get和post在HTTP中都代表着请求数据，其中get请求相对来说更简单、快速，效率高些 get相对post安全性低 get有缓存，post没有 get体积小，post可以无限大 ...get的url参数可见，post不可见 get只接受ASCII字符的参数数据类型，post没有限制 get请求参数会保留历史记录，post中参数不会保留 get会被浏览器主动catch，post...不会，需要手动设置 get在浏览器回退时无害，post会再次提交请求 post一般用于修改服务器上的资源，对所发送的信息没有限制。...无法使用缓存文件（更新服务器上的文件或数据库） 2. 向服务器发送大量数据（POST 没有数据量限制） 3. 发送包含未知字符的用户输入时，POST 比 GET 更稳定也更可靠
你将了解每种工具最擅长的工作是什么，以及如何决定何时使用它们。 Dockerfiles 是什么？ Dockerfile 是一个包含命令的文本文件，Docker 将执行这些命令来构建一个容器镜像。...让我们通过使用 Dockerfile 构建一个小的“hello world”，一个文件的 Go 应用程序来更好地了解 Dockerfile。你不需要安装 Go 以跟随教程，Docker 会照顾依赖。....` to update dependencies RUN apk add --no-cache git RUN go get github.com/golang/dep/cmd/dep # List...你构建的镜像只受限于你编写 Dockerfile 脚本的能力；你可以安装系统包，允许或限制根访问，从头开始，增加一个现有的镜像，使用任何一个 Docker 的认证镜像，天空是唯一限制！...虽然 buildpack 为大多数用例提供了解决方案，但在某些情况下，你可能需要更大的灵活性，例如，如果你正在使用当前的 Buildpacks 生态系统不支持的语言构建应用程序，那么在这种情况下，你可能必须编写自定义的
什么情景下，我会选用Excel而不使用PowerBI。 1.非数据分析需求 作为世界上最流行的电子表格工具，Excel的很多应用可以是非数据分析需求。...如果仅是一张简单的销售数据表，而且你的需求只是一次性地分析销售总量，快速地生成一个普通的数据透视表就可以达到目标，我们没有必要使用PowerBI。 ?...5.编辑查询器 PowerBI是从Excel的BI插件衍生而来的，我们说使用PowerBI操作流畅性、稳定性、功能性都更胜一筹，这主要是针对PowerPivot建模和可视化两个模块来讲。...如果你的工作是仅用PowerQuery对表做数据清洗的工作，后续的工作并非连贯地走PowerPivot建模和可视化的流程，你完全可以用Excel来完成。...在没有体验差别的情况下，直接使用Excel无需切换不同的软件来操作。另外，Excel的编辑查询器操作完后可以很方便地生成一张查询后的Excel表输出，这往往也是数据清洗工作后需要的结果。 ?
然而，您还必须承认人的因素，并通过使用文化策略为所有相关人员提供便利。什么时候使用 CAP？最好使用CAP来为即将到来的变革做好准备，就像GE所做的那样。
问题 什么情况下使用前置声明？...假如你有下面的前置声明， class X; 那么你可以做的如下， 定义一个指针或引用 class Foo { X *p; X &r; }; 函数参数或返回值，但没法使用它们的成员变量或函数 void f1...(X); X f2(); void f3(X*, X&) X& f4() X* f5() 你不能做的如下， 用作基类 class Foo : X {} // compiler error!
