上周公司的一个项目中有用到了轮播的功能。于是收集和总结了一些常用的轮播/走马灯组件库。这里分享给大家。
Scala 的数据库访问框架:Slick 3.0 移除了 session 相关的 API Slick 3 对于 Slick 2 的改变相当于 Python 3 至于 Python 2 的改变。 Slick 3 的新特性集中在 :大量使用组合的设计模式,不需要显式声明session,非阻塞,stream支持的 reactive 等 。 不过我最喜欢这个方法: setFetchSize 。 具体来说: 在Scala slick 2.x 中: db.withSession{ implicit session
英文 | https://javascript.plainenglish.io/30-javascript-animation-libraries-for-2022-db33a472e02d
前面几篇介绍里尝试了一些Slick的功能和使用方式,看来基本可以满足用scala语言进行数据库操作编程的要求,而且有些代码可以通过函数式编程模式来实现。我想,如果把Slick当作数据库操作编程主要
支持响应式 浏览器支持 CSS3 时,则使用 CSS3 过度/动画 支持移动设备滑动 支持桌面浏览器鼠标拖动 支持循环 支持左右控制 支持动态添加、删除、过滤 支持自动播放、圆点、箭头、回调等等 兼容
FunDA设计的主要目的是解决FRM(Functional Relation Mapping)如Slick这样的批次型操作工具库数据源行间游动操作的缺失问题。FRM产生的结果集就是一种静态集合
前言 最近事情很多,各种你想不到的事情——such as singing and dancing——再加上最近又研究docker上瘾,所以geotrellis看上去似乎没有关注,其实我一直在脑中思考着geotrellis。之前看geotrellis源码看到有关geotrellis.slick的相关部分,仅大概浏览了一番,知道是用于读取PostGIS数据库的,未做深入研究,又恰巧前几日有老外在gitter上问了如何读取PostGIS数据库,我当时回答他可以用传统的JDBC方式或者使用geotrellis.sl
Slick (Scala language-integrated connection kit)是scala的一个FRM(Functional Relational Mapper),即函数式的关
上篇我们讨论了静态数据源(Static Source, snapshot)。这种方式只能在预知数据规模有限的情况下使用,对于超大型的数据库表也可以说是不安全的资源使用方式。Slick3.x已经
本文讨论了如何使用Slick和Playwright库来自动化Web浏览和操作。作者首先介绍了Slick库,它是一个基于Scala的强大的库,用于处理大数据。然后,作者介绍了Playwright库,这是一个用于浏览器自动化和爬虫的库。作者使用Playwright库来自动化Web浏览和操作,包括导航、表单提交和JavaScript交互。此外,作者还讨论了如何利用Playwright库与Slick库进行集成,以实现更高效的数据处理和分析。
看完Slick官方网站上关于Slick3.1.1技术文档后决定开始动手建一个项目来尝试一下Slick功能的具体使用方法。我把这个过程中的一些了解和想法记录下来和大家一起分享。首先我用Intell
iSlider是一个表现出众,无任何插件依赖的手机平台javascript滑动组件。它能够处理任何元素,例如图片或者DOM元素
简介 Vanilla JS团队维护每个字节的代码框架,每天努力工作,以确保它是小的和直观的。使用Vanilla JS是谁?很高兴你发问!他被应用于: Facebook; Google; YouTube
在上一集的讨论里我们介绍并实现了强类型返回结果行。使用强类型主要的目的是当我们把后端数据库SQL批次操作搬到内存里转变成数据流式按行操作时能更方便、准确、高效地选定数据字段。在上集讨论示范里我们
《前端技术观察》是由字节跳动IES前端团队收集、整理、推荐的业界高品质前端资源合集,主要分为以下几个板块: Highlights 业界最新的技术、热点文章 业界对(新)技术的深度地、优秀地实践 Tut
我在上期讨论里已经成功的创建了一个简单的Slick项目,然后又尝试使用了一些最基本的功能。Slick是一个FRM(Functional Relational Mapper),是为fp编程提供的sc
