Python进阶者 Python进阶者
3年前
手把手教会你JavaScript引擎如何执行JavaScript代码
JavaScript在运行过程中与其他语言有所不一样,如果不理解JavaScript的词法环境、执行上下文等内容,很容易会在开发过程中产生Bug,比如this指向和预期不一致、某个变量不知道为什么被改了,等等。所以今天我们就来聊一聊JavaScript代码的运行过程。大家都知道,JavaScript代码是需要在JavaScript引擎中运行
Wesley13 Wesley13
3年前
Java内嵌Groovy脚本引擎进行业务规则剥离(一)
一些常见商业应用程序或企业应用,大多都会遇上业务规则在一定的条件下,允许进行一些灵活的配置,以满足业务变化的需要。解决的方式大致有以下几个方面:1.最为传统的方式是java程序直接写死提供几个可调节的参数配置然后封装成为独立的业务模块组件,在增加参数或简单调整规则后,重新调上线。2.最为彻底的解决方式,引入商业化规则引擎,如iLog,国产的“
Stella981 Stella981
3年前
RoadFlow ASP.NET Core工作流引擎IIS部署
RoadFlow最新版本采用ASP.NETCORE2.1开发,部署步骤和.NETCORE部署一样,具体可参数ASP.NETCORE的部署方式。1、获取代码首先从RoadFlow官网下载最新版本代码(下载连接:http://www.roadflow.net/Download(https://www.oschina.net/act
Stella981 Stella981
3年前
Spring Boot与Kotlin 整合全文搜索引擎Elasticsearch
Elasticsearch在全文搜索里面基本是无敌的,在大数据里面也很有建树,完全可以当nosql(本来也是nosql)使用。这篇文章简单介绍SpringBoot使用Kotlin语言连接操作Elasticsearch。但是不会做很详细的介绍,如果要深入了解Elasticsearch在Java/kotlin中的使用,请参考我之前编写的《Elastic
Wesley13 Wesley13
3年前
VC++与Matlab混合编程之引擎操作详解
VisualC是当前主流的应用程序开发环境之一,开发环境强大,开发的程序执行速度快。但在科学计算方面函数库显得不够丰富、读取、显示数据图形不方便。Matlab是一款将数值分析、矩阵计算、信号处理和图形显示结合在一起,包含大量高度集成的函数可供调用,适合科学研究、工程设计等众多学科领域使用的一种简洁、高效的编程工具。不过由于Matlab使用的是解释性语言
Stella981 Stella981
3年前
Django和elasticsearch搜索引擎网站后端功能实现
一、输入框智能提示(es提供了接口)修改type需要在mapping中设置一个字段suggest:{“type”:“completion”}所以要修改我们定义的type:在type中新增一个字段:suggest,由于esdsl源码有一些问题,所以这样定义是会报错的,要自己定义一个CustomAnalyzer,再声明一个自定义的对
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
Stella981 Stella981
3年前
KubeVela:标准化的云原生平台构建引擎
!头图.png(https://ucc.alicdn.com/pic/developerecology/61b224aee61e40878106e57cd15317e8.png)作者|孙健波(天元)来源|阿里巴巴云原生公众号(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2
Stella981 Stella981
3年前
LogStash6.3——新Java执行引擎概览与简单评测
LogStash新的Java执行引擎已经进入了待发布阶段了。他的主要特性有:更少的内存使用更高的性能更少的启动配置信息更快的配置重载时间现在可以在LogStash6.3.0版本使用experimentaljavaexecution来尝鲜。下面是性能测试的对比,来看看用JRuby执行器和Java执
Stella981 Stella981
3年前
Fourinone如何实现并行计算和数据库引擎
关于并行计算的概念有非常多,硬件落地其实就只有两种,CPU上的并行计算和GPU上的并行计算,GPU做点积这样的矢量计算(矩阵计算)有优势,但目前还运行不了操作系统和数据库,比较多用于研究性质的计算。在我们生产系统中运用最多的是CPU上的并行计算,其落地方式也只有两种,多线程和多进程。围绕多线程、多进程结合通信技术的灵活设计,它的应用范围非常广泛,不光用于并行