在两种特殊的情况下需要使用volatile 修饰符：第一种情况涉及到内存映射硬件(memory-mapped hardware，如图形适配器，这类设备对计算机来说就好象是内存的一部分一样)，第二种情况涉及到共享内存...(shared memory，即被两个以上同时运行的程序所使用的内存)。...如果不使用volatile 修饰符，一个聪明的编译程序可能就会认为t->value 在该函数执行期间不会改变，因为该函数内没有明确地改变t->value 的语句。
图片 什么时候使用SWOT？ 企业组织对SWOT分析的使用如下：组织信息，洞察参与企业变革过程中可能存在的障碍，并确定可激活的优势，以抵消这些障碍。...决定最有效的方向 揭示变革的可能性和局限性 修订计划，以找到系统、企业和组织应对困难复杂情况的、正确的方法 作为一种头脑风暴和记录方法的交流手段 提高“解释的可信度”，以便在向领导人或主要支持者介绍时使用
MQ，互联网技术体系中一个常见组件，究竟什么时候不使用MQ，究竟什么时候使用MQ，MQ究竟适合什么场景，是今天要分享的内容。 MQ是什么？...什么时候不使用MQ？ 当调用方需要关心消息执行结果时，通常不使用MQ，而使用RPC调用。 ?...画外音：绝大部分情况，应该使用RPC。 此时如果强行使用MQ呢？ ? 如果强行使用MQ通讯，调用方不能直接告之用户登录成功又或失败，则要等待另一个MQ通知回调。...究竟什么时候使用MQ呢？ 下面四类典型场景，应该使用MQ。 典型场景一：数据驱动的任务依赖 什么是任务依赖？...什么时候不使用MQ？ 上游实时关注执行结果，通常采用RPC。 什么时候使用MQ？ （1）数据驱动的任务依赖； （2）上游不关心多下游执行结果； （3）异步返回执行时间长；
如果你选择的是 useCallback，再好好思考下。 正确答案是：使用原来的代码性能会更好? 为什么 useCallback 更糟糕？！...我们听到很多你应该使用 React.useCallback 来提高性能，并且“内联函数可能会对性能造成问题”，那么不使用callCallback 是如何变得更好的？...所以我应该什么时候使用 useMemo 和 useCallback？...我想重申下，在没有测量前，强烈建议不要使用 React.Memo （或者它的朋友 PureComponent 和 shouldComponentUpdate），因为优化总会带来成本，并且你需要确保知道会有多少成本和收益...{primes} } 使用正确的 iterations 或 multiplier 可能会非常缓慢，而且你没有太多可以特别做的事情。
最近分享了几篇MQ相关的文章： 《MQ如何实现延时消息》 《MQ如何实现消息必达》 《MQ如何实现幂等性》 不少网友询问，究竟什么时候使用MQ，MQ究竟适合什么场景，故有了此文。...使用了MQ之后，消息发送上游只需要依赖MQ，逻辑上和物理上都不用依赖其他服务。 三、什么时候不使用消息总线 ? 既然MQ是互联网分层架构中的解耦利器，那所有通讯都使用MQ岂不是很好？...，而不能使用MQ通信。...四、什么时候使用MQ 【典型场景一：数据驱动的任务依赖】 什么是任务依赖，举个栗子，互联网公司经常在凌晨进行一些数据统计任务，这些任务之间有一定的依赖关系，比如： 1）task3需要使用task2的输出作为输入...什么时候不使用MQ？ 上游实时关注执行结果 什么时候使用MQ？ 1）数据驱动的任务依赖 2）上游不关心多下游执行结果 3）异步返回执行时间长
在使用HBase一定要明白HBase的适用场合，因为HBase并非适用于每种情况。 首先，要确认有足够多的数据存入HBase。...如 果有几亿或者几十亿条记录要存入HBase，那么HBase就是一个正确的选择；否则如果你仅有几百万条甚至更少的数据，那么HBase当然不是正确的选 择，这种情况下应当选择传统的关系型数据库，因为如果这么少的数据存入...其次，要确认即便不使用传统关系型数据库提供的额外功能（比如数据库的列有强类型限制，secondary index，transaction，SQL等高级查询语言）系统也能顺畅工作。
我们什么时候应该在 Python 中使用 asyncio？1....使用 asyncio 以使用异步编程范例。使用 asyncio 以使用非阻塞 I/O。1.1. 使用协程我们可能会选择使用 asyncio，因为我们要使用协程。...我们可能使用 asyncio 的其他一些原因包括：使用 asyncio 是因为其他人为您做出了决定。使用 asyncio，因为你加入的项目已经在使用它。...但是，如果你选择一个使用 asyncio 的理由，而这个理由对你的具体情况来说感觉很薄弱或充满漏洞。也许 asyncio 不是正确的解决方案。...事实上，GIL 是一个正交问题，在大多数情况下使用 asyncio 时可能无关紧要。任何你可以用 asyncio 编写的程序，你都可以用线程编写，而且它可能会一样快或更快。
responseBody注解的作用是将controller的方法返回的对象通过适当的转换器转换为指定的格式之后，写入到response对象的body区，通常用来返回JSON数据或者是XML数据 需要注意的呢，在使用此注解之后不会再走试图处理器
