最开始的路由，我们是直接写在app.module.ts文件中的，像这样，我们可以实现简单的导航。
Auth Guard 该系统的大部分页面都应该是用户登陆以后才可以看见, 没有登陆的话直接应该跳转到登陆页面. 首先建立authguard: ng g g guards/auth 代码: import { Injectable } from '@angular/core'; import { CanActivate, ActivatedRouteSnapshot, RouterStateSnapshot, Router } from '@angular/router'; import { Observabl
JWT（JSON Web Token）是一种用于在网络应用中传输信息的开放标准（RFC 7519）。它是一种基于JSON的安全令牌，用于在不同系统之间传递声明（claims）。JWT通常用于身份验证和授权机制。
Angular 入坑记录的笔记第六篇，介绍 Angular 路由模块中关于路由守卫的相关知识点，了解常用到的路由守卫接口，知道如何通过实现路由守卫接口来实现特定的功能需求，以及实现对于特性模块的惰性加载
上一篇介绍了如何使用 DTO 和管道对入参进行验证，接下来介绍一下如何用拦截器，实现后台管理系统中最复杂、也最令人头疼的 RBAC。
上一篇介绍了如何使用 Sequelize 连接 MySQL，接下来，在原来代码的基础上进行扩展，实现用户的注册和登录功能。
最近忙里偷闲，趁着学习Nest的功夫，抽离写了一个Nest模块。这里简单介绍一下什么是Nestjs
上一篇介绍了如何使用寥寥几行代码就实现 RBAC 0，解决了权限管理的痛点，这篇将解决另一个痛点：写文档。
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
主题列表：juejin, github, smartblue, cyanosis, channing-cyan, fancy, hydrogen, condensed-night-purple, greenwillow, v-green, vue-pro, healer-readable, mk-cute, jzman, geek-black, awesome-green, qklhk-chocolate
上一篇介绍了如何使用中间件、拦截器、过滤器打造日志系统，接下来将介绍后端永远绕不过去的痛：参数验证。
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。
由于手头目前用项目, 所以与前几篇文章不同, 这次要讲的js客户端这部分是通过我刚刚开发的真是项目的代码来讲解的. 这是后端的代码: https://github.com/solenovex/asp.net-core-2.0-web-api-boilerplate 这里面有几个dbcontext, 需要分别对Identity Server和Sales.DataContext进行update-database, 如果使用的是Package Manager Console的话. 进行update-databas
你是否曾经为了验证参数，写了一大堆 if - else ？然后还要判断各种参数类型？相似的结构在不同的方法里判断，却又要复制一遍代码？
etcd是一个开源的、高可用的分布式键值对存储系统，采用Raft协议实现数据在分布式环境中的强一致性。它提供了许多功能，其中最常用的三个应用场景是服务发现、配置管理和分布式锁。本文将以这三个应用场景为例，探讨etcd在实际应用中的作用和价值。
当谈到Web开发时，Python是一个非常受欢迎的编程语言。它有许多强大的库和框架，可以帮助我们轻松构建功能强大的Web应用程序。然而，在开发过程中，可能会遇到一些常见问题。本文将为您分享在Python中进行Web开发时的常见问题与解决方案，并提供实际操作价值。
在互联网时代，网站数据是一种宝贵的资源，可以用来分析用户行为、市场趋势、竞争对手策略等。但是，如何从海量的网页中提取出有价值的信息呢？答案是使用网络爬虫。
动态规划的使用条件时MDP已知，在简单游戏中，这个条件时显然成立的 使用Value iteration的方法求解每个状态的价值函数，迭代收敛之后，对应最优策略生成。
