在写后端的时候,我们一般提倡配置文件分离. 所以.env就可以很方面来维护我们的环境变量, 封装对应的工厂函数也能组合更复杂的配置! 比如我们用镜像(Docker),就可以外部映射配置文件目录; 达到不同环境使用差异化配置的需求!(运行时加载是允许的!) 其他不多说,往下可以看看我的配置分离思路~~
幽默风趣的后端程序员一般自嘲为 CURD Boy。CURD, 也就是对某一存储资源的增删改查，这完全是面向数据编程啊。
我们用nodejs实现一些功能时，往往需要对用户输入的数据进行验证。然而，验证是一件麻烦的事情，很有可能你需要验证数据类型，长度，特定规则等等，在前端做表单验证时，我们常用的做法是使用正则，正则表达式
我们用nodejs实现一些功能时，往往需要对用户输入的数据进行验证。然而，验证是一件麻烦的事情，很有可能你需要验证数据类型，长度，特定规则等等，在前端做表单验证时，我们常用的做法是使用正则，正则表达式也许可以一步到位，但是他只会给你true or false，如果想要知道数据不符合哪些条件时，那么你要进一步判断，下面和大家分享一种可读性和易用性更好的实现方法。
大家好，今天，继续我们的Node.js探索之旅，深入了解一系列强大的工具库，它们能够帮助我们在项目开发中提升效率、加固安全、优化性能，甚至更优雅地处理数据和逻辑。
在 Nestjs 中管道是具有 @Injectable() 装饰器且已实现 PipeTransform 接口的类。
最近自己编写了一个后台管理系统，选用了 node.js 和 vue 相关框架和技术。也算是收获了不少知识和经验，因此，我来写下这篇文章，向大家分享一些关于node.js的核心知识，并在最后手把手教你们快速搭建并配置一个node新项目（涉及如何配置express、joi、jwt、mysql、cors）。
内置的logger不是很满足个人的需求, 所以找了下社区主流的日志实现, 从log4js,winston, 到选型pino . 是另外两个不好么,那倒不是. 萝卜青菜各有所爱吧, pino够轻量,自定义还算丰富,性能还很高!!
熟悉 Node 或前端 JavaScript 工作的同学都知道，社区中的可用模块有数十万之多。
在Youtube上看到Mosh的一篇关于使用Node和Express构建RESTful APIs的示例，对应的视频地址是：Express.js Tutorial: Build RESTful APIs with Node and Express | Mosh，作者Mosh的Youtube地址是：Programming with Mosh
在这篇文章中，我们将带您了解如何利用 Zod 在项目中实现模式验证。Zod 是一个功能强大的开源 TypeScript 库，旨在声明模式并执行验证。我们将深入探讨选择 Zod 进行模式验证背后的原因，提供实际示例来说明其用法，甚至与替代库进行比较。
最近在做一些关于JSON Schema的基建，JSON Schema可以描述一个JSON结构，那么反过来他也可以来验证一个JSON是否符合期望的格式，于是我想到之前lqlong 之前的一篇 《数据字段防卫探索》 发现JSON Schema可以做这个事情。
我们已经利用五篇篇幅介绍了小程序全局生命周期函数的知识点，本篇我们来解析一下官方模板的首页模板，先看一下页面生命周期函数里做了哪些工作
该文介绍了如何使用JSON Schema来验证接口数据。JSON Schema是一种用于定义和验证JSON数据结构的工具。它可以定义一个JSON对象，并指定该对象中哪些字段是必须的，哪些字段是可选的，以及字段的类型和约束。使用JSON Schema可以方便地验证JSON数据是否符合预期的格式，并确保数据中的字段类型和约束符合要求。该文还介绍了如何使用Dojo Toolkit中的JSON Schema验证模块来验证JSON数据，并提供了相关的示例代码。
解题的思路的话是先安装模板，然我我们在一步步的分析一下模板做了什么工作，需要做哪些改造。
作者 ｜ Emeni Oghenevwede 译者 ｜ 明知山 策划 ｜ 丁晓昀 关键要点 关注点分离是 Node.js 的一种架构，可以确保代码的可读性、易于重构和良好的代码协作。 通过遵循关注点分离原则，你可以确保最终的系统是稳定和可维护的。 关注点分离的原则确保了组件不会重复，从而使系统更加容易维护和重构。 关注点分离原则认为，业务逻辑应该与控制器分离。这简化了控制器的开发和测试用例的编写。 关注点分离原则有助于提升代码的可重用性。这样可以很容易地找到故障的来源以及如何将其从整个系统中隔
本文是 @NewName 小伙伴参加源码共读活动第30期(@tarojs/plugin-mini-ci 小程序上传代码 ci)的投稿。
今天为大家介绍的是来自Jiawei Luo和Kelin Xia团队的一篇论文。分子表征学习在分子性质预测中扮演重要角色。现有的分子性质预测模型基于共价键的分子图，用以在原子层面上表示分子拓扑结构，并且完全忽略了分子内部的非共价相互作用。在这项研究中，作者提出了一种分子几何深度学习模型，旨在预测分子的性质，该模型致力于综合考虑分子的共价和非共价相互作用信息。
