前言 我们真实的服务器不应该直接暴露到公网上去，否则更加容易泄露服务器的信息，也更加容易受到攻击。一个比较“平民化”的方案是使用Nginx反向代理它。...Nginx提供的全局变量(如上面配置中的$request_method)或自己设置的变量作为条件，结合正则表达式和标志位（last、break、redirect、permanent）实现URI重写以及重定向...2.3 配置 HTTPS 之前很多同学在群里问如何在Spring Boot项目中配置HTTPS,我都推荐使用Nginx来做这个事情。...2.5 限流 通过对Nginx的配置，我们可以实现漏桶算法和令牌桶算法，通过限制单位时间的请求数、同一时间的连接数来限制访问速度。这一块我并没有深入研究过这里就提一提，你可以查询相关的资料研究。...总结 Nginx非常强大，推荐使用它来代理我们的后端应用，我们可以通过配置实现很多有用的功能，而不必进行一些非业务逻辑的编码来实现，如果你在Spring Boot中实现限流、配置SSL的话，麻烦不说，还影响本地开发
出(du)差(jia)归来，按时奉上之前提到的 Meteor React Native 三连发中译版！点击「阅读原文」查看完整文章！ Parse最近宣布停止服务，许多公司会寻求它的替代品。...这次Parse的关门会让许多人不会首选BaaS产品，转而倾向于自行实现后端，比如说使用Meteor。 我们来谈谈如何将一个React Native的App连接到Meteor App（作为服务端）。...本文来自Differential Blog，不过文中示例代码有不少bug，有些是版本问题，有些是npm包的问题，测试修改过后的Github示例代码在此：https://github.com/loongmxbt...现在你就有了一个功能完备的，简单明了的React Native作为前端，Meteor作为后端的应用。我希望这篇教程能让你开启编写React Native+Meteor混合应用的道路。...你可以（应该）使用一些其他框架，来管理应用的状态，比如Redux等，并且使用React的思想理念来构造你的组件结构。
比较AsyncTask、Volley、Retrofit三者的请求时间 使用 单次请求 7个请求 25个请求 AsyncTask 941ms 4539ms 13957ms Volley 560ms 2202ms...4275ms Retrofit2.0 312ms 889ms 1059ms Retrofit2.0 完胜 使用 添加依赖 build.gradle compile ‘com.squareup.retrofit2...get ---- 声明接口 public interface ApiControl { //@Query注解的作用理解为查询条件，这里表示需要查询的字段为ip //ResponseBody...ResponseBody> response = call.execute(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } ---- 进阶使用...onFailure(Throwable t) { Log.i("onFailure", "onFailure=" + t.getMessage()); } }); 进阶使用
theme: vue-pro 前言 在上一篇作为面试官，为什么我推荐微前端作为前端面试的亮点？...反馈效果不错，我接着出第二篇组件库专题，主要是我选择的方向，前端同学都可以很轻易尝试，这样项目上就增加很多亮点了 大厂面试的时候，我也看到很多候选人写了xx组件的封装，很少见过二次组件库的封装或者维护开源组件库...,其实这些都是项目上的亮点，一般面试官如果看到，都会详细考察 本文将会以antd Element vant等等组件库为例子，会进行分析对比 为什么需要二次封装组件库？...定义语言包 首先，Element UI 定义了一个 JavaScript 对象作为语言包。...有些模块的代码可能会在导入时执行一些副作用，例如改变全局变量、改变导入模块的状态等。这种情况下，即使模块中的部分导出没有被使用，由于其副作用，也不能被 Tree shaking 移除。
为什么选择微前端作为项目亮点 如果你的简历平平无奇，面试官实在在你的简历上问不出什么，那么只能给你上点“手写题”强度了 作为面试官，我经常听到很多候选人说在公司做的项目很简单，平常就是堆页面，写管理端...，写H5,没有任何亮点，我以我一次面试候选人的经历分享给大家 面试官：你为什么选择用微前端做管理端升级，你的项目很庞大么？...，H5面向C端用户比较多，这方面更应该关心一些性能指标数据，比如FP，FCP等等，围绕这些指标进行优化，亮点不就来了么，这类例子比比皆是，要学会多挖掘 接下来是我作为面试官，经常考察候选人的问题，因为大部分候选人都是用...在使用 qiankun 时，你如何处理 js 沙箱不能解决的 js 污染问题？...例如，如果我们使用 onclick 或 addEventListener 给 添加了一个点击事件，js 沙箱并不能消除它的影响。
