和任务重试。服务宕机时，app列表页面源码MasterServer通过ZooKeeper的Watcher机制进行容错处理，重新提交任务。任务失败则会根据配置进行重试，直至达到最大次数或成功。远程日志访问通过RPC实现，保持系统的轻量化特性。

       源码分析部分详细介绍了工程模块、配置文件、API接口以及Quartz框架的运用。Master的启动流程涉及Quartz的调度逻辑，Worker则负责执行任务并接收Master的命令。Master与Worker之间通过Netty进行RPC通信，实现了负载均衡和任务分发。

       加入社区讨论，作者鼓励大家参与DolphinScheduler的开源社区，通过贡献代码、文档或提出问题来共同提升平台。无论是新手还是经验丰富的开发者，开源世界都欢迎你的参与，为中国的开源事业贡献力量。

IP核IP核分类

       IP内核的三种类型根据产品交付方式的不同，分为软核、固核和硬核。这些分类主要依据实现方法，各有其特点。

       首先，软核是通过VHDL等硬件描述语言描述的功能块，它不直接依赖具体电路元件，而是以HDL源文件形式存在。开发过程类似于普通HDL设计，但需要昂贵的开发环境。软核设计周期短，成本低，提供了很大的灵活性和适应性。然而，软核的缺点是可能影响后续设计的整合，需要一定程度的修正，且性能优化受限。由于以源代码形式提供，知识产权保护问题需引起重视。

       硬核则直接提供设计阶段的最终产品——掩模，以经过完整布局布线的网表形式呈现。硬核具有可预见性和针对特定工艺或买方的优化可能，但其灵活性和移植性较差。由于无需提供RTL文件，对于IP保护较为有利。

       固核介于软核和硬核之间，常用于FPGA。它结合了软核的灵活性和增强的可复用性，通常以加密形式提供，用户通过参数化操作。对于严格时序要求的内核，如PCI接口，固核可能预布线信号以满足时序。这些内核被归类为固核，其预先设计的代码模块可能对整体设计产生影响，包括接口时序和布局。如果内核布局固定，将限制其他电路的设计空间。

扩展资料

       IP核（Intellectual Property core）是一段具有特定电路功能的硬件描述语言程序，该程序与集成电路工艺无关，可以移植到不同的半导体工艺中去生产集成电路芯片。

硬核观察 # 1/7 的 Linux 内核代码是 AMD GPU 驱动代码

       Linux 内核代码的硬核观察揭示了一个显著的事实：AMD GPU 驱动代码占据了内核源代码的1/7以上，具体超过了万行。这其中包括AMD为每代新GPU提供的大量自动生成的头文件，它们就像详尽的文档，反映出AMD对驱动开发的投入。相比之下，英伟达开源的Nouveau驱动代码只有约万行，显示出AMD在内核贡献上的巨大影响力。

       尽管AMD在代码贡献上积极主动，但老王对此提出疑问：在内核中不断增加代码是否真的有益？尤其考虑到ReiserFS的命运。曾经流行的ReiserFS日志文件系统因开发者的个人问题而停滞，最终在Linux 5.及后续版本中被标记为废弃。其后，随着主要开发者入狱，ReiserFS项目逐渐消亡，反映出开发者社区对项目污点的敏感和项目延续性的依赖。

       另一个例子是Visual Studio for Mac，微软的Mac版开发工具，从开源到闭源，最终被计划在年废弃。VS Mac曾作为.NET IDE，但与Windows版本的差距明显。微软在发现VS Code更受欢迎后，逐渐淘汰边缘项目，而MonoDevelop的开源替代品DotDevelop仍在持续发展中。

硬核福利量化交易神器talib中个技术指标的Python实现（附全部源码）

       本文将带您深入学习纯Python、Pandas、Numpy与Math实现TALIB中的个金融技术指标，不再受限于库调用，从底层理解指标原理，提升量化交易能力。

       所需核心库包括：Pandas、Numpy与Math。重要提示：若遇“ewma无法调用”错误，建议安装Pandas 0.版本，或调整调用方式。

       我们逐一解析常见指标：

       1. 移动平均（Moving Average）

       2. 指数移动平均（Exponential Moving Average）

       3. 动量（Momentum）

       4. 变化率（Rate of Change）

       5. 均幅指标（Average True Range）

       6. 布林线（Bollinger Bands）

       7. 转折、支撑、阻力点（Trend, Support & Resistance）

       8. 随机振荡器（%K线）

       9. 随机振荡器（%D线）

       . 三重指数平滑平均线（Triple Exponential Moving Average）

       . 平均定向运动指数（Average Directional Movement Index）

       . MACD（Moving Average Convergence Divergence）

       . 梅斯线（High-Low Trend Reversal）

       . 涡旋指标（Vortex Indicator）

       . KST振荡器（KST Oscillator）

       . 相对强度指标（Relative Strength Index）

       . 真实强度指标（True Strength Index）

       . 吸筹/派发指标（Accumulation/Distribution）

       . 佳庆指标（ChaiKIN Oscillator）

       . 资金流量与比率指标（Money Flow & Ratio）

       . 能量潮指标（Chande Momentum Oscillator）

       . 强力指数指标（Force Index）

       . 简易波动指标（Ease of Movement）

       . 顺势指标（Directional Movement Index）

       . 估波指标（Estimation Oscillator）

       . 肯特纳通道（Keltner Channel）

       . 终极指标（Ultimate Oscillator）

       . 唐奇安通道指标（Donchian Channel）

       