该文介绍了如何使用Akka HTTP和Slick在Scala中实现基于HTTP的流式数据传输。通过使用Akka HTTP和Slick,可以方便地处理HTTP请求和响应,以及从数据库中获取数据并将其传输到客户端。该文还介绍了如何使用Akka流式处理技术来实现HTTP服务,并处理响应数据。
在以前的博文中我们介绍了Slick,它是一种FRM(Functional Relation Mapper)。有别于ORM,FRM的特点是函数式的语法可以支持灵活的对象组合(Query Compos
该文对技术社区在流式处理方面进行了探讨。首先介绍了基于Apache Spark和Apache Flink的流式处理框架,然后描述了在技术社区中如何利用这些框架进行流式处理。同时,文章还介绍了一些流式处理的应用场景,包括实时数据分析、实时报表、实时ETL等。此外,文章还探讨了流式处理在技术社区中的应用价值,包括缩短开发周期、提高代码复用性、简化运维等方面。
前面我们提过:FunDA就像一个管道(PipeLine)。管道内流动着一串数据(Data)或者运算指令(Action)。管道的源头就是能产生纯数据的数据源(Source),跟着在管道的中间会有一
FunDA是一种函数式的编程工具,它所产生的程序是由许多功能单一的细小函数组合而成,这些函数就是用户自定义操作函数了。我们在前面曾经提过FunDA的运作原理模拟了数据流管道。流元素在管道流动的过
通过一段时间的学习和了解以及前面几篇关于Slick的讨论后对Slick这个函数式数据库编程工具有了些具体的了解。回顾我学习Slick的目的,产生了许多想法,觉着应该从实际的工作应用角度把我对Sl
FunDA是一个开源的函数式数据处理工具库,是Slick的补充。它增加了recordset数据集逐行处理功能,并支持并行运算。FunDA还使用reactive-streams标准,对大量数据进行后台缓存,然后逐块输出。
作为一个能安全运行的工具库,为了保证占用资源的安全性,对异常处理(exception handling)和事后处理(final clean-up)的支持是不可或缺的。FunDA的数据流FDAP
今天和一个资深的前端开发前辈聊了聊,我说作为一个非专业的前端爱好者,该怎么快速学习前端的知识。这位前辈这样说,“你应该庆幸你是因为爱好才学习前端知识,而不是为了谋生而学习。还有从开始就不要把自己作为一个业余的开发者去学习,只要是你爱好的就应该成为学习动力,努力之后一定可以成为专业的开发者。”这番话对我感触挺大的,有爱好并为之努力,一定可以收获更多。
FunDA的并行数据库读取功能是指在多个线程中同时对多个独立的数据源进行读取。这些独立的数据源可以是在不同服务器上的数据库表,又或者把一个数据库表分成几个独立部分形成的独立数据源。当然,并行读取
FunDA最重要的设计目标之一就是能够实现数据库操作的并行运算。我们先重温一下fs2是如何实现并行运算的。我们用interleave、merge、either这几种方式来同时处理两个Stream
关于antd的使用这里就不多说了,前面已经写过了,从零开始学习React-引入Ant Design 组件(八):https://www.jianshu.com/p/e7e905d89673,现在为了对组件的熟悉,来根据文档写一个常见的轮播图吧。
在Slick官方文档中描述:连接后台数据库后,需要通过定义Projection,即def * 来进行具体库表列column的选择和排序。通过Projection我们可以选择库表中部分列、也可以增加
插件 parallel.js: 前后端通用的一个并行库 zepto: 用于现代浏览器的兼容 jQuery 的库 totoro: 稳定的跨浏览器测试工具 TheaterJS: 一个用于模拟人输入状态的 JS 库 stellar.js: 前端用于实现异步滚动效果的库,现已不再维护 skrollr: 另一款实现一步滚动的开源库,使用人数众多,可实现各种狂拽酷炫掉渣天的前端效果,看真相 Framework7: 前端框架,是开发人员可以基于 web 技术构建 IOS7 程序 regulex: 用于生成 正则表达式 的
1.通常我们部署的eureka节点多于两个,根据实际需求,只需要将相邻节点进行相互注册(eureka节点形成环状),就达到了高可用性集群,任何一个eureka节点挂掉不会受到影响。
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如何毫不费力地提高网站加载时间?哪些优化和改进可以帮助加快页面加载速度?以网页为例,证明可以在不到一秒的时间内下载。
