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组件代码共享

本文会先从复用组件,窥探代码共享。聊一聊中后台项目在微前端的场景下,工程化的角度下如何跨技术栈复用业务组件,再介绍一下其它的共享代码方案。...工程的角度解决微组件共享 项目介绍 先试想一下,其实大多数中后台项目,都是像如上的场景一般。我们可能仅是为了应用之间的解耦,这有利于构建,团队独立维护,改善项目结构,代码复用等等。...其实更需要解决的是团队内部自身的工程问题,基本不会涉及跨产品部门的复用或业务共享。我们更多关注的是,当下在不同repo之间的代码和在不同技术栈之间的组件,如何达到共享。...共享代码 其实上面讲了两种微组件的方案。我们可以扩展性的思考一下,共享组件其实就是共享代码的一种细分,解决了共享代码,我们就顺便解决了共享组件的问题。而往往共享代码会有更大的使用场景。...中有一行非常关键的代码: const RemoteButton = React.lazy(() => import("app2/Button")); 那么问题来了: 这个app2/Button是哪里来的呢

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模型应用,一文读懂因子分解

本篇文章我们会分解机简单介绍、分解机的参数估计与模型价值、分解机与其他模型的关系、分解机的工程实现、分解机的拓展、近实时分解机、分解机在推荐上的应用、分解机的优势等8个方面来讲解分解机相关的知识点。...二、分解机参数预估与模型价值 本节我们分解机为什么可以解决稀疏场景下参数估计、计算复杂度、模型求解、分解机可以解决哪几类学习任务四个方面来简要说明。...三、分解机与其他模型的关系 分解机的思想是线性模型中通过增加二阶交叉项来拟合特征之间的交叉,为了拓展数据稀疏场景并便于计算,吸收了矩阵分解的思想。...所谓高阶分解机就是将交叉项拓展最多d(d>2)个特征的交叉,具体的模型如下: ?...这些信息都可以作为某一个维度的特征灌入FM模型中。

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【Android 组件化】模块化组件

文章目录 一、模块化组件化 二、build.gradle 构建脚本分析 一、模块化组件化 ---- Android 应用项目 , 都存在一个应用模块 ( Application Module )...需要借助 Application 模块 , 这就需要将整个项目全部编译一遍 , 如果项目有几百个模块 , 调试运行就很困难 ; 单个开发者可能只负责几个模块 , 还涉及了与其它模块开发人者进行协作 ; 组件化...: 组件化是在模块化的基础上 , 可以 动态切换其模块类型 , 将 Library 模块切换成 Application 模块 , 这样独立的模块可以直接运行 ; 在进行 组件模式 开发时 , 将其变成...Application 模块 , 在 集成模式 开发时 , 将其变成 Library 模块 ; 组件开发时 , 单个 Library 模块变成 Application 模块 , 可以生成独立运行的 APK...安装包 ; 二、build.gradle 构建脚本分析 ---- 组件化实现需要依赖 Gradle ; build.gradle 脚本都是使用 Groovy 语言编写的代码 , Groovy 也是 JVM

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微搭低代码入门精通07-基础布局组件

低码开发不同于传统开发,传统开发我们通常需要编写前端代码和后端代码。前端代码由HTML、CSS和JavaScript组成,后端代码我们通常要用后端语言比如Java来编写接口。...低码开发的特点是可视化开发,在编辑器中通过组件的拖拽来完成页面的编制。如果涉及调用数据库的,通常使用平台提供的各类方法就可以满足需要。 本篇我们介绍一下低码开发中常见的布局组件的使用方法。...打开应用编辑器,在组件一栏中可以找到我们可以使用的各类布局组件 图片 常用的布局组件有普通容器、轮播容器和弹窗。普通容器允许我们自由的设置各种布局,比如像预约列表可以有几行几列的效果。...而弹窗组件一般会出现在注册页面,告知用户隐私协议,或者平台需要告知用户知道的内容。...要想实现这个场景,先需要搭建组件。我们先往页面中添加一个普通容器,里边添加两个文本组件 图片 默认普通容器里边的内容是纵向排列的,为了让文本实现横向排列,我们需要设置普通容器的样式。

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微搭低代码入门精通10-tab栏组件

在小程序中,如果你的页面是由多个组成的,往往涉及页面切换的问题。那如何引导用户访问不同的页面呢?微搭中提供了tab栏组件来实现这个功能,本篇我们介绍一下这个组件的使用方法。...首先呢打开我们的应用编辑器,在左侧的组件区域找到tab栏组件,将组件拖入页面编辑区 图片 研究一个组件的用法通常包含三个部分内容,属性、样式和事件 tab栏组件的布局模式一共是分成三种图文的,只有图标的...微搭提供了素材管理的功能,在我们应用编辑器的左侧导航栏找到素材的图标,进行上传 图片 tab栏组件的菜单内容需要在标签列表里维护 图片 如果你的功能是固定的,那么可以直接点击某个标签进行修改 图片 默认是图标库里选择图标...,我们也可以使用自己的素材,点击内置样式,我们切换成自定义模式 图片 切换到自定义模式后就可以素材库里直接选择素材了 图片 颜色搭配上我们通常选中选择一些亮色,未选中选择一些暗色。...在页面跳转时候还可以携带参数,通常我们的底部导航不建议携带参数,产品规划上你不同的菜单是不同的业务,并不需要先从上一个页面选中某个参数带入下一个页面中。