用户画像作为“大数据”的核心组成部分，在众多互联网公司中一直有其独特的地位。 作为国内旅游OTA的领头羊，携程也有着完善的用户画像平台体系。目前用户画像广泛用于个性化推荐，猜你喜欢等;针对旅游市场，携程更将其应用于“房型排序”“机票排序”“客服投诉”等诸多特色领域。本文将从目的，架构、组成等几方面，带你了解携程在该领域的实践。 1.携程为什么做用户画像 首先，先分享一下携程用户画像的初衷。一般来说，推荐算法基于两个原理“根据人的喜好推荐对应的产品”“推荐和目标客人特征相似客人喜好的产品”。而这两条都离不开用
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
随着“互联网+”的发展，各行各业纷纷“去纸化”，商务合同、会议纪要、组织公文、商品图片、培训视频、学习课件、随堂讲义等电子文档无处不在。而要查看文档一般需要先下载，但动辄几十上百兆的文档下载费时，如果不下载，大部分软件的预览兼容性差，和原文档内容相差甚远。若是同时查看多种不同格式的文档，还要先下载对应的阅读器，再频繁更换阅读器进行文档阅读，影响用户使用和工作进度。
Feed流：可以理解为信息流，解决的是信息生产者与信息消费者之间的信息传递问题。 我们常见的Feed流场景有：
点击▲关注 腾讯云数据库 2019年8月26日-30日，数据库领域顶尖学术会议 VLDB 2019在美国加利福尼亚召开，腾讯TDSQL数据库团队与中国人民大学最新联合研究成果被VLDB 2019接收并将通过长文形式发表。该论文提出了一种拓展的全时态数据模型，并提供了内建的全时态数据库解决方案，通过引入异步数据迁移、增量历史数据管理、原生全时态查询执行器等策略，使得该解决方案可实现轻量且高效的全时态数据管理计算，在保持全局一致性的基础上拥有高效的性能，真正实现为数据赋能。这是继去年腾讯TDSQL相似度计
老铁，你们好，感谢各位对Java大联盟的支持，因为有你们的鼓励和建议，公众号才能一直做现在。从最初的默默无闻，到现在已经聚集了一大波爱学习求上进的小伙伴，交流探讨，共同进步。这个由我们一起创建的学习平
今天说一个在实际项目中特别实用的解决并发耗时问题的办法：异步任务处理。这里采用 redis list 结构来实现。涉及知识点： 1、redis list 结构 2、阻塞、非阻塞、同步、异步的概念 3、如何实现一个异步处理任务
缓存顺序：首先从网络获取图片资源，然后将当前的图片缓存到本地，然后再缓存到内存中，那么下次访问图片资源就会优先从内存获取图片资源，如果内存中没有那么再去本地获取图片资源，如果本地还是没有，那么再从网络获取图片资源。
我们都知道，http协议本身是无状态的协议，如果在一个系统中，我们只有登录后在可以操作，由于http是无状态的，所以那就必须每个接口都需要一个认证，来查看当前用户是否有权限。今天我们就基于之前的项目，集成JWT。
在当今信息化时代，网络爬虫成为获取大量数据的一种重要手段。而要开发一款高效、稳定的网络爬虫，离不开一系列强大的爬虫工具。本文将为您盘点一些爬虫必备的工具，帮助您快速构建出具有实际价值的网络爬虫。让我们一起探索吧！
在爬取数据的时候大家都希望自己的程序是能高效完成爬虫任务的，高效爬虫在提高爬取速度的同时也增加了爬取的数据量。这对于需要大量数据支撑的数据分析、机器学习、人工智能等任务非常重要。高效爬虫可以获取更多的原始数据，并允许更精准的数据清洗和处理。这样可以提高数据的质量和关联性，使得后续的分析和挖掘工作更加准确和有价值。
导入人群是将外部数据导入画像平台构建人群，主要有3种实现方式：文件导入、Hive表导入和SQL导入。文件导入是将TXT、CSV等格式的文件导入画像平台；Hive表导入是指定源Hive表及导入字段，将满足条件的源表数据导入画像平台；SQL导入是Hive表导入的延伸，用户可以自由编写SQL语句，其运行结果最终导入画像平台。图5-20展示了3种导入人群的可视化配置页面。
在当今互联网时代，大量的数据隐藏在网页背后。为了获取这些宝贵的数据，我们需要构建一个高效、可靠的分布式爬虫系统。本文将介绍如何使用Spring Boot来构建一个稳定可靠的分布式爬虫系统，为您提供实际操作价值的知识分享。
