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2024-09-09 23:41
Spark向量化计算在美团生产环境的实践
美团在 Spark 生产环境中引入了向量化计算，使用 Gluten 和 Velox 框架，实现了大数据任务的加速和资源优化。本文详细讲解了 Spark 向量化的原理、性能提升以及美团的实施过程和遇到的挑战，适合关注大数据优化的技术人员。
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2024-08-06 08:27
USB 设备开发：从入门到实践指南（三）
本文深入研究了Nintendo手柄驱动在Linux系统中的实现细节，并解决了一些关于USB HID和input驱动的疑问。
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2024-08-06 08:26
USB 设备开发：从入门到实践指南（二）
本文介绍了如何利用树莓派设备模拟USB鼠标和游戏手柄。文章从修改HID描述符开始，详细说明了如何通过调整bash脚本中的协议配置模拟不同的USB设备。在模拟鼠标时，作者修改了协议为鼠标，调整了HID描述符以支持鼠标的左右键、中键、滚轮等功能。接着，在模拟游戏手柄部分，作者通过设定正确的供应商和产品ID，使设备被识别为XBox 360手柄。文章还探讨了如何动态修改Ubuntu驱动来支持Switch手柄。
在研究过程中，作者分析了USB HID协议，使用eBPF和调试输出方式研究Linux内核驱动代码，探索了手柄的各种功能键和坐标轴的实现。此外，作者对Switch Pro手柄的驱动支持问题进行了深入分析，发现需要特定协议的支持，并提供了解决方案。
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2024-08-06 08:25
USB 设备开发：从入门到实践指南（一）
这篇文章介绍了使用树莓派4B设备进行USB设备开发的经验。作者从研究工具、搭建开发环境、分析USB协议等多个角度详细描述了如何将树莓派模拟成一个USB键盘，并通过Wireshark捕获流量以研究和理解USB协议的工作原理。文章提供了具体的操作步骤和代码示例，并深入探讨了设备描述符、配置描述符、接口描述符、端点描述符等USB协议的关键组件。该文章为USB设备开发提供了实用的指导，适合对底层硬件开发感兴趣的开发者参考。
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2024-05-05 23:18
现代Python CRUD技术栈
作为一名资深Python CRUD boy，在今天用flask和django干这些体力活已经稍显过时，flask这些年来功能并没太大进步，想用什么还是得自己折腾，在工程化方面比较考验开发者的个人素养。而django的虽然功能完善，但它的笨重在需要深度定制时，又显得束手束脚。
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2023-12-26 22:21
k8s入门到实战-应用探针
日常我们大部分使用 kubernetes 的功能就是以往运维的工作，现在云原生将运维和研发关系变得更紧密了。
今天主要讲解 Probe 探针相关的功能，探针最实用的功能就是可以控制应用优雅上线。
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2023-10-25 00:01
k8s入门到实战-使用Ingress
Ingress 通常是充当网关的作用，后续我们在使用 Istio 时，也可以使用 Istio 所提供的控制器来替换掉 Ingress-nginx，可以更方便的管理内外网流量。
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2023-07-23 11:28
Python源码剖析：深度探索Cpython对象
Python是一门备受推崇的脚本语言，以其简单的语法和全面的功能而著称，可快速实现各种业务。本文从 CPython 对象构造器入手，介绍了浮点数对象在 CPython 底层数据结构中的表现形式以及对象创建的过程。通过进一步了解 CPython 动态性的实现方式，读者可望在阅读 CPython 源码后提升编写高质量代码的能力。
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2023-07-04 23:14
聊一聊：Python和Golang的垃圾回收
GC作为现代编程语言的自动内存管理机制，专注于两件事：1. 找到内存中无用的垃圾资源 2. 清除这些垃圾并把内存让出来给其他对象使用。GC彻底把程序员从资源管理的重担中解放出来，让他们有更多的时间放在业务逻辑上。但这并不意味着码农就可以不去了解GC，毕竟多了解GC知识还是有利于我们写出更健壮的代码。
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2023-07-02 23:27
使用多线程为你的 Python 爬虫提速的 N 种姿势，你会几种？
和大多数学习 Python 的人一样，博主学习 Python 是从写爬虫开始的，而这个爬虫程序刚好是那种抓取“宅男女神”的程序，下载图片无疑是整个流程里最关键的环节，所以，整个优化的核心，无外乎提升程序的稳定性、提高抓取速度。所以，接下来，我会带大家走近 Python 中的多线程编程，涉及到的概念主要有线程(池)、进程(池)、异步I/O、协程、GIL等，而理解这些概念，对我们而言是非常重要的，因为它将会告诉你选择什么方案更好一点。想让你的爬虫更高效、更快吗？在这里就能找到你的答案。
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dskfsf
经过多年来开拓性的工作，UC Berkeley AMP Lab开发了Spark。它使用分布式内存数据结构，提高了数据处理的速度，在大多数工作上优于Haddop。本文用一个真实的数据集，展示Spark的结构，以及基本的转换（transformations）与行动（actions）。如果你想尝试编写和运行自己的Spark代码，可以到Dataquest试试本教程的（英文）互动版本。