在当今数字化时代,电商业务正蓬勃发展。为了满足不断增长的电商市场需求,构建高效、可扩展的电商系统至关重要。Mall 项目是一套出色的电商系统,包括前台商城系统和后台管理系统,采用了现代化的技术栈,为您提供了构建电商平台的最佳实践。
开发环境(development)和生产环境(production)的构建目标差异很大。在开发环境中,我们需要具有强大的、具有实时重新加载(live reloading)或热模块替换(hot module replacement)能力的 source map 和 localhost server。而在生产环境中,我们的目标则转向于关注更小的 bundle,更轻量的 source map,以及更优化的资源,以改善加载时间。由于要遵循逻辑分离,我们通常建议为每个环境编写独立的 webpack 配置,即将原本的webpack.config.js配置文件拆分成三个不同配置文件,同步需修改package.json文件。
大家好,我是黑眼圈云豆。这个系列的文章主要是针对IM功能进行探索,逐步实现一个相对功能较为完整的IM项目。
PearDownloader(梨享下载器) 是PearPlayer的底层下载模块, 实现了融合HTTP(包含HTTPS、HTTP2)、WebRTC的多协议、多源、低延迟、高带宽利用率的无插件Web端下载加速能力。
前端技术发展很快,很多项目面临前端部分重构,很开心可以让我进行这次项目前端的重构方案编写,在思考的同时参考了网上很多资料,希望本篇重构方案有一定的完整性,可以带给大家一些在面临重构时有用的东西,同时希望路过的大牛小牛不领赐教,能给我略微指点下重构相关的点,在下感激不尽~
coze-discord-proxy 是一款代理Discord-Bot对话Coze-Bot,实现API形式请求GPT4对话模型/微调模型工具。
Maven是个很好用的依赖管理工具,但是再好的东西也不是完美的。Maven的依赖机制会导致Jar包的冲突。举个例子,现在你的项目中,使用了两个Jar包,分别是A和B。现在A需要依赖另一个Jar包C,B也需要依赖C。但是A依赖的C的版本是1.0,B依赖的C的版本是2.0。这时候,Maven会将这1.0的C和2.0的C都下载到你的项目中,这样你的项目中就存在了不同版本的C,这时Maven会依据依赖路径最短优先原则,来决定使用哪个版本的Jar包,而另一个无用的Jar包则未被使用,这就是所谓的依赖冲突。
前不久写了一篇关于爬虫把网站的帖子,主要是介绍了一些。工具方面的东西,一个是八爪鱼,还有一个是webcopy。还有其他的一些常见的工具,像国外的IDM,IDM也是非常流行的操作建议是非常方便的,不过这几年在爬虫方面,大部分崛起,让导致IDM的软件使用需求变少。也新增了像八爪鱼和Webcopy这样的软件。
在第二期中,我们对html做了入门,已经有了对网页开发基本的了解。本节知识开始书写html网页结构。
Maven是个很好用的依赖管理工具,但是再好的东西也不是完美的。Maven的依赖机制会导致Jar包的冲突。
Maven是个很好用的依赖管理工具,但是再好的东西也不是完美的。Maven的依赖机制会导致Jar包的冲突。举个例子,现在你的项目中,使用了两个Jar包,分别是A和B。现在A需要依赖另一个Jar包C,B也需要依赖C。但是A依赖的C的版本是1.0,B依赖的C的版本是2.0。这时候,Maven会将这1.0的C和2.0的C都下载到你的项目中,这样你的项目中就存在了不同版本的C,这时Maven会依据依赖路径最短优先原则 ,来决定使用哪个版本的Jar包,而另一个无用的Jar包则未被使用,这就是所谓的依赖冲突 。
例如我们想将训练好的Inception V1现成模型,从TensorFlow转换为TensorRT, 我们可以从(TensorBoard)显示的结构图的最发现找到输入节点,(从该节点的右上角信息)中,
本文实例讲述了PHP+iframe模拟Ajax上传文件功能。分享给大家供大家参考,具体如下:
之前画图一般都是使用processOn(https://www.processon.com/),缺点就是只能通过网站画图,并且存在云端,不花钱想白嫖,只能画几张。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 D3.js + Canvas 绘制组织结构图 使用 D3.js 默认的 svg 渲染 D3默认的树状图画图使用的是svg 使用svg有好有坏: 好处是方便操作
