稀土掘金 稀土掘金
    • 首页
    • AI Coding
    • 数据标注 NEW
    • 沸点
    • 课程
    • 直播
    • 活动
    • APP
      插件
      • 搜索历史 清空
        • 写文章
        • 发沸点
        • 写笔记
        • 写代码
        • 草稿箱
        创作灵感 查看更多
  • 后端
  • 前端
  • Android
  • iOS
  • 人工智能
  • 开发工具
  • 代码人生
  • 阅读
  • Notion-with-Markdown! 一个可以将公式正确转换为Notion格式的工具
    废话不多说,直接上效果 效果展示 仓库地址 https://github.com/Heyflyingpig/Notion-with-Markdown 问题重现 近期在使用notion的过程中,遇到了个
    • FLYINGPIG
    • 14小时前
    • 7
    • 点赞
    • 评论
    后端 Node.js
  • 2026考研王道计算机408
    2026考研王道计算机408:紧跟统考浪潮,筑牢上岸核心竞争力 2026年计算机考研,“408统考”已成为不可逆转的核心趋势。截至2025年7月底,全国已有40余所高校陆续发布公告,将计算机类相关专业
    • 霍克itxt点top
    • 14小时前
    • 7
    • 点赞
    • 评论
    前端
    2026考研王道计算机408
  • 5.2 高效使用内存
    这一小节超级实用,朴灵作者从开发者的角度讲解了如何在Node.js中高效使用内存,重点是闭包的内存特性和常见的内存泄漏场景。读完这一节,你以后写代码时就会下意识避开很多“隐形内存炸弹”,尤其是线上长期
    • 晚星star
    • 14小时前
    • 6
    • 点赞
    • 评论
    前端 Node.js
    5.2 高效使用内存
  • Jetpack Compose Navigation
    Jetpack Compose Navigation 了解如何在 Compose 中使用 Jetpack Navigation 库、在应用中导航、使用参数进行导航、支持深层链接及测试导航。 1. 简介
    • Best_Jerry
    • 14小时前
    • 29
    • 点赞
    • 评论
    Android
  • V8垃圾回收详解
    Node用的V8引擎有内存上限 64位系统默认老生代最大约1.4GB(新生代几十MB)。 超过这个限就会抛 OOM 错误,进程崩溃。 可以用 --max-old-space-size=4096 把上限
    • 晚星star
    • 14小时前
    • 6
    • 点赞
    • 评论
    前端 Node.js
    V8垃圾回收详解
  • “老板,我的接口性能还能再快一倍!” — Go微服务gRPC升级实战
    你的Go微服务还在用“笨重”的HTTP/JSON做内部通信吗?当网关成为瓶颈,我决定向它开炮!本文将以开源项目easyms.golang为例,完整复盘一次从HTTP到gRPC的性能优化实战。
    • 代码扳手
    • 14小时前
    • 18
    • 点赞
    • 评论
    后端 Go
    “老板,我的接口性能还能再快一倍!” — Go微服务gRPC升级实战
  • 5.1 V8的垃圾回收机制与内存限制
    这一小节是全章的基础,朴灵作者先从垃圾回收(GC)的通用原理讲起,然后深入V8的具体实现,最后解释Node为什么有内存上限。理解这里,你就知道为什么Node进程内存一般不会超过1.5GB,以及为什么大
    • 晚星star
    • 14小时前
    • 4
    • 点赞
    • 评论
    前端 Node.js
    5.1 V8的垃圾回收机制与内存限制
  • 《深入浅出 Node.js》第四章:异步编程 详细总结
    第四章是第三章的“续集”和“解药”。第三章告诉你“异步为什么牛、底层怎么实现的”,第四章告诉你“异步这么难写,怎么才能优雅地驾驭它”。朴灵作者把焦点从底层原理转向实践编程模型,系统介绍了从原始回调到现
    • 晚星star
    • 14小时前
    • 11
    • 点赞
    • 评论
    前端 Node.js
    《深入浅出 Node.js》第四章:异步编程 详细总结
  • 4.4 流程控制库
    这一小节是2013年那段时间的“历史经典”,朴灵作者详细介绍了当时几个主流的异步流程控制库:async、Step、wind,以及一个重要的底层机制——尾触发与nextTick。这些库的共同目标都是进一
    • 晚星star
    • 14小时前
    • 6
    • 点赞
    • 评论
    前端 Node.js
    4.4 流程控制库
  • 我不再教团队写 XPath:一次关于自动化测试“可持续性”的判断
    我不再教团队写 XPath:一次关于自动化测试“可持续性”的判断 很多团队都会经历一个阶段: 自动化脚本越写越多,但真正愿意维护的人却越来越少。 表面看,这是技术问题; 但站在管理和交付的角度看,它更
    • Intent_drivenTim
    • 14小时前
    • 9
    • 点赞
    • 评论
    测试
  • 4.3 Promise/Deferred模式
    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
    • 晚星star
    • 14小时前
    • 8
    • 点赞
    • 评论
    Node.js 前端
    4.3 Promise/Deferred模式
  • 4.2 事件发布/订阅模型
    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
    • 晚星star
    • 14小时前
    • 6
    • 点赞
    • 评论
    Node.js 前端
    4.2 事件发布/订阅模型
  • 《深入浅出 Node.js》第三章:异步 I/O 实现 详细总结
    《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
    • 晚星star
    • 14小时前
    • 7
    • 点赞
    • 评论
    前端 Node.js
    《深入浅出 Node.js》第三章:异步 I/O 实现 详细总结
  • 3.5 异步I/O与其他模型的对比
    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:
    • 晚星star
    • 14小时前
    • 6
    • 点赞
    • 评论
    Node.js 前端
    3.5 异步I/O与其他模型的对比
  • vant实现自定义日期时间选择器(年月日时分秒)
    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
    • 无心使然
    • 14小时前
    • 10
    • 点赞
    • 评论
    Vue.js 前端
    vant实现自定义日期时间选择器(年月日时分秒)
  • 3.4 异步编程的优势与难点
    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。
    • 晚星star
    • 14小时前
    • 4
    • 点赞
    • 评论
    前端 Node.js
    3.4 异步编程的优势与难点
  • 内容小结
    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
    • 晚星star
    • 14小时前
    • 6
    • 点赞
    • 评论
    前端 Node.js
    内容小结
  • 量化因子 39:日内信息不对称强度因子
    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…
    • factors_directory
    • 14小时前
    • 7
    • 点赞
    • 评论
    算法
    量化因子 39:日内信息不对称强度因子
  • 量化因子 38:最大日收益率(Max Daily Return)
    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。
    • factors_directory
    • 14小时前
    • 4
    • 点赞
    • 评论
    算法
    量化因子 38:最大日收益率(Max Daily Return)
  • 量化因子 37:二阶动量加速度
    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,…
    • factors_directory
    • 14小时前
    • 4
    • 点赞
    • 评论
    算法
    量化因子 37:二阶动量加速度
  • 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30