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【Vue 进阶】 slot 无渲染组件

默认插槽 我们新建父组件 Parent 和子组件 Child,结构如下: 父组件: 父组件调用 Child 组件的时候,会在 Child 标签中将内容传入组件中的 标签中,如下所示 ?... 当父组件调用的时候, 子组件标签内没有相关的内容时候, 标签内的内容就会生效,否则就不会渲染,可以理解就是个“备胎” 如父组件调用上面子组件: <!...,但是视图却不一样,比如我们经常会有类似切换开关的需求,功能包括: 关闭开关 打开开关 切换开关 开关关闭或者打开的时候不一样的内容 我们可以很快的写出它的一个 JS 业务逻辑代码: export default...$scopedSlots.default 代替掉 标签即可 代码如下: export const toggle = { data() { return { currentState

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如何将代码部署腾讯云网站静态托管

但希望能和您成为笔尖下的朋友 以读书,技术,生活为主,偶尔撒点鸡汤 不作,不敷衍,意在真诚吐露,用心分享 点击左上方,可关注本刊 标星公众号(ID:itclanCoder) (上) (下) 前言 之前将网站代码部署...创建云开发坏境 如果使用腾讯云的静态网站托管,需要先创建一个云坏境,它会自动的构建初始化一个坏境 在你创建好后,你只需要把本地打包好的 dist 文件扔到该坏境的根目录下就可以了,相当于只是做了一个上传代码的操作...03 将本地打包的代码放置根目录 当你创建好坏境后,并且添加成功自定义域名(需要备案),并且解析成功后,可以配置 ssl 证书,以 https 安全访问 你就可以将本地打包后的代码扔到你创建好的坏境当中去了的...(你可以手动上传代码文件,也可以通过命令行cli工具方式上传) 04 使用 cloudbase cli 工具部署文件 cloudBase 科普一下静态网站托管 cloudBase是腾讯云提供的一个新的能力...05 安装 cloudBase cli 工具 安装 Node.js,可以官网下载,选择版本 LTS,并且版本大于 8.6.0+ npm - v; // 可以查看到安装的node版本 使用 npm

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如何将Ubuntu16.04升级18.04

本教程将展示如何将您的CVMUbuntu 16.04(Xenial Xerus)或Ubuntu 17.10(Artful Aardvark)升级Ubuntu 18.04(Bionic Beaver)...如果在升级过程中出现任何问题,您可以备份恢复。我们建议您在升级Ubuntu 18.04 LTS之前手动快照。如果您使用其他备份服务或应用程序,我们建议您在继续之前进行手动备份。...Ubuntu 16.04 LTS升级Ubuntu 18.04 LTS 接下来,请在会话中执行以下步骤: 安装update-manager-core包: apt install update-manager-core...旧的Ubuntu版本升级 如果您的Linode运行的是早于16.04 LTS的Ubuntu版本,请首先升级Ubuntu 16.04 LTS。...然后,您可以将您的CVM升级Ubuntu 18.04 LTS。你可以参考如何将Ubuntu升级18.04最新版我们的另一篇教程文章。更多Linux教程请前往腾讯云+社区学习更多知识。

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教程 | 特征分解协方差矩阵:详细剖析和实现PCA算法

本文不仅仅是理论上阐述各种重要概念,同时最后还一步步使用 Python 实现数据降维。 首先本文的特征向量是数学概念上的特征向量,并不是指由输入特征值所组成的向量。...下图展示了矩阵 A 如何将更短更低的向量 v 映射到更长更高的向量 b: ? 我们可以馈送其他正向量到矩阵 A 中,每一个馈送的向量都会投影新的空间中且向右边变得更高更长。...我们可以分解一个整数为质因数而得到其自然属性,同样我们也可以分解矩阵以得到它的功能性属性,并且这种属性信息在矩阵表示为多组元素的阵列下是不明显的。...矩阵分解最常见的是特征分解(eigen-decomposition),即我们将矩阵分解为一系列的特征向量和特征值。 主成分分析(PCA) PCA 是一种寻找高维数据(图像等)模式的工具。...所以我们希望将最相关的特征投影一个主成分上而达到降维的效果,投影的标准是保留最大方差。而在实际操作中,我们希望计算特征之间的协方差矩阵,并通过对协方差矩阵的特征分解而得出特征向量和特征值。

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推荐系统的数学模型-矩阵分解推荐系统(Scala实现)

词汇: Matrix Factorization 矩阵分解 Recommendation System 推荐系统 User 用户 Feature 特征 Item 物品 简介: 不论有没有觉察,互联网的搜索模式在近几年已经发生了颠覆性的变化...这篇文章不讨论两种模式孰优孰劣,或者谁更有发展前景,只是纯技术的角度,分析实现推荐系统的数学模型。...矩阵分解: 假设我们获得了 user-item 矩阵,R: |U|✖|D|, |U| 表示 user 的个数,|D| 表示 item 的个数。...基于以上分析,我们将偏差 e 的定义域重新现在在集合T上,由此得到偏差的表达式为: 正则化 上面的算法是分解矩阵最基础的算法。还有更多的分解方法,当然这些方法也会更复杂。...通过类似的步骤,更新的平方差公式如下: Scala 代码实现 只是为了展示推荐算法的原理,代码采用未经过正则化处理的公式。 package pers.machi import java.io.

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