1.ArrayList详解及扩容源码分析
2.Flink Collector Output 接口源码解析
3.Client-go源码之ListerWatcher接口
4.Java 集合（3）-- Iterable接口源码级别详解
5.2023小红书web端搜索采集笔记视频点赞关注评论去水印接口源码nodejs
6.WAVM源码解析 —— WASI接口定义、接口接口内部实例初始化及实例链接
ArrayList详解及扩容源码分析
在集合框架中，源码源码有什用ArrayList作为普通类实现List接口，大全如下图所示。接口接口 它实现了RandomAccess接口，源码源码有什用表明支持随机访问；Cloneable接口，大全电视家程序源码表明可以实现克隆；Serializable接口，接口接口表明支持序列化。源码源码有什用 与其他类不同，大全如Vector，接口接口ArrayList在单线程环境下的源码源码有什用线程安全性较差，但适用于多线程环境下的大全Vector或CopyOnWriteArrayList。 ArrayList底层基于连续的接口接口空间实现，为动态可扩展的源码源码有什用顺序表。一、大全构造方法解析
使用ArrayList(Collection c)构造方法时，传入类型必须为E或其子类。二、扩容分析
不带参数的构造方法初始容量为，此时底层数组为空，即`DEFAULT_CAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA`长度为0。 元素添加时，默认插入数组末尾，调用`ensureCapacityInternal(size + 1)`增加容量。 若当前容量无法满足增加需求，计算新的容量以达到所需规模，确保添加元素成功并避免频繁扩容。三、常用方法
通过List.subList(int fromIndex, int toIndex)方法获取子列表，修改原列表元素亦会改变此子列表。四、遍历方式
ArrayList提供for循环、rtos+dhcp+源码foreach循环、迭代器三种遍历方法。五、缺陷与替代方案
ArrayList基于数组实现，插入或删除元素导致频繁元素移动，时间复杂度高。在需要任意位置频繁操作的场景下，性能不佳。 因此，在Java集合中引入了更适合频繁插入和删除操作的LinkedList类。 版权声明：本文内容基于阿里云实名注册用户的贡献，遵循相关协议规定，包括用户服务协议和知识产权保护指引。发现抄袭内容，可通过侵权投诉表单举报，确保社区内容健康、合规。Flink Collector Output 接口源码解析
Flink Collector Output 接口源码解析
Flink中的Collector接口和其扩展Output接口在数据传递中起关键作用。Output接口增加了Watermark功能，是数据传输的基石。本文将深入解析collect方法及相关重要实现类，帮助理解数据传递的逻辑和场景划分。Collector和Output接口
Collector接口有2个核心方法，Output接口则增加了4个功能，WatermarkGaugeExposingOutput接口则专注于显示Watermark值。主要关注collect方法，它是数据发送的核心操作，Flink中有多个Output实现类，针对不同场景如数据传递、Metrics统计、广播和时间戳处理。freescada+c+源码Output实现类分类
Output类可以归类为：同一operatorChain内的数据传递（如ChainingOutput和CopyingChainingOutput）、跨operatorChain间（RecordWriterOutput）、统计Metrics（CountingOutput）、广播（BroadcastingOutputCollector）和时间戳处理（TimestampedCollector）。示例应用与调用链路
通过一个示例，我们了解了Kafka Source与Map算子之间的数据传递使用ChainingOutput，而Map到Process之间的传递则用RecordWriterOutput。在不同Output的选择中，objectReuse配置起着决定性作用，影响性能和安全性。 总结来说，ChainingOutput用于operatorChain内部，RecordWriterOutput处理跨chain，CountingOutput负责Metrics，BroadcastingOutputCollector用于广播，TimestampedCollector则用于设置时间戳。开启objectReuse会影响选择的Output类型。阅读推荐
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Client-go源码之ListerWatcher接口
