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1.Python和Django的协同协同基于协同过滤算法的电影推荐系统源码及使用手册
2.Linux源码分析-RDMA的通信连接管理CM模块与编程示例
3.ZMQ源码详细解析 之 进程内通信流程
4.slate.js源码分析（一） —— slate渲染机制
5.深度解析sync WaitGroup源码
6.OKCC呼叫中心源码智能外呼系统搭建与安装

Python和Django的基于协同过滤算法的电影推荐系统源码及使用手册

       软件及版本

       以下为开发相关的技术和软件版本：

       服务端：Python 3.9

       Web框架：Django 4

       数据库：Sqlite / Mysql

       开发工具IDE：Pycharm

       **推荐系统算法的实现过程

       本系统采用用户的历史评分数据与**之间的相似度实现推荐算法。

       具体来说，拨号拨号这是源码源码基于协同过滤（Collaborative Filtering）的一种方法，具体使用的协同协同是基于项目的协同过滤。

       以下是拨号拨号系统推荐算法的实现步骤：

       1. 数据准备：首先，从数据库中获取所有用户的源码源码炒股情绪指标源码评分数据，存储在Myrating模型中，协同协同包含用户ID、拨号拨号**ID和评分。源码源码使用pandas库将这些数据转换为DataFrame。协同协同

       2. 构建评分矩阵：使用用户的拨号拨号评分数据构建评分矩阵，行代表用户，源码源码列代表**，协同协同矩阵中的拨号拨号元素表示用户对**的评分。

       3. 计算**相似度：计算**之间的源码源码相似度矩阵，通常通过皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）来衡量。

       4. 处理新用户：对于新用户，推荐一个默认**（ID为的**），创建初始评分记录。

       5. 生成推荐列表：计算其他用户的评分与当前用户的评分之间的相似度，使用这些相似度加权其他用户的评分，预测当前用户可能对未观看**的评分。

       6. 选择推荐**：从推荐列表中选择前部**作为推荐结果。

       7. 渲染推荐结果：将推荐的**列表传递给模板，并渲染成HTML页面展示给用户。

       系统功能模块

       主页**列表、**详情、**评分、**收藏、**推荐、注册、登录

       项目文件结构核心功能代码

       显示**详情评分及收藏功能视图、根据用户评分获取相似**、推荐**视图函数

       系统源码及运行手册

       下载并解压源文件后，使用Pycharm打开文件夹movie_recommender。

       在Pycharm中，按照以下步骤运行系统：

       1. 创建虚拟环境：在Pycharm的Terminal终端输入命令：python -m venv venv

       2. 进入虚拟环境：在Pycharm的Terminal终端输入命令：venv\Scripts\activate.bat

       3. 安装必须依赖包：在终端输入命令：pip install -r requirements.txt -i /simple

       4. 运行程序：直接运行程序（连接sqllite数据库）或连接MySQL。

Linux源码分析-RDMA的通信连接管理CM模块与编程示例

       RDMA（远程直接内存访问）是一种高性能的网络通信技术，它允许在两个系统之间直接访问对方的内存，从而减少数据传输中的网络开销。RDMA CM（通信管理器）作为关键组件，负责设置和管理可靠、水晶报表 源码连接和不可靠的数据报数据传输。它提供了一种传输中立的接口，类似于套接字，但更适合于基于队列对（QP）的语义，强调通信必须通过特定的RDMA设备进行，并且数据传输基于消息。RDMA CM能够控制RDMA API的QP和通信管理部分，或者仅控制通信管理部分，与libibverbs库协同工作。libibverbs库提供了发送和接收数据所需的底层接口。

       在编程中，RDMA CM提供了多种操作模式，包括异步和同步操作。用户可以通过在特定调用中使用rdma_cm事件通道参数来控制操作模式。如果提供了事件通道，rdma_cm标识符将报告该通道上的事件数据（如连接结果）。如果未提供通道，则所选rdma_cm标识符的所有rdma_cm操作将被阻止，直到完成。此外，RDMA CM还为不同的libibverbs提供商提供了宣传和使用特定于该提供商的各种QP配置选项的功能，称为ECE（增强连接建立）。

