liam liam
3年前
这个API Hub厉害了,收录了钉钉企业微信等开放Api,还能直接调试!
01此前时不时会有一些研发小伙伴和我诉苦,说很多企业由于人力财力限制或者需求不强,会直接购买使用第三方的开放API,这样一来,一则由于开放项目不是量身定制的,寻找自己合适的接口也要搜索调研蛮多时间。二则这种合作方式下API提供者通常只会提供调用权限和一份接口文档,研发童鞋调试的时候只能手动一个个把接口数据复制到调试工具,费时费力。综合上述两大痛点,我给
Chase620 Chase620
4年前
关于:父组件中的子组件中的子组件(孙级)添加数据后怎么样去调用父组件中的方法呢?
1、需求引入image.png这是父组件下的子组件的子组件,一个绑定子设备的弹出窗modal,那么我们怎么样在这个组件中选中子设备后点击确定时去触发父组件的父组件的table列表数据刷新呢?image.pngimage.pngimage.png组件的层级关系.png上述的图示便是部分代码的展示,一般的组件传值有父组件传子组件(
Stella981 Stella981
3年前
Android OpenCV(十七):高斯噪声
高斯噪声高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声。常见的高斯噪声包括起伏噪声、宇宙噪声、热噪声和散粒噪声等等。这类噪声主要来源于电子电路噪声和低照明度或高温带来的传感器噪声,也成为正态噪声,是在实践中经常用到的噪声模型。区别于椒盐噪声随机出现在图像中的任意位置,高斯噪声出现在图像中的所有位置。且概率密度函
Stella981 Stella981
3年前
2014年百度阿里前端面试(一面)
先说下百度:百度的笔试题目是相对较简单的,都是些基本知识例如html里面的空元素,块级元素,行内元素,第二题是link和@import引入css的区别,第三个是一个函数输出的题,也很简单,往后的几个是提升网站性能,还有一个域名劫持,最后一个是一个编程题让把一个数按照1000,000,000这样的状态输出,总之都不是很难;百度被称为是炮灰的坟墓,进入面试的人很
Stella981 Stella981
3年前
SpringBoot项目使用多线程处理任务时无法通过@Autowired注入bean
  最近在做一个“温湿度控制”的项目,项目要求通过用户设定的温湿度数值和实时采集到的数值进行比对分析,因为数据的对比与分析是一个通过前端页面控制的定时任务,经理要求在用户开启定时任务时,单独开启一个线程进行数据的对比分析,并将采集到的温湿度数值存入数据库中的历史数据表,按照我们正常的逻辑应该是用户在请求开启定时任务时,前端页面通过调用后端接口,创建一个新的线
Easter79 Easter79
3年前
SpringBoot项目使用多线程处理任务时无法通过@Autowired注入bean
  最近在做一个“温湿度控制”的项目,项目要求通过用户设定的温湿度数值和实时采集到的数值进行比对分析,因为数据的对比与分析是一个通过前端页面控制的定时任务,经理要求在用户开启定时任务时,单独开启一个线程进行数据的对比分析,并将采集到的温湿度数值存入数据库中的历史数据表,按照我们正常的逻辑应该是用户在请求开启定时任务时,前端页面通过调用后端接口,创建一个新的线
可莉 可莉
3年前
2014年百度阿里前端面试(一面)
先说下百度:百度的笔试题目是相对较简单的,都是些基本知识例如html里面的空元素,块级元素,行内元素,第二题是link和@import引入css的区别,第三个是一个函数输出的题,也很简单,往后的几个是提升网站性能,还有一个域名劫持,最后一个是一个编程题让把一个数按照1000,000,000这样的状态输出,总之都不是很难;百度被称为是炮灰的坟墓,进入面试的人很
3A网络 3A网络
2年前
教你如何将二进制文件导入到数据库
教你如何将二进制文件导入到数据库1.1现网业务场景源数据推送二进制流解析二进制解析后的数据导入数据库为了模拟生产的业务场景,客户提供了一个二进制文件及二进制文件的解析程序,需要我们解析二进制文件后导入数据库。1.2测试方案由于客户给出的解析程序是单条解析,为了提升数据导入的性能,需要微批导入的方式,在内存中积攒一定量的数据后,再调用copy
小万哥 小万哥
1年前
NumPy 二项分布生成与 Seaborn 可视化技巧
二项分布是描述固定次数独立试验中成功次数的概率分布,常用于分析二元结果的事件,如抛硬币。分布由参数n(试验次数)、p(单次成功概率)和k(成功次数)定义。概率质量函数P(k)C(n,k)p^k(1p)^(nk)。NumPy的random.binomial()可生成二项分布数据,Seaborn可用于可视化。当n大且p接近0.5时,二项分布近似正态分布。练习包括模拟不同条件下的二项分布和应用到考试场景。
手把手教你编写自定义Categraf插件
Categraf是一个监控采集Agent,类似Telegraf、GrafanaAgent、DatadogAgent,希望对所有常见监控对象提供监控数据采集能力,采用Allinone的设计,不但支持指标采集,也希望支持日志和调用链路的数据采集。相比于其他采集器,Categraf的优势在于:支持remote_write写入协议,支持将数据写入promethues、M3DB、VictoriaMetrics、InfluxDB;指标数据只采集数值,不采集字符串,标签维持稳态结构;采用allinone的设计,所有的采集工作用一个agent搞定;未来也可以把日志和trace的采集纳入agent;纯Go代码编写,静态编译依赖少,容易分发,易于安装。