在开发任何移动项目时,要尽可能保持每一种资源尺寸都尽可能的小,以给最终用户提供一个好的体验是非常重要的。在这篇文章中我们已经编制了今年新出炉的 jQuery 移动插件列表,收集了滑块,旋转木马,画廊,
合作申请 <input type="text" name="name" value="" placeholder="您的姓名"> *请输入姓名 <input type="text" name="mobile" value="" placeholder="您的电话"> *请03
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ScalikeJDBC在覆盖JDBC基本功能上是比较完整的,而且实现这些功能的方式比较简洁,运算效率方面自然会稍高一筹了。理论上用ScalikeJDBC作为一种JDBC-Engine还是比较理想的:让它处于各种JDBC工具库和数据库实例之间接收JDBC运算指令然后连接目标数据库进行相关运算后返回结果。一般来说,各种JDBC工具库如ORM,FRM软件通过各自的DSL在复杂的数据库表关系环境内进行数据管理编程,最终产生相关的SQL语句即(prepared)statement+parameters传递给指定类
考虑到移动端性能,腾讯企鹅辅导移动端项目使用了更为轻量的 preact(7KB) 及其对应配套 preact-router 等, 考虑到 preact 对 react 的兼容不全、生态远不如 react 等问题,且 react 16 相当吸引人的特性包括:
React.js 集成 Kotlin Spring Boot 开发 Web 应用实例详解
优点:时间选择器配色舒适,进度条样式有虚线形式,步骤条更清晰相比有创新。表单字段点击后文字会上浮
FunDA的设计目标就是把后台数据库中的数据搬到内存里,然后进行包括并行运算的数据处理,最后可能再对后台数据库进行更新。如果需要把数据搬到内存的话,那我们就必须考虑内存是否能一次性容纳所有的数
原文地址:https://dzone.com/articles/building-microservices-with-akka-http-a-cdc-approa
GitBook 是一个基于 Node.js 的命令行工具,可使用 Github/Git 和 Markdown 来制作精美的电子书。
有多种方法,你可以使用插件,pinyin.js,访问地址:请移步 pinyin.js链接
设置Centos6的yum源(不设置也可以) [root@centos6 ~]# rpm -ivh http://download.fedoraproject.org/pub/epel/6/x86_64/epel-release-6-8.noarch.rpm [root@centos6 ~]# rpm --import /etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-EPEL-6 [root@centos6 ~]# rpm -ivh http://rpms.famillecollet.com/en
原创声明,禁止转载 构建微服务并不容易,特别是当微服务变得越来越多时,而且好多微服务可能由不同的团队提供和维护,这些微服务彼此交互并且变化很快。 文档、团队交互和测试是获得成功的三大法宝,但是如果用错误的方式进行,它们会产生更多的复杂性,而不是一种优势。 我们可以使用像Swagger(用于文档),Docker(用于测试环境),Selenium(用于端到端测试)等工具,但是我们最终还是会因为更改API而浪费大量时间,因为他们不是说谁适合来使用它们,或者设置合适的环境来执行集成测试,而是需要生产数据(希望是匿
图来源网络 前端插件以及部分细分网址梳理 插件 parallel.js: 前后端通用的一个并行库 zepto: 用于现代浏览器的兼容 jQuery 的库 totoro: 稳定的跨浏览器测试工具 TheaterJS: 一个用于模拟人输入状态的 JS 库 stellar.js: 前端用于实现异步滚动效果的库,现已不再维护 skrollr: 另一款实现一步滚动的开源库,使用人数众多,可实现各种狂拽酷炫掉渣天的前端效果,看真相 Framework7: 前端框架,是开发人员可以基于 web 技术构建 IOS7 程
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