ListerWatcher接口将Lister和Watcher接口融合，前者负责与APIServer通信以获取全量对象，后者负责监控对象的增量变化。List-Watch机制旨在提升访问效率，避免过多客户端频繁获取全量资源信息，减轻APIServer负载。通过本地缓存和监听变化，仅需一次获取全量对象并同步本地缓存，后续监听变化同步缓存即可，大幅优化与APIServer通信效率。
接口定义明确，ListerWatcher包含List和Watch两个核心函数，分别用于获取全量对象和监听对象变化。具体实现中，声控喷泉系统源码ListerWatcher通过调用ListFunc和WatchFunc来分别执行List和Watch操作。各资源类型Informer通过注册自己的ListWatch结构，实现在创建时自动调用特定的List和Watch函数，如Deployment的Informer，利用其资源类型对应的ClientSet初始化ListWatch，并仅返回该类型对象。
Java 集合（3）-- Iterable接口源码级别详解
Iterable接口是Java集合框架中的顶级接口，通过实现此接口，集合对象能够提供迭代遍历每一个元素的能力。Iterable接口于JDK1.5版本推出，最初包含iterator()方法，规定了遍历集合内元素的标准。实现Iterable接口后，我们能够使用增强的for循环进行迭代。
Iterable接口内部定义了默认方法，如iterator()、forEach()、spliterator()，这些方法扩展了迭代和并行遍历的灵活性和效率。iterator()方法用于获取迭代器，而forEach()方法允许将操作作为参数传递，实现对每个元素的处理。spliterator()方法则是为了支持并行遍历数据元素而设计，返回的是专门用于并行遍历的迭代器。
在Java 8中，forEach()方法的参数类型是java.util.function.Consumer，即消费行为接口，可以自定义动作处理元素。默认情况下，如果未自定义动作，迭代顺序与元素顺序保持一致。红外+触屏+源码尝试分割迭代器（trySplit()）可以在多线程环境中实现更高效的并行计算，虽然实际分割不总是完全平均，但能有效提升性能。
Iterable接口的实现确保了快速失败机制，即在遍历过程中删除或添加元素会抛出异常，以确保数据一致性。这种方法虽然限制了某些操作，但维护了集合数据的稳定性和可靠性。
总结而言，Iterable接口作为集合顶级接口，定义了迭代遍历的基本规范，通过实现此接口，集合类获得了迭代遍历的能力。它支持的默认方法如iterator()、forEach()和spliterator()，使得Java集合框架在迭代和并行处理方面更加灵活和高效。
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本文旨在提供对小红书web端接口的概览，仅供学习与研究，严禁用于非法用途。请遵守法律法规，尊重版权。如有侵权，请及时告知，感谢配合。一、notejs接口调用方法（源码级别）：
获取笔记信息：helpnow_get_note_by_id("笔记ID") 获取当前用户信息：helpnow_self_info() 获取用户信息：helpnow_user_info("用户ID") 获取主页推荐：helpnow_home_feed(RECOMMEND) 搜索笔记：helpnow_note_by_keyword("搜索关键字") 获取用户笔记：helpnow_user_notes("用户ID") 获取笔记评论：helpnow_note_comments("笔记ID") 获取笔记子评论：helpnow_note_sub_comments("笔记ID", "父评论ID") 评论笔记：helpnow.comment_note("笔记ID", "评论内容") 删除笔记评论：helpnow.delete_note_comment("笔记ID", "评论ID") 评论用户：helpnow.delete_note_comment("笔记ID", "评论ID", "评论内容") 关注用户：helpnow.follow_user("用户ID") 取关用户：helpnow.unfollow_user("用户ID") 收藏笔记：helpnow.collect_note("笔记ID") 取消收藏笔记：helpnow.uncollect_note("笔记ID") 点赞笔记：helpnow.like_note("笔记ID") 取消点赞笔记：helpnow.dislike_note("笔记ID") 点赞评论：helpnow.like_comment("笔记ID", "评论ID") 取消点赞评论：helpnow.dislike_comment("评论ID") 获取二维码：helpnow.get_qrcode() 检查二维码状态：helpnow.check_qrcode("二维码ID", "二维码编码")二、推荐部分小红书使用接口更新：