DynamoDB 是 AWS 独有的完全托管的 NoSQL Database。它的思想来源于 Amazon 2007 年发表的一篇论文：Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store。在这篇论文里，Amazon 介绍了如何使用 Commodity Hardware 来打造高可用、高弹性的数据存储。想要理解 DynamoDB，首先要理解 Consistent Hashing。Consistent Hashing 的原理如下图所示：
到2017年初，我们的大数据平台被整个公司的工程和运营团队使用，使他们能够在同一个地方访问新数据和历史数据。用户可以通过同一个UI门户轻松访问不同大数据平台的数据。我们的计算集群中有超过100PB的数据和100000个vcores。每天支持100,000个Presto查询， 10,000个Spark作业，以及 20,000个Hive查询。我们的Hadoop分析架构遇到了可扩展性限制，许多服务受到高数据延迟的影响。
背景 去年我写过一篇文章：撰写合格的 REST API。当时 Juniper 裁掉了我们在德州的一支十多人的团队，那支团队有一半的人手在之前的半年里，主要的工作就是做一套 REST API。我接手这个工作时发现那些API写的比较业余，没有考虑几个基础的HTTP/1.1 RFC（2616，7232，5988等等）的实现，于是我花了些时间重写，然后写下了那篇文章。 站在今天的角度看，那时我做的系统也有不少问题，很多 API 之外的问题没有考虑： API 的使用文档。当时我的做法是把文档写在公司使用的协作系统 c
大型语言模型大有用处，在设计 prompt 方面，人们通常建议为语言模型提供详尽的任务描述和背景信息。
应用程序日益优化，功能增多，用户活跃度提高，每天产生的数据也在持续增长。然而，数据库的问题已经拖慢了应用的其他部分。在这篇文章中，我们将探讨数据库分片这一可能的解决方案，理解它是什么，如何运作，以及在什么情况下使用它是最佳选择。
原生的应用程序比转换的应用程序运行效率更高，因为编译器能够针对目标架构来优化代码。如果一个应用程序只支持 x86_64 架构，那必须在 Apple 芯片上的 Rosetta 转换下运行。通用二进制文件本身就可以在 Apple 芯片和基于 Intel 的 Mac 机上运行，因为它包含了两种架构的可执行代码。
X-WAF 是一款适用中、小企业的云 WAF 系统，让中、小企业也可以非常方便地拥有自己的免费云 WAF。
设计优良的分析模型是 DAX 高效运行的前提。在本章中，我们将讨论许多与建模有关的主题，这些主题对于理解性能强劲的模型设计非常重要。
企业架构包括多种不同类型，如包括业务架构、数据架构、应用架构和技术架构等。其中数据架构的主要目标是有效地管理数据，以及有效地管理存储和使用数据的系统。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 最近，Meta AI推出了这样一个“杂食者” （Omnivore）模型，可以对不同视觉模态的数据进行分类，包括图像、视频和3D数据。 比如面对最左边的图像，它可以从深度图、单视觉3D图和视频数据集中搜集出与之最匹配的结果。 这在之前，都要分用不同的模型来实现；现在一个模型就搞定了。 而且Omnivore易于训练，使用现成的标准数据集，就能让其性能达到与对应单模型相当甚至更高的水平。 实验结果显示，Omnivore在图像分类数据集ImageNet上能达
上一章讨论了数据模型与查询语言，即向数据库给出数据时数据的格式以及数据查询的机制，其可以理解为从应用开发者的角度出发讨论了上述两件事情。本章将从「数据库」的角度来进行讨论，即如何存储给出的数据以及如何在要求查询时找到所需的数据，所介绍的存储引擎可以用于传统的关系数据库和大多数 NoSQL 数据库。
今天为大家介绍的是来自James J. Collins团队的一篇论文。自动化机器学习（AutoML）算法可以解决将ML应用于生命科学时面临的许多挑战。然而，由于这些算法通常不明确处理生物序列（如核苷酸、氨基酸或糖肽序列），且不容易与其他AutoML算法进行比较，它们在系统和合成生物学研究中很少被使用。在这里，作者介绍了BioAutoMATED，这是一个用于生物序列分析的AutoML平台，将多个AutoML方法集成到一个统一的框架中。用户可以自动获得分析、解释和设计生物序列的相关技术。BioAutoMATED可以预测基因调控、肽-药物相互作用和糖肽注释，并设计优化的合成生物学组件，揭示突出的序列特征。通过自动化序列建模，BioAutoMATED使生命科学家更容易将ML应用到他们的工作中。
为了满足现代业务需求，IBM与其他公司合作，共同开发了一个开放源代码，可立即投入生产的业务区块链框架，称为Hyperledger Fabric™，这是由LinuxFoundation®托管的8个Hyperledger®项目之一。