我对思维导图最初的了解来源于我的老婆,她很喜欢用思维导图来记录各种东西,看的多了,作为一个前端,就会好奇这东西是怎么实现的,于是我在网上搜了一下,看到了一篇介绍思维导图基本结构--逻辑结构图的一种布局算法,然后我就想,布局算法有了,我再实现一下节点内容渲染、节点连线、展开收起、编辑之类的功能不就可以实现一个简单的思维导图了么,顺便还可以产出一篇文章,是的,能写文章是我做这个的最大动力。
组织结构图显示组织或公司的内部结构。员工和职位由框或其他形状表示,有时包括照片,联系信息,电子邮件和页面链接,图标和插图。直线或肘线将水平线连接在一起。使用我们的组织结构图软件,可以清晰地直观地描述构成组织的不同人员,工作和部门的层次结构和等级。
欲先善其事,必先利其器。 先把我们的前期准备工作做好, 我们本次采取结构与样式相分离思想。
Slidev是一款专门为开发者打造的演示文稿工具,目前在Github上已有23K+Star。通过Slidev,我们只要使用熟悉的Markdown就可以做出炫酷的PPT来,同时拥有支持HTML和Vue组件的能力,并且能够呈现像素级完美的布局。
1、首先,我们在文档中罗列好结构图的内容。然后在“插入”界面中,点击插图栏中的“形状”。接着点击“新建画布”。
微服务作为当前系统架构的主流选型,虽然可以应对复杂的业务场景,但是随着业务扩展,微服务架构本身的复杂度也会膨胀,对于一些核心的业务流程,其请求链路会涉及到多个业务服务,少则三五个,多则十几个都很常见:
今天给大家找了一些不错的学习网站,挑选出一些分享给大家。有些已经很出名的我就不再分享出来了。
Hexo 3 自从放出更新到现在已经有很长一段时间了,相信很多人跟我一样都经历了一个非常曲折的升级过程。 第一个问题是我所编写的主题和插件全都阵亡了,这个问题在我决定升级 Hexo 之前已经被很多用户轰炸过,于是我花了两个晚上的时间对所有的主题和插件进行了大幅修改和升级。 另一个让我无比郁闷的问题是:官方虽然宣称 3.0 之后站点渲染速度更快了,但实际测试时我发现结果正好相反——全站 168 篇文章,在 Hexo 2.8.3 环境中渲染只需 3~4 秒时间,而更新到 Hexo 3.0 之后,网站的渲染居然花
虽然现在Oracle的版本频繁更新,但万变不离其宗,学习Oracle最重要的一张图就是Oracle体系结构图,由他延展开来的知识可谓是相当丰富,要是能讲清楚这张图,可以说你和大师很近了。
点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据,每种颜色的点表示一个特定类别,并以矩阵形式组合在一起。
XMind 是一款常用的思维导图软件,拥有丰富的功能和灵活的使用方式。本篇论文将详细介绍 XMind 软件的功能和使用方法,包括其基本概念、界面介绍、主要功能、高级功能、优势等方面。通过举例说明,阐述了 XMind 软件在实际场景中的应用及其优势。
从真实人-人对话中学习离散的对话结构图,有助于人们理解对话规律,同时也可以为生成通顺对话提供背景知识。然而,当前在开放域对话下,这一问题仍然缺乏研究。在本文中,我们从聊天语料库中无监督地学习离散对话结构,然后利用该结构来促进连贯的对话生成。为此,我们提出了一个无监督模型(DVAE-GNN),来发现多层次的离散对话状态(包括对话和句子层)以及学习不同对话状态之间的转移关系。其中,对话状态以及状态之间的转移关系组成了最终的对话结构图。进一步的,我们在两个基准语料库上进行实验,结果表明DVAE-GNN能够发现有意义的对话结构图,且使用对话结构作为背景知识可以显著提高开放域对话的多轮连贯性。
所以可以把直出定义为:“以node作为后端语言实现的服务端渲染并输出HTML字符串到客户端的一项技术”。这样浏览器渲染首屏的过程就由非直出下的先请求HTML,再请求js、css,最后再请求后台数据。改为直出下的直接向node服务器发起请求,然后通过内网获取到首屏数据后,组装成HTML直接返回给浏览器。这里说明下:直出并不一定就比非直出快,但是它能保证用户在不同机型、不同网络条件下都有一个比较好的体验。
作者:李强,腾讯web开发工程师 商业转载请联系腾讯WeTest获得授权,非商业转载请注明出处。 原文链接:http://wetest.qq.com/lab/view/348.html 一、什么是同构
