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设计通过 POST 获取数据的 API 时需要注意的问题

现代网站越来越多的使用前后端分离架构，先用前端 MVC 框架快速堆砌出 SPA，再用 API 获取动态数据也已经成为日常的开发内容；而用来连接前后端的 API，其重要性也自然言而喻。...❞ SEO 当搜索引擎的爬虫在扫网站时，如果发现需要通过 POST 获取的资源，为了避免造成意外的行为或副作用，通常不会尝试爬取 POST 响应的结果。...例如在查找存在依赖关系的嵌套数据时，很有可能必须要经过多次请求想要才能找到想要的结果；而随着项目架构逐渐扩张，同一页面的资料也会越来越复杂，可能需要多个来源的资料才能堆砌出页面，这时候 RESTful...查询语句即文件 查询语句即响应的数据结构，不会有冗余的内容 统一的对外入口 可以多查询合并，一起返回 这些特性有效的解决了 RESTful API 在复杂架构下的问题，使 GraphQL 充满弹性、非常好用...后记 本文的标题是我一位朋友去面试某大厂后端时的一道面试题，由这个题目引申出 HTTP 方法及主流的 RESTful API 设计风格，并对 GraphQL 做了简短的介绍，希望以上内容能够帮到你。

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_.orderBy()和_.sortBy()方法在处理大型数据集时的具体性能表现如何？

在处理大型数据集（通常指10万条以上记录）时，Lodash的_.orderBy()和_.sortBy()的性能表现存在可测量的差异，主要体现在排序逻辑复杂度、内存占用和执行效率上。...大型数据集性能测试以下是基于10万条和100万条对象数据的测试（测试环境：Node.js 18，Lodash 4.17.21）：测试数据结构// 生成大型数组：包含字符串属性（用于按长度排序）和数字属性...实际开发建议单字段升序排序：优先用_.sortBy()，尤其在数据量极大时（100万+），性能优势更明显。...极致优化场景：若数据集超过1000万条，可考虑先使用原生Array.sort()（减少Lodash封装开销），或分片排序后合并。...总体而言，两者性能差异在中小型数据集（10万条以下）中可忽略，选择时应优先考虑代码可读性；仅在处理超大型数据时，才需要根据排序条件（单字段/多字段）选择更优方法。

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    在MATLAB中优化大型数据集时通常会遇到的问题以及解决方案

    在MATLAB中优化大型数据集时，可能会遇到以下具体问题：内存消耗：大型数据集可能会占用较大的内存空间，导致程序运行缓慢甚至崩溃。...解决方案：使用稀疏数据结构来压缩和存储大型数据集，如使用稀疏矩阵代替密集矩阵。运行时间：大型数据集的处理通常会花费较长的时间，特别是在使用复杂算法时。...数据访问速度：大型数据集的随机访问可能会导致性能下降。解决方案：尽量使用连续的内存访问模式，以减少数据访问的时间。例如，可以对数据进行预处理，或者通过合并多个操作来减少内存访问次数。...维护数据的一致性：在对大型数据集进行修改或更新时，需要保持数据的一致性。解决方案：使用事务处理或版本控制等机制来确保数据的一致性。可以利用MATLAB的数据库工具箱来管理大型数据集。...可以使用MATLAB的特征选择和降维工具箱来帮助处理大型数据集。以上是在MATLAB中优化大型数据集时可能遇到的问题，对于每个问题，需要根据具体情况选择合适的解决方案。

    1.5K91

    使用Spring Boot开发一个属于自己的web Api接口返回JSON数据

    接口，返回JSON数据 ---- 我们在搭建好的Maven项目里面新建一个包，创建java文件 相关参数： @RestController 作用：用于标记这个类是一个控制器，返回JSON数据的时候使用...，如果使用这个注解，则接口返回数据会被序列化为JSON @RequestMapping 作用：路由映射，用于类上做1级路径；用于某个方法上做子路径 代码如下 package net.test.demo.controller...; import java.util.HashMap; import java.util.Map; //测试配置问文件 @RestController @RequestMapping("api/...格式的数据也是后端跟前端交互使用最多的一种数据格式，也可也使用接口测试软件PostMan，测试结果如下，可以成功返回Json数据 ?...到这里，一个基于Spring Boot搭建的后端Web接口搭建完成。

