桃浪十七丶 桃浪十七丶
3年前
IDEA 2019新手上路(作者使用经历,长篇预警)
序语这篇文章是作者使用了一段时间后,从下载安装IDEA2019开始上手,到使用阿里巴巴开发编程规范手册编写SSM实训项目,这半年来的亲生经历,作者是新人过来的,也希望这篇文章能够帮到各位使用IDEA的萌新们。在这篇文章里笔者不会说那些多余的技巧,比如下载易于区分的括号颜色插件,但笔者会叙述基本的比如常用的快捷键,和笔者自认为比较好看的主题搭配,以及一些笔者认
WeiSha100 WeiSha100
2年前
网校系统搭建源码
有视频点播,直播,刷题,考试,督学,在线支付等功能,有源代码,可以二次开发,内网部署和外网部署都可以,有部署文档,搭建起来比较简单!1、视频点播:在线点播视频,可上传图文资料,习题等2、直播:对接七牛云端口,千人在线流畅直播,可录制保留为在线点播视频3、刷题:可批量管理上传的题库,随时随地刷题4、考试:多场景考试设置,有模拟考和正式考,客观题考完自动出成绩,
Karen110 Karen110
3年前
一篇文章带你了解Django ORM操作(基础篇)
前言在日常开发中,需要大量对数据库进行增删改查操作。如果头铁的话,使用原生SQL是最好的,毕竟性能又高,又灵活。但是通常情况下,我们不是太需要那么苛刻的性能,也没有那么多刁钻的需求用原生SQL通常会使用简单快捷的ORM进行增删改查一起看学习一下Django的ORM操作吧表结构设计还是从实际角度出发。假设,现在我需要设计一个简单的图书管理系统,是那种买的书,不
我在京东做研发第五期:京东云自研服务器,如何将开发成本降低 60% 的同时还更低碳环保?
随着互联网的不断发展,各类技术工程对cpu算力的需求持续飙高,这不仅带来了技术上的压力,对电力能耗的需求也越来越大。为在有限的电力内达到最佳的效果,京东云自研服务器围绕三大主轴,提升性能效率、降低整体成本,让地球环境可以永续经营。
Easter79 Easter79
2年前
ThreadLocal实现线程安全
Spring通过各种模板类降低了开发者使用各种数据持久技术的难度。这些模板类都是线程安全的,也就是说,多个DAO可以复用同一个模板实例而不会发生冲突。我们使用模板类访问底层数据,根据持久化技术的不同,模板类需要绑定数据连接或会话的资源。但这些资源本身是非线程安全的,也就是说它们不能在同一时刻被多个线程共享。虽然模板类通过资源池获取数据连接或会话,但资源池本身
Wesley13 Wesley13
2年前
DDD实战进阶第一波(六):开发一般业务的大健康行业直销系统(实现产品上下文仓储与应用服务层)
前一篇文章我们完成了产品上下文的领域层,我们已经有了关于产品方面的简单领域逻辑,我们接着来实现产品上下文关于仓储持久化与应用层的用例如何来协调领域逻辑与仓储持久化。首先大家需要明确的是,产品上下文的领域逻辑是系统的核心,它不应该依赖仓储,而仓储应该要依赖领域层,这样仓储才可以把领域逻辑执行完后,才可能将领域对象持久化到数据库中,这一点与传统的架构
API 小达人 API 小达人
9个月前
Eolink Apikit「 零代码」快速发起 RPC 接口自动化测试
RPC(RemoteProcedureCall)远程过程调用,是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC的核心思想是将远程服务抽象成一个接口,客户端通过调用这个接口,就可以实现对远程服务的访问。EolinkApikit支持多协议,RPC、DUBBO、HTTP、REST、Websocket、gRPC、TCP、UDP、SOAP、HSF等。零代码快速发起RPC接口自动化测试,可以根据RPC接口文档自动生成测试用例,开发者只需简单修改即可使用。
WeiSha100 WeiSha100
2年前
开源学习系统搭建
这是一个开源的学习系统,内网部署和外网部署都可以,有部署文档,有视频点播,直播,刷题,考试,督学,在线支付等功能,有源代码,测试可二次开发,搭建起来比较简单,可用于搭建内部学习培训系统!1、视频点播:在线点播视频,可上传图文资料,习题等2、直播:对接七牛云端口,千人在线流畅直播,可录制保留为在线点播视频3、刷题:可批量管理上传的题库,随时随地刷题4、考试:多
WeiSha100 WeiSha100
2年前
技能培训类平台搭建源码
这是一个开源版的技能培训类平台源码,有部署文档,有视频点播,刷题,考试,督学,在线支付等功能,有源代码,测试可二次开发,搭建起来比较简单,可私人部署培训类平台!1、点播:在线点播视频,可上传图文资料,习题等2、刷题:可批量管理上传的题库,随时随地刷题3、考试:多场景考试设置,客观题考完自动出成绩,主观题教师端可批改,批量导出成绩4、督学:拖进度条无效,精确统
亚马逊云科技的MLOps新实践,会给我们哪些启发?
20年前,软件行业在数字化演进的道路上,从部署一个Web服务器到部署几十甚至上百上千个不同的应用,在各种规模化交付方面的挑战之下,诞生了DevOps技术。比如虚拟化、云计算、持续集成/发布、自动化测试等,而MLOps就是机器学习时代的DevOps。它的主要作用就是连接模型构建团队和业务,运维团队,建立起一个标准化的模型开发,部署与运维流程,使得企业组织能更好