以下是小红书推荐接口的代码示例，用于更新推荐内容。 RECOMMEND = "homefeed_recommend" FASION = "homefeed.fashion_v3" FOOD = "homefeed.food_v3" COSMETICS = "homefeed.cosmetics_v3" MOVIE = "homefeed.movie_and_tv_v3" CAREER = "homefeed.career_v3" EMOTION = "homefeed.love_v3" HOURSE = "homefeed.household_product_v3" GAME = "homefeed.gaming_v3" TRAVEL = "homefeed.travel_v3" FITNESS = "homefeed.fitness_v3"三、已支持接口列表如下：
包含以下接口用于访问与小红书相关的数据： 小红书关键字搜索 小红书用户信息详情 小红书用户笔记列表 小红书单个笔记详细数据 小红书用户关注列表 小红书用户粉丝列表 小红书用户点赞的笔记列表 小红书用户收藏的笔记列表 小红书笔记的评论列表 小红书单条评论下的回复列表 小红书单个笔记关联的商品列表 小红书商城店铺下的商品列表 小红书话题页/poi页相关接口WAVM源码解析 —— WASI接口定义、内部实例初始化及实例链接
从前面文章中，我们知道WAVM执行WASM程序的流程。本文着重解析第三、四、五部分：生成内部实例、调用接口与实例链接。
生成内部实例的关键在于调用接口，接口参数是Intrinsics::Module类型的列表。内部实例不基于WASM程序，仅关注导入导出段内容，因此Intrinsics::Module类仅包含Function、Global、Table、Memory等元素。宏定义WAVM_INTRINSIC_MODULE_REF(wasi)生成一个Intrinsics::Module对象，其实际实现对应WASI标准接口。
初始化Intrinsics::Module对象通过宏函数WAVM_DEFINE_INTRINSIC_FUNCTION完成，这个宏定义接口并将其赋值给Intrinsics::Module对象。以sched_yield为例，宏定义后生成一个静态的Intrinsics::Function对象，通过构造函数自动赋值到Intrinsics::Module中。
Intrinsics::instantiateModule()函数执行步骤包括：将moduleRefs转化为IR::Module，编译生成的IR::Module，调用实例化接口函数生成内部实例。关键步骤为将外部接口函数转化为WASM格式的thunks函数，并将thunks导出。最终，通过实例化创建出内部实例，与普通实例的主要区别在于导入段内容的获取方式。
链接器实现实例化的一大功能，即提供查询导出项的接口。核心逻辑简单，具体实现则较为复杂，本文不展开解析。关于实例化细节，后续文章将深入探讨。
Pytorch nn.Module接口及源码分析
本文旨在介绍并解析Pytorch中的torch.nn.Module模块，它是构建和记录神经网络模型的基础。通过理解和掌握torch.nn.Module的作用、常用API及其使用方法，开发者能够构建更高效、灵活的神经网络架构。
torch.nn.Module主要作用在于提供一个基类，用于创建神经网络中的所有模块。它支持模块的树状结构构建，允许开发者在其中嵌套其他模块。通过继承torch.nn.Module，开发者可以自定义功能模块，如卷积层、池化层等，这些模块的前向行为在`forward()`方法中定义。例如：
python
import torch.nn as nn
class SimpleModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleModel, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=6, kernel_size=3)
self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=, kernel_size=3)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.conv2(x)
return x
torch.nn.Module还提供了多种API，包括类变量、重要概念（如parameters和buffer）、数据类型和设备类型转换、hooks等。这些API使开发者能够灵活地控制和操作模型的状态。