然而对于诸如kubernetes/dashoboard一类的服务，使用其默认的部署配置启动的服务提供的是https协议的服务，从集群外部访问该服务时，通常只能使用类似如下的链接间接的访问。...通过ingress访问https协议后端的dashboard 开启https后端ingress 前置条件 kubernetes集群 traefik 1.6.5 可以参考这份yaml文件安装traefik...，需要注意两点： 该文件中的image被我修改成了k8s.gcr.io/traefik:1.6.5，指向我使用的私有仓库。...，里面存放TLS证书，然后使用这份yaml文件部署traefik 配置Traefik 如果使用了我的部署文件，Traefik是直接配置好的，如果是读者先前自己安装好的traefik，请将下面的代码保存为文件...TLS证书验证错误，从而使得https的后端，如kubernetes dashboard，可以像http后端一样直接通过traefik透出 测试效果 这里以透出https的kubernetes dashboard
因此，我今天的主要目的就是使用小海龟这个工具，画一副我心目中的拜年gif，提前向大家拜个早年！ turtle 我也可以简单地介绍一下turtle这个工具库。...，作为作者我承认自己的语文水平有限，并不擅长写春联。...不过，我想简单地为大家奉上一首诗作《元日》，以表达我的祝福。希望大家喜欢，祝愿大家新年快乐！ 涉及api turtle.pensize：就是我们要使用多大号的笔。越大线条越粗。...但是回滚这个动作不能让人看见啊，一个烟花放完了总不能自己还能再缩回去啊，所以又继续查，发现了类似于快进这样一个功能，让你看不见中间的流程直接输出结果。 终于，我期盼已久的烟火终于来临。...我觉得这里的背景显得过于单一，所以我决定直接使用一张图作为背景。当然，如果你有时间，完全可以自己单独制作一张背景图。不多说了，祝福大家龙年快乐！
，整个国庆，没有一天是停下来的，都在讨论问题，有时候夜间出来嘘嘘都能看到手机qq群里还在讨论着，每个人都有过这样的热情，当初的我也是一样 好吧，好吧，今天我们不谈后端，聊聊改如何提升自己的前端技能 初级前端...： 倘若你只是想学好JS的一些简单技能，那么预解析、作用域、作用域链、|| &&、原始类型、引用类型、闭包、for循环、多重for循环、递归、原型链、继承等等，这些使用原始javascript来写的代码...小编我没在这里没有提到各种JS框架，因为小编我也不太会，我仅仅只会的jquery，backbone而已，当然我没有说哪个重要哪个不重要，搞懂了，其实都一样，都通的，比如后端开发人员精通了struts后，...另外，作为一名前端，要关注新技术，移动互联网发展如火如荼，甚至几天就能出一个js框架，你可以不会，但是需要关注，可以去国外相关网站订阅一些有用的资料，每天会以邮件的形式发给你，虽然是全英文的，但是也值得一看...像CSS/CSS3, HTML/HTML5这个我就不多说了，玩前端是必须会的，浏览器兼容啦，响应式布局啦，等等 下面这段引用我远在美国的王组原话： 不论你是前端还是后端，总会有一些问题是你需要考虑的
Photo by Kyle Loftus from Pexels 本演讲主要讲解如何通过FFmpeg作为一个主要的接口，将OpenGL、OpenCV以及诸如Tensorflow等AI框架以第三方库的形式...另外，为了后期在后端处理更快，会将所有内容变成I帧，这样的好处是可以精确处理到帧；其次，我们也使用了FFmpeg提供的一些基础的滤镜，概述如下： 画字体（FFmpeg的字体功能使用了FreeType等）...使用分布式+FFmpeg+OpenGL，是我本人处理这些问题的基本做法。...3.5 FFmpeg与OpenCV的配合 由于OpenCV的特点，它在3.0版本之后全面拥抱C++，因此FFmpeg只能使用旧版本，但是我们还是需要用一些新版本的OpenCV的功能。...需要提及一下，如果直接用FFmpeg内置的DNN，性能很差，甚至会慢到0.001的倍速，它指使用了CPU资源，且没做任何优化，基本上用作算法的验证，不能作为线上实际使用的后端。
