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1.哪里可以找到app开源代码知乎
2.「知乎·应用工程」OpenGeoSys(OGS)使用指南——开发者指南——开始入门——构建配置(Windows)
3.你知道知乎上面挣钱的知乎知乎工作是真还是假吗?
4.如何用JAVA写一个知乎爬虫
5.知乎热榜？微博热门？爬！
6.知乎vscode插件修改和重新编译

哪里可以找到app开源代码知乎

       开放源代码也称为源代码公开，指的源码源码是一种软件发布模式。一般的知乎知乎软件仅可取得已经过编译的二进制可执行档，通常只有软件的网站网站作者或著作权所有者等拥有程序的原始码。有些软件的源码源码批量发文软件源码作者会将原始码公开，此称之为“源代码公开”，知乎知乎但这并不一定符合“开放原代码”的网站网站定义及条件，因为作者可能会设定公开原始码的源码源码条件限制，例如限制可阅读原始码的知乎知乎对象、限制衍生品等，网站网站好的源码源码源码基本都要收费或者有其他条件。商业源码：源代码类型区分软件，知乎知乎通常被分为两类：开源源码和商业源码。网站网站 开源源码一般是源码源码不仅可以免费得到，而且公开源代码；相对应地，商业源码则是不公开源代码，即收费购买或者有条件公开源码。社交app源码：专门针对社交领域的app开源产品，目前国内比较少，从开源中国社区、各大网站统计的数据来看，ThinkSNS算是wannaren源码其中做的比较好的产品。

「知乎·应用工程」OpenGeoSys(OGS)使用指南——开发者指南——开始入门——构建配置(Windows)

       在编译OpenGeoSys(OGS)之前，开发者需选择软件配置，配置选项包括串行/并行化，以及可选功能或模块如MFront材料模型。为了分离源代码与生成文件，创建build目录，它们可任意放置。为不同配置可创建多个build目录，但共享一个源代码目录。典型目录结构包括：

       （1）release

       （2）debug

       构建配置使用开源工具CMake。CMakeLists.txt文件替代传统Makefile或IDE项目文件。CMakeLists.txt内定义的配置预设，如CMakePresets.json，简化构建配置过程。若需手动配置，遵循CMake命令行指南。Ninja构建工具在Visual Studio命令行中启用，通过在x Native Tools Command Prompt for VS 中进行设置。Windows Terminal提供更佳终端体验。CMake GUI图形工具用于可视化配置，通过设置源代码目录、build目录，源码学生选择生成器（如Visual Studio ），并激活所需配置选项。生成按钮激活后，点击生成以在选定build目录生成项目文件。

       为了创建特定配置，仅需删除现有build目录，新建一个目录并重新配置。使用CMake预置时，通过cmake命令并设置预置值，创建build目录外，包含CMake默认选项和所需配置。使用-D前缀传递CMake变量或选项，或使用-G参数覆盖生成器，-B参数覆盖构建目录。所有编译文件存储于此目录，避免源代码受中间文件影响。编译目录内容不受版本控制，可随时从源代码重新生成。若需重新开始配置，只需清除build目录并建立新目录。

       用户自定义预置在源代码根目录下创建CMakeUserPresets.json文件，添加个人预设。深挖源码这文件被Git忽略。Ninja构建工具与Visual Studio命令行结合使用。Visual Studio配置需要在release文件夹中打开解决方案文件时，切换至Release配置。使用Visual Studio进行多重配置时，每个configuration需要一个build目录。发布与调试版本通过创建两个build目录实现。在Visual Studio中，确保选择正确配置，即在release文件夹中打开解决方案文件时，配置应切换为Release。专业提示：使用Windows Terminal获得更佳终端体验。若CMake预置不可用，手动创建build目录并设置所有必要参数。若需使用可视化工具配置，CMake GUI图形工具提供设置源代码目录、build目录，选择生成器，激活配置选项的界面。最终点击生成按钮以在选定的build目录生成项目文件。

你知道知乎上面挣钱的工作是真还是假吗?

       在知乎上，有些用户声称通过各种方法轻松赚钱，zool 源码比如购买域名并利用色情名称吸引用户安装软件以月入过万。然而，这种做法早已过时，且获取源代码本身就几乎不可能。我尝试了知乎上的一位高赞回答者推荐的教程，花费元建立了一个网站，但发现大多数广告联盟没有适合PC的 product，即使有审核也很严格，除非在自己的网站上展示广告，否则不会获得收入。因此，这种方法的月收入是0元。

       另一种常见的建议是写文章，如头条号、百度号等，声称只要会写字就能月入过万。然而，实际情况是，头条号需要至少一个月的时间才能转正并获得收益，而且要写出阅读量超过W+的爆文并不容易。即使写出高阅读量的文章，收入也不一定可观。例如，我曾在百度百家注册并写出了一篇阅读量达W+的文章，但仅获得-元的收入。因此，这种方法的前半年基本没有收入，后半年的收入也取决于运气。

       还有人建议在知乎上写文章，专注于某个领域，成为大V后就有约稿，转发一次就能获得几千的收入。然而，我尝试了这个方法，一年的努力才积累了万粉，而有些人却通过复制粘贴就能迅速获得大量点赞。这些常见的套路在知乎上欺骗粉丝，而真正能赚钱的方法往往不会公开分享。因此，不要轻信别人的轻松赚钱方法，真正赚钱的方法往往写在刑法里。