       为了帮助开发者更好地理解和使用RDMA CM，提供了编程参考模型，其中包括对客户端和服务器端操作的概述。客户端操作通常涉及异步操作，而服务器端操作则侧重于被动等待连接。整个流程通常包括创建事件通道、分配通信标识、绑定地址、监听、初始化QP属性、建立连接等步骤。对于同步操作，相关的事件通道操作会被省略。

       以RDMA用户态驱动中的CM服务端为例，操作流程包括创建事件通道、分配通信标识、绑定地址、监听、初始化QP属性、源码怎么本地测试建立连接等步骤。服务端还需要接收请求并处理连接接受。在内核态，还会涉及到更多调用接口，用于完成更复杂的操作。

       为了进一步了解RDMA CM的使用，推荐查阅RDMA CM用户手册和相关用户态仓库的笔记。此外，开发者可以通过访问晓兵的博客和加入DPU技术交流群来获取更多关于DPU、智能网卡、卸载、网络存储加速、安全隔离等技术的信息和资源。DPU专栏提供了更多关于DPU技术的深入讨论和最新进展。

ZMQ源码详细解析 之 进程内通信流程

       ZMQ进程内通信流程解析

       ZMQ的核心进程内通信原理相当直接，它利用线程间的两个队列（我称为pipe）进行消息交换。每个线程通过一个队列发送消息，从另一个队列接收。ZMQ负责将pipe绑定到对应线程，并在send和recv操作中通过pipe进行数据传输，非常简单。

       我们通过一个示例程序来理解源码的工作流程。程序首先创建一个简单的hello world程序，加上sleep是为了便于分析流程。程序从`zmq_ctx_new()`开始，这个函数创建了一个上下文（context），这是ZMQ操作的起点。

       在创建socket时，如`zmq_socket(context, ZMQ_REP)`，实际调用了`ctx->create_socket`，socket类型决定了其特性。rep_t是基于router_t的特化版本，主要通过限制router_t的某些功能来实现响应特性。socket的创建涉及到诸如endpoint、slot和 mailbox等概念，它们在多线程环境中协同工作。

       进程内通信的建立通过`zmq_bind(responder, "inproc://hello")`来实现，这个端点被注册到上下文的endpoint集合中，便于其他socket找到通信通道。zmq的优化主要集中在关键路径上，避免对一次性操作过度优化。html app源码下载

       接下来的recv函数是关键，即使没有连接，它也会尝试接收消息。`xrecv`函数根据进程状态可能阻塞或返回EAGAIN。recv过程涉及`msg_t`消息的处理，以及与`signaler`和`mailbox`的交互，这些组件构成了无锁通信的核心。

       发送端通过`connect`函数建立连接，创建连接通道，并将pipe关联到socket。这个过程涉及无锁队列的管理，如ypipe_t和pipe_t，以及如何均衡发送和接收。

       总结来说，ZMQ进程内通信的核心是通过管道、队列和事件驱动机制，实现了线程间的数据交换。随着对ZMQ源码的深入，会更深入理解这些基础组件的设计和工作原理。

slate.js源码分析（一） —— slate渲染机制

       富文本编辑器中的可见内容主要由文档内容和光标两部分组成。本文将详细介绍Slate在文档内容和光标方面的渲染机制。

       Slate文档的结构包含元素（Element）和文本（Text）两类节点。这些节点类似于DOM树，可以嵌套结构。用户在元素或文本上添加扩展属性，以提供渲染节点所需的数据。

       文档的截图与对应的Slate值之间存在对应关系，这种关系帮助开发者直观理解文档的渲染过程。

       Slate组件树类似于DOM树，对应于Slate值的数据结构。文档区域的顶部负责更新选择数据、文档树内容，并提供DOM事件API（如onKeydown和onClick）。

       节点数据被渲染为HTML，允许用户自定义渲染过程，通过renderElement方法实现。根据装饰的不同，文本会被分割成相应数量的leaf。

       文本内容的渲染则通过renderLeaf方法来控制文本内容的样式。

       Slate值的更新逻辑利用React技术，将文档数据实时渲染为DOM结构。linux源码阅读工具当contenteditable为true的元素被修改时，会触发beforInput事件，通过监听这一事件，实现文档内容的实时同步。