例如，可以通过requires_grad_()方法设置模块参数的梯度追踪，这对于训练过程至关重要。使用zero_grad()方法清空梯度，有助于在反向传播后初始化梯度。`state_dict()`方法用于获取模型状态字典，常用于模型的保存和加载。
此外，_apply()方法用于执行自定义操作，如类型转换或设备迁移。通过__setattr__()方法，开发者可以方便地修改模块的参数、缓存和其他属性。
总结而言，torch.nn.Module是Pytorch中构建神经网络模型的核心组件，它提供了丰富的API和功能，支持开发者创建复杂、高效的神经网络架构。通过深入理解这些API和方法，开发者能够更高效地实现各种深度学习任务。
Java原理系列 Java可序列化接口Serializable原理全面用法示例源码分析
实现Serializable接口的类表示该类可以进行序列化。未实现此接口的类将不会被序列化或反序列化。所有实现Serializable接口的子类也是可序列化的。这个序列化接口没有方法或字段，仅用于标识可序列化的语义。
为了使非可序列化的类的子类能够进行序列化，子类需要承担保存和恢复父类的公共、受保护以及（如果可访问）包级字段状态的责任。只有当扩展的类具有可访问的无参构造函数来初始化类的状态时，子类才能承担这种责任。如果不满足这个条件，则声明类为可序列化是错误的，错误会在运行时被检测到。
在反序列化过程中，非可序列化类的字段将使用类的公共或受保护的无参构造函数进行初始化。无参构造函数必须对可序列化的子类可访问。可序列化子类的字段将从流中恢复。
在遍历图形结构时，可能会遇到不支持Serializable接口的对象。在这种情况下，将抛出NotSerializableException异常，并标识非可序列化对象的类。
实现Serializable接口的类需要显式指定自己的serialVersionUID，以确保在不同的java编译器实现中获得一致的值。如果未显式声明serialVersionUID，则序列化运行时会根据类的各个方面计算出一个默认的serialVersionUID值。
在使用Serializable接口时，有一些注意事项需要注意。例如，writeObject方法适用于以下场景：在覆写writeObject方法时，必须调用out.defaultWriteObject()来使用默认的序列化机制将对象的非瞬态字段写入输出流。只有在确实需要自定义序列化行为或保存额外的字段时，才需要覆写writeObject方法。
可以使用Externalizable接口替代Serializable接口，以实现更细粒度的控制，但需要更多的开发工作。Externalizable接口允许在序列化时指定额外的字段，但需要在类中实现writeExternal和readExternal方法。
序列化和反序列化的过程是通过ObjectOutputStream和ObjectInputStream来完成的。可以使用这两个类的writeObject和readObject方法来手动控制序列化和反序列化的过程。
序列化示例：定义了一个Person类，并实现了Serializable接口。Person类有两个字段：name和age。age字段使用了transient关键字修饰，表示该字段不会被序列化。在main方法中，创建了一个Person对象并将其序列化到文件中。从文件中读取序列化的数据，并使用强制类型转换将其转换为Person对象。输出原始的person对象和恢复后的对象，验证序列化和反序列化的结果。
序列化兼容性示例：在类进行了修改后，可以通过显式声明serialVersionUID来解决之前序列化的对象无法被正确反序列化的问题。
加密和验证示例：在进行网络传输或持久化存储时，可以使用加密算法对序列化的数据进行加密，或使用数字签名来验证数据的完整性。
自定义序列化行为示例：如果需要对对象的状态进行特殊处理，或以不同于默认机制的方式序列化对象的字段，可以通过覆写writeObject方法来控制序列化过程。
使用Externalizable接口的示例：定义一个类，实现Externalizable接口，并在类中实现writeExternal和readExternal方法，用于保存和恢复额外的字段。
序列化和反序列化的源码分析：序列化示例中的writeObject方法用于将指定的对象写入ObjectOutputStream中进行序列化。而readObject方法用于从ObjectInputStream中读取一个对象进行反序列化。
序列化和反序列化的核心代码段展示了如何在序列化和反序列化过程中处理对象的类、类的签名以及类和其所有超类的非瞬态和非静态字段的值。确保了对象的完整恢复和验证过程的执行。
