KubeSphere 社区双周报 | KubeSphere 3.4.1 发布 | 2023.10.27-11.09
KubeSphere 社区双周报主要整理展示新增的贡献者名单和证书、新增的讲师证书以及两周内提交过 commit 的贡献者,并对近期重要的 PR 进行解析,同时还包含了线上/线下活动和布道推广等一系列社区动态。
本次双周报涵盖时间为:2023.10.27-2023.11.09。
贡献者名单
新晋 KubeSphere Contributor
两周内共有 8 位新晋 KubeSphere Contributor,感谢各位对 KubeSphere 社区的贡献!
GitHub ID | 证书 |
---|---|
Ganbingkun | 下载证书 |
MisterMX | 下载证书 |
Shimada666 | 下载证书 |
donniean | 下载证书 |
guerzon | 下载证书 |
liuxu623 | 下载证书 |
nyuxiao | 下载证书 |
samt42 | 下载证书 |
新晋 KubeSphere Talented Speaker
在上周六(11.4)KubeSphere 社区联合 SOFAStack 社区及 KubeBlocks 社区共同组织了成都站 Meetup,在本次 Meetup 中共诞生了五位新的 KubeSphere Talented Speaker,他们在本次活动中贡献了精彩的演讲。
姓名 | 证书 |
---|---|
王勤龙 | 下载证书 |
魏泓舟 | 下载证书 |
胡子杰 | 下载证书 |
刘东明 | 下载证书 |
吴学强 | 下载证书 |
近期更新
KubeSphere
1. KubeSphere 3.4.1 发布
相关 release:https://github.com/kubesphere/kubesphere/releases/tag/v3.4.1
Fluent Operator
1. FluentBit 升级到 2.1.10 版本
相关 PR: https://github.com/fluent/fluent-operator/pull/978
贡献者:wenchajun
2. 为 Fluentd 添加存活及就绪探针
相关 PR: https://github.com/fluent/fluent-operator/pull/980
贡献者:cw-Guo
3. 为 Fluentd 添加输入插件 monitor_agent
相关 PR: https://github.com/fluent/fluent-operator/pull/967
贡献者: joshuabaird
4. 修改 helm chart,使其可以传递 Fluentd env 变量
相关 PR: https://github.com/fluent/fluent-operator/pull/977
贡献者:guerzon
社区动态
- OpenFunction 1.2.0 发布:集成 KEDA http-addon 作为同步函数运行时
- 云原生 + AI Meetup 成都站(11.4)精彩回顾(视频回放 + PPT)
- 以 Kubernetes 原生方式实现多集群告警
- ARM 版 openEuler 22.03 部署 KubeSphere 3.4.0 不完全指南续篇
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这就是 univer
零. 开篇 这篇文章旨在帮助新人快速熟悉开源项目 univer 的架构及代码,也是我过去一段时间参与到 univer 开发中的学习和总结,肯定有不够准确或者理解偏差,欢迎大家评论指正 第壹章,会聊聊我对 univer 架构的理解,univer 是如何拆分模块,以及模块之间的依赖关系。然后将 univer 放入 MVC 的架构模式中,分别分析下其模型层、视图层、控制器的边界和职责 第贰章,我们先来看看 univer sheet 的模型层数据结构设计,如何区分 workbook、sheet、row、column、style 等,了解他们的包含关系,这对后面深入理解代码是有帮助的 第叁、肆章,我将从两条控制链路来分析 univer 的代码,一条链路是 univer 启动和初始化渲染的过程。在这条链路中,是从模型层到视图层的过程。另外一条链路是 univer 响应用户事件,并且触发模型层数据变更,页面重新渲染,在这条链路中,是从视图层到模型层的过程。在这两部分,我们会涉及到大量的源码分析,在保留代码主逻辑的前提,删除了边界 case 的代码。同时在每个代码块第一行,表示该代码块所在的 T...
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稀疏数组如何帮助我们节省内存,提升性能
本文由葡萄城技术团队发布。转载请注明出处:葡萄城官网,葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务,赋能开发者。 什么是稀疏矩阵 稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵。在实际应用中,很多矩阵都是稀疏的,比如网络图、文本数据等。由于矩阵中存在大量的零元素,因此稀疏矩阵的存储和计算都具有一定的特殊性。 一般来说,在矩阵中,若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目,并且非0元素分布没有规律时,则称该矩阵为稀疏矩阵;与之相反,若非0元素数目占大多数时,则称该矩阵为稠密矩阵。下面的矩阵就是一个典型的稀疏矩阵: 优化稀疏矩阵数据存储的方法 1.直接存储为二维矩阵 使用二维矩阵作为电子表格的存储方法具有简单直接的优点,可以避免频繁地创建或删除内存段。然而,需要指出的是,这种方式在存储值时可能会有一些不太高效的方面,因为它会占用大量的存储空间来保存没有实际内容的单元格。 在实际应用中通常使用三元组表示稀疏矩阵: 三元组的表示方法是:对于一个 m×n 的稀疏矩阵 A,我们只存储矩阵中非零元素的信息,具体来说,将每个非零元素的行下标、列下标和值存储下来,得到一个三元组(i,j,Ai,j),其中 i...
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