大家好，很高兴可以和大家分享“为什么使用React作为我们的前端框架”。 首先，我们来看一下普元云的总体架构图。...使用React作为我们的前端框架，可以说和后台的微服务是一次强强联手的合作。 下面来看看普元云平台上前端组件和后端微服务之间的关系。...在解决SEO的同时，又可以组件前后端复用，这是其他很多MVVM框架很难做到的。...而第二张图是我5.9号刚刚截的图，其用户数量已经迅速蹿升到了28万人，才2个多月的时间，用户数量增长了6万，影响力可见不一般。...好了，这就是本期微课堂的所有内容，按照国际惯例做下总结： 通过七大原因，详解了为什么我们普元云会选择React作为我们的前端框架，希望大家在做技术选型的时候，可以有所参考。
本演讲主要讲解如何通过FFmpeg作为一个主要的接口，将OpenGL、OpenCV以及诸如Tensorflow等AI框架以第三方库的形式，作为FFmpeg的一个模块进行快速的业务开发，从而简化音视频图像处理的开发流程...另外，为了后期在后端处理更快，会将所有内容变成I帧，这样的好处是可以精确处理到帧；其次，我们也使用了FFmpeg提供的一些基础的滤镜，概述如下： 画字体（FFmpeg的字体功能使用了FreeType等）...使用分布式+FFmpeg+OpenGL，是我本人处理这些问题的基本做法。...3.5 FFmpeg与OpenCV的配合 由于OpenCV的特点，它在3.0版本之后全面拥抱C++，因此FFmpeg只能使用旧版本，但是我们还是需要用一些新版本的OpenCV的功能。...需要提及一下，如果直接用FFmpeg内置的DNN，性能很差，甚至会慢到0.001的倍速，它指使用了CPU资源，且没做任何优化，基本上用作算法的验证，不能作为线上实际使用的后端。
1 为什么需要在FFmpeg中实现深度学习模块 首先，为什么需要FFmpeg深度学习模块，FFmpeg对输入的码流，首先进行解码，解码后得到一个个的视频帧，以及相应的音频数据等。...此外，在FFmpeg中有一些Filter，这些Filter背后调用的就是OpenCV，通过这种方式来使用OpenCV中的一些算法功能。...后面将会以Super-Resolution里面的算法模型为例，通过dnn_processing这个Filter举例说明如何使用这三个不同的后端。...通过这样的方式，我们就可以得到三种后端，即Tensorflow+backend的后端、Native+backend的后端或者OpenVINO+backend的后端，得出的结果都是一个可执行的程序，叫ffmpeg...如果需要使用OpenVINO后端，其实OpenVINO可以支持多个不同格式，例如Tensorflow格式、通过中间转换的方式支持pyTorch格式，支持ONNX格式等等。
一系列智能设备通过物联网，可以让我们每天与企业或者机构的服务和数据进行互动，让我们的生活更加便利。与 PC 或手机不同，构成物联网的设备通常是定制的，以满足特定的业务需求并简化特定的用户交互。...当公司首次探索如何通过物联网将客户与他们的服务和数据联系起来时，他们经常会使用针对DIY的 SBC，结果却因缺乏集中的软件和硬件支持或硬件不够灵活而感到沮丧或耐用，因为它需要在严酷的商业环境中提供可靠的操作...为什么使用Tinker Board 作为企业的物联网基础 这就是华硕 Tinker Board 系列的用武之地。...随着时间的推移，某些 SBC 使用的可移动存储介质可能会松动或与卡槽保持不一致的接触，从而导致功能间歇性或使设备无法运行。...这就是为什么开发人员很高兴得知 Tinker Board 2S 提供的板载 eMMC 存储能够更好地抵御城市公交车的恶劣运行环境。
尽管我们使用 Figma 制作了原型，但是要将其嵌入到你的页面设计中，依然需要一些技巧。我主要从事后端开发，因此编写 CSS 来处理网格、移动适配性和间距对我来说有些困难。...最后，尽管并未使用 cola 布局，我还是达成了我的目标，我的问题得到了解决。 近期，我打算在 Kafka 集群和 OpenSearch 服务之间建立消息连接。...我在网上寻找了一些配置示例，尽管我找到了详细的配置 Kafka 连接到 S3 桶的示例，但我并未找到使用 OpenSearch 作为数据接收端的示例。...我们不能完全依赖它生成的代码，而应该逐步检查和测试它的输出结果。 我在使用过程中，也发现了一些局限性： 有时，Copilot 会生成一些在当前代码上下文中不存在的变量。...这可能是因为虽然编码过程中考虑到了变量命名的逻辑性，但并不能保证代码的正确运行。
