1.Underscore源码分析
2.SpringCloud微服务实战——搭建企业级开发框架（十九）：Gateway使用knife4j聚合微服务文档
3.请搭建CMS和BBS平台,网页网页可自行下载网页源码？
4.最新版PTCMS4.3.0小说源码，PTCMS聚合小说+安装教程-青柠资源网
5.leaflet聚合图功能(附源码下载)
6.cesium实现大批量POI点位聚合渲染优化方案

Underscore源码分析

       JavaScript，聚合聚合作为最被低估的源码源码用编程语言之一，自从Node.js的网页网页出现，全端开发（All Stack/Full Stack）概念日渐兴起，聚合聚合现今，源码源码用分享文章app源码其地位不可小觑。网页网页JavaScript实质上是聚合聚合一种类C语言，对于具备C语言基础的源码源码用学习者，理解JavaScript代码大体上较为容易，网页网页然而，聚合聚合作为脚本语言，源码源码用JavaScript的网页网页灵活性远超C语言，这在一定程度上给学习者带来了一定的聚合聚合困难。

       集合是源码源码用JavaScript中一种重要的概念，下面我们就来看看其中的几个迭代方法。

       首先，集合中的迭代方法包括`_.each`和`_.forEach`，这两个方法在功能上基本一致，主要用于对集合进行遍历。它们接受三个参数：集合、迭代函数和执行环境。其中，淘乐购源码`_.each`和`_.forEach`在ES6中为数组添加了原生的`forEach`方法，但后者更灵活，能够应用于所有集合。

       `_.each`和`_.forEach`在遍历时会根据集合的类型（类数组或对象）调用不同的实现。如若集合有`Length`属性且为数字且在0至`MAX_ARRAY_INDEX`之间，则判定为类数组，否则视为对象集合。在遍历过程中，`_.each`和`_.forEach`会根据集合的特性使用合适的迭代方式。

       在处理集合时，`_.map`和`_.reduce`方法的实现原理类似，`_.map`用于获取集合中元素的映射结果，而`_.reduce`则用于逐元素执行函数并逐步聚合结果。

       此外，`_.find`函数与`Array.some()`具有相似性，不同之处在于`_.find`返回第一个使迭代结果为真的元素，而`Array.some()`则返回一个布尔值。`_.find`和`_.detect`函数基于`_.findIndex`和`_.findLastIndex`实现，它们分别在正序和反序的情况下查找满足条件的元素。

       在处理集合时，`_.max`方法用于寻找集合中的最大值，通过循环比较集合中的彩票开奖预测源码所有项，最终返回最大值。`_.toArray`则负责将各种类型的集合转换为数组，确保数据的格式统一。对于数组、类数组对象、普通对象以及null或undefined的情况，`_.toArray`分别采用了不同的处理方式，确保了转换过程的灵活性与准确性。

       至于集合转换为数组的问题，JavaScript中的数据类型多样，理解它们之间的区别对于开发者来说至关重要。然而，`_.toArray`函数的设计似乎更侧重于处理特定类型的数据，而不仅仅基于JavaScript的基本数据类型。在实际应用中，开发者需要根据具体场景灵活运用这些工具，以实现高效、准确的数据处理。

SpringCloud微服务实战——搭建企业级开发框架（十九）：Gateway使用knife4j聚合微服务文档

       本篇内容聚焦于Spring Cloud Gateway网关如何集成knife4j，实现对所有Swagger微服务文档的聚合。首先，在gitegg-gateway项目中引入knife4j依赖，源码安装软件wendow若无后端编码需求，仅引入swagger前端ui模块即可。随后，对配置文件进行修改，增加knife4j与Swagger2的配置。接下来，我们将重点介绍如何在微服务架构下，通过网关动态发现并聚合所有微服务文档的业务编码。

       在使用Spring Boot等单体架构集成swagger时，通常通过包路径进行业务分组，并在前端展示不同模块。然而，在微服务架构中，每个服务相当于一个独立的业务组。在Spring Cloud微服务架构下，通过重写提供分组接口的代码（如springfox-swagger提供的swagger-resource接口），可实现通过网关动态发现并聚合所有微服务的文档信息。具体实现代码如下：

       通过访问gitegg-gateway服务地址（/cmsmb/qtcms/3...

leaflet聚合图功能(附源码下载)

       Leaflet入门开发系列环境知识点掌握：包括Leaflet API文档的介绍，详细解析Leaflet每个类的函数和属性等。同时，了解Leaflet在线示例以及插件库，这些资源对于开发者来说非常有用。金山谷公式源码

       内容概览：Leaflet聚合图功能，源代码demo下载

       效果图展示：以下为聚合图的效果图，具体实现思路将在下文中进行详细介绍。

       实现思路：本文主要参考了Leaflet官网的聚合效果插件Leaflet.markercluster，详情及示例代码可以在GitHub上找到，链接为：github.com/Leaflet/Leaf...