       在使用Slate时，输入法问题是一个常见挑战。本文将简要介绍输入法的工作原理及其常见bug，并分析解决方法。

       正常键盘输入仅触发beforInput事件，而使用输入法时，除了beforInput事件，还会触发Composition事件。这三个事件分别对应输入法开始、内容更新和结束的过程。在输入法输入期间，如果实时修改文档内容，会导致与输入法冲突。因此，在CompositionUpdate期间，Slate Value不会做任何更新，直至CompositionEnd时再进行更新。遇到报错情况时，通常是因为在CompositionStart时文档内容被删除，而在CompositionEnd时找不到对应的DOM节点，引发错误。解决办法是在CompositionStart时更新文档值以避免冲突。

       解决输入法问题的一个方案是fork源码。通过这种方式，可以确保Slate与输入法协同工作，提高用户体验。

       Slate Selection数据结构与DOM Selection类似，由锚点（anchor）和焦点（focus）两个点组成。了解详细信息可以参考MDN Selection文档。

       Selection的更新机制依赖于React完成渲染。在每次Selection值发生变化时，会在useEffect中更新DOMSelection。同时，监听window.document上的selectionchange事件以更新Slate Selection值。

       后续计划继续深入探讨Slate源码分析，包括历史记录机制、从Slate 0.升级到0.的实战指南、数据模型、序列化机制、normalize机制等，敬请期待。

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深度解析sync WaitGroup源码

       waitGroup

       waitGroup 是 Go 语言中并发编程中常用的语法之一，主要用于解决并发和等待问题。它是 sync 包下的一个子组件，特别适用于需要协调多个goroutine执行任务的场景。

       waitGroup 主要用于解决goroutine间的等待关系。例如，goroutineA需要在等待goroutineB和goroutineC这两个子goroutine执行完毕后，才能执行后续的业务逻辑。通过使用waitGroup，goroutineA在执行任务时，会在检查点等待其他goroutine完成，确保所有任务执行完毕后，goroutineA才能继续进行。

       在实现上，waitGroup 通过三个方法来操作：Add、Done 和 Wait。Add方法用于增加计数，Done方法用于减少计数，Wait方法则用于在计数为零时阻塞等待。这些方法通过原子操作实现同步安全。

       waitGroup的源码实现相对简洁，主要涉及数据结构设计和原子操作。数据结构包括了一个 noCopy 的辅助字段以及一个复合意义的 state1 字段。state1 字段的组成根据目标平台的不同（位或位）而有所不同。在位环境下，state1的第一个元素是等待线程数，第二个元素是 waitGroup 计数值，第三个元素是信号量。而在位环境下，如果 state1 的地址不是位对齐的，那么 state1 的第一个元素是信号量，后两个元素分别是等待线程数和计数值。

       waitGroup 的核心方法 Add 和 Wait 的实现原理如下：

       Add方法通过原子操作增加计数值。当执行 Add 方法时，首先将 delta 参数左移位，然后通过原子操作将其添加到计数值上。需要注意的是，delta 的值可正可负，用于在调用 Done 方法时减少计数值。

       Done方法通过调用 Add(-1)来减少计数值。

       Wait方法则持续检查 state 值。当计数值为零时，表示所有子goroutine已完成，调用者无需等待。如果计数值大于零，则调用者会变成等待者，加入等待队列，并阻塞自己，直到所有任务执行完毕。

       通过使用waitGroup，开发者可以轻松地协调和同步并发任务的执行，确保所有任务按预期顺序完成。这在多goroutine协同工作时，尤其重要。掌握waitGroup的使用和源码实现，将有助于提高并发编程的效率和可维护性。

       如果您对并发编程感兴趣，希望持续关注相关技术更新，请通过微信搜索「迈莫coding」，第一时间获取更多深度解析和实战指南。

OKCC呼叫中心源码智能外呼系统搭建与安装

       呼叫中心是什么？

       呼叫中心（Call Center）是企业集中处理客户咨询与需求的服务机构，利用通讯技术如AI，处理来自客户或企业的咨询和服务需求。例如，许多企业使用呼叫中心来提升服务质量和效率。搭建呼叫中心有何需求与方式？

       搭建呼叫中心通常有以下几种方式：第三方采购，外包公司定制，或自主研发系统。

       第三方采购的优点是快速建立，无需自聘专业员工，但成本高昂且定制化受限。外包定制也可满足特定需求，但可能需要定制费用，不便于长期自维。

       自行研发则能更符合企业特定业务需求，但前期成本高，需技术人员。

       搭建时需明确目的、需求及与企业系统整合，考虑成本灵活性、快速配置与扩容。确保系统与企业通讯系统协同工作，提供顺畅的服务。业务软件应与呼叫中心系统集成，以提升信息流转效率。

