小嫌 小嫌
2年前
css中块状元素和内联元素
CSS中,html中的标签元素大体被分为三种不同的类型:块状元素、内联元素(又叫行内元素)和内联块状元素。块状元素块状元素特点1、每个块级元素都从新的一行开始,并且其后的元素也另起一行。2、元素的高度、宽度、行高以及顶和底边距都可设置。3、元素宽度在不设置的情况下,是它本身父容器的100%(和父元素的宽度一致),除非设定一个宽度。常用的块状元素有:、
飞速低代码|深度解析低代码的奥妙
​全球疫情的爆发,阻断无数人与人之间的物理连接,但却阻挡不了互联网时代的发展。你是否在思考:后疫情时代,究竟什么样的新技术,才能真正解放IT生产力,加速社会数字化转型?小飞认为是低代码LowCode。它凭借着高生产力、降本增效、平民化的独特优势,成为了众多企业实现或加速数字化转型的重要手段之一。(图片来源于:网络)PART01什么是低代码?绝不是代码很
飞速企业级低代码 | 低代码市场火热:是 IT 革命还是高级外包
​低代码,一种快速开发应用的软件,将通用、可重复利用的代码形成组件化的模块,通过图形化的界面来拖拽组件并形成应用。低代码能够实现只写少量代码或不写代码,类似用“乐高积木”的方式来开发。在国外有很多著名的低代码成功案例。Outsystems帮助施耐德电气在20个月内推出了60款应用程序,开发过程加速了两倍,仅在第一年就节省了650人天的工作量;在
Wesley13 Wesley13
3年前
mysql数据库分库分表shardingjdbc
分库分表理解   分库分表应用于互联网的两个场景;大量数据和高并发,通常策略有两种:垂直分库,水平拆分  垂直拆分:是根据业务将一个库拆分为多个库,将一个表拆分为多个表,例如:将不常用的字段和经常访问的字段分开存放,在实际开发由于跟业务关系紧密,所以一般采用水平拆分。  水平拆分:则是根据分片算法讲一个库拆分为多个库,来进行维护,
Easter79 Easter79
3年前
TiDB DM 2.0 GA,数据迁移不用愁
社会数字化、智能化的发展进程中,海量的数据带来巨大挑战,各行各业都在加速数字化转型,越来越多的企业意识到数据基础设施是成功的关键。然而,作为数据基础设施的核心,传统数据库例如MySQL面临性能和容量瓶颈,通过中间件实现的分库分表方案复杂度高,同时带来高昂的运维成本。作为一款企业级NewSQL数据库,TiDB采用计算、存储分离的架构,可以根据业务
Wesley13 Wesley13
3年前
35岁,真的是程序员的一道坎吗?
“程序员35岁是道坎”,“程序员35岁被裁”……这些话咱们可能都听腻了,但每当触及还是会感到丝丝焦虑,毕竟每个人都会到35岁。而国内互联网环境确实对35岁以上的程序员不太友好:薪资要得高,却不如年轻人加班猛;虽说经验丰富,但大部分公司并不需要太资深的程序员。但35岁危机并不是不可避免的,比如你可以不断精进技术,将来做技术管理或者
Wesley13 Wesley13
3年前
Union Find
并查集是在各个不相交集合中查找某元素存在否,可以接近常数级查找例如,图的连通性,最近公共祖先等问题。一般用森林数组实现。一般有2个操作,查找(find)和合并(union)查找:从集合中查找元素x是否存在。合并:如果2个集合不想交则可以合并操作,一般方法是高度低的合并到高度高的。初始化每个元素都可以是一个单独的集合,然后不断引入关系来合并他
Stella981 Stella981
3年前
NIO框架入门(三):iOS与MINA2、Netty4的跨平台UDP双向通信实战
前言本文将演示一个iOS客户端程序,通过UDP协议与两个典型的NIO框架服务端,实现跨平台双向通信的完整Demo。服务端将分别用MINA2和Netty4进行实现,而通信时服务端你只需选其一就行了。同时用MINA2和Netty4分别实现服务端的目的,是因为很多人都在纠结到底是用MINA还是Netty来实现高并发的Java网络通信服务端
Wesley13 Wesley13
3年前
Java 并发编程:AQS 的互斥锁与共享锁
我们知道现代机器处理器几乎都是多核多线程的,引入多核多线程机制是为了尽可能提升机器整体处理性能。但是多核多线程也会带来很多并发问题,其中很重要的一个问题是数据竞争,数据竞争即多个线程同时访问共享数据而导致了数据冲突(不正确)。数据竞争如果没处理好则意味着整个业务逻辑可能出错,所以在高并发环境中我们要特别注意这点。!(https://pic2.zhim
Stella981 Stella981
3年前
CODING DevOps 系列第四课:DevOps 中的质量内建实践
什么是质量内建随着时间的推移,我们项目的开发效率会逐渐降低,直到几年之后整个项目可能就无法维护,只能推倒重来。具体的表现首先就是随着时间推移,我们会发现整个需求列表里面能做的需求越来越少,因为每当我们增加一个新特性,需要改动的代码就非常多,所以最后每提出一个新的需求,团队评估出来的改动成本都非常高,导致最后难以增加新的特性。第二个表现