本文为英文译文，感兴趣的同学可以点击文章末尾的“阅读原文” 查看英文原版。 当 Node.js Server 项目越来越大时，将数据和数据库整理规范是很难的，所以从一开始就有一个好的开发和项目设置，对你的开发项目的成功至关重要。在这篇文章中，向你展示是如何设置大部分 Nest.js 项目的，我们将在一个简单的 Node.js API 上工作，并使用 PostgreSQL 数据库作为数据存储，并围绕它设置一些工具，使开发更容易上手。 为了在 Node.js 中 构建 API，我们将使用 Nest.js。它是
当 Node.js Server 项目越来越大时，将数据和数据库整理规范是很难的，所以从一开始就有一个好的开发和项目设置，对你的开发项目的成功至关重要。在这篇文章中，向你展示是如何设置大部分 Nest.js 项目的，我们将在一个简单的 Node.js API 上工作，并使用 PostgreSQL 数据库作为数据存储，并围绕它设置一些工具，使开发更容易上手。
设备认证和授权在确保Web应用程序安全方面起着至关重要的作用。它们是维护敏感数据、用户账户和应用程序整体完整性的综合安全策略的重要组成部分。
Nestjs 是我见过的，将 Typescript 与 Nodejs Framework 结合的最好的例子。
本文介绍今年上半年使用的的一些技术，做一些个人的学习记录，温故而知新。主要包含了Nestjs、TypeGraphQL、TypeORM相关的知识。本文示例代码以提交到github，可以在这里查看。
先了解什么是orm，其对应的全称为Object-Relational Mapping，对象关系映射。在开发中，通常是指将数据库中的表（关系模型）映射到编程语言中的对象（对象模型），ORM框架的作用就是帮助我们实现这种映射，以方便地在程序中进行数据的存储和检索。
k-d树（k-dimensional树的简称），是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索（如：范围搜索和最近邻搜索）。
要说2024 年 Node.js 的 ORM 框架应该选择哪个？毫无疑问选 Prisma。至于为何，请听我细细道来。
在nestjs中使用TypeORM，需要配置数据库连接（以MySQL为例）。需要特别注意的是配置参数里面的entities字段：
Kd-树概念 Kd-树其实是K-dimension tree的缩写，是对数据点在k维空间中划分的一种数据结构。其实，Kd-树是一种平衡二叉树。 举一示例： 假设有六个二维数据点 = {（2,3），（5
大家好我是考拉🐨，这是 Nest.js 实战系列第二篇，我要用最真实的场景让你学会使用 Node 主流框架。 上一篇中 【Nest.js入门之基本项目搭建】 带大家入门了Nest.js, 接下来在之前的代码上继续进行开发， 主要两个任务：实现用户的注册与登录。 在实现登录注册之前，需要先整理一下需求， 我们希望用户有两种方式可以登录进入网站来写文章， 一种是账号密码登录，另一种是微信扫码登录。文章内容大纲 📷 接着上章内容开始... 前面我们创建文件都是一个个创建的， 其实还有一个快速创建Contoller
TypeORM 是一个ORM (opens new window)框架，它可以运行在 NodeJS、Browser、Cordova、PhoneGap、Ionic、React Native、Expo 和 Electron 平台上，可以与 TypeScript 和 JavaScript (ES5,ES6,ES7,ES8)一起使用。 它的目标是始终支持最新的 JavaScript 特性并提供额外的特性以帮助你开发任何使用数据库的（不管是只有几张表的小型应用还是拥有多数据库的大型企业应用）应用程序。
GraphQL介绍&使用nestjs构建GraphQL查询服务（文章底部附demo地址） GraphQL一种用为你 API 而生的查询语言。出自于Facebook，GraphQL非常易懂，直接看查询语
大概率你听说过 GraphQL，知道它是一种与 Rest API 架构属于 API 接口的查询语言。但大概率你也与我一样没有尝试过 GraphQL。
在使用nodejs开发过程中，刚好碰到需要做一个小工具，需要用到数据库存储功能。而我又比较懒，一个小功能不想搞一个nodejs项目，又搞一个后端项目。不如直接在nodejs里面把对数据库的操作也做掉。 结果百度一圈下来发现nodejs这边还都是比较原始的、类似后端的通过coneection连数据库，接着open，在写sql语句干嘛干嘛的。经过后端这么多年的脚手架工具熏陶，实在懒得写这些没营养的简单增删改查sql语句了。 typeorm github地址 typeorm github地址 遂通过baidu、google找到了typeorm这个orm框架。果然不错，作者自己也说大量参考了如entityframework、hibernate、dapper等等众多orm框架。吸收了各家之所长。 更多介绍和各种示例可以参考它的demo项目，基本每个数据库都有一个demo，然后对特性也基本都介绍到的。 比如mongodb如何映射复杂对象，关系型数据怎么弄级联删除之类的功能
