1.百度 UidGenerator 源码解析
2.怎么保存推特上的推文推文视频？
3.一文解读Twitter开源推荐系统
4.力学性质绘图代码：杨氏模量+泊松比
5.Python爬虫 | JSON字段的高效自动化提取

百度 UidGenerator 源码解析

       雪花算法（Snowflake）是一种生成分布式全局唯一 ID 的算法，用于推文 ID 的源码生成，并在 Discord 和 Instagram 等平台采用其修改版本。制作一个 Snowflake ID 由 位组成，推文推文其中前 位表示时间戳（毫秒数），源码接下来的制作图像链码源码 位用于标识计算机， 位作为序列号，推文推文以确保同一毫秒内生成的源码多个 ID。此算法基于时间生成，制作按时间排序，推文推文允许通过 ID 推断生成时间。源码Snowflake ID 的制作生成包括时间戳、工作机器 ID 和序列号，推文推文确保了分布式环境中的源码全局唯一性。

       在 Java 中实现的制作 UidGenerator 基于 Snowflake 算法，支持自定义工作机器 ID 位数和初始化策略。它通过使用未来时间解决序列号的并发限制，采用 RingBuffer 缓存已生成的 UID，进行并行生产和消费，并对 CacheLine 进行补全以避免硬件级「伪共享」问题。在 Docker 等虚拟化环境下，UidGenerator 支持实例自动重启和漂移场景，单机 QPS 可达 万。

       UidGenerator 采用不同的实现策略，如 DefaultUidGenerator 和 CachedUidGenerator。DefaultUidGenerator 提供了基础的 Snowflake ID 生成模式，无需预存 UID，即时计算。而 CachedUidGenerator 则预先缓存 UID，通过 RingBuffer 提前填充并设置阈值自动填充机制，以提高生成效率。app源码导入eclipse

       RingBuffer 是 UidGenerator 的核心组件，用于缓存和管理 UID 的生成。在 DefaultUidGenerator 中，时间基点通过 epochStr 参数定义，用于计算时间戳。Worker ID 分配器在初始化阶段自动为每个工作机器分配唯一的 ID。核心生成方法处理异常情况，如时钟回拨，通过二进制运算生成最终的 UID。

       CachedUidGenerator 则利用 RingBuffer 进行 UID 的缓存，根据填充阈值自动填充，以减少实时生成和计算的开销。RingBuffer 的设计考虑了伪共享问题，通过 CacheLine 补齐策略优化读写性能，确保在并发环境中高效生成 UID。

       总结而言，Snowflake 算法和 UidGenerator 的设计旨在提供高性能、分布式且全局唯一的 ID 生成解决方案，适用于多种场景，包括高并发环境和分布式系统中。通过精心设计的组件和策略，确保了 ID 的生成效率和一致性，满足现代应用对 ID 管理的严格要求。

怎么保存推特上的视频？

       要保存推特视频，可以尝试以下几种方法：

1. 直接下载视频

       在推特上打开视频，一些浏览器插件或扩展程序可以直接下载视频。例如，使用视频下载器插件，它可以自动识别并提示下载链接。

2. 使用第三方工具

       在网络上有很多第三方工具可以捕捉并保存推特视频。抢板凳游戏源码这些工具通常提供了简单直接的界面，只需输入推文的链接，即可轻松下载视频。

3. 手动保存视频文件

       在推特视频播放时，右键点击视频，选择“检查元素”或“查看页面源代码”。在源代码中找到视频的真实链接，然后复制该链接，在下载工具中粘贴链接进行下载。

详细解释：

       1. 直接下载视频是最直接的方法。在推特上播放视频时，很多浏览器插件能够识别视频文件并给出下载选项。用户只需点击下载按钮，即可将视频保存到本地。

       2. 第三方工具是一种更为灵活的方式。这些工具不仅可以保存推特视频，还可能提供其他功能，如视频格式转换、视频编辑等。使用这些工具时，用户需注意工具的安全性，确保不会泄露个人信息或造成其他风险。

       3. 手动保存视频文件则需要一些技术知识。用户需要能够识别网页源代码中的视频链接，并知道如何下载文件。这种方法相对复杂，但对于熟悉网络操作的用户来说，是一种有效的下载方式。

