在这篇文章中，我将讨论如何在 Vue 应用中使用 SOLID 原则。...SOLID 包括以下观点： 单一职责原则 开闭原则 里氏替换原则 依赖倒置原则 接口隔离原则 接下来我们看看如何在 Vue 实战中避免这些原则，我们从一个 TODO LIST 项目中去体会这些观点。...通过将上述可能存在的变动提取到不同的函数、类或者组件中，我们就可以避免违反单一职责原则。...开闭原则规定“当应用的需求改变时，在不修改软件实体的源代码或者二进制代码的前提下，可以扩展模块的功能，使其满足新的需求。”现在我们来重构 TodoList 组件，达到避免这种窘境！...让我们在 components/TodoRaw.vue 添加一个列表： 然后用列表替换掉卡片： 如你所见，我们在 TodoCard.vue 和 TodoRow.vue 中将整个 todo 对象作为
在微服务领域，各个服务需要在网络上执行大量的调用。而网络是很脆弱的，如果某个服务繁忙或者无法响应请求，将有可能引发集群的大规模级联故障，从而造成整个系统不可用，通常把这种现象称为 服务雪崩效应。...Istio 中的熔断 Istio 是通过 Envoy Proxy 来实现熔断机制的，Envoy 强制在网络层面配置熔断策略，这样就不必为每个应用程序单独配置或重新编程。...下面就通过一个示例来演示如何为 Istio 网格中的服务配置熔断的连接数、请求数和异常检测。 该示例的架构如图所示： ?...为了专门应对这种情况，Envoy 中引入了异常检测的功能，通过周期性的异常检测来动态确定上游集群中的某些主机是否异常，如果发现异常，就将该主机从连接池中隔离出去。...Envoy 中还有一些其他参数在 Istio 中暂时是不支持的，具体参考 Envoy 官方文档 Outlier detection。
我在Java开发中最常用的一段代码就是用object != null在使用对象之前判断是否为空。这么做是为了避免NullPointerException。...= null) { someobject.doCalc(); } 这么些我是为了避免抛NullPointerException异常，我不知道这个对象是不是空的。...语法如下： assert ** 或者是 assert ** : ** object的toString()输出会被包括在错误信息中。...这就意味着可以在开发测试的过程中来使用断言验证代码，而在生产环境就关闭这个特性，尽管我已经测试显示断言功能并不会对应用程序产生任何影响。...其实在findAction()方法中直接抛出更加有意义的错误信息是完全可以的。特别是你在依赖用户输入的应用中。
引言 在开发大型应用或多人协作的项目时，版本控制工具（如 Git）是不可或缺的，但代码冲突会频繁打断开发者的工作流程，甚至影响项目进度。如何通过科学的代码管理方式减少冲突？...避免代码冲突的核心策略 合理的分支管理 在团队开发中，推荐使用Gitflow工作流，这种分支模型能有效地降低冲突风险。 Gitflow模型核心分支： master：主分支，始终保持可发布状态。...实践案例：基于 ArkUI 和 ArkTS 开发 在以下案例中，我们将展示一个任务管理应用的开发场景，其中两个开发者分别负责“新增任务”和“任务过滤”两个功能模块。...通过合理的分支管理和协作策略，可以有效避免代码冲突。 案例背景 任务管理应用核心功能： 新增任务：用户可以输入任务名称并添加到任务列表中。...通过代码审核，解决潜在的冲突问题。 验证方式： 启动应用，验证新增任务与任务筛选功能是否正常。 在应用界面展示用户交互后的行为（如成功添加任务和切换筛选条件）。
众所周知，国内知名框架 Dubbo 底层使用的是 Netty 作为网络通信，那么内部到底是如何使用的呢？今天我们就来一探究竟。...1. dubbo 的 Consumer 消费者如何使用 Netty 注意：此次代码使用了从 github 上 clone 的 dubbo 源码中的 dubbo-demo 例子。...最终调用的就是抽象父类 AbstractClient 的构造方法，构造方法中包含了创建 Socket 客户端，连接客户端等行为。...如何启动的呢？...好，关于 dubbo 如何使用 Netty 就简短的介绍到这里。
众所周知，国内知名框架 Dubbo 底层使用的是 Netty 作为网络通信，那么内部到底是如何使用的呢？今天我们就来一探究竟。...1. dubbo 的 Consumer 消费者如何使用 Netty 注意：此次代码使用了从 github 上 clone 的 dubbo 源码中的 dubbo-demo 例子。...如何启动的呢？...代码如下： 该方法中，看到了熟悉的 boss 线程，worker 线程，和 ServerBootstrap，在添加了编解码 handler 之后，添加一个 NettyHandler，最后调用 bind...好，关于 dubbo 如何使用 Netty 就简短的介绍到这里。
