在编程语言的世界中，如何高效地执行代码一直是一个热门话题。随着脚本语言的普及和性能需求的提升，解释执行和即时编译（JIT）成为了两种常见的代码执行方式。本文探讨了这两种技术，通过详细的实例和深入的分析，为我们揭示了它们的工作原理、性能差异以及各自的优缺点。 希望这篇文章能够帮助你更好地理解编程语言执行的技术世界，激发你对高效代码执行的深入思考，并在实践中应用这些宝贵的知识。
编写代码是程序员的基本功，不断写代码可以学习到不同的编程语言和技术，掌握更多的编程方法和技巧，从而提高编程效率和质量，还能增强逻辑思维能力和问题解决能力。 而互联网上有大量的编程教程、技术博客文章和开源项目等资源，可以帮助大家提升代码编写能力。今天就和大家分享一篇来自于Github上的适合程序员访问学习的网站汇总，相信可以为大家的技术栈增添新的元素。
随着得物业务的快速发展，积累了大量的时序数据，这些数据对精细化运营，提升效率、降低成本有着重要作用。在得物的时序数据挖掘场景中，时序预测Prophet模型使用频繁，本文对Prophet的原理和源码进行深入分析，欢迎阅读和交流。
本文是技术人面试系列领域模型落地篇，也是面试题系列的完结篇，感谢大家对本系列文章的支持～面试中关于领域模型落地都需要了解哪些内容？一文带你详细了解，欢迎收藏！
很多 Git 的操作，都有多种方法达到目的，但其中往往只有一种方法是最佳路径。 Git 是个超级强大也非常流行的版本控制系统（VCS）。它的设计理念和其他VCS非常不同。纵观整个业界，很多人在用旧的思维方式来解决 Git 的使用问题，有 svn 方式的、p4 方式的、奇怪方式的、错误方式的，等等，而不是更新成 Git 的思维方式。虽然 Git 非常灵活，确实可以用这些方式来使用，但其实操作起来反而更难，而且效率更低，吃力不讨好。这里我打算把二十多年的各种版本控制系统的使用经验和十多年 Git 的使用经验，总结出一些 Git 的最佳实践。其实很多时候，正确的做法比错误的更简单，更不容易出错。
在这个网站（minimal-portfolio-swart.vercel.app）发现一个不错的交互效果，用户体验效果很不错。如上图所示，这个卡片上有一根白色的线条围绕着卡片移动，且在线条的卡片内部跟随这一块模糊阴影，特别是在线条经过卡片圆角部分有特别丝滑的感觉。 今天的文章就来解析如何实现这种效果，文末附源码预览地址。根据示例图片分析需要实现的功能点如下： 线条跟随卡片边框匀速移动 线条内部对应有模糊阴影 圆角部分丝滑动画 这里为什么单独说明圆角部分是因为这块需要特殊处理，请看后面的文章。
Apache Flink 是一个开源的流处理和批处理框架，具有高吞吐量、低延迟的流式引擎，支持事件时间处理和状态管理，以及确保在机器故障时的容错性和一次性语义。Flink 的核心是一个分布式流数据处理引擎，支持 Java、Scala、Python 和 SQL 编程语言，可以在集群或云环境中执行数据流程序。它提供了 DataStream API 用于处理有界或无界数据流，DataSet API 用于处理有界数据集，以及 Table API 和 SQL 接口用于关系型流和批处理。目前 Flink 最新已经迭代至 1.20 版本，在此过程中不光是 Flink 框架，插件本身也有部分 API 以及配置存在变更，本文主要针对较高版本的 1.17 Flink Pulsar 插件进行测试验证
携程数据基础平台主要组件包括：HDFS 分布式存储集群，YARN 计算集群，Spark、Hive 计算引擎。数据基础平台 1.0 版本的架构从 2017 年开始逐步成型，2018 年至 2021 年数据基础团队基于 1.0 的架构做了性能优化和各类 Bug 修复，支撑集群数据和计算任务高速增长。 进入 2023 年以来，随着业务恢复，数据平台存量数据也不断增长，单日数据量净增长超过数 PB，增速前所未见，2 个 IDC 的数据机房物理机架位告急。 在 OPS 团队的大力支持下，启动了第三个 IDC 数据机房建设项目，2 个月内交付了新 IDC。
