Souleigh ✨ Souleigh ✨
4年前
Next.js 11 的 一些新特性
作者:✏️在6月15日举行的上,来自世界各地的开发者,共同见证了Vercel团队最新版本的发布。Next.js11中包含的更新和新功能对已经流行的库进行了重大改进。在本文中,我们将深入研究其中一些对用户和开发人员体验都产生影响的更新。让我们开始吧!一致性就其核心而言,一致性是一组原则或编码指南,它将一些决策责任从开发人员手中夺走。通过设置默认
Irene181 Irene181
4年前
Python分析5000+抖音大V,发现大家都喜欢这类视频!
最近,小F在知乎上看到一个关于抖音的问题。里面提到了,目前我国人均每天刷短视频110分钟。看这数据,看来小F又被平均了。不过老实说,只要一打开抖音,小F确实是有一种停不下来的感觉~所以还是少刷抖音,多看书。要不然时间全流逝了。本期就给大家用数据分析一下在抖音,什么类型的视频最受欢迎。/01/数据获取数据来自于第三方监
P8级别的顶级“并发编程”宝典,面试经历分享
为什么学Java?Java能干什么?每年转行想做程序员的人都不少,这个行业不像销售一样,你不必要懂那么多人情世故;也不像某些“安稳岗位”一样,工资较低。程序员靠技术恰饭,没有那么多职场周旋,工资也很可观,因此就成为了大多数转行人的第一选择。Java作为世界上最主流的编程语言之一,也是应用最广泛的编程语言,属于编程语言中老大哥般的存在,是绝大多数人的第一选择。
Squirrel状态机-从原理探究到最佳实践
Squirrel状态机是一种用来进行对象行为建模的工具,主要描述对象在它的生命周期内所经历的状态,以及如何响应来自外界的各种事件。比如订单的创建、已支付、发货、收获、取消等等状态、状态之间的控制、触发事件的监听,可以用该框架进行清晰的管理实现。使用状态机来管理对象生命流的好处更多体现在代码的可维护性、可测试性上,明确的状态条件、原子的响应动作、事件驱动迁移目标状态,对于流程复杂易变的业务场景能大大减轻维护和测试的难度。
CuterCorley CuterCorley
4年前
Python 爬取留言板留言(二):多线程版+selenium模拟
一、项目概述本项目主要是对领导留言板内的所有留言的具体内容进行抓取,对留言详情、回复详情和评价详情进行提取保存,并用于之后的数据分析和进一步处理,可以对政府的决策和电子政务的实施提供依据。具体项目说明和环境配置可参考本系列的第一篇。本篇在第一篇的基础上做了一些改进1.采用了多线程,设定同时运行的线程的数量为3,线程数量适中,这样在保证在同一时刻有多个线
Application Repository一键启用微信告警通告
序言我们在应用云服务平台时偶而会在管理人员电子邮箱中接到操作系统产生的告警通告,如EC2维护保养信息内容,这种电子邮件非常容易吞没在发件箱中,沒有获得妥善处理。此外针对关键的使用大家也许会在CloudWatch设定一些指标值告警并开展电子邮件通告。假如这种都能够发至手机微信等即时通讯手机软件,就比电子邮件通告许多了,终究很多人都习惯性在即时通讯手机软件上查
Stella981 Stella981
3年前
Learun FrameWork,.Net Core3.1工作流引擎平台
互联网下的工作流就是业务流程的计算机程序化。在以前,大多数公司都采用纸质表单,手工传递的方式,一级一级审批签字,工作效率相对较低,对于统计报表功能则不能实现。而采用工作流软件,使用者只需在电脑上填写有关表单,系统费会按照定义好的流程自动进行下去,同时在流程进行过程中也可以根据需要修改、管理、查询、统计、打印等,实现了办公自动化,大大提高了审批效率,可以有
Wesley13 Wesley13
3年前
Java数据结构和算法(十五)——无权无向图
前面我们介绍了树这种数据结构,树是由n(n0)个有限节点通过连接它们的边组成一个具有层次关系的集合,把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树,包括二叉树、红黑树、234树、堆等各种不同的树,有对这几种树不了解的可以参考我前面几篇博客。而本篇博客我们将介绍另外一种数据结构——图,图也是计算机程序设计中最常用的数据结构之一,从数学意义上讲
Wesley13 Wesley13
3年前
IJCAI
前言从去年11月下旬开始入坑机器学习,到现在也已经有半年了,一开始就是学习机器学习理论方面的知识,但是学到两三个月的时候总觉得没点实际操作,所以感到知识点很空洞。自己是自学机器学习的,周围又没有实际项目可以做,能拿来练手的恐怕只有各种数据算法竞赛了。今年二月到三月第一次参加了kaggle上的Toxic文本分类比赛,但是由于自身经验严重不足,和理论
Crane-scheduler:基于真实负载进行调度
作者邱天,腾讯云高级工程师,负责腾讯云TKE动态调度器与重调度器产品。背景原生kubernetes调度器只能基于资源的resourcerequest进行调度,然而Pod的真实资源使用率,往往与其所申请资源的request/limit差异很大,这直接导致了集群负载不均的问题:1.集群中的部分节点,资源的真实使用率远低于resourcerequest,却没有被调度更多的Pod,这造成了比较大的资源浪费;2.而集群中的另外一些节点,其资源的真实使用率事实上已经过载,却无法为调