       以上方法都能够帮助用户保存推特视频，用户可以根据自身情况选择合适的股票画线公式源码方法。在操作过程中，请确保遵守相关平台的使用规则，尊重他人的知识产权。

一文解读Twitter开源推荐系统

       Twitter近期开源了其推荐系统源码，这一举措引起行业广泛关注，目前已有近个用户给予支持。然而，目前网络上关于这一开源系统的解读多为博客翻译，显得生硬晦涩，本文旨在系统性分享Twitter推荐系统的核心架构与技术细节。以下内容将从整体架构、数据、特征工程、召回、粗排、精排、混排等模块进行详细解析。

       Twitter推荐系统的核心架构涵盖了数据、特征工程和推荐系统服务Home Mixer。数据层面，涵盖了社交图、用户交互行为和用户画像数据，构成了一个庞大的异构社交网络。特征工程则重点关注社交图的预训练、聚类、社区发现等，为算法提供深度学习的输入。推荐系统服务Home Mixer，是Twitter定制的Scala框架，集成了算法工程的查询网站系统源码核心逻辑。

       召回模块是推荐系统的重要组成部分，Twitter设计了多种召回策略，包括In-Network召回和Out-of-Network召回。In-Network召回主要从关注者中检索最新、最感兴趣的推文，占比约%，使用自研搜索引擎Earlybird执行。Out-of-Network召回则通过协同过滤、表征学习等技术，从非关注者中推荐相关推文，占比约%。

       粗排阶段，Twitter采用了一个老式的逻辑回归模型，用于筛选召回结果。模型基于用户侧特征、推文特征和上下文特征进行训练，预测用户与推文交互的概率。精排则采用了一个名为Parallel MaskNet的模型，该模型通过神经网络实现，考虑了数千个特征，输出推文交互概率，实现融合排序。

       重排与混排模块则负责过滤和主页混排，提供个性化的内容组合，如推文、广告、关注作者、Onboarding提示等。整个推荐系统每天执行约亿次，平均完成时间不到1.5秒。

       Twitter推荐系统的背后，是其核心基建，包括用于实时内容推荐的GraphJet图引擎、用于预测用户交互概率的RealGraph模型等。

       最后，值得强调的是，Twitter的开源行动体现了其对透明度的承诺，鼓励社区提交反馈和建议，共同提升推荐算法的性能，同时也保护了用户安全和隐私。这一举措不仅为社区提供了宝贵的资源，也展现了Twitter对技术开放与合作的愿景。

力学性质绘图代码：杨氏模量+泊松比

       为了深入理解材料的力学性质，我们特别制作了一篇关于杨氏模量与泊松比绘图的推文。本篇旨在介绍matplotlib的polar plot，并通过示例代码展示如何计算并绘出这些重要的弹性常数。

       在进行力学性质分析时，我们通常需要计算材料的杨氏模量和泊松比。通过引用物理评论B中的公式，我们可以得到相应的计算方法。在二维材料的分析中，我们需要将公式应用于实际数据以获得所需的弹性常数。

       以下图展示了一个文献中的实际结果，读者可以参考此图来理解最终绘图效果。为了达到这一目的，我们提供了详细的绘图代码。如果您希望复制并使用这些代码进行绘图，只需按照以下步骤操作：

       首先，确保您已经安装了必要的matplotlib库。如果您需要获取具体的源码以用于实际绘图，请关注我们的公众号"计算凝聚态物理"。在阅读和点赞该推文后，请截图并私信回复“杨氏模量绘图”，即可获取相应的源码。

       通过本推文，我们希望能够帮助您更好地理解并应用杨氏模量与泊松比的计算与绘图过程，从而促进材料科学与工程领域的研究与学习。

Python爬虫 | JSON字段的高效自动化提取

       关键词：爬虫、JSON格式、深度优先搜索、Python变量id、注入攻击、毕导

       写在前面

       这个寒假一直在做Twitter平台的爬虫，为女朋友的硕士毕业论文准备数据集。尽管Twitter对我国开发者极其不友好，经过了十多天的艰苦奋战，我不仅达成了除夕夜敲代码守岁的成就，也对Twitter平台了如指掌：编译了多篇核心文档，实现了爬虫、防御、数据库备份与更新、统计分析、文档更新全流程的自动化，保持三种爬虫路线并行推进。考虑到对论文知识产权的保护，这些内容暂时不会开源，但我会挑其中一些有趣的技术分享给大家。