用 0、1、2、3、4、5 的递增 id 标识每个 url，把映射关系存到数据库里。
K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。这里就运用了KNN的思想。KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。
爬取数据我们使用 Puppeteer 来做，然后用 TypeORM 把爬到的数据存到 mysql 表里。
这两天国庆节，大家出去玩可能会借用共享充电宝。它也是基于你的位置来搜索附近充电宝：
TypeORM 是 TypeScript 和 JavaScript 的 ORM。 TypeORM 的核心目标是始终支持最新的 JavaScript 特性，并提供额外的功能，帮助您开发任何类型的数据库应用程序——从具有少量表的小型应用程序到具有多个数据库的大型企业应用程序。 TypeORM 支持 Data Mapper 和 Active Record 两种模式，这与当前存在的所有其他 JavaScript ORM 不同，这意味着您可以以最有效的方式编写高质量、松耦合、可扩展、可维护的应用程序。TypeORM 在很大程度上受到其他 ORM 的影响，如 Hibernate、Doctrine 和 Entity Framework。
适合尝尝鲜,目前有1W+ star, 上正式线我觉得等version 6会稳定些,
本文介绍了Redis、MongoDB、PostgreSQL、MySQL这四种数据库的基本特性，包括数据类型、持久化方式、事务支持、分区和分片等特性。每种数据库都有其适用的场景，例如Redis适合用于缓存和计数器，MongoDB适合用于高并发的读写，PostgreSQL适合用于事务处理和数据仓库，MySQL适合用于关系型数据库和事务处理。每种数据库都有其优缺点，需要根据具体的需求和场景来选择合适的数据库。
最近接到一个小需求，需要自己全干（前端+后端），看到群里大家对Nest.js热情都很高,自己也心痒痒，所以就走上了 Nest.js 的不归路~
最近接到一个小需求，需要自己全干（前端+后端），看到群里大家对Nest.js热情都很高,自己也心痒痒，所以就走上了Nest.js的不归路~
虽然JanusGraph的复合索引（composite indexes）支持 可以存储在JanusGraph中的 任何数据类型， 但混合索引（mixed indexes ）仅限于以下数据类型。
各种社交软件里面都有附件的人的需求，在该应用中，我们查询附近 1 公里的食客，同时只需查询出 20 个即可。 解决基于地理位置的搜索，很多数据库品牌都支持：MySQL、MongoDB、Redis 等都能支持地理位置的存储。
K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法既可处理分类问题，也可处理回归问题，其中分类和回归的主要区别在于最后做预测时的决策方式不同。KNN做分类预测时一般采用多数表决法，即训练集里和预测样本特征最近的K个样本，预测结果为里面有最多类别数的类别。KNN做回归预测时一般采用平均法，预测结果为最近的K个样本数据的平均值。其中KNN分类方法的思想对回归方法同样适用，因此本文主要讲解KNN分类问题，下面我们通过一个简单例子来了解下KNN算法流程。 如下图所示，我们想要知道绿色点要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色正方形？我们利用KNN思想，如果假设K=3，选取三个距离最近的类别点，由于红色三角形所占比例为2/3，因此绿色点被赋予红色三角形类别。如果假设K=5，由于蓝色正方形所占比例为3/5，因此绿色点被赋予蓝色正方形类别。
最近在知乎看到了这么个问题：学完Vue还有必要学习React和Node吗？[1]， 有很奇妙的感觉，因为我在最开始入门前端时，也是以Vue入的门，在“学完”Vue之后， 我也有了类似的疑问，但当时的我没多想，觉得“技多不压身”，反正都是前端，以后肯定用得上，那就学呗。
作者：51CTO博主 RaySaint 先前一篇文章《SIFT算法研究》讲了讲SIFT特征具体是如何检测和描述的，其中也提到了SIFT常见的一个用途就是物体识别，物体识别的过程如下图所示： 如上图(
Vue Naive Admin 2.0 是一款极简风格的后台管理模板，包含前后端解决方案，前端使用 Vite + Vue3 + Pinia + Unocss，后端使用 Nestjs + TypeOrm + MySql + Redis。