    2.9K10

    突破网页数据集获取难题：Web Unlocker API 助力 AI 训练与微调数据集全方位解决方案

    突破网页数据集获取难题：Web Unlocker API 助力 AI 训练与微调数据集全方位解决方案 背景 随着AI技术的飞速发展，诸如DeepSeek R1、千问QWQ32、文小言、元宝等AI大模型迅速崛起...在AI大模型训练和微调、AI知识库建设中，数据集的获取已成为不可或缺的基础。尤其是在面对各式各样的网页数据结构时，将其整理成可用的数据集是一项极具挑战的任务。...本文将介绍网页解锁器Web Unlocker API、网页抓取Web-Scraper以及搜索引擎结果页SERP API等工具，特别适合中小企业解决商业化网页数据集问题，展示其如何解决AI数据集网页抓取的难题...与常规代理服务不同，Web Unlocker API的优势在于：你只需发送包含目标网站的API请求，系统就会返回干净的HTML/JSON响应。...基础配置 接下来一起来看看详细的使用案例 二、使用网页数据解锁器生产数据集案例 Web Unlocker API通过其简单易用的界面，用户能够在网页端快速设置目标网址，之后调用API自动化完成数据的解锁与获取

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    在没有训练数据的情况下通过领域知识利用弱监督方法生成NLP大型标记数据集

    在现实世界中开发机器学习（ML）模型的主要瓶颈之一是需要大量手动标记的训练数据。例如，Imagenet数据集由超过1400万手动标记的各种现实的图像组成。...这篇文章将介绍Edelman DxI数据科学团队在使用弱监督解决NLP问题的一些最新进展! 弱监督学习 数据编程是指使用启发式标记函数结合标签模型以编程方式创建标记数据集。...弱监督使用标签模型创建的标签数据集来训练下游模型，下游模型的主要工作是在标签模型的输出之外进行泛化。如Snorkel论文所述，在数据集上实现弱监督有三个步骤。...上图中的Snorkel 是使用数据编程的弱监督学习的python库。它提供了易于使用的API来实现和评估步骤1和2。...因此启发式LF选择被提出出来，该过程只使在一个小的手工标记验证集上具有最好的准确性的LF集合的LF子集。 启发式LF选择可以让我们开始时只使用少量的LFS，并随着时间的推移对他们进行增加和完善。

    1.7K30

    怎样让 API 快速且轻松地提取所有数据？

    相比一次返回 100 个结果，并要求客户端对所有页面进行分页以检索所有数据的 API，这些流式传输大量数据的端点可以作为替代方案： 假设这种流式传输端点有了高效的实现，那么提供流式 HTTP API 端点...高效地流式传输数据 过去，大多数 Web 工程师会很快否定用一个 API 端点流式输出无限数量行的这种想法。HTTP 请求是应该尽快处理的！...挑战：如何返回错误 如果你正在流式传输一个响应，你会从一个 HTTP 200 代码开始……但是如果中途发生错误，可能是在通过数据库分页时发生错误会怎样？...挑战：可恢复的下载 如果用户通过你的 API 进行分页，他们可以免费获得可恢复性：如果出现问题，他们可以从他们获取的最后一页重新开始。 但恢复单个流就要困难得多。...最简单的解决方案：从云存储生成和返回 实现这种 API 的最健壮的方法似乎是技术上最让人觉得无聊的：分离一个后台任务，让它生成大型响应并将其推送到云存储（S3 或 GCS），然后将用户重定向到一个签名

    2.6K30

    软件架构师知识图&如何发布生产

    平台知识 了解多个平台，例如容器、编排、云、无服务器、CDN、API 网关、分布式系统和 CI/CD 数据分析 建立数据和分析组件的扎实知识，例如 SQL 和 NoSQL 数据库、Kafka 数据流解决方案...SRE 团队使用 ELK 和 Prometheus 等工具来监控生产环境并在出现问题时处理警报。...提高 API 性能的 5 大常用方法 结果分页 该方法用于优化大型结果集，将大型结果集推流回客户端，增强服务响应能力和用户体验。...异步日志记录 此方法涉及将日志发送到无锁缓冲区并立即返回，而不是在每次调用时都处理磁盘。日志会定期刷新到磁盘，从而显著降低 I/O 开销。 数据缓存 经常访问的数据可以存储在缓存中以加快检索速度。...连接池 该技术涉及使用打开的连接池来管理数据库交互，从而减少每次需要加载数据时与打开和关闭连接相关的开销。该池管理连接的生命周期以实现高效的资源使用。

