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快来自己的代码放到npm上吧~

qingqingxuan.gitee.io/vue-admin-work/ 什么是npm 看一下官方介绍: NPM是随同NodeJS一起安装的包管理工具,能解决NodeJS代码部署上的很多问题,常见的使用场景有以下几种: 允许用户从NPM服务器下载别人编写的第三方包到本地使用...允许用户从NPM服务器下载并安装别人编写的命令行程序到本地使用。 允许用户将自己编写的包或命令行程序上传到NPM服务器供别人使用。 当我们在电脑上安装完node之后,npm服务就安装完成了。...这里不多介绍概念性的东西了,总之就是一个组织,上面有好多别人写好的代码供我们使用,当然,我们也可以自己的代码放上去供别人使用。...在开发 vue-admin-work的时候 ,在登录页面中有一个滑动验证组件,为了方便后期的项目使用,我就把它抽取成一个项目,开发完之后就放到了npm上了。

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网站做成软件

然而, 每当我新建一张张的网站页面, 写着一段段的网站脚本,执行一句句的SQL命令,我就没有办法说服自己是在开发软件,因为我做的东西和我对软件的定义有着明显的区别, 所以我不是在开发软件, 我只是在制作网站...如果从它们实现功能差别的角度考虑,似乎也站不住脚, 现在很多软件实现的功能也可以由网站实现,人家谷哥都操作系统搬浏览器里了, 那其它还有什么不能实现的。...而网站开发完成后, 是不能直接使用的, 因为还需要安装运行网站的环境, 如web服务器、程序的运行时、数据库等软件,网站的正常运行必须依赖与这些第三方软件。...两相对比, 网站不但部署运行不方便, 逼格也低了不少, 看看人家软件, 自己就能完成所有的事情, 而网站, 依赖这依赖那的,就跟个讨饭似的。...而且还要看人家脸色, 人家出点问题, 你跟着也就挂了,可以想象一样, 有多少网站问题是由程序本身以外的软件问题引起的。我想,这些便是导致我对软件和网站之间不同看法的根本原因吧。

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JSP放到WEB-INF后以保护JSP源代码

本人在看《J2EE核心模式》(“Core J2ee Patterns”,刘天北、熊节译),里面提