Node.js是一个基于ChromeV8引擎的JavaScript运行环境，使用了一个事件驱动、非阻塞式I/O模型，让JavaScript 运行在服务端的开发平台，它让JavaScript成为与PHP、Python、Perl、Ruby等服务端语言平起平坐的脚本语言。Node中增添了很多内置的模块，提供各种各样的功能，同时也提供许多第三方模块。
LangChainLangChain是一个以 LLM （大语言模型）模型为核心的开发框架，LangChain的主要特性：可以连接多种数据源，比如网页链接、本地PDF文件、向量数据库等允许语言模型与其环境交互封装了Model I/O（输入/输出）、Retrieval（检索器）、Memory（记忆）、Agents（决策和调度）等核心组件可以使用链的方式组装这些组件，以便最好地完成特定用例。围绕以上设计
跨端动态化开发方案重要性日益凸显，本文对我们团队MCube动态化实践做了总结，为大家提供经验和借鉴。接入背景随着我们工程的需求迭代，暴露出了业务需求量大，分端开发和发版更新成本高等痛点，使用H5页面来代替，在用户体验和性能相较原生有差异，所以我们团队开始了对动态化改造的研究。在做过一些列动态化开发的尝试，并对多种方案进行调研后，我们选择了MCube的动态化方案。之所以选用MCube，是因为它有以下
在我们应用中的使用场景来看，简单来说通常会看中了clickhouse在处理大批量数据的写入和读取分析方面的性能，MySQL会主要负责一些基于模型进行指标二次加工的高频查询及复杂join的查询。
本文记录Pipeline设计模式在业务流程编排中的应用前言Pipeline模式意为管道模式，又称为流水线模式。旨在通过预先设定好的一系列阶段来处理输入的数据，每个阶段的输出即是下一阶段的输入。本案例通过定义PipelineProduct（管道产品），PipelineJob（管道任务），PipelineNode（管道节点），完成一整条流水线的组装，并将“原材料”加工为“商品”。其中管道产品负责承载各
上篇讲了等价类划分和边界值分析法，而这两种方法只考虑了单个的输入条件，并未考虑输入条件的各种组合、输入条件之间的相互制约关系的场景。基于此短板，因果图法和判定表法应运而生。
在日常的开发过程中，本地代码远程调试一直是最理想的开发状态。本文通过介绍京东集团内开发的一个轻量简单的小工具”localhost”，从多角度的方案思考，到原理介绍，到最终的方案落地，在开发阶段发现问题，解决问题。
背景在 MySQL 中，当我们为表创建了一个或多个索引后，通常需要在索引定义完成后，根据具体的数据情况执行 EXPLAIN 命令，才能观察到数据库实际使用哪个索引、是否使用索引。这使得我们在添加新索引之前，无法提前预知数据库是否能使用期望的索引。更为糟糕的是，有时甚至在添加新的索引后，数据库在某些查询中会使用它，而在其他查询中则不会使用，这种情况下，我们无法确定索引是否发挥了预期的作用，让人感到非
本次的文章主要记录了利用GNS3网络模拟器搭建一个DHCP服务器，在两个DHCP服务器之前又采用RIP来连接，并在文章中记录了实验结果及使用wireshark工具抓取的数据包分析
以大模型为驱动的 AIGC 应用指数级迭代 在各应用领域，不同的任务需求、数据集、算法，带来了巨大的AIGC应用差异。 在电商内容营销领域，最终用户关注什么？ 如何针对任务需求持续优化调整？ 如何打造高质量的数据集，为AIGC模型提供优质训练基础？ 12月8日（本周五）14:00 将带您了解如何利用AIGC生成适合电商场景的高质量商品图文内容 如果对AIGC技术和电商内容营销有兴趣 或者想了解更多
一、Flink State 概念State 用于记录 Flink 应用在运行过程中，算子的中间计算结果或者元数据信息。运行中的 Flink 应用如果需要上次计算结果进行处理的，则需要使用状态存储中间计算结果。如 Join、窗口聚合场景。Flink 应用运行中会保存状态信息到 State 对象实例中，State 对象实例通过 StateBackend 实现将相关数据存储到 FS 文件系统或者 Roc
kafka的使用场景为什么要使用 Kafka 消息队列？解耦、削峰：传统的方式上游发送数据下游需要实时接收，如果上游在某些业务场景：例如上午十点会流量激增至顶峰，那么下游资源可能会扛不住压力。但如果使用消息队列，就可以将消息暂存在消息管道中，下游可以按照自己的速度逐步处理；可扩展：通过横向扩展生产者、消费者和broker, Kafka可以轻松处理巨大的消息流；高吞吐、低延迟：在一台普通的服务器上既
一、首先来个 Vite 的通用简介Vite 是一种新型前端构建工具，在我们保险前端项目中已经推动并应用很久了，Vite 能够显著降低构建时间，提升前端开发效率。它主要由两部分组成：一个开发服务器，它基于 原生 ES 模块 提供了 丰富的内建功能，如速度快到惊人的 模块热更新（HMR）一套构建指令，它使用 Rollup 打包你的代码，并且它是预配置的，可输出用于生产环境的高度优化过的静态资源Vite
解决问题的最好时刻是现在！近期，又有云厂商和视频厂商发生故障，导致采用单云服务的企业应用出现无法访问或服务异常的情况，而这次多Region也不灵了。这一故障给所有的云厂商和视频厂商都敲响了警钟，也让所有上云企业都必须面对这个问题：没有一朵云是100%可靠，我们应如何保证业务的连续性和安全性？当下是该思考一下更领先的用云策略：混合多云。使用单云，不出问题时相安无事，一旦出现问题，就将会是灾难级的事故