    24110

    技术分享-动态脱敏

    4）存在绕过风险，应用数据库不具备脱敏能力，可绕过代理直接访问应用数据库。 5）性能差，结果集脱敏是在接收到返回数据包后解析成结果集，再逐行完成解析与脱敏。...3、API层结果集改写 优点： 1）API脱敏在应用系统中，可跟随应用一起伸缩。 2）影响范围可控，只在调用API返回结果中进行脱敏。...3）不同于结果集脱敏是通过查询完结果集后在应用层脱敏，插件方式是在服务端通过SQL改写的方式进行脱敏，SQL改写脱敏使用数据库自带的函数进行脱敏，所有脱敏工作由数据库来完成，效率高。...2、通过用户权限，数据资产，以及个人账号信息构建用户数据资产画像，当用户访问某个资产（应用/数据库等）时，能够根据用户的数据资产画像快速得出用户有没有权限访问、是否需要脱敏、采用什么样的脱敏算法。...4、通过脱敏策略和脱敏算法配置的实现方式，在访问数据时能够根据访问用户权限等信息动态计算出本次访问的脱敏算法，无需对每个数据源每个表每个字段进行配置，大幅降低运营成本。

    1.9K10

    大型网站系统与 Java 中间件实践

    此外，进程间通信、协调，以及通过一些事件通知或者等待一些互斥锁的释放方面也不一样 多进程相对于单进程多线程来说，资源控制会更容易实现；多进程中单个进程出现问题，不会造成整体的不可用 多进程之间可以共享数据...运算器的变化 通过DNS服务器进行调度和控制 增加负载均衡设备，DNS返回的永远是负载均衡地址 存储器的变化 同控制器的变化，加代理服务器、or名称服务器、or规则服务器 分布式系统的难点 缺乏全局时钟...如何对外提供数据访问层的功能 1、为用户提供专有API 2、通用的方式，数据层JDBC 3、基于ORM或类ORM接口的方式 直接基于JDBC驱动方式较好~ 数据层的整体流程 SQL解析==>规则处理==...>SQL改写==>数据源选择==>SQL执行==>结果集返回合并处理 1、SQL解析阶段 SQL解析并不完备 SQL中不带有分库条件，但实际上是可以明确指定分库的 2、规则处理阶段 采用固定哈希算法作为规则...1、发送消息给消息中间件 2、消息中间件入库消息 3、消息中间件返回结果 4、业务操作 5、发送业务操作结果给消息中间件 6、更改存储中消息状态 …… 注：后面内容略，不方便摘要 参考：《大型网站系统与

    2.1K70

    Meteor的工作原理及优势与不足

    之后，用户操作应用过程中涉及业务操作时，也是在客户端进行处理；进行数据库操作时，也是操作客户端的mini 数据库。...对于开发人员来讲，miniMongo 就像是一个真实 MongoDB 数据库，可以进行各种增删改查的操作，和MongoDB 的 API 完全一致。...那么如果网络出现问题，或者后台数据库操作时出现问题时，数据没有同步成功怎么办？ 当客户端发现没有同步成功后，会通知用户出现了问题，页面执行相应的错误处理逻辑。...因为通过 DDP，服务器端可以主动向客户端发送数据，所以当数据库中有任何变化时，都可以立即通知客户端，客户端便可以进行更新操作，以快速响应。...客户端发送请求给服务器，服务器返回静态化HTML内容，这个场景更适合使用传统Web 平台—可以充分利用服务器的静态内容缓存—用户请求一个新闻页面，服务器端从缓存获取静态化文件，直接返回给用户，速度非常快

    3.5K20

    LLM安全：3.网络LLM攻击及提示注入知识普及（PortSwigger）

    这篇文章将详细描述网络LLM攻击（Web LLM attacks），这些攻击利用模型访问数据、API或用户信息。...此类数据通常来源于LLM的提示（prompt）、训练集以及提供给模型的APIs。 通过API触发有害行为。...Prompt Injection是一种攻击技术，其本质与SQL注入类似，它通过在受控数据字段内嵌入指令，使得系统难以区分数据和指令，从而诱导模型返回非预期的结果。...在这种情况下，攻击者可能通过精心设计的提示使LLM返回JavaScript有效载荷，当受害者的浏览器解析该有效载荷时，就会触发XSS攻击。...这可能导致LLM返回故意错误或误导性的信息。 这种漏洞可能由以下几个原因产生： 模型在未经可信来源获取的数据上进行训练。 模型训练的数据集范围过于广泛。

