1.今年最值得收藏的聚合5个资源聚合网站
2.收银系统源码收银系统OEM定制开发（收银POS+线上商城+ERP+营销插件+聚合支付）
3.leaflet聚合图功能(附源码下载)
4.产品代码都给你看了，可别再说不会DDD（二）：DDD概念大白话
5.ClickHouse之聚合功能源码分析
6.[转]Megatron-LM源码系列(六)：Distributed-Optimizer分布式优化器实现Part1

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、新源工作、码聚生活娱乐等多方面的源码需求，绝对值得收藏。聚合众筹 互助 源码

       一：资源吧

       这里主要提供源码、最最新教程、新源软件、码聚网赚等资源。源码

       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。聚合

       三：菜鸟编程网

       一个超级全面的最最新编程教程网站。

       四：虫部落学术搜索

       一个超强的新源聚合资料搜索网站。

       五：电子书搜索

       一个电子书聚合搜索平台。码聚

       这五个网站都非常实用，源码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！

收银系统源码收银系统OEM定制开发（收银POS+线上商城+ERP+营销插件+聚合支付）

       零售行业全面一体化的收银系统源码，通过开发语言打造，广泛适用于多种行业场景。系统核心功能包括收银POS、线上商城、活动倒计时源码ERP管理、营销插件以及聚合支付，实现线下线上无缝对接。智能硬件集成优化用户体验，而前端页面设计则确保界面美观且操作简便。

       该系统源码旨在解决零售企业的一体化管理需求，集多种功能于一身，有效提升运营效率。收银POS作为基础，满足日常收银需求；线上商城扩展业务边界，实现全渠道销售；ERP系统实现库存、订单、财务等多方面管理，提高决策效率；营销插件助力精准营销，增强客户黏性；聚合支付解决方案则提供多元化支付方式，提升客户满意度。

       智能硬件集成，如扫码枪、电子秤等设备，与系统无缝对接，提升收银速度与准确性。前端页面设计简洁、hdmi arc能输出源码直观，便于操作人员快速上手，同时满足用户友好性需求。

       欢迎对系统源码感兴趣的企业或个人，私信咨询详情。我们提供免费测试体验，让您亲身体验系统的强大功能与高效运行。千呼新零售作为专业的解决方案提供商，致力于为零售行业打造一体化解决方案，期待与您共创零售新未来。

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，通达信内盘源码价格为8.8元。

产品代码都给你看了，可别再说不会DDD（二）：DDD概念大白话

       本文系列聚焦于DDD（领域驱动设计）在实际项目的落地应用，以码如云平台为例，深入讲解了战略设计与战术设计的实践。码如云是一个基于二维码的一物一码管理平台，提供应用、页面、控件、实例等核心功能，支持二维码扫码操作与表单提交，技术架构基于无代码平台，使用Java、Spring Boot和MongoDB等工具。

       战略设计关注业务模型的划分，核心概念包括通用语言、领域、子域和限界上下文。其主要目的是解决软件模块化问题，确保业务逻辑与技术实现的解耦。战略设计侧重于宏观层面，为后续战术设计提供基础。c 消消乐游戏源码

       战术设计聚焦于代码实现，其中聚合根、实体和资源库等概念扮演关键角色。聚合根作为业务逻辑的主要承载者，其设计需遵循高内聚、低耦合原则。领域服务是聚合根无法完成的业务逻辑的补充，用于处理跨聚合操作或依赖技术基础设施的场景。实体与值对象概念区分了具有生命周期的“存在”与描述性对象，工厂类用于封装对象构建过程。

       领域事件则表示领域模型中的业务操作结果，用于处理组件之间的因果关系。资源库作为聚合根的管理器，确保数据的保存与获取。应用服务作为领域模型的接口，协调用户请求与领域模型处理，实现业务逻辑的封装与调用。

       在码如云项目中，这些概念得到了充分的实践与应用，通过详细的源代码示例，展示了DDD在实际开发中的具体应用与实现。后续文章将对战略设计与战术设计中的各个概念进行深入探讨与解析，为读者提供更全面的理解与实践指导。

ClickHouse之聚合功能源码分析

       聚合分析是数据提取的基石，对于OLAP数据库，聚合分析至关重要。ClickHouse在这方面展现出了卓越的设计和优化。本篇将深入探讨ClickHouse的聚合功能，从其工作原理、流程和优化策略入手。

       在ClickHouse中，一条SQL语句的处理流程为：SQL -> AST -> Query Plan -> Pipeline -> Execute。本文将重点分析从构造Query Plan阶段开始的聚合功能。