一、必须使用自增 ID 的场景单表高并发插入且无需分库分表自增 ID 的顺序写入特性可减少页分裂概率，提升插入性能 适合订单、用户表等需频繁插入且无全局唯一性要求的场景 依赖顺序性的业务需求如日志表需按时间排序查询...单系统内数据迁移时，自增 ID 可保证数据一致性和关联关系完整性 中小型单机系统或初期架构数据量较小（百万级以下）时，自增 ID 实现简单，性能稳定 开发维护成本低，无需额外设计全局 ID 生成策略 二、不能使用自增...安全性与隐私保护要求高自增 ID 规律性强，易被推测业务量（如订单数），存在信息泄露风险 替代方案：无规律 ID（如哈希加密自增 ID 或雪花算法） 主键耗尽风险自增字段类型（如 INT）达到上限后无法插入新数据 应对措施：使用...数据合并场景雪花算法趋势递增、全局唯一、可自定义位分配依赖时钟同步、短时间高并发可能重复分布式系统、高并发日志Redis 计数高性能、灵活控制步长依赖外部服务、存在单点故障风险需要灵活 ID 生成的业务四、总结与建议优先使用自增...ID：单机系统、无分库分表需求、高并发插入场景 避免使用自增 ID：分布式架构、需全局唯一性、数据合并或安全敏感场景 替代方案选择：UUID：适合简单跨系统场景，但需权衡存储和查询性能 雪花算法：分布式系统的首选
S3对象通常是列表，使用$索引；S4对象的不同slot使用@索引。 那什么是S3、S4呢？...正如使用$访问list表的组件一样，使用@访问对象的属性。...使用S4泛型与S3泛型非常相似。 可以使用showMethods()函数列出所有可用的S4通用函数和方法。...classGeneratorFunction" ... object="standardGeneric" (inherited from: object="genericFunction") object="traceable" 如何去写你自己的方法...我们可以使用setMethod()帮助函数写自己的方法。 例如，我们可以实现show()泛型的类方法，如下所示。
我们什么时候应该在 Python 中使用 asyncio？1....我们可能使用 asyncio 的其他一些原因包括：使用 asyncio 是因为其他人为您做出了决定。使用 asyncio，因为你加入的项目已经在使用它。...但是，如果你选择一个使用 asyncio 的理由，而这个理由对你的具体情况来说感觉很薄弱或充满漏洞。也许 asyncio 不是正确的解决方案。...事实上，GIL 是一个正交问题，在大多数情况下使用 asyncio 时可能无关紧要。任何你可以用 asyncio 编写的程序，你都可以用线程编写，而且它可能会一样快或更快。...不使用 asyncio 的另一个原因是你不喜欢异步编程。异步编程在许多不同的编程社区中流行了一段时间，最著名的是 JavaScript 社区。
我们什么时候应该在 Python 中使用 asyncio？ 1....我们可能使用 asyncio 的其他一些原因包括： 使用 asyncio 是因为其他人为您做出了决定。 使用 asyncio，因为你加入的项目已经在使用它。...但是，如果你选择一个使用 asyncio 的理由，而这个理由对你的具体情况来说感觉很薄弱或充满漏洞。也许 asyncio 不是正确的解决方案。...事实上，GIL 是一个正交问题，在大多数情况下使用 asyncio 时可能无关紧要。任何你可以用 asyncio 编写的程序，你都可以用线程编写，而且它可能会一样快或更快。...不使用 asyncio 的另一个原因是你不喜欢异步编程。 异步编程在许多不同的编程社区中流行了一段时间，最著名的是 JavaScript 社区。
1 在方法中使用指针什么是receiver？...func (t T) method_name(t T){}这里面的T就是receiver使用receiver作为方法参数func main() { r := receiver{Name: "zs"}...receiver.Name = "ls"}func (receiver *receiver) methodB() { receiver.Name = "ls"}结果：{0 zs 0}{0 zs 0}使用...Name: "ww"}}结果：{0 mapS:0 {0 A 0} 0xc0000b4000} {0 B 0}{0 mapS:0 b:2 {0 ww 0} 0xc0000b4060} {0 ww 0}3 什么时候使用指针一个函数何时该用指针类型做...如果receiver是map、func或者chan，不要使用指针如果receiver是slice并且该函数并不会修改此slice，不要使用指针如果该函数会修改receiver，此时一定要用指针如果receiver
问题 什么时候该定义虚析构函数，为什么要这么做？ 回答 当你通过一个基类指针去删除（delete）派生对象的时候，虚析构函数就很用了。...Constructor called Derived destructor called Base destructor called 总结起来就是：当你的程序满足以下任何一项时，都无需定义基类虚拟析构函数，否则你就应该定义为虚
有人问我，“你在大数据和Hadoop方面有多少经验？”我告诉他们，我一直在使用Hadoop，但是我处理的数据集很少有大于几个TB的。 他们又问我，“你能使用Hadoop做简单的分组和统计吗？”...SQL是一个很直接的查询语言，适合做业务分析，SQL的查询相当简单，而且还非常快——如果你的数据库使用了正确的索引，二级查询或多级查询另当别论。...五、我的数据超过了5TB 你应该考虑使用Hadoop，而无需做过多的选择。 使用Hadoop唯一的好处是可伸缩性非常好。如果你有一个包含了数TB数据的表，Hadoop有一个适合全表扫描的选项。...如果你没有这样大数据量的表，那么你应该像躲避瘟疫那样避免使用Hadoop。这样使用传统的方法来解决问题会更轻松。...另外，我推荐使用Scalding，不要使用Hive或Pig。Scalding支持使用Scala语言来编写Hadoop任务链，隐藏了其下的MapReduce。 作者：chszs
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