jpOwl客户端是java语言编写而成，要求做到API简单、高可靠性能、无论在任何场景下客户端都不能影响各业务服务的性能。旨在为各业务线提供丰富的埋点功能与数据采集。
点击上方“专知”关注获取更多AI知识! 【导读】Google DeepMind在Nature上发表最新论文，介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero，不使用人类先验知识，使用纯强化学习，将价值网络和策略网络整合为一个架构，3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。Alpha Zero的背后核心技术是深度强化学习，为此，专知有幸邀请到叶强博士根据DeepMind AlphaGo的研究人员David Silver《深度强化学习》视频公开课进行创作的中文学习笔记，在专知发布推荐给大家！（关注
写这篇 blog 其实一开始我是拒绝的，因为爬虫爬的就是cnblog博客园。搞不好编辑看到了就把我的账号给封了：）。 言归正传，前端同学可能向来对爬虫不是很感冒，觉得爬虫需要用偏后端的语言，诸如 php ， python 等。当然这是在 nodejs 前了，nodejs 的出现，使得 Javascript 也可以用来写爬虫了。由于 nodejs 强大的异步特性，让我们可以轻松以异步高并发去爬取网站，当然这里的轻松指的是 cpu 的开销。 要读懂本文，其实只需要有 能看懂 Javascript 及 JQue
TakinTalks稳定性社区专家团成员。毕业于大连理工大学，10年以上大型分布式基础架构经验，专注于大型分布式基础架构和大数据处理领域。曾就职于58集团，主要负责58到家基础架构工作。后进入去哪儿旅行，负责分布式链路追踪系统的建设以及APM体系的搭建。在大数据、高并发的场景有丰富的经验。
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。
作为专业爬虫程序员，我们在数据抓取过程中常常面临效率低下和准确性不高的问题。但不用担心！本文将与大家分享Python爬虫的应用场景与技术难点，并提供一些实际操作价值的解决方案。让我们一起来探索如何提高数据抓取的效率与准确性吧！
随着互联网的迅速发展，数据采集成为各行各业的重要工作之一。在大规模数据采集任务中，为提高效率和精确性，掌握高级网络爬虫技巧与策略至关重要。本文将分享一些实用的技巧和策略，帮助您提升数据采集的效率，并且带来更具实际操作价值的经验。
bug是不可能被全部测试出来的，由于成本和上线档期的考虑，测试无法做到“面面俱到”，即使时间充裕也总会有这样或那样的bug埋藏在某个角落。
➤明确技术与业务的关系 知识和发明来自实践和生产的实际需要，OSI的7层模型再美、再学院化也没有干过TCP/IP。 切莫强求技术驱动，技术职责第一要务是做好深度服务业务。 数据产品不同于一般业务系统。隔行如隔山，跨部门项目往往对双方团队的时间管理、利益妥协、沟通协作和交付提出了很高很难的要求，数据产品要有价值，必须获取足量、高质的数据，建立跨部门、跨业务的统一数据视图前景美妙但步履维艰，保持持久热情、对数据产品的价值心里有数并尽可能地获取资源上的支持，是技术之外的重要话题。 ➤价值导向，数据平台架构的策略、
在系统业务开发的过程中，都会面临这样一个问题：面对业务的快速扩展，很多版本在当时没有时间去全局考虑，导致很多业务数据存储和管理并不规范，例如常见的问题：
价值为王的另一种说法叫做YAGNI。YAGNI 是 You aren’t gonna need it 的缩写。该原则的基本含义就是，不应该开发任何当前不使用的功能。因为这些占用开发成本的功能，可能根本没有人用。而且不仅仅是开发成本打了水漂，你还要不断投入维护成本，来保证这些无人使用的功能可以正常运行。
这篇文章是 软件架构演进 一个有关 软件架构 系列文章中的一篇。这些文章，主要是我学习软件架构、对软件架构的思考及使用方法的记录。相比于这个系列的前几篇文章，本篇文章可能看来更有意义。
本次演讲将会一步步地，向大家展示我们这个系统架构。 由于时间有限，我不会深入讲解技术细节（事实上我一开始做好、发给Sting的ppt有多达40页现在精简到20多页）。 我希望达到的效果是－－
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