       在构造Query Plan时，SQL语句被解析成一系列执行步骤，聚合操作作为其中一步，紧跟在Where操作之后。执行聚合操作主要分为两个阶段：预聚合和合并。预聚合阶段可以并行执行，而合并阶段，在使用双层哈希表时也能并行。

       执行聚合操作的核心函数为InterpreterSelectQuery::executeAggregation。它初始化配置，构建AggregatingStep，并将其添加到Query Plan中。

       AggregatingStep在构造Pipeline时，通过调用transformPipeline函数，构建AggregatingTransform节点。这些节点对上游数据流进行预聚合，预聚合完成后再通过ExpandPipeline扩展新节点，新节点负责合并预聚合数据。因此，聚合操作分为预聚合和合并两阶段。

       AggregatingTransform的预聚合和合并操作分为两个主要阶段。值得注意的是，所有AggregatingTransform节点共享名为many_data的数据。

       在预聚合阶段，数据通过哈希表存储，哈希表键为“grouping key”值，键数量增加时，系统会动态切换到双层哈希表以提升性能。对于不同的键类型，ClickHouse提供多种特化版本，以针对特定类型进行优化。

       预聚合阶段后，数据可能以单层哈希表形式存在，也可能转换为双层哈希表。单层转换为双层后，按照block_num进行组合，由MergingAggregatedBucketTransform节点进行合并。若预聚合数据为双层哈希表，则直接进行并行合并。最后，数据在SortingAggregatedTransform节点中根据block_num排序。

       AggregatingTransform的动态扩展Pipeline功能，使得计算时根据数据动态判断后续执行的节点类型和结构，体现了ClickHouse Pipeline执行引擎的强大之处。当需要扩展节点时，AggregatingTransform构造新input_port，与扩展节点的output_port相连。

       aggregator作为聚合操作的核心组件，封装了具体的聚合和合并逻辑。构造函数选择合适的哈希表类型，基于“grouping key”的数量、特性和属性，如lowCardinality、isNullable、isFixedString等。默认使用serialized类型的哈希表，键由多个“grouping key”拼接而成。

       执行预聚合操作的接口executeOnBlock执行初始化、格式转换和参数拼接等步骤，然后执行聚合操作。执行操作后，根据是否需要将单层哈希表转换为双层，以及是否将数据写入磁盘文件进行判断。

       本文分析了ClickHouse聚合功能的细节，展示了其强大的性能背后的系统设计和优化策略。聚合分析体现了ClickHouse作为一个软件系统，整合了常见工程优化并保持合理抽象水平，避免了代码质量下降和迭代开发带来的问题。

[转]Megatron-LM源码系列(六)：Distributed-Optimizer分布式优化器实现Part1

       Megatron-LM源码系列(六): Distributed-Optimizer分布式优化器实现Part1

       使用说明

       在Megatron中，通过使用命令行参数`--use-distributed-optimizer`即可开启分布式优化器，这一功能在`megatron/arguments.py`文件中设置。分布式优化器的核心思想是将训练过程中优化器的状态均匀分布到不同数据并行的rank结点上，实现相当于使用Zero-1训练的效果。

       当使用`--use-distributed-optimizer`参数时，系统将检查两个条件：`args.DDP_impl == 'local'`(默认开启)和`args.use_contiguous_buffers_in_local_ddp`(默认开启)。这些条件确保了优化器的正确配置与运行环境的兼容性。

       分布式优化器节省的理论显存值依赖于参数类型和梯度类型。具体来说，根据参数和梯度的类型，每个参数在分布式环境中将占用特定数量的字节。例如，假设`d`代表数据并行的大小（即一个数据并行的卡数），则理论字节数量可通过以下公式计算得出。

       实现介绍

       这部分内容将深入探讨分布式优化器的实施细节。

       3.1 程序入口

       通过分析初始化过程和系统调用，我们可以深入理解分布式优化器的启动机制。

       3.2 grad buffer初始化（DistributedDataParallel类）

       在这个部分，我们关注DistributedDataParallel类及其在初始化grad buffer时的功能与作用，这是实现分布式训练中关键的一环。

       3.3 分布式优化器实现(DistributedOptimizer类)

       通过实现DistributedOptimizer类，Megatron-LM允许模型在分布式环境中进行有效的训练。这包括对优化器状态的管理、梯度聚合与分散等关键操作。

       后续将会继续探讨关于分布式优化器实现的更多内容，读者可参考Megatron-LM源码系列(七)：Distributed-Optimizer分布式优化器实现Part2以获得深入理解。

       参考文献