Souleigh ✨ Souleigh ✨
4年前
你可能不知道的 Create React App 的一些技巧
在本文中,我们将探讨提供的鲜为人知但非常有用的功能。让我们开始吧!在HTTPS而不是HTTP上提供应用程序有时我们需要在HTTPS上测试我们的应用程序,以在部署到生产之前检查所有API是否正常工作。Createreactapp提供了一种简单的方法来做到这一点。.env在您的项目文件夹中创建一个(dotenv)文件并HTTPStrue在其
阮小五 阮小五
2年前
Xmind 下载 Xmind 新手指南之如何插入主题元素
XMind是一款全新的全功能思维导图软件,也是一款有效提升工作和生活效率的生产力工具。下面是新手指南,助你快速开启思维导图之旅。联系联系是思维导图中任意两个主题之间用于显示特殊关系的自定义连接线。如果两个主题或外框主题之间有关联性,可以用联系将二者关联起来
Karen110 Karen110
4年前
【前端自动化】如何使用Node.js实现热重载页面
前言前不久我结合browsersyncgulpgulpnodemon实现了一款生产环境热更新(我之前理解有点偏差,应该定义为热更新,不是热重载)的项目脚手架,那么,今天我们将使用Node.js实现一个热重载页面。那么,我今天就总结一下吧,以防止大家也跟我一样。热重载所谓热重载就是页面每次改动,不需要手动去刷新,可自动刷新。热更新浏览器的无刷新更新,允许在
Jacquelyn38 Jacquelyn38
4年前
Vue3.0系列——「vue3.0学习手册」第一期
Vue3.0一、项目搭建vite是尤大大开发的一款意图取代webpack的工具。其实现原理是利用ES6的import发送请求加载文件的特性。拦截这些请求,做一些编译,省去webpack冗长的打包时间。并将其与Rollup捆绑在一起用于生产。在开发过程中没有捆绑。源代码中的ESImport语法直接提供给浏览器,浏览器通过本机<scriptmodule支持对
Stella981 Stella981
3年前
Spring Boot 整合 JWT
1、JWT是什么?JWT是一个开放标准,它定义了一种用于简洁,自包含的用于通信双方之间以JSON对象的形式安全传递信息的方法。JWT可以使用HMAC算法或者是RSA的公钥密钥对进行签名。简单来说,就是通过一定规范来生成token,然后可以通过解密算法逆向解密token,这样就可以获取用户信息。优点:1)生产的t
Stella981 Stella981
3年前
OpenShift Router通过分片实现不同环境网络南北流量隔离
在企业实践中,通常会部署多个OpenShift集群:开发测试、生产等。每个集群都是独立的,通过物理资源进行隔离。这种方式管理简单,易于理解,但是消耗的资源更多,每个集群都需要额外的控制节点及运维节点。有没有办法,使不同环境运行在同一个集群上,并且它们之间实现隔离呢?答案是可以的。对于不同的环境,做好资源隔离,我们需要对计算资源——宿主机做好
Wesley13 Wesley13
3年前
Java 8 Stream API学习总结
Java8API添加了一个新的抽象称为流Stream,可以让你以一种声明的方式处理数据。StreamAPI可以极大提高Java程序员的生产力,让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。这种风格将要处理的元素集合看作一种流,流在管道中传输,并且可以在管道的节点上进行处理,比如筛选,排序,聚合等。元素流在管道中经过中间操作(intermediateo
Stella981 Stella981
3年前
Knative 应用在阿里云容器服务上的最佳实践
作者|元毅阿里云智能事业群高级开发工程师相信通过前面几个章节的内容,大家对Knative有了初步的体感,那么在云原生时代如何在云上玩转Knative?本篇内容就给你带来了 Knative应用在阿里云容器服务上的最佳实践。何为最佳实践,就是按照生产可用的方式部署服务,提供服务监控告警以及链路追踪。我们按照如下3个部分内容进行:
数据仓库万千企业的数智之选
目的是构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持(DecisionSupport)。其实本身并不“生产”任何数据,同时自身也不需要“消费”任何的数据,数据来源于外部,并且开放给外部应用,这也是为什么叫“仓库”,而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程,可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用。数据仓库的类型根据数据
GoCoding GoCoding
3年前
TVM 加速模型,优化推断
TVM是一个开源深度学习编译器,可适用于各类CPUs,GPUs及其他专用加速器。它的目标是使得我们能够在任何硬件上优化和运行自己的模型。不同于深度学习框架关注模型生产力,TVM更关注模型在硬件上的性能和效率。本文只简单介绍TVM的编译流程,及如何自动调优自己的模型。更深入了解,可见TVM官方内容:文档:https://tvm.apach