最近一直学习electron25集成vite4.x技术开发跨端应用。就搭建了一个electron-chatgpt聊天EXE程序。
上次随便画了一篇关于GIX4项目目前的类的结构图(见:GIX4 目前大致的类结构),目的是为了更好的认识系统,并对其进行改进。发现AutoUI部分的耦合性比较大。所以提取了一个IUIFacto
安妮 整理自 GitHub 作者:Pawel.io 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 近日,英国小哥Pawel.io在GitHub上图解了一系列生成式对抗网(GAN)和变分自编码器(VAE)的T
非常强大的综合图示绘制软件edraw max for mac(亿图图示 mac),可以帮助您轻松创建流程图、网络拓扑图、组织结构图、商业图表、工程图,思维导图、软件设计图和平面布局图等等!而且edraw max mac 中文版使用的范围非常的广泛,包含了3D 图形、方向图、软件设计、UML等,亿图图示 mac 版广泛运用于各大商业,企业,教育事业,以及个人工作需求,非常不错!
思维导图是一种有效的思维工具,它可以帮助我们整理信息,激发创意,提高效率。思维导图是一种以中心主题为核心,以分支结构为形式,以关键词和图像为内容的图形表示法。它可以让我们一目了然地看到知识的层次和逻辑,同时也可以激发我们的联想和想象。
图解思考已经成为了技术人员的一项基础技能。何谓图解思考:就是用画图的方式来直观表示出我们思考的内容,这有利于我们对所思考问题的解答。 常言道,一图胜千言,在表达技术逻辑上,我们必须要掌握以下两种图形:流程图与结构图。
Docker是一个容器平台,将应用程序和依赖打包在一起,在虚拟容器中独立运行,这样也就完全独立于环境。传统虚拟机方式运行 10 个不同的应用就要起 10 个虚拟机,而Docker 只需要启动 10 个隔离的应用即可,这样也就不占内存,且速度快很多。
文档搜索引擎 jiumo search 鸠摩搜书:https://www.jiumodiary.com/
{/collapse-item} {collapse-item label="java知识结构图1"}
详情见:https://github.com/Tencent/tdesign-vue/releases/tag/0.41.3
不用下载任何客户端应用、不用装任何插件、甚至连数据集都不用下载,直接在网页端就可以搭建、训练、运行神经网络,甚至还是3D可视的。
如果说一款产品是一/多个问题的解决方案,那么结构图可以视作方案的各个『模块』,流程图则是模块内部的具体『步骤』。模块与模块之间的关系可以是顺序递进的,也可以是平行的,但模块内的步骤多数是顺序递进的。
vonic-webpack-starter 是vonic-template下载后的目录,自动生成结构保持不变,只需要改变Src目录下的目录结构,对修改后的结构进行简单说明如下:
MySQL DBA,专注于 MySQL 数据库多年,现就职一家本地生活服务类互联网公司,负责数据库相关工作。
早在2018年和2019年,SIGAI微信公众号先后发布过“机器学习算法地图”,“深度学习算法地图”,对机器学习、深度学习的知识脉络进行了梳理与总结,帮助大家建立整体的知识结构。这两张知识结构图的纸质版发行量和电子版下载量已经超过10万,有不少高校的机器学习课程还特地讲到了这两张图。在今天这篇文章里,我们将对机器学习的数学知识进行总结,画出类似的结构图。由于数学知识体系太过庞大,因此我们分成了整体知识结构图,以及每门课的知识结构图。
父组件与子组件 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> <script src="../../../js/vue.js"></script> </head> <body> <fa-c></fa-c> </body> <script> // 定义子组件 const sonC
上一期我们谈到了邮箱安全扫描部分的网络和主机安全检测,狭隘的讲这类漏洞是属于静态漏洞,只要我们有心,及时更新策略库,扫描发现和修补,可以把风险控制在一定的安全范围之内的。可是,Web层面的安全相对于网
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