       源码下载：对于感兴趣的伙伴，可以通过私聊我获取源码，价格为8.8元。

cesium实现大批量POI点位聚合渲染优化方案

       在处理成千上万个甚至几十万个点位的聚合渲染优化问题时，仅使用 Cesium 的 entityCluster 聚合类可能会导致性能问题。为了解决这一问题，我们可以通过模仿 entityCluster 的实现方式，利用其核心算法，将其实现方式从 entity 改为 primitive。

       首先，获取 Cesium 的源码并搜索 EntityCluster 关键字，找到 EntityCluster.js 文件。此文件包含了实现聚合的逻辑核心。复制该文件，将其改名为 PrimitiveCluster。接着，在 getScreenSpacePositions 方法中，删除与 entity 相关的逻辑，以避免因 item.id 为空导致的报错。

       完成源码的调整后，我们关注的重点是如何将调整后的代码应用于实际项目中，以避免在 canvas 相关方面出现错误。

       将调整后的代码整合到项目中，并在需要聚合渲染大量点位的场景中进行测试。确保在实际应用中，代码能够正常运行，同时实现高效的渲染效果。

       对于有兴趣深入了解和实践此优化方案的开发者，可以参考开源项目：github.com/tingyuxuan...。该项目集合了目前常用的三维动画场景，并持续更新，为开发者提供了丰富的资源和示例。

今年最值得收藏的5个资源聚合网站

       推荐几个类似哆啦A梦口袋的神级资源聚合网站，它们能够满足你学习、工作、生活娱乐等多方面的需求，绝对值得收藏。

       一：资源吧

       这里主要提供源码、教程、软件、网赚等资源。

       资源吧_专注于分享资源|全球聚合资源分享|免费发文|资源首发网

       二：我要自学网

       提供各种专业软件使用教程。

       三：菜鸟编程网

       一个超级全面的编程教程网站。

       四：虫部落学术搜索

       一个超强的聚合资料搜索网站。

       五：电子书搜索

       一个电子书聚合搜索平台。

       这五个网站都非常实用，是我自己经常使用的，基本能满足大家的资源搜索需求，是无私分享的良心之作！

leaflet快速渲染聚合矢量瓦片(附源码下载)

       本文介绍如何使用leaflet快速渲染聚合矢量瓦片，并提供源代码下载。首先，leaflet结合Web Worker技术与supercluster插件，实现实时展示大量聚合点的快速效果。测试数据显示，此方法支持处理约.8万个聚合点与万个矢量瓦片数据源。关键点在于Web Worker技术，它允许为JavaScript创建多线程环境，实现数据处理与UI交互分离，提升整体性能。超级群集插件则用于优化数据展示，提供更高效的数据管理。尽管演示代码中未包含模拟数据源，但完整源码可供下载。如需获取源码，请私信作者，费用为8.8元。

es lucene搜索及聚合流程源码分析

       本文通过深入分析 TermQuery 和 GlobalOrdinalsStringTermsAggregator，旨在揭示 Elasticsearch 和 Lucene 的搜索及聚合流程。从协调节点接收到请求后，将搜索任务分配给相关索引的各个分片（shard）开始。

       协调节点将请求转发至数据节点，数据节点负责查询与聚合单个分片的数据。

       在数据节点中，根据请求构建 SearchContext，该上下文包含了查询（Query）和聚合（Aggregator）等关键信息。查询由请求创建，例如 TermQuery 用于文本和关键词字段，其索引结构为倒排索引；PointRangeQuery 用于数字、日期、IP 和点字段，其索引结构为 k-d tree。

       构建 Aggregator 时，根据 SearchContext 创建具体聚合器，如 GlobalOrdinalsStringTermsAggregator 用于关键词字段的全局排序术语聚合。

       在处理全局排序术语聚合时，如果缓存中不存在全局排序，将创建并缓存全局排序，当分片下的数据发生变化时，需要清空缓存。

       全局排序将所有分段中的指定字段的所有术语排序并合并成一个全局排序，同时创建一个 OrdinalMap，用于在收集时从分段 ord 获取全局 ord。 docCounts 用于记录 ord 对应的文档计数。

       对于稀疏情况下的数据收集，使用 bucketOrds 来缩减 docCounts 的大小，并通过 LongHash 将全局 ord 与 id 映射起来，收集时在 id 处累加计数。

       处理聚合数据时，根据请求创建具体的权重，用于查询分片并创建评分器。查询流程涉及从 FST（Finite State Transducer，有限状态传感器）中查找术语，读取相关文件并获取文档标识符集合。

       评分及收集过程中，TopScoreDocCollector 用于为文档评分并获取顶级文档。聚合流程中，GlobalOrdinalsStringTermsAggregator 统计各术语的文档计数。

       协调节点最终收集各个分片的返回结果，进行聚合处理，并获取数据，数据节点从存储字段中检索结果。在整个流程中，FetchPhase 使用查询 ID 获取搜索上下文，以防止合并后旧分段被删除。

       本文提供了一个基于 Elasticsearch 和 Lucene 的搜索及聚合流程的深入分析，揭示了从请求接收、分片查询、聚合处理到数据收集和结果整合的全过程。通过理解这些关键组件和流程，开发者可以更深入地掌握 Elasticsearch 和 Lucene 的工作原理，优化搜索和聚合性能。