参考资料：

乐学偶得系列笔记，开源项目ultrafinance。

       深入学习并应用这些指标，将大大提升您的量化交易与金融分析技能。

关于笛卡尔积CartesianProduct

       关于笛卡尔积与shuffle的关系，结论是笛卡尔积不会产生shuffle。在分析笛卡尔积的源码后，我们发现其运行原理在map端执行，并未涉及shuffle过程。因此，从结果中得出，笛卡尔积操作不会引发数据重组现象。

       至于窄依赖的定义，网上多数描述存在一定的混淆。窄依赖实际上指的是子RDD的每个分区依赖于父RDD的部分分区。在理解上，可以将窄依赖理解为一个父RDD的分区被多个子RDD的分区共享使用，但这些子RDD的分区仅依赖于父RDD的特定部分，而非整个分区。这种定义在Spark 1.0版本的注释中有所体现，强调了依赖的局部性。

       关于join操作是否一定会产生shuffle，答案并非绝对。在某些特定场景下，如数据量较小、数据分布均匀且内存充足时，join操作可能不会导致数据shuffle。重要的是在实际编程和优化过程中积累经验，学习如何根据不同情况选择合适的join策略，从而提高效率。精读源码是一种有效的技能培养方式，能够帮助深入理解数据处理过程，提升解决问题的能力。

       对于希望在职场中脱颖而出的个人，培养自己的优势是关键。无论是通过技术专长、项目管理能力还是团队协作，构建自己的独特竞争力是至关重要的。如果您对此有所兴趣，欢迎加入硬核源码学习社群（付费）。

       社群提供每周六的直播课程，包含历史录屏资源，学员可以随到随学，并且有长期的指导陪伴。如果您对这个社群感兴趣，欢迎了解详情。

硬核干货：4W字从源码上分析JUC线程池ThreadPoolExecutor的实现原理

       深入剖析JUC线程池ThreadPoolExecutor的执行核心

       早有计划详尽解读ThreadPoolExecutor的源码，因事务繁忙未能及时整理。在之前的文章中，我们曾提及Doug Lea设计的Executor接口，其顶层方法execute()是线程池扩展的基础。本文将重点关注ThreadPoolExecutor#execute()的实现，结合简化示例，逐步解析。

       ThreadPoolExecutor的核心功能包括固定的核心线程、额外的非核心线程、任务队列和拒绝策略。它的设计巧妙地运用了JUC同步器框架AbstractQueuedSynchronizer(AQS)，以及位操作和CAS技术。以核心线程为例，设计上允许它们在任务队列满时阻塞，或者在超时后轮询，而非核心线程则在必要时创建。

       创建ThreadPoolExecutor时，我们需要指定核心线程数、最大线程数、任务队列类型等。当核心线程和任务队列满载时，会尝试添加额外线程处理新任务。线程池的状态控制至关重要，通过整型变量ctl进行管理和状态转换，如RUNNING、SHUTDOWN、STOP等，状态控制机制包括工作线程上限数量的位操作。

       接下来，我们深入剖析execute()方法。首先，方法会检查线程池状态和工作线程数量，确保在需要时添加新线程。这里涉及一个疑惑：为何需要二次检查？这主要是为了处理任务队列变化和线程池状态切换。任务提交流程中，addWorker()方法负责创建工作线程，其内部逻辑复杂，包含线程中断和适配器Worker的创建。

       Worker内部类是线程池核心，它继承自AQS，实现Runnable接口。Worker的构造和run()方法共同确保任务的执行，同时处理线程中断和生命周期的终结。getTask()方法是工作线程获取任务的关键，它会检查任务队列状态和线程池大小，确保资源的有效利用。

       线程池关闭操作通过shutdown()、shutdownNow()和awaitTermination()方法实现，它们涉及线程中断、任务队列清理和状态更新等步骤，以确保线程池的有序退出。在这些方法中，可重入锁mainLock和条件变量termination起到了关键作用，保证了线程安全。

       ThreadPoolExecutor还提供了钩子方法，允许开发者在特定时刻执行自定义操作。除此之外，它还包含了监控统计、任务队列操作等实用功能，每个功能的实现都是对execute()核心逻辑的扩展和优化。

       总的来说，ThreadPoolExecutor的execute()方法是整个线程池的核心，它的实现原理复杂而精细。后续将陆续分析ExecutorService和ScheduledThreadPoolExecutor的源码，深入探讨线程池的扩展和调度机制。敬请关注，期待下文的详细解析。