网络聚合 - 沙漠渔溏

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以下是网络聚合相关的文章

2024-03-25
『聚合』 gin中间件&控制器&model 中间件 Gin 框架允许开发者在处理请求的过程中，加入用户自己的钩子（Hook）函数。这个钩子函数就叫中间件，中间件适合处理一些公共的业务逻辑，比如登录认证、权限校验、数据分页、记录日志、耗时统计等。通俗的讲：中间件就是匹配路由前和匹配路由完成后执行的一系列操作路由中间件 Gin 中的中间件必须是一个 gin.HandlerFunc 类型，配置路由的时候可以传递多个 func 回调函数，最后一个 func 回调函数前面触发的方法都可以称为中间件 // 请求方式的源码参数，... 可以传入多个func(context *gin.Cont
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2024-03-24
『聚合』阿里二面：谈谈ThreadLocal的内存泄漏问题？问麻了。。。。引言 ThreadLocal在Java多线程编程中扮演着重要的角色，它提供了一种线程局部存储机制，允许每个线程拥有独立的变量副本，从而有效地避免了线程间的数据共享冲突。ThreadLocal的主要用途在于，当需要为每个线程维护一个独立的上下文变量时，比如每个线程的事务ID、用户登录信息、数据库连接等，可以减少对同步机制如synchronized关键字或Lock类的依赖，提高系统的执行效率和简化代码逻辑。但是我们在使用ThreadLocal时，经常因为使用不当导致内存泄漏。此时就需要我们去探究一下ThreadLocal在哪些场景下会出现内存泄露？哪些场景下不会出现内存泄露？出现内
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2024-03-24
『聚合』大模型时代的PDF解析工具去年（2023年）是大模型爆发元年。但是大模型具有两个缺点：缺失私有领域知识和幻觉。缺失私有领域知识是指大模型训练时并没有企业私有数据/知识，所以无法正确回答相关问题。并且在这种情况下，大模型会一本正经地胡说八道（即幻觉），给出错误的回答。那么如何解决这两个缺点？目前主要有两种方法，微调和RAG。微调是指使用企业私有数据/知识基于现有大模型训练出一个新的模型，然后我们使用这个新的模型来回答用户问题。RAG是检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）的缩写，是指在用户提问时系统后台根据用户问题检索相关数据/知识，然后将所检索到的相关数据/知识加上用户问题
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2024-03-24
『聚合』 Objective-C之Class底层结构探索 isa 走位图在讲 OC->Class 底层类结构之前，先看下下面这张图：通过isa走位图得出的结论是： 1，类，父类，元类都包含了 isa, superclass 2，对象isa指向类对象，类对象的isa指向了元类，元类的 isa 指向了根元类，根元类 isa 指向自己 3，类的 superclass 指向父类，父类的 superclass 指向的根类，根类的superclass 指向的nil 4，元类的 superclass 指向父元类，父元类 superclass 指向的根元类，根元类 superclass 指向根类，根类 superclass 指向ni
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2024-03-24
『聚合』扔掉print，用icecream来调试你的代码 print是我们平时写些python小工具时，最常用的调试工具。因为开发代码时，常常通过print将执行流程、变量的值以及其他关键信息输出到控制台来观察，以便了解程序执行情况和调试bug。但是，print的输出过于简单，在输出变量内容，函数调用，执行过程等相关信息时，往往需要自己手动去补充很多的输出信息的说明，否则很容易搞不清输出的内容是什么。而今天介绍的icecream，为我们提供了一种更加优雅和强大的方式来调试代码。它不仅可以自动格式化输出内容，自动添加必要的描述信息，而且使用起来也比print更加简单。 1. 安装通过pip安装： pip install
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2024-03-24
『聚合』系统渐渐沦为“屎山”，原因是.. 分享是最有效的学习方式。博客：https://blog.ktdaddy.com/ 背景小猫维护现有的系统也有一段时间了，踩坑也不少，事故不少。感兴趣的小伙伴可以了解一下，往期的小猫踩坑记合集。这天，小猫找到了商城系统的第一任开发老A开始聊天。 “你们这系统是真坑，我都吃过好多次亏了，太烂了...”小猫开玩笑地吐槽道。 “我们当时其实还是花了很长的一段时间去做设计以及评审的，每一步都是有严格把控的，当时系统总体骨架还是相当清晰的，也没有那么多新的概念，你说现在系统不行了，可不能怪我们啊。一会我给你原始设计文档看看。后面经过了很多研发的手了，甚至运营和
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2024-03-24
『聚合』企业级智能客服知识库重磅更新，发布`v0.1.5` FastWiki加入AIDotNet (github.com)，FastWiki不再属于个人项目，目前FastWiki捐赠给了AIDotNet组织，AIDotNet拥有一下优秀项目：项目名称链接描述 FastWiki https://github.com/AIDotNet/fast-wiki 基于.NET8+React+LobeUI实现的企业级智能客服知识库 AntSK https://github.com/AIDotNet
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2024-03-24