计算机视觉中如何使用异常检测？...异常检测和数据 异常检测将如何在三种不同的情况下发生，具体取决于数据的情况。 监督： 在这种情况下，训练数据被标记为“好”或“异常”（坏）。监督场景是理想的。...在无监督场景中，需要一组不同的工具来在非结构化数据中创建顺序。...在他们的实验中，他们证明了所提出的架构在输入的复制和裁剪连接下具有更好的场景重建性能。他们还观察到，为网络提供 GPS 数据可以增强异常检测性能。...本文提出的模型在 MDV 数据集上进行了评估。 尽管它很简单，但该模型达到了最先进的性能。获得的结果表明，这种应用程序的监督学习不太适合异常检测。
我们一直在查找有没有什么特别明显的问题，而且数据中心有好几万台服务器，所以把这个小淘气给忽略掉了。 连续剧《夜魔侠》里面的主角是个瞎子，但其他的感官异常灵敏。...这使他可以察觉到某个人行为上的些许异常从而判断出这个人是否在撒谎。我们也开发了一个系统来发现服务器之间细微的差别，差别虽然小，但可能就是这些小的地方出问题。...DBSCAN遍历所有的数据点，如果有很多相邻的数据点的话就归为一类。为了在DBSCAN算法中衡量数据点是否相邻我们需要一个判断距离的方法。...探测到异常之后就交由我们的报警系统来进行以下处理： 发邮件或者打电话联系负责人 服务器下线但不停止 收集服务器数据以供进一步调查 停止服务器等待扩展系统进行替换 参数的选择 DBSCAN算法中需要设置两个参数...侦测异常服务器只是自动化的一个例子，其他可以自动化的机会还有很多，就留待大家去发掘吧。 ---- 【预告】首届中国人工智能大会（CCAI 2015）将于7月26-27日在北京友谊宾馆召开。
在代码中处理可能出现的异常情况是很重要的，这可以提高代码的稳定性和可靠性。...以下是一些处理异常情况的常见方法： 使用try-catch语句：在可能出现异常的代码块中使用try块，然后在catch块中捕获并处理异常。...e2) { // 处理ExceptionType2类型的异常 } finally { // 可选的finally块，无论是否有异常都会执行 } 抛出异常：可以在代码中发现异常情况时手动抛出异常...，然后在调用该代码的地方进行处理。...assert someCondition : "断言失败"; 日志记录：在代码中记录异常情况，可以帮助开发人员查找和解决问题。可以使用日志框架（如log4j）来记录异常信息。
1 背景 深度学习虽然在许多领域都得到了较好的应用，但是传统深度学习通常采用最大似然估计来训练，导致模型本身难以衡量模型的不确定性（Model Uncertainty）[1]。...2 高斯过程 在介绍高斯过程前，我们先了解下模型预测过程中的贝叶斯概率解释，还是上述任务，假设我们训练了一个非线性模型 来对图像做分类， 的参数 为 ，训练数据为 ，其中 为输入...第二轮迭代 第七轮迭代 第十轮迭代 3 GP在异常检测中的应用 3.1 基于GP的异常检测 Nannan Li & Xinyu Wu等人[3]采用高斯过程来做视频监控的异常检测。...本文主要源于Yarin&Zoubin等人[1]通过Mc Dropout去逼近高斯过程的文献，想了解Mc Dropout是如何衡量深度学习不确定性，才有了本文从GP到Bayes Opt到基于GP的异常检测...的神经网络来评估模型的不确定性，类似于3.1中基于高斯过程的异常检测，我们得到了最终的分布，便可在判断异常同时判断其不确定性。
1 背景 在前文中，我们提到了基线估计的背景，标准定义，以及目前常用的手段[1]。从本文开始，我们将针对前文提到的手段，详细论述具体的算法如何应用到生产环境中。...在诸多相关算法中，本文将首先介绍自组织映射（Self-Organizing Maps）在异常检测和定位中的应用。 2 什么是自组织映射(SOM)？...3 如何用SOM做异常检测？...由上述可知，针对任意N维样本，我们可以得到一个拓扑的SOM，使得原样本可映射到这个具有拓扑性质的SOM内。那么我们如何通过SOM来进行异常检测呢？...image.png Alexander[3]等人的研究中，随硬件使用时长变化，整体qe随时间的变化曲线，当濒临硬件的使用寿命极限时，整体qe会显著上升，并且在濒临极限前可通过qe检测出硬件风险 4 如何用
当然我需要从AI在云计算中的发展说起。 ? 第一阶段：由巨头引领的潮流 传统的SaaS模式基于每月订阅模式，这意味着SaaS厂商需要不断地维护与培养客户关系，以确保客户不会流失。...不过，Rubikloud的CEO兼联合创始人Kerry Liu认为，知道目前为止，AI应用中最佳的成功案例还是在公司内部中。...第二阶段：“AI即服务”的出现 直到现在，SaaS行业中依然鲜有新兴公司去使用高级的AI应用。...Lennie警告到，公司在创建AI方案前要充分了解到如何去使用数据。...Liu认为，人们低估了AI应用的速度，虽然一些人预测，那些财富500强的公司需要10-15年才能将SaaS AI产品应用到他们核心的业务系统中，但他认为，这一过程在未来5年内来就将完成。
