2018 年，做为架构负责人，接到一个架构需求：实现一个简单易用的 RocketMQ SDK 。 因为各个团队 RocketMQ 原生客户端配置起来千奇百怪，有的配置存在风险，各团队负责人都需要一个简洁易用的 RocketMQ SDK 。 我立马调研相关开源的方案，当时 RocketMQ-Sprin
title: 深入理解Python多进程：从基础到实战 date: 2024/4/29 20:49:41 updated: 2024/4/29 20:49:41 categories: 后端开发 tags: 并发编程 多进程管理 错误处理 资源调度 性能优化 异步编程 Python并发库 引言 在P
继续更新GoZero微服务实战系列文章：上一篇被GoZero作者万总点赞了，本文将继续使用 Go-zero 提供的工具和组件，从零开始逐步构建一个基本的微服务项目。手把手带你完成：项目初始化+需求分析+表结构设计+api+rpc+goctl+apifox调试+细节处理。带你实现一个完整微服务的开发。
安装必备工具 确保已安装以下软件的正确版本： CMake 3.24 或更高版本 Go 1.22 或更高版本 GCC 11.4.0 或更高版本 使用 Homebrew 安装这些工具（适用于macOS和Linux）： brew install go cmake gcc 可选：启用调试与详细日志 构建时开
这几天，偶然的机会想到了困扰自己和其他网友多年的Intel Pentium III系列处理器缓存延迟（L2 Cache Latency），以及图拉丁核心版本是否支持硬件预取（Hardware Prefetch）问题。 手头的支持图拉丁核心处理器的i815主板还在正常服役中，铜矿和图拉丁核心处理器也都
前言 做过.NET控制台应用程序的同学应该都知道原生的.NET控制台应用程序输出的内容都比较的单调，假如要编写漂亮且美观的控制台输出内容或者样式可能需要花费不少的时间去编写代码和调试。今天大姚给大家分享一个.NET开源且免费的类库帮你轻松的创建漂亮、美观的.NET控制台应用程序：Spectre.Co
【问题】： 使用vscode配置c/c++环境时，提示无法构建失败。 【解决方案】： 1. 当前结合网上找的资料已经检查过，tasks.json和launch.json文件，并无配置错误。 2. F5调试时，终端输出错误调试信息如下： 启动调试任务时，执行了2条命令。 1)cmd /c chcp
前段时间给大家介绍过换脸界最强的Rope，感兴趣的小伙伴可以戳戳手指 今天要说的Roop看起来和Rope师出同门，但两者之间并没有直接关系，换脸的效果也各有千秋 在讲解前，先附上一张经过roop“调教”后的寡姐，啊，不是~ 你能看出哪张是原图吗（doge）？ roop有什么特点？它最强大的地方就在于
原来没事的时候改了一个这样的功能，当时也没有仔细研究，后来也没继续弄。详细可以参考 https://www.cnblogs.com/liuzx8888/p/17635913.html 当时有1个问题：新增数据源需要每一个节点都去调取API注册，这样非常麻烦，最近闲下来又研究了一下，在原先的基础上做了
title: 深入解析Rivest Cipher 4：理论与实践 date: 2024/4/17 20:30:58 updated: 2024/4/17 20:30:58 tags: - 密码学 - RC4算法 - 流密码 - 密钥调度 - 安全分析 - 优缺点 - 应用实践 第一章：引言 密码学简
关于第三章提到的 selectingNodesArea，在后续的实现中已经精简掉了。 而 transformer 的 dragBoundFunc 中的逻辑，也直接移动 transformer 的 dragmove 事件中处理。 请大家动动小手，给我一个免费的 Star 吧~ 这一章花了比较多的时间调
**这篇文章会详细介绍Django REST Framework的核心组成部分，包括Serializers、ViewSets、Routers、权限和认证系统以及测试和调试工具。文章从基础开始，逐步深入，旨在帮助读者掌握使用Django REST Framework构建复杂API的技能。** ## 导
> 本篇博客详细介绍了Python机器学习库Scikit-learn的使用方法和主要特性。内容涵盖了如何安装和配置Scikit-learn，Scikit-learn的主要特性，如何进行数据预处理，如何使用监督学习和无监督学习算法，以及如何评估模型和进行参数调优。本文旨在帮助读者深入理解Scikit-
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # _*_coding:utf-8_*_ import random def sift(li, low, high): # 堆的向下调整（大根堆） """ :param li: 列表 :param low: 堆的根节点位置
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # _*_coding:utf-8_*_ # 比较排序 import random def sift(li, low, high): # 堆的向下调整（小根堆） i = low j = 2 * i + 1 tmp = li
本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 大家好，我是小彭。 今天下午有力扣杯战队赛，不知道官方是不是故意调低早上周赛难度给选手们练练手。 往期周赛回顾：LeetCode 单周赛第 343 场 · 结合「下一个排列」的贪心构造问题 周赛概览 T1.
云端炼丹固然是极好的，但不能否认的是，成本要比本地高得多，同时考虑到深度学习的训练相对于推理来说成本也更高，这主要是因为它需要大量的数据、计算资源和时间等资源，并且对超参数的调整也要求较高，更适合在云端进行。 在推理阶段，模型的权重和参数不再调整。相反，模型根据输入数据的特征进行计算，并输出预测结果
好家伙,书接上回 在上一篇Vue源码学习(二):渲染第一步,模板解析中,我们完成了模板解析 现在我们继续,将模板解析的转换为ast语法树 1.前情提要 代码已开源https://github.com/Fattiger4399/analytic-vue.git手动调试一遍, 胜过我
好家伙， 前情提要： 在上一篇我们已经成功将ast语法树转换为渲染函数 现在我们继续 1.项目目录 代码已开源https://github.com/Fattiger4399/analytic-vue.git手动调试一遍, 胜过我解释给你听一万遍 新增文件：vnode/index.js vnode/p
好家伙, 前面想了好久,都没想明白为什么要dep和watcher打配合才能实现数据-视图同步 为什么要多一个依赖管理这样的东西 给每个数据绑个watcher(xxfunction),然后,数据变了,调set,然后调xxfunction,不就行了, 然后今天突然想明白了,不是为什么要这么干,而是必须这