       准备步骤包括选择电话接入方式（模拟、数字或IP中继）、选择硬件提供商和确定板卡类型、规模等。选择最合适的方案与设备。

       呼叫中心组成主要包括：通讯网络、局端交换机、CTI系统、ACD、IVR、坐席终端、数据库、录音与业务服务器等组件。

       呼叫中心系统架构通常包含语音板卡、CTI系统、管理系统、工单服务、坐席服务、报表服务、客户关系管理、坐席终端与网络组件等十大部分。

Netty源码解析 -- FastThreadLocal与HashedWheelTimer

       Netty源码分析系列文章接近尾声，本文深入解析FastThreadLocal与HashedWheelTimer。基于Netty 4.1.版本。

       FastThreadLocal简介：

       FastThreadLocal与FastThreadLocalThread协同工作。FastThreadLocalThread继承自Thread类，内部封装一个InternalThreadLocalMap，该map只能用于当前线程，存放了所有FastThreadLocal对应的值。每个FastThreadLocal拥有一个index，用于定位InternalThreadLocalMap中的值。获取值时，首先检查当前线程是否为FastThreadLocalThread，如果不是，则从UnpaddedInternalThreadLocalMap.slowThreadLocalMap获取InternalThreadLocalMap，这实际上回退到使用ThreadLocal。

       FastThreadLocal获取值步骤：

       #1 获取当前线程的InternalThreadLocalMap，如果是FastThreadLocalThread则直接获取，否则通过UnpaddedInternalThreadLocalMap.slowThreadLocalMap获取。

       #2 通过每个FastThreadLocal的index，获取InternalThreadLocalMap中的值。

       #3 若找不到值，则调用initialize方法构建新对象。

       FastThreadLocal特点：

       FastThreadLocal无需使用hash算法，通过下标直接获取值，复杂度为log(1)，性能非常高效。

       HashedWheelTimer介绍：

       HashedWheelTimer是Netty提供的时间轮调度器，用于高效管理各种延时任务。时间轮是一种批量化任务调度模型，能够充分利用线程资源。简单说，就是将任务按照时间间隔存放在环形队列中，执行线程定时执行队列中的任务。

       例如，环形队列有个格子，执行线程每秒移动一个格子，则每轮可存放1分钟内的任务。任务执行逻辑如下：给定两个任务task1（秒后执行）、task2（2分秒后执行），当前执行线程位于第6格子。那么，task1将放到+6=格，轮数为0；task2放到+6=格，轮数为2。执行线程将执行当前格子轮数为0的任务，并将其他任务轮数减1。

       HashedWheelTimer的缺点：

       时间轮调度器的时间精度受限于执行线程的移动速度。例如，每秒移动一个格子，则调度精度小于一秒的任务无法准时调用。

       HashedWheelTimer关键字段：

       添加延迟任务时，使用HashedWheelTimer#newTimeout方法，如果HashedWheelTimer未启动，则启动HashedWheelTimer。启动后，构建HashedWheelTimeout并添加到timeouts集合。

       HashedWheelTimer运行流程：

       启动后阻塞HashedWheelTimer线程，直到Worker线程启动完成。计算下一格子开始执行的时间，然后睡眠到下次格子开始执行时间。获取tick对应的格子索引，处理已到期任务，移动到下一个格子。当HashedWheelTimer停止时，取消任务并停止时间轮。

       HashedWheelTimer性能比较：

       HashedWheelTimer新增任务复杂度为O(1)，优于使用堆维护任务的ScheduledExecutorService，适合处理大量任务。然而，当任务较少或无任务时，HashedWheelTimer的执行线程需要不断移动，造成性能消耗。另外，使用同一个线程调用和执行任务，某些任务执行时间过久会影响后续任务执行。为避免这种情况，可在任务中使用额外线程执行逻辑。如果任务过多，可能导致任务长期滞留在timeouts中而不能及时执行。

       本文深入剖析FastThreadLocal与HashedWheelTimer的实现细节，旨在提供全面的技术洞察与实战经验。希望对您理解Netty源码与时间轮调度器有帮助。关注微信公众号，获取更多Netty源码解析与技术分享。