ORM 库（Object-Relational Mapping），其实就是编程语言到 SQL 的映射，无需学习 SQL 的使用，直接用最熟悉的代码调用方法，即可与数据库进行交互。
这篇文章是上篇实现登录、注册的后续， 本来是和上一篇文章写在一起的， 考虑篇幅问题，就拆了一个下篇出来。
DBSCAN算法对于邻域半径eps和最小样本数minPoints这两个参数比较敏感，不同的参数取值会产生不同的聚类效果。为了降低参数设置对聚类结果造成的不稳定性，在DBSCAN算法的基础上，提出了OPTICS算法，全称如下
何谓K近邻算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，简称KNN算法，单从名字来猜想，可以简单粗暴的认为是：K个最近的邻居，当K=1时，算法便成了最近邻算法，即寻找最近的那个邻居。
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在编程语言中，查找算法是指在一个数据集合中查找某个元素是否存在的算法。常见的查找算法包括：
一句话就可以概括出KNN（K最近邻算法）的算法原理：综合k个“邻居”的标签值作为新样本的预测值。更具体来讲KNN分类过程，给定一个训练数据集，对新的样本Xu，在训练数据集中找到与该样本距离最邻近的K（下图k=5）个样本，以这K个样本的最多数所属类别（标签）作为新实例Xu的预测类别。
上篇文章中我们介绍了MongoDB中索引的简单操作，创建、查看、删除等基本操作，不过上文我们只介绍了一种类型的索引，本文我们来看看其他类型的索引。 ---- _id索引 我们在上文介绍过，我们往集合中添加文档时，默认情况下MongoDB都会帮助我们创建一个名为_id的字段，这个字段就是一个索引。默认情况下，一般的集合都会帮我们创建这个字段作为索引，但也有一些集合不会将_id默认作为索引，比如固定集合，这个我们后面的文章会详细说到这个问题。 复合索引 如果我们的查询条件有多个的话，我们可以对这多个查询条件都建
各种社交软件里面都有附件的人的需求，在该应用中，我们查询附近 1 公里的食客，同时只需查询出 20 个即可。 这都依赖基于位置信息服务（Location-Based Service，LBS）的应用。LBS应用访问的数据是和人或物关联的一组经纬度信息，而要能查询相邻的经纬度范围，GEO就非常适合应用在LBS服务的场景。
在很多前端团队，已经使用了 JavaScript 的情况下，期待引入一个企业级后端应用，以前我们的选择是基于 Node.js 的一些 Web 框架，比如 Django。今天跟大家分享另外一个可供选择的选项，基于 Node.js & TypeScript 的企业级应用框架 NestJS。
相信如果提起地理数据的处理，首先想起的数据库就是postgis, 对大名鼎鼎的postgresql + 插件的方式来将POSTGRESQL 变成纯纯的地理数据处理的数据库，这是人尽皆知和童叟无欺的功能。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程五(内容来源：Spring中国教育管理中心）
第一期内容中我们了解到，PCL官网上将PCL分为十四个功能模块（滤波器、特征、关键点、配准、Kd树、八叉树、分割、采样一致性、表面、范围图像、输入输出、可视化、常用、搜索），本期我们将粗略介绍部分模块的功能，帮助开发者定位可供自己应用的功能。
最近在知乎看到了这么个问题：学完Vue还有必要学习React和Node吗？， 有很奇妙的感觉，因为我在最开始入门前端时，也是以Vue入的门，在“学完”Vue之后， 我也有了类似的疑问，但当时的我没多想，觉得“技多不压身”，反正都是前端，以后肯定用得上，那就学呗——
让我们设计一个类似Yelp或者大众点评的服务，用户可以搜索附近的地方，比如餐馆、剧院或购物中心等，还可以添加/查看对地方的评论。类似的服务：邻近服务器。
导语 | 本人在读VS Code源码的时候，发现其用了大量的@Decorator装饰器语法，由于对装饰器的语法比较陌生，它成为了我理解VS Code的拦路虎。其实不止VS Code，Angular、Node.js框架Nest.js、TypeORM、Mobx(5) 和Theia等都深度用到了装饰器语法，为了读懂各大优秀开源项目，让我们先一起来把@Decorator装饰器的原理以及用法彻底弄懂。 一、装饰器的样子 我们先来看看Decorator装饰器长什么样子，大家可能没在项目中用过Decorator装饰
请计算 ⌊\frac{a+b+c}{2}⌋，即 a,b,c 相加的和除以 2 再下取整的结果。
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