       问题背景

       今天，给大家分享一下JSON字段的自动提取技术。在引入这个问题定义之前，先带大家熟悉一下问题背景，即一个「爬虫工程师」分析和解决问题的流程。面对一个给定的网页，和给定的目标字段，我们一般会先检查该页面是否为静态页面，以确定技术路线：

       网络流量，即网页在加载过程中浏览器和网站服务器之间通信的数据，包括了浏览器的请求和服务器的响应。响应数据可能有多种类型，其中JSON是一种极为常见的格式，用来表示结构化的信息。举个例子，下面这个接口会返回「毕导」知乎主页上的前几条动态： zhihu.com/api/v3/moment...，我们可以使用开发者工具中自带的格式化功能，也可以使用 在线JSON校验格式化工具（Be JSON）对结果进行格式化，总之数据看起来是这样的：

       如图所示，JSON往往采用字典或数组的多层嵌套，在实际分析中可能不太直观，甚至很啰嗦。比如我们想获取毕导第一条动态里点赞的文章的作者的用户名这个信息，则需要像这样：

       假如知乎的不同接口之间格式定义不统一，或者版本升级导致接口格式变动，那么上面的流程就需要重新走一遍：先肉眼找到想要的信息，再一层一层的反向解析出这个路径，这往往很费时费力。如果毕导这个例子还觉得不是很麻烦，给大家感受一下Twitter爬虫中真实的路径：

       以上路径用来获取推文作者的用户名！

       问题定义

       这里给出明确的问题定义：由于接口数据结构的多样性，需要一种相对自动化的方式，解析网络响应返回的JSON对象中的指定字段。

       解决方案

       我们可以在肉眼观察到的字段处设置一个标记，然后剩下的路径解析工作交给程序自动进行。那么如何设置这个标记呢？如果只是敲个包含特殊字符的字符串在这里，怎么保证JSON的原文中就不包含这个特殊字符？我们无法保证这个标记不被当做原文处理。于是我想到，Python中什么是唯一的？是id！

       为了便于理解，我把上面毕导的例子简化了一下，假设我们手里的JSON对象有如下格式：

       考虑以下程序，我们把作者的用户名位置用一个变量替代：

       那么我们会发现obj中的author_name处的id会和上面定义的author_name一致，这是必然的，因为下面是对上面的空列表对象的引用。其实我们不使用列表，使用任何数据格式都可，比如让author_name=1，我们会发现它们的id仍然保持一致。

       如果把id理解为指针，则他们都指向了1所在的数据单元的地址，由于这个1是在栈空间中分配的常量，所以所有变量在赋值为1的时候都会去查常量表，并复用这个地址。这样的话，如果我们想同时标记多个字段的位置，就无法区分它们了，所以这里我们使用空列表，它在堆上构造时总会开辟新的空间，拥有新的唯一的id。

       那么接下来，我们只需要使用深度优先搜索（DFS）去查找id匹配的对象即可，在查找的过程中将路径记录下来：

       到这里已经实现了功能的核心，但是不够优雅，毕竟我们还得在函数外面手动定义标记变量。但不定义变量，在模板中直接引用就会出现变量未定义的报错。一个较为优雅的思路就是将模板写成匿名函数（为了说明多个标记的工作原理，我这里又加了一个字段badge_desc，用来标记知乎认证用户的认证描述）

       我们把这个函数作为参数传进去，在内部为它自动生成标记变量：

       注意我们使用了Python的eval函数，一定要重视它带来的注入攻击风险，比如你的好朋友得知你看了清川的文章、自己实现了JSON自动解析器，就拿了一段恶意的obj模板让你解析：

       但一般的网站不会想这么远，去专门攻击一个使用了解析器的开发者，所以这里只是提个醒。接下来我们增加一些细节，让解析器支持传入JSON对象、原文字符串和文件名：

       另外由于JSON和Python中的语法关键字稍有区别，我们需要定义一些常量：

       效果演示

       最后我们看一下使用时的效果：

       源码链接

       完整的代码已经放在这里了： github.com/ThomasAtlant...

       另外解析JSON的库，还推荐使用JSONPath，虽然不能实现本文的功能，但也会提升效率： blue-avatar：IDEA .1 JSONPath, JSON Lines 功能初体验。此外也可以关注JSON的扁平化，以及尝试开发GUI选择字段的功能，我貌似在网上见到过类似的在线网站，但那个网站只支持一层展开，不能解决复杂的嵌套结构。