这一小节是第四章的重点之一，朴灵作者在2013年时敏锐地捕捉到Promise即将成为异步编程的未来趋势（当时原生Promise还没普及，主要靠第三方库如Bluebird、Q、when.js）。他详细讲

这一小节是第四章的开篇，也是Node异步编程最基础、最常用的模式——事件发布/订阅（Event Publish/Subscribe），核心类就是EventEmitter。几乎所有Node核心模块（如f

《深入浅出 Node.js》第三章：异步 I/O 实现 详细总结 第三章是全书公认最硬核、最精彩的章节，朴灵作者用“快递公司”般的生动比喻，层层剥开 Node.js 高并发的秘密：单线程却能处理上万连

这一小节是第三章的亮点之一，朴灵作者把Node的异步I/O模型与其他主流并发模型进行横向对比，帮助我们理解Node的定位：它不是万能的，但在大多Web场景下性价比最高。 作者主要对比了以下几种模型：

vant实现自定义日期时间选择器(年月日时分秒) 1 背景 使用vant作为UI组件时，需要一个日期时间选择器，vant中有Dateicker和TimePicker，可以将两个组件组合封装使用，但是处

读完前面的硬核底层实现后，这一节就轻松多了。朴灵作者从实践角度谈异步编程的双面性：它让Node强大，但也带来了著名的“回调地狱”等痛点。这一节是很多开发者最有共鸣的部分，因为它直接对应日常编码体验。

先用一个超级形象的比喻把全貌抓住 想象一家超级忙碌的快递公司（Node.js服务器），每天要处理成千上万份快递（用户请求），其中很多是“去仓库取货”（读文件、查数据库、网络请求等I/O操作）。 如果用

该因子旨在捕捉股票日内交易时段中信息不对称的强度。其核心思想是：知情交易者倾向于在每日交易时段初期（通常是上午）更为活跃，从而使得上午的价格行为相比下午包含更多可用于识别选股的信息。本因子通过比较股…

在过去K个月内，股票所实现的最大单日收益率。该因子旨在捕捉股票在特定时间段内经历的极端正向价格波动，可用于衡量股票的投机性或潜在爆发力。

二阶动量加速度因子衡量了股票价格变化速度的变化率，即价格动量的加速度。该因子捕捉股票价格趋势的加速或减速行为，反映了市场对股票未来走势预期的变化。具体而言，当股票价格呈现加速上涨或加速下跌的趋势时，…

本文深入探讨了现代渗透测试的核心原则，将其定位为网络安全工程、风险管理和软件开发实践中的关键学科。文章概述了一套适用于企业环境和现代应用架构的综合性、结构化测试方法，并强调了主动式对抗测试在当今数字化

Dimson调整贝塔通过引入股票收益率滞后项和超前项，采用多期回归模型来缓解因股票非同步交易导致的贝塔系数估计偏差。该方法尤其适用于交易不频繁或流动性较差的股票，能够提供更准确的系统性风险度量。

资金流量指标 (MFI) 是一种动量型技术指标，它结合了价格和成交量的因素来衡量特定时期内流入和流出某资产的资金强度。MFI 通过计算典型价格（Typical Price, TP）和成交量（Volu…

本文介绍Uncanny Spaces系列峰会，该活动聚焦于机器学习在艺术创作领域的应用，邀请艺术家、研究者等社区成员分享如何利用生成式机器学习拓展视觉艺术、音乐等创意项目的可能性。

这一子节是整个异步I/O过程的完美收尾：I/O操作完成后，回调函数到底是怎么被触发并执行的？朴灵作者在这里把前面的“事件循环 → 观察者 → 请求对象”全部串起来，形成一个完整的闭环。 执行回调的全过

GO中的指针 go中的指针就是数据的地址，与C语言不同的是它不能进行偏移和运算（体现了GO简洁的设计哲学） new & make new（）函数 new 会根据Type开辟内存空间，并赋予其为对应Ty

很多做售后的负责人，心里其实都清楚一件事：关键的售后服务，还是只能靠人。如果你对 Agent 在自己业务中的实际效果仍有顾虑，欢迎与我们交流。

这一子节是揭开Node异步I/O“黑盒”的关键部分。朴灵作者在这里详细解释了：当你调用一个异步API（如fs.readFile）时，JS层和底层之间到底传递了什么？答案就是请求对象（Request O

雅思 7 分之路：语法精修与地道表达学习笔记 被动语态的核心结构与动词功能区分 在雅思阅读和写作中，区分“真正的动作（谓语）”和“起修饰作用的成分”是理解长难句的关键。 核心公式：be 动词 (am/

这一子节承接事件循环，解释了事件循环是如何“知道”有事件发生的——答案就是**观察者（Observer）**机制。 什么是观察者？ 在Node/libuv中，每一种可能产生异步事件的资源（网络I/O、