大多数 Linux 发行版在默认配置下已经足够快了。但是，我们仍然可以借助一些额外的应用程序和方法让它们启动更快一点。其中一个可用的这种应用程序就是 Preload。...简而言之，一旦安装了 Preload，你使用较为频繁的应用程序将可能加载的更快。 在这篇详细的教程中，我们将去了解如何安装和使用 Preload，以改善应用程序在 Linux 中的启动时间。...在 Linux 中使用 Preload 改善应用程序启动时间 Preload 可以在 AUR 上找到。...从现在开始，Preload 将监视频繁使用的应用程序，并将它们的二进制文件和库添加到内存中，以使它的启动速度更快。...你只有在每天都在大量的重新加载应用程序时，才能看到真正的差别。因此，Preload 最适合开发人员和测试人员，他们每天都打开和关闭应用程序好多次。
随着时间的推移，越来越多的企业和用户开始关注大语言模型在业务中的应用。...然而，由于大语言模型中存在的过时、不准确、幻觉、一本正经的胡说八道、基于互联网数据训练这些缺点，因此，直接使用大语言模型生成的内容在商业场景中，特别是涉及到一些专业领域以及私有数据的场景，是无法提供准确或有价值的信息的...对于一些资源有限的应用场景，或者缺乏专业人员对模型的选择时，这可能不是一个可行的选择。 在短文本搜索的场景中，向量搜索可能会面临语义理解的挑战。...向量搜索以词嵌入的方式表示数据，在搜索的透明性和可解释性上对人类有天然的障碍，人类即无法轻易理解两个嵌入到底第为何相似，也难以知道应该具体如何修改特征，以提升相关性； embedding模型的修改、调优...在实际应用中，我们往往需要结合向量搜索和其他搜索技术，甚至是结合机器学习与NLP推理技术来构建一个高效且灵活的搜索系统。这样可以充分利用各种技术的优势，同时避免各种技术的局限性。
但是在默认情况下，对于同一个类型的ValidationAttribute特性只允许一个应用到目标元素上——即使我们将AllowMultiple属性设置为True。这篇文章的目的就是为了解决这个问题。...具体的验证逻辑定义在重写的IsValid方法中。...在HttpPost的Index操作中，如果验证成功我们将“验证成功”字样作为ModelError添加到ModelState中。...在默认的情况下，Attribute的TypeId返回的是自身的类型，所以导致应用到相同目标元素的同类ValidationAttribute只能有一个。...幸好Attribute的TypeId属性是可以被重写的，县在我们在RangeIfAttribute中按照如下的方式对这个属性进行重写： 1: [AttributeUsage( AttributeTargets.Field
异常的概念 在程序运行过程中，由于编码不规范或其他客观原因，可能会导致程序无法继续运行，此时就会出现异常。如果不对异常进行处理，程序可能会直接中断。为了保证程序的健壮性，引入了异常处理的概念。...为了提高程序的健壮性，可以使用异常处理机制来解决可能出现的问题。 try…except语句 try...except语句用于处理代码运行过程中可能出现的异常。...语法结构如下： try: # 可能会出现异常的代码块 except 异常的类型: # 出现异常后的处理语句 示例： try: f = open('test.txt', 'r')...print(f.read()) except FileNotFoundError: print('文件没有找到，请检查文件名称是否正确') try…else语句 在if语句中，我们对else...在try...except...中也一样，即如果没有捕获到异常，就执行else中的操作。
在这项调查中，我们对图神经网络在时间序列分析中的应用进行了全面回顾（GNN4TS），涵盖了四个基本维度：预测、分类、异常检测和填补。...在带属性的图中，也可以考虑多维边特征，但本文假设仅在邻接矩阵中编码标量权重，以避免符号过多。...在图 6 中，我们展示了一个通用流程，展示了如何将STGNNs集成到时间序列分析中。...因此，评分函数通常首先计算每个单独通道的差异，然后将这些差异汇总到单个异常值中。 为了简单说明整个过程，主干可以是一个GNN预测器，为评分器进行一步预测。...重要的是，通常假定基于预测的模型在异常时期会表现出异常行为，当输入数据偏离正常模式时，会导致显著的预测差异。 应用基于预测的 GNN 来检测时间序列数据中的异常的开创性工作是 GDN [40]。
如果没有现成的，那我们可以使用 https://k3s.io 在本地运行一个轻量级 Kubernetes 集群。 我们将使用此 K3s 集群来部署我们的应用程序。...为了部署我们的应用程序，我们将创建一个包含部署定义的简单 helm 清单，如下所示。...value: '-Xdebug -agentlib:jdwp=transport=dt_socket,address=0.0.0.0:5005,server=y,suspend=n' 对我们来说，最重要的是在部署中设置的环境变量...使用 Intellij 附加远程调试器 要附加调试器，请转到 IDEA 右上角的运行部分并添加远程 JVM 调试运行配置。 如图所见，上面显示的命令行参数与我们指定为部署文件中的环境变量的值相同。...小结 本文介绍了如何打包 springboot docker 镜像，如何部署到 k8s 集群中， 以及如何通过 idea 或者 vscode 远程调试 k8s 集群中的 java 应用程序。
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