『聚合』京东大佬问我：下单后30分钟未支付，自动取消有什么设计方案么？　　　　上周的时候有幸和京东大佬来了次线上“交流”（他问我答那种，懂的都懂），由于我下午临时有个会议要参加，原本计划1小时的“交流”缩短到30分钟，前二十分钟聊了聊项目，距离我开会还剩十分钟时，大佬突然问我道：假设有这么一个场景，用户下完单之后没有支付，然后30分钟之后订单自动取消了，你有什么设计思路去实现这个功能呢？　　我在那一边盯着手表一边思考这个问题，咦，工作多载，做过订单相关的但没整过支付啊，网上看过一些支付的实现调一些支付宝、微信支付的接口一类的方案，但是大佬的这个问题的重点显然不在问我怎么调API，而是订单超时自动取消啊！大脑快快想。　　沉
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2024-03-24
『聚合』项目性能优化—使用JMeter压测SpringBoot项目项目性能优化—使用JMeter压测SpringBoot项目我们的压力测试架构图如下：配置JMeter 在JMeter的bin目录，双击jmeter.bat 新建一个测试计划，并右键添加线程组：进行配置一共会发生4万次请求。 ctrl + s保存；添加http请求：配置http请求：配置断言，来判断当前请求是否成功：正常响应如下：添加断言持续时间添加察看结果树: 添加汇总报告: 相似的操作，也添加聚合报告：相似的操作，添加
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2024-03-24
『聚合』在winform中如何实现双向数据绑定？什么是双向数据绑定？双向数据绑定是一种允许我们创建持久连接的技术，使模型数据和用户界面(UI)之间的交互能够自动同步。这意味着当模型数据发生变化时，UI会自动更新，反之亦然。这种双向数据绑定极大地简化了UI和模型数据之间的同步，使开发者可以更专注于业务逻辑，而不是手动处理UI和数据的同步。今天我想通过winform中DataGridView控件为例，介绍在winform中如何实现双向数据绑定。一般在winform中使用DataGridView控件时，我们可能是这样使用的：创建数据源以Person类为例： public class Person {
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2024-03-24
『聚合』 Pandas：如何让你的代码性能飙升在数据分析相关的工作中，Pandas无疑是一个强大的工具，它的易用性和灵活性广受青睐。然而，随着数据量的不断增长和计算需求的日益复杂，Pandas代码的性能问题也逐渐浮出水面。如何让Pandas代码运行得更快、更高效，成为了每一个人使用者都需要面对的挑战。今天，本文就一个简化版的实际分析案例，来一起探讨Pandas代码如何写才能性能更好，让你的数据处理流程更加顺滑，不再为漫长的等待运行而烦恼。 1. 案例介绍假设有个股票分析的场景，我们需要给所有的股票每天的交易情况做一个评估，评估的结果有3个级别：优，中，差。其中，“优”的条件是当天成交额大于10亿且收盘价大于开盘价，也
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2024-03-24
『聚合』 FreeRTOS教程6 互斥量 1、准备材料正点原子stm32f407探索者开发板V2.4 STM32CubeMX软件（Version 6.10.0） Keil µVision5 IDE（MDK-Arm）野火DAP仿真器 XCOM V2.6串口助手 2、学习目标本文主要学习 FreeRTOS 互斥量的相关知识，包括优先级翻转问题、优先级继承、死锁现象、创建/删除互斥量和获取/释放互斥量等知识 3、前提知识 3.1、优先级翻转问题使用二值信号量用于进程间同步时可能会出现优先级翻转的问题，什么是“优先级翻转”问题呢？考虑如下所述的任务运行过程在 t1 时刻，
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2024-03-24
『聚合』 C++ 构造函数 explicit 关键字成员初始化列表通常，构造函数具有public可访问性，但也可以将构造函数声明为 protected 或 private。构造函数可以选择采用成员初始化表达式列表，该列表会在构造函数主体运行之前初始化类成员。与在构造函数主体中赋值相比，初始化类成员是更高效的方式。首选成员初始化表达式列表，而不是在构造函数主体中赋值。注意：成员初始化表达式的参数可以是构造函数参数之一、函数调用或 std::initializer_list 。 const 成员和引用类型的成员必须在成员初始化表达式列表中进行初始化。若要确保在派生构造函数运行之前完全初始化基类，需要在初始化
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2024-03-24
『聚合』 clickhouse使用心得 clickhouse目前用在实时BI后台，只要数据稳定落库了，出报表很快，临时查询也很快，在使用过程中，对它的一些优点和不足也是深有体会，这里总结一下，不能做到面面俱到，但尽可能详细的介绍实际应用需要注意的问题和应用技巧。我们是通过编写Flink程序，消费kafka数据，将数据清洗，扩充维度，然后落在clickhouse里面，半年以来，Flink程序很少出问题，数据落库也很稳定。对于clickhouse，使用的是腾讯云的clickhouse服务，有副本的集群，中间扩充了几次磁盘，服务也是挺稳定的，整体看来，整个BI后台，都能稳定的提供数据报表。为了书写方便，接下来clickhous
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2024-03-24
『聚合』 ElasticSearch - 基础概念和映射前言写这篇东西，是因为官方文档看着太痛苦，于是乎想用大白话来聊聊 ElasticSearc (下面都简称ES)。所以下文对于 ES 一些概念的表述可能会与官方有出入，所以需要准确的表述和详细定义的，请跳转官方文档。我也尽量贴上官方的链接。前置知识：因为下文会使用 mysql 的一些概念来描述，所以没学过的不建议看文本。本文基于 ES 8.12 ES 基础概念 ES 是一个搜索引擎。重点是大数据搜索，如果是传统的 CRUD，请考虑关系型数据库。下面来了解几个 ES 的基础概念索引（index） Index modules | Elasticsear
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