，毛玻璃模糊效果目前网上流行的有三种办法： 1、使用java来编写一长串的像素处理办法算法来改变bitmap（性能教差，而且一堆算法代码，难理解，不优雅） 2、使用C语言的方式同样使用和java一样的算法来实现...新建一个支持NDK的工程： ? ? 配置集成OpenCV库到工程： 我这里只编译支持了armeabi，cpu架构的平台，需要在app，module的build.gradle中做一些修改： ?...对了这里我使用AS自带的cmake工具来构建NDK库的链接和编译的支持，所以不需要再写Android.mk的配置文件，这里配置下CMakeLists.txt就可以，更加简单： # For more information..."); } } 接下来是在NDK中使用opencv来实现图片的毛玻璃化 #include #include #include <opencv2/...简单的利用了滤波算法函数处理，来达到毛玻璃的效果，当然opencv的强大远远不限于此。关于opencv进一步的学习使用还会继续记录在博客中。
一个不能被初始化的类，有什么用？ 这就要引入我们今天讨论的一种设计模式——混入（Mixins）。 Python 由于多继承的原因，可能会出现钻石继承[1]又叫菱形继承。...为了保留多继承的优点，但又摒除缺点，于是有了混入这种编程模式。 Mixins 是一个 Python 类，它只有方法，没有状态，不应该被初始化。它只能作为父类被继承。...显然，这样写会报错，因为两个类的实例是不能比较大小的： 但在现实生活中，当我们说 某人比另一个人大时，实际上是指的某人的年龄比另一人年龄大。...def __ge__(self, other): return self.age >= other.age 运行效果如下图所示： 但如果这几个魔术方法会在多个类中使用...，那么我们就可以把它抽出来，作为一个父类： class ComparableMixin(object): def __ne__(self, other): return self.age
概要 AtomicReferenceFieldUpdater 比 AtomicReference 用起来稍微有些麻烦，可大佬为什么更喜欢它？...SafeContinuation 的开发者选择使用 AtomicReferenceFieldUpdater 来原子地更新这个成员，而没有使用更直接更便捷的 AtomicReference 类作为 result...UseAtomicFieldUpdater::class.java, String::class.java, "value") } @Volatile var value = "" } 通过使用工具粗略估算这两个类的实例占用内存的大小...，前者约 103B，后者约 29B，对于后者来说，用以保证修改原子性的 valueUpdater 是个共享的对象，因此对于可能创建较多实例的场景，应当考虑优先使用 AtomicReferenceFieldUpdater...而 SafeContinuation 恰好就是一个经常被创建的类型，因此使用 AtomicReferenceFieldUpdater 能极大的减少内存压力。 ----
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...最近在用 OpenCV 识别棋盘棋子，基本的思路是这样的：先转灰度，再做高斯模糊和二值化，此时棋盘格上有的有棋子，有的无棋子；通过迭代腐蚀，消去棋子，再迭代膨胀回来，就得到了一个纯净的棋盘；识别棋盘，标定位置...实践中发现，光线的强弱、方向对于识别率影响很大，因此打算再增加高光消除、阴影补偿两项。高光消除尝试了很多算法，效果都不是很理想，倒是阴影补偿，使用伽马校正很轻松就搞定了。什么是伽马校正呢？...就是提升图像的暗部细节。这与加曝处理是不一样的，加曝一般不区分图像的暗部和亮部。...奇怪的是，我在网上搜到的伽马校正函数看起来都很复杂，即便是 python 写的，也都得十几行甚至几十行，可我写的伽马校正函数只有一行。为什么会这样呢？是我理解的不对吗？
它作为迄今为止最流行的一个开源多媒体框架之一，FFmpeg有两种基本使用方式——作为库或者作为工具，其中后者的使用场景更多，同时它也被称为多媒体开发的“瑞士军刀”。...FFmpeg同样也是一个跨平台的产品，主要的License是GNU GPLv2，或GNU LGPLv2.1+的，讲到这里我想说的是，希望大部分的使用者也能够在项目通过声明使用了FFmpeg这一点为开源社区带来正面的反馈...据我所知有上图中左侧的这些公司在以上场景中使用FFmpeg，而右侧的公司则是将FFmpeg作为第三方Codec使用。...2.1 基本介绍 为什么FFmpeg会有那么高的使用量？ FFmpeg和Gstreamer究竟是什么关系？我也在反复思考这些问题，为什么我会用FFmpeg而不用Gstreamer？...将这个问题引申来看可能会考虑：FFmpeg适合做哪些？不适合做哪些？我想人们热衷于使用FFmpeg的原因之一是FFmpeg的API非常简洁。
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