    1.2K10

    你真的懂前后端分离吗｜文末赠书

    比如，目前比较常用的是前端人员自行实现跳转逻辑和页面交互，后端人员只负责提供接口数据，二者之间通过调用RESTful API的方式进行数据交互，如图1所示。...同时，前端项目与后端项目也不会再出现耦合严重的现象，只要前后端人员协商和定义好接口规范及数据交互规范，双方就可以并行开发，互不干扰，业务也不会耦合，两端只通过接口进行交互。...在使用MVC模式开发项目时，后端任务往往过重，“控制权”也比较大，既要负责处理业务逻辑、权限管理等后端操作，也需要处理页面跳转等逻辑。...前端项目和后端项目隔离开来、互不干涉，通过接口和数据规范完成项目功能需求，这也是目前比较流行的一种开发方式。...后端人员专注于控制层（RESTful API）、服务层、数据访问层，前端人员专注于前端控制层、视图层，不会再出现前端人员需要维护部分后端代码，或者后端人员需要调试样式等职责不清和前后端耦合的情况。

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    Web前端三大主流框架是什么?初学者了解一下吧

    2.跨浏览器兼容：虚拟DOM帮助我们解决了跨浏览器问题，它为我们提供了标准化的API，甚至在IE8中都是没问题的。...3.模块化：为你程序编写独立的模块化UI组件，这样当某个或某些组件出现问题是，可以方便地进行隔离。...缺点：React本身只是一个V而已，并不是一个完整的框架，所以如果是大型项目想要一套完整的框架的话，基本都需要加上ReactRouter和Flux才能写大型应用。...image.png Vue： Vue是尤雨溪编写的一个构建数据驱动的Web界面的库，准确来说不是一个框架，它聚焦在V（view）视图层。...虽然近两年大数据、人工智能等很火，但Web前端开发依然是十分热门的，特别是随着谷歌、YouTube、FireFox等大型企业纷纷将视线转向HTML5，前端开发已经进入HTML5时代，所以，Web前端在今后十年仍有很大的发展空间

    1.3K10

    萌新必看——10种客户端存储哪家强，一文读尽！

    使用以data-为前缀的属性名称更安全： 该属性不会关联HTML 可以通过数据集属性而不是较长的.setAttribute和.getAttribute方法访问值存储为字符串，因此可能需要序列化和反序列化...Web存储提供了两个类似的api来定义名称/值对： window.localStorage：存储持久数据 •- window.sessionStorage：在浏览器选项内容保持打开状态时仅保留会话数据...优势 简单名称/值对API 有会话和持久存储选项 良好的浏览器支持 缺点 仅字符串：需要序列化和反序列化 无事务、索引或搜索的非结构化数据 同步访问将影响大型数据集的性能 Web存储非常适合于更简单、...存储大量结构化信息不太实用，但是我们可以通过在页面卸载时写入数据来避免性能问题。 4.IndexedDB/索引数据库 ? IndexedDB提供了一个类似NoSQL的低级API来存储大量数据。...这将返回一个FileSystemHandle，以便web应用程序可以像桌面应用程序一样读取或写入数据。 以下函数将Blob保存到本地文件： ?

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    「知识型图像问答」微调也没用？谷歌发布搜索系统AVIS：少样本超越有监督PALI，准确率提升三倍

    最近谷歌发表了一个全新的自主视觉信息搜索方法AVIS，利用大型语言模型（LLM）来动态地制定外部工具的使用策略，包括调用API、分析输出结果、决策等操作为图像问答提供关键知识。...然后研究人员对用户的操作和输出进行记录，并通过两种方式来引导系统做出回答： 1. 通过分析用户做出的决策序列来构建转换图，其中包含不同的状态，每个状态下的可用操作集都不同。...然后由规划器从用户研究数据中组装出一套上下文示例，结合之前工具交互的记录，由规划器制定提示后输入到语言模型中，LLM再返回一个结构化的答案，确定要激活的下一个工具以及派发的查询。...物体检测，使用在Open Images数据集的超集上训练的物体检测器，具体类别Google Lens API提供；使用高置信度阈值，只保留 输入图像中排名靠前的检测框。...实验结果 研究人员在Infoseek和OK-VQA数据集上对AVIS框架进行了评估，从结果中可以看到，即使是健壮性非常好的视觉语言模型，如OFA和PALI模型，在Infoseek数据集上进行微调后也无法获得高准确性

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