1 什么是QuartzQuartz是一个作业调度框架，它可以与J2EE和J2SE应用相结合，也可以单独使用。它能够创建多个甚至数万个jobs这样复杂的程序，jobs可以做成标准的java组件或EJBS。Quartz很容易上手，创建一个任务仅需实现Job接口，该接口只有一个方法void execute(JobExecutionContext context) throws JobExecutionE
单体架构下锁的实现方案1. ReentrantLock全局锁ReentrantLock（可重入锁），指的是一个线程再次对已持有的锁保护的临界资源时，重入请求将会成功。简单的与我们常用的Synchronized进行比较：ReentrantLockSynchronized锁实现机制依赖AQS监视器模式灵活性支持响应超时、中断、尝试获取锁不灵活释放形式必须显示调用unlock()释放锁自动释放监视器锁类
随着 AI 技术的飞速发展，特别是大模型的出现，传统的程序员角色正在经历深刻的变革，我们不得不重新对自己进行审视和思考。通用领域大模型的“泛化能力”在过去的二十年内，AI 领域的大部分研究和应用都集中在完成一项特定的任务中，例如：分类图片、总结文章、多语言翻译等，然而随着模型参数的增加， ChatGPT 的出现体现了“大模型”在通用领域内令人惊叹的能力，一些不存在于模型内的泛化能力突然出现了，AI
苹果在 iPhone 14 Pro 及 iPhone 14 Pro MAX 上推出了灵动岛，是一次交互玩法的革新。本文从灵动岛的展现形式、场景限制、适配情况和远程通知更新数据几个方面全面带你走进灵动岛
本文先介绍了 wasm-pack 官方的教程，还有其他组件测试、发布等的流程先不在这里介绍了。以下用一个实际开发中的模块来说一下开发 wasm 组件过程中遇到的问题和解决方法。
EXPLAIN 语句来能够查看某个查询语句的具体执行计划，要搞懂 EPLATN 的各个输出项都有什么作用，从而可以有针对性的提升查询语句的性能。
如果你是商家，当你要进行广告投放的时候，假如平台推送的用户都是你潜在的买家，那你就可以花更少的钱，带来更大的收益。 这两者背后都有一项共同的技术支撑，那就是用户画像。
我们有时候也会看到一些博客看到或者听到一些同事在说：这个业务有什么难的，不就是CRUD么？在软件生命周期初期，我们通过CRUD这种方式我们可以快速的实现业务规则，交付项目，但随着业务逐渐复杂，通过CRUD这种粗暴方式不可避免地会淹没业务核心规则，产生很多祖传（屎山）代码，系统交接的时候我们经常会听到，上一个开发是SB，或者自嘲自己是在屎山上面继续堆屎。
本系列文章对经典的测试用例设计方法逐个进行剖析，并深入到日常工作的实际需求中，结合具体场景进行实战演练，并分别对各类方法的适用场景进行归纳梳理，形成可复用系统模板，帮助大家快速熟悉常用测试用例设计方法，提升测试人员专业度及工作效率，从而提升交付质量。
1、首先先把配置文件从jar中抽离示例代码：<plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-jar-plugin</artifactId> <version>3.2.0</version>
对于小规模数据，我们可以选用时间复杂度为 O(n2) 的排序算法。因为时间复杂度并不代表实际代码的执行时间，它省去了低阶、系数和常数，仅代表的增长趋势，所以在小规模数据情况下， O(n2) 的排序算法可能会比 O(nlogn) 的排序算法执行效率高。不过随着数据规模增大， O(nlogn) 的排序算法是不二选择。本篇我们主要对 O(n2) 的排序算法进行介绍，
大模型时代，“应用变了”：大模型如何在健康医疗中挖出大大的花？12月1日（周五）14:00-15:00 开播！大模型时代，给千行百业带来了新的想象空间试想一下，大模型经过专业知识训练竟然能够成为你的健康医疗助手曾经科幻片中的场景，正一步步成为现实这一期，我们将探讨大模型是如何在健康医疗领域发挥产业价值的
本文从源码层面主要分析了线程池的创建、运行过程，通过上述的分析，可以看出当线程池中的线程数量超过核心线程数后，会先将任务放入等待队列，队列放满后当最大线程数大于核心线程数时，才会创建新的线程执行。
本文对大模型从原理及结构上做了简单的介绍，希望能给各位在了解大模型的路上提供一些帮助。个人经验有限，说的不对的地方还请及时提出宝贵的意见，也可以联系本人线下讨论。下期会结合我们在财富领域训练大模型的经验写一篇偏实践的文章出来。
作者查阅了Sentinel官网、51CTO、CSDN、码农家园、博客园等很多技术文章都没有很准确的springmvc集成Sentinel的示例，因此整理了本文，主要介绍SpringMvc集成Sentinel
1 什么是SPISPI 全称Service Provider Interface。面向接口编程中，我们会根据不同的业务抽象出不同的接口，然后根据不同的业务实现建立不同规则的类，因此一个接口会实现多个实现类，在具体调用过程中，指定对应的实现类，当业务发生变化时会导致新增一个新的实现类，亦或是导致已经存在的类过时，就需要对调用的代码进行变更，具有一定的侵入性。 整体机制图如下：Java SPI 实际上
Copyright © 2005-2023 51CTO.COM 版权所有 京ICP证060544号