为什么选择 Koa 小王：为什么选择Koa? 老王：因为 Koa 比较轻量，几乎没有内置任何的额外功能。也是因为这个原因，Koa 的灵活度是很高的，喜欢折腾的人可以尝试下 小王：又轻量又几乎没有任何额
本文档为数据建模与设计部分笔记，思维导图与知识点整理。共分为6个部分，由于页面显示原因，部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
x64dbg 是一款开源、免费、功能强大的动态反汇编调试器，它能够在Windows平台上进行应用程序的反汇编、调试和分析工作。与传统的调试器如Ollydbg相比，x64dbg调试器的出现填补了Ollydbg等传统调试器的不足，为反汇编调试工作提供了更高效、更可靠的解决方案。正是因为有了这些优点，才能使其成为当今最受欢迎的反汇编调试软件之一。
Postgresql 存在许多特定的索引查询类型，和大部分的Btree为基础架构的关系型数据库一样，在创建索引缺省的时候会把btree作为默认值。
作者简介： 少强，网名无衣蒹葭，阿里云资深工程师，主要做分布式存储和搜索相关的工作。 摘要： 介绍如何设计一个稳定、高并发、消息保序的IM系统，以及如何通过使用存储层的高级功能来优化系统架构。 在构建社交IM和朋友圈应用时，一个基本的需求是将用户发送的消息和朋友圈更新及时准确的更新给该用户的好友。为了做到这一点，通常需要为用户发送的每一条消息或者朋友圈更新设置一个序号或者ID，并且保证递增，通过这一机制来确保所有的消息能够按照完整并且以正确的顺序被接收端处理。当消息总量或者消息发送的并发数很大的时候，我们通
今天为大家介绍的是来自Ali Madani团队的一篇论文。蛋白质语言模型从进化的多样序列中学习，已被证明是序列设计、变异效应预测和结构预测的强大工具。蛋白质语言模型的基础是什么，它们如何在蛋白质工程中应用呢？
用json来配置你的编辑器,可以说是你从菜鸟迈向高阶玩家的必经之路.不管你是不是对于JSON很熟悉或者很懂,文章前面的部分会对JSON做一些简单的介绍.
使用axios发送post请求，传入了Object格式的参数，在node后端req.body接收到的参数为空，但是网页上抓包检查时，发现请求的body确实是携带了参数的？
在Python中，有些名称很特别，开头和结尾都是两个下划线。我们可能用过一些，如__future__。这样的拼写表示名称有特殊意义，因此绝不要在程序中创建这样的名称。在这样的名称中，很大一部分都是魔法（特殊）方法的名称。如果你的对象实现了这些方法，它们将在特定情况下（具体是那种情况取决于方法的名称）被Python调用，而几乎不需要直接调用。
传统的基于深度学习的目标检测方法需要大量的边界框标注数据进行训练，获得如此高质量的标注数据成本很高。少样本目标检测，学习适应只有少数带注释的例子的新类，非常具有挑战性，因为新目标的细粒度特征很容易被忽略，而只有少数可用数据。
第2章 Prometheus简介 ---- 2.1 Prometheus起源 Prometheus的灵感来自谷歌的Borgmon。它最初由前谷歌SRE Matt T.Proud开发，并转为一个研究项目。在Proud加入SoundCloud之后，他与另一位工程师Julius Volz合作开发了Prometheus。后来其他开发人员陆续加入了这个项目，并在SoundCloud内部继续开发，最终于2015年1月将其发布 Facebook发现85％的查询是针对26小时内的数据 ---- 2.2 Prometheus
这篇文章的内容涉及了 bpftrace 的一些基础，以及它是如何工作的，请继续阅读获取更多的信息和一些有用的实例。
这篇文章虽然篇幅有点长，但这不并是一篇关于Python异常的全面介绍的文章，只是在学习Python异常后的一篇笔记式的记录和平时写代码过程中遇到异常记录性的文章。
—————————————–分割线—————————– map和set都是stl中的关联容器，map以键值对的形式存储，key=value组成pair，是一组映射关系。set只有值，可以认为只有一个数据，并且set中元素不可以重复且自动排序，如果需要重复则使用multiset，要说区别的话，存储的东西不一样,应用场景不一样，支持的操作也不一样，很多不同。 map和set支持快速查找和删除，一般使用RB树来实现，当然后面还有用hashtable实现的，使用rb树作为底层结构增删数据都很快，不存在内存移动也就不容易出现迭代器失效的问题，这也就是区别于vector的原因-内存移动 Map中的每一个元素包含一个键对象和值对象，它们成对出现。键对象不能重复，值对象可以重复。 Set中的对象不按特定方式排序，并且没有重复对象。但它的有些实现类能对集合中的对象按特定方式排序，例如TreeSet类，它可以按照默认排序，也可以通过实现java.util.Comparator接口来自定义排序方式。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
