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dotnet 写一个支持层层继承属性的对象

我最近在造一个比 Excel 差得多的表格控件,其中一个需求是属性的继承。大家都知道,表格里面有单元格,单元格里面允许放文本,文本可以放多段文本。本文的主角就是文本段落的样式属性,包括文本字体字号颜色等等属性。文本段落的属性,如果没有特别设置,将使用单元格里面的文本样式属性。而如果单元格里面,没有特别指定此单元格使用特殊的文本样式,将会继承使用当前所在的行的文本样式。如果当前行没有特殊指定文本样式属性,那么将会使用文档的默认样式。文档默认样式将会根据是否有特殊指定而采用主题样式 如此复杂的层层继承逻辑,如果每个属性都需要自己一层层去寻找,那代码量将会特别多。维护起来就想吃桌子

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本地缓存高性能之王Caffeine

随着互联网的高速发展,市面上也出现了越来越多的网站和app。我们判断一个软件是否好用,用户体验就是一个重要的衡量标准。比如说我们经常用的微信,打开一个页面要十几秒,发个语音要几分钟对方才能收到。相信这样的软件大家肯定是都不愿意用的。软件要做到用户体验好,响应速度快,缓存就是必不可少的一个神器。缓存又分进程内缓存和分布式缓存两种:分布式缓存如redis、memcached等,还有本地(进程内)缓存如ehcache、GuavaCache、Caffeine等。静态资源还可以用CDN来加速哦。说起Guava Cache,很多人都不会陌生,它是Google Guava工具包中的一个非常方便易用的本地化缓存实现,基于LRU算法实现,支持多种缓存过期策略。由于Guava的大量使用,Guava Cache也得到了大量的应用。但是,Guava Cache的性能一定是最好的吗?也许,曾经它的性能是非常不错的。正所谓长江后浪推前浪,前浪被拍在沙滩上。我们就来介绍一个比Guava Cache性能更高的缓存框架:Caffeine。

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本地缓存性能之王Caffeine

随着互联网的高速发展,市面上也出现了越来越多的网站和app。我们判断一个软件是否好用,用户体验就是一个重要的衡量标准。比如说我们经常用的微信,打开一个页面要十几秒,发个语音要几分钟对方才能收到。相信这样的软件大家肯定是都不愿意用的。软件要做到用户体验好,响应速度快,缓存就是必不可少的一个神器。缓存又分进程内缓存和分布式缓存两种:分布式缓存如redis、memcached等,还有本地(进程内)缓存如ehcache、GuavaCache、Caffeine等。说起Guava Cache,很多人都不会陌生,它是Google Guava工具包中的一个非常方便易用的本地化缓存实现,基于LRU算法实现,支持多种缓存过期策略。由于Guava的大量使用,Guava Cache也得到了大量的应用。但是,Guava Cache的性能一定是最好的吗?也许,曾经它的性能是非常不错的。正所谓长江后浪推前浪,前浪被拍在沙滩上。我们就来介绍一个比Guava Cache性能更高的缓存框架:Caffeine。

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R语言之列线图的绘制应用

线图(AlignmentDiagram),又称诺莫图(Nomogram图),它是建立在多因素回归分析的基础上,将多个预测指标进行整合,然后采用带有刻度的线段,按照一定的比例绘制在同一平面上,从而用以表达预测模型中各个变量之间的相互关系。其优势在于可以直接利用图形推算出某变量的取值,如患者的指标得分或生存概率等。它在医学领域中的应用由来已久,常见的有百分位列线图和概率列线图等。百分位列线图是确定个体某指标的测量值在总体中的百分位数;概率列线图是确定某个体特定事件的发生概率,该特定事件可以是疾病的发生、复发以及预后(如死亡)等,往往由多因素二分类回归或COX比例风险模型求得。列线图是回归方程结果的可视化,常用于逻辑回归或COX回归的结果展示,依据回归的结果,按照特定的比例画出多个线段,通过做图能够便捷地推算出某个体的发病风险或生存概率。

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