如何用JAVA写一个知乎爬虫

       ä¸‹é¢è¯´æ˜ŽçŸ¥ä¹Žçˆ¬è™«çš„源码和涉及主要技术点：

       ï¼ˆ1）程序package组织

       ï¼ˆ2）模拟登录（爬虫主要技术点1）

        要爬去需要登录的网站数据，模拟登录是必要可少的一步，而且往往是难点。知乎爬虫的模拟登录可以做一个很好的案例。要实现一个网站的模拟登录，需要两大步骤是：（1）对登录的请求过程进行分析，找到登录的关键请求和步骤，分析工具可以有IE自带(快捷键F)、Fiddler、HttpWatcher；（2）编写代码模拟登录的过程。

       ï¼ˆ3）网页下载（爬虫主要技术点2）

        模拟登录后，便可下载目标网页html了。知乎爬虫基于HttpClient写了一个网络连接线程池，并且封装了常用的get和post两种网页下载的方法。

       ï¼ˆ4）自动获取网页编码（爬虫主要技术点3）

        自动获取网页编码是确保下载网页html不出现乱码的前提。知乎爬虫中提供方法可以解决绝大部分乱码下载网页乱码问题。

       ï¼ˆ5）网页解析和提取（爬虫主要技术点4）

        使用Java写爬虫，常见的网页解析和提取方法有两种：利用开源Jar包Jsoup和正则。一般来说，Jsoup就可以解决问题，极少出现Jsoup不能解析和提取的情况。Jsoup强大功能，使得解析和提取异常简单。知乎爬虫采用的就是Jsoup。

       ï¼ˆ6）正则匹配与提取（爬虫主要技术点5）

        虽然知乎爬虫采用Jsoup来进行网页解析，但是仍然封装了正则匹配与提取数据的方法，因为正则还可以做其他的事情，如在知乎爬虫中使用正则来进行url地址的过滤和判断。

       ï¼ˆ7）数据去重（爬虫主要技术点6）

        对于爬虫，根据场景不同，可以有不同的去重方案。（1）少量数据，比如几万或者十几万条的情况，使用Map或Set便可；（2）中量数据，比如几百万或者上千万，使用BloomFilter（著名的布隆过滤器）可以解决；（3）大量数据，上亿或者几十亿，Redis可以解决。知乎爬虫给出了BloomFilter的实现，但是采用的Redis进行去重。

       ï¼ˆ8）设计模式等Java高级编程实践

        除了以上爬虫主要的技术点之外，知乎爬虫的实现还涉及多种设计模式，主要有链模式、单例模式、组合模式等，同时还使用了Java反射。除了学习爬虫技术，这对学习设计模式和Java反射机制也是一个不错的案例。

       4. 一些抓取结果展示

知乎热榜？微博热门？爬！

       对于知乎热榜和微博热门数据的爬取，初学者可能会有些顾虑，但实践证明，这是一项既高效又富有学习价值的技能。本文将分享作者的实战经验，通过Python的requests库发起网络请求，配合BeautifulSoup进行内容解析。

       首先，理解网络爬虫，它是一种自动化程序，能依据规则抓取互联网信息。知乎热榜是根据内容的浏览量、互动量等因素综合计算的实时排行榜，链接为zhihu.com/billboard和zhihu.com/hot。微博热门则基于转发、点赞数和发布时间等计算热度，可通过s.weibo.com/top/summary查看。

       目标是将这些排行榜上的数据抓取下来。在Python中，requests库用于处理网络请求，而BeautifulSoup则用于解析HTML内容。在知乎热榜的源代码中，script标签内包含了整理好的数据，通过正则表达式匹配和eval()函数，我们可以直接获取到数据列表。

       对于微博热门，常规的BeautifulSoup定位和元素获取即可。最终，抓取到的数据可以用于制作各种应用，比如综合多个平台的“今日热榜”，链接为tophub.today。

       虽然本文并未深入爬虫细节，但代码已在GitHub上分享，链接为github.com/pengfexue2/h...。记住，数据抓取只是开始，关键在于后续的数据处理和应用，后续我们会继续深入探讨。感谢你的阅读！

知乎vscode插件修改和重新编译

       为了在VSCode中安装和使用插件，首先需要确保你的开发环境已安装Node.js。可以考虑将npm的源切换为中国镜像，通过命令行执行npm config set registry https://registry.npm.taobao.org来实现。

       安装插件开发所需的工具，包括webpack和webpack-cli，通过执行命令npm install webpack webpack-cli。接着，将源代码克隆到本地，运行npm install以安装项目依赖。

       为了配置环境变量，新增NODE_PATH，设置为C:\Users\qing\AppData\Roaming\npm\node_modules，并确保该路径被添加到环境变量的Path字段中。

       进行插件的修改时，可以自行调整TypeScript代码。调试过程中，可以通过获取当前打开文件的完整路径并填充到输入框作为默认值。在CONTRIBUTING.md文档中提到，在编译时需要注释掉/node_modules/uglify-js/tools/node.js:中的一部分代码，以避免编译失败。

       为了实现自动编译，执行npm run develop命令，这会在dist目录下生成编译后的文件。在VSCode的调试面板中，选择"Debug - Launch Extension"，启动新的VSCode窗口并安装你开发的插件。

       完成代码调试后，需生成插件安装包以方便使用或分发。安装vsce命令行工具通过npm i vsce -g。在项目根目录使用vsce package命令生成.vsix文件，该文件可用于VSCode扩展市场的发布或个人使用。

       安装.vsix文件，只需在VSCode扩展窗口中选择"从vsix安装"并选择对应的文件即可。若需修改插件信息，只需在package.json文件中进行相应的修改。

       在开发过程中遇到问题，可以通过查阅微软VSCode插件开发官方文档、生成vsix文档的说明文档，以及VSCode插件开发全攻略（十）来寻求解决方案。这将提供详细的步骤和最佳实践，帮助解决开发过程中遇到的挑战。