最近笔者在实际项目开发中会频繁涉及到服务之间的远程调用、域名的配置和请求的转发等与计算机网络相关的知识。 这些其实在读本科和考研的时候都有学习过理论，但为了更透彻地掌握便于在工作中使用，我还是决定写一篇文章来分享实际开发中是怎么应用的。
笔者在最近的项目开发中，遇到了两个父子关系紧密相关的场景：评论树结构、部门树结构。具体的需求如：找出某条评论下的所有子评论id集合，找出某个部门下所有的子部门id集合。
Stream API 是 Java 8 中最为重要的更新之一，是处理集合的关键抽象概念，也是每个 Java 后端开发人员都必须无条件掌握的内容。 在之前的开发中，遇到了这样的需求：记录某个更新操作之前的数据作为日志内容，之后可以供管理员在页面上查看该日志。
这一篇文章拖了有点久，虽然在项目中使用分布式锁的频率比较高，但整理成文章发布出来还是花了一点时间。在一些移动端、用户量大的互联网项目中，经常会使用到 Redis 分布式锁作为控制访问高并发的工具。
前言： 学习ComfyUI是一场持久战，而Comfyroll 是一款功能强大的自定义节点集合，专为 ComfyUI 用户打造，旨在提供更加丰富和专业的图像生成与编辑工具。借助这些节点，用户可以在静态图像的精细调整和动态动画的复杂构建方面进行深入探索。Comfyroll 的节点设计简洁易用，功能强大，
ComfyUI进阶：Comfyroll插件 (五)前言：学习ComfyUI是一场持久战，而Comfyroll 是一款功能强大的自定义节点集合，专为 ComfyUI 用户打造，旨在提供更加丰富和专业的图像生成与编辑工具。借助这些节点，用户可以在静态图像的精细调整和动态动画的复杂构建方面进行深入探索。C
ComfyUI进阶：Comfyroll插件 (四)前言：学习ComfyUI是一场持久战，而Comfyroll 是一款功能强大的自定义节点集合，专为 ComfyUI 用户打造，旨在提供更加丰富和专业的图像生成与编辑工具。借助这些节点，用户可以在静态图像的精细调整和动态动画的复杂构建方面进行深入探索。C
ComfyUI进阶：Comfyroll插件 (一)前言：学习ComfyUI是一场持久战，而Comfyroll Studio 是一款功能强大的自定义节点集合，专为 ComfyUI 用户打造，旨在提供更加丰富和专业的图像生成与编辑工具。借助这些节点，用户可以在静态图像的精细调整和动态动画的复杂构建方面进
1.底层结构 Java 7及之前版本 在Java 7及之前的版本中，HashMap的底层数据结构主要是数组加链表。具体实现如下： 数组：HashMap的核心是一个Entry数组（Entry[] table），这个数组的大小总是2的幂。每个数组元素是一个单一的Entry节点，或者是一个链表的
今天我们来学习一个有意思的多行文本输入打字效果，像是这样： 这个效果其实本身并非特别困难，实现的方式也很多，在本文中，我们更多的会聚焦于整个多行打字效果最后的动态光标的实现。 也就是如何在文本不断变长，在不确定行数的情况下，让文字的最末行右侧处，一直有一个不断闪烁的光标效果： 单行文本打字效果 在此
开心一刻 晚上，媳妇和儿子躺在沙发上 儿子疑惑的问道：妈妈，你为什么不去上班 媳妇：妈妈的人生目标是前20年靠父母养，后40年靠你爸爸养，再往后20年就靠你和妹妹养 儿子：我可养不起 媳妇：为什么 儿子：因为，呃...，我和你的想法一样 讲在前面 如果你们对 RabbitMQ 感到陌生，那可以停止往
最近，群里在讨论这么一个有趣的交互效果，来源于：vueflow.dev： 通过审查元素，发现原效果借助了 Canvas 实现。 思索了一番，觉得这个效果利用 CSS 配合部分 Javascript 代码完全也是可以做到的。 于是动手尝试了一番，最终完美的复刻了该效果： 过程中还是有非常多有意思的技巧
无论对于什么业务来说，用户数据信息的安全性无疑都是非常重要的。尤其是在数字经济大火背景下，数据的安全性就显得更加重要。数据脱敏可以分为两个部分，一个是DB层面，防止DB数据泄露，暴露用户信息；一个是接口层面，有些UI展示需要数据脱敏，防止用户信息被人刷走了。 v需求背景 DB层面的脱敏今天先不讲，今
在项目中经常能遇到，需要对某些数据集合进行多维度排序的需求。对于集合多条件排序解决方案也有很多，今天我们就介绍一种，思路大致是设置一个分值的集合，这个分值是按照需求来设定大小的，再根据分值的大小对集合排序。 v需求背景 我们来模拟一个需求，现在需要查询一个用户列表，该列表需要实现的排序优先级如下：
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 开发环境 anaconda 集成环境：集成好了数据分析和机器学习中所需要的全部环境 安装目录不可以有中文和特殊符号 jupyter anaconda提供的一个基于浏览器的可视化开发工具 import numpy as np
https://www.jb51.net/hack/ 同样功能的镜像,但是不同的Dockerfile build出来的镜像大小是不一样的,下面这篇文章主要给大家介绍了关于docker进阶教程之dockerfile优化镜像大小的相关资料,需要的朋友可以参考下 + 目录 一、无优化构建镜像 1 2 3
http://arthurchiao.art/blog/bpf-advanced-notes-5-zh/ 整理一些 TCP 相关的 BPF 内容，主要来自 Facebook 和 Google 的分享。 关于 “BPF 进阶笔记” 系列 平时学习和使用 BPF 时所整理。由于是笔记而非教程，因此内容不
目录 1、发布订阅 1.1 什么是发布订阅 1.2 客户端实例演示 1.3 Java API演示 1.4 Redis发布订阅和rabbitmq的区别 2、批量操作 2.1 普通模式与 PipeLine 模式 2.2 适用场景 2.3 源码解析 2.4 Pipelining的局限性 2.5 事务与 L
https://www.cnblogs.com/PatrickLiu/p/8508975.html 一、介绍 redis学了有一段时间了，以前都是看视频，看教程，很少看官方的东西。现在redis的东西要看的都差不多看完了。网上的东西也不多了。剩下来就看看官网的东西吧，一遍翻译，一遍测试。不错的使用体
