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现代 Python 开发指南一文全解一个现代的项目开发需要包含两个方面，一个是项目管理，另一个是代码质量。Astral 就同时提供了这两个工具： uv 和 ruff，可以一步到位。而且这两个工具都是基于 Rust 开发的，相比其他工具有非常大的性能优势，官方号称快 10-100 倍。传统项目管理在平

全网最全最易懂的蒙特卡洛树搜索教程！介绍之前讲过极小化极大算法和 alpha-beta 剪枝算法，这些是比较简单的决策树和剪枝策略。但是在决策空间比较大的游戏中，例如围棋、象棋，以上算法仍然不能满足，一层就要生成几十个甚至几百个可能的走步，每往下深一层就要指数级递增一次，没多少层就是天文数字了。即使

kafka 简析前言对于一家网络公司来说，可能有大量的数据产生，例如用户登录、浏览、点击等等事件，或者系统内部的服务调用、错误信息、服务器负载等等日志信息。这些数据可以用于搜索相关、推荐系统、广告相关等等，然而这些数据很多时候是和应用耦合在一起的。同时这些额外的日志数据，可能数据量比本身应用的数据还

简介Hive 是基于 Hadoop 的一个数仓工具，基于存储在 HDFS 上的结构化的数据文件提供类似 SQL 的查询功能，本质上是将 SQL 转化为 MapReduce/Spark 任务执行，从而提取到需要的数据。提出 Hive 的主要原因是：手动编写分布式的查询任务门槛较高，实现复杂，导致基于大

简介HDFS 全称 Hadoop Distributed File System，是用于 Hadoop 生态的底层分布式文件系统，其设计和 GFS 类似，但是做了一定的简化。HDFS 只允许写入一次，也就是写入必须是串行的，而 GFS 允许并行写入，同样也带来了更复杂的并行设计。简化的 HDFS 仍

概述MapReduce 中，存在有以下几个缺陷：拓展性差，JobTracker 同时具备资源管理和作业控制两个功能，导致其称为严重的单点性能瓶颈，无法拓展更大的集群可靠性差：Master/Slave 结构存在单点故障，如果 Master 宕机则会导致整个集群不可用资源利用率低：MapReduce 是

概述BigTable 一定程度上是 NoSQL 的前身，也就是键值型数据库，存储的数据本质上就是键值对，所以 BigTable 顾名思义，就可以理解成一个支持分布式和巨量数据的 Map。在 BigTable 中键为行键（Row Key）、值为列族（Column Family）中的列元素，时间戳（Ti

什么是 LST-TreeLSM-Tree 全称 Log-Structured Merge Tree，该树用于优化写入密集型的操作，解决了传统的 B 树或 B+ 树进行频繁写入时产生的性能问题。其充分利用了磁盘顺序写的速度远高于随机写的速度，并通过内存 + 磁盘的多层合并，提高了大规模数据的写入性能。

前言本文是记录在学习 GeeRPC 项目中的一些要点和概念，在代码部分只会给出最核心的代码，而一些外围代码，例如错误处理、一些并发细节、一些接口定义等都会被忽略。适合从一个宏观层面来理解 GeeRPC，因为 GeeRPC 原文实际上是从细节出发，难以从一个宏观视角理解，容易在「森林」中迷路。完整的源

HTTP 1.0HTTP 1.0 实际上作为最原始的版本，并没有使用多久就被 HTTP 1.1 代替了，后续实际上普遍认为 HTTP 1.1 是第一个广泛使用的 HTTP 版本。原始的 HTTP 由于没有长连接，也就是每个 HTTP 请求都是单独的 TCP 连接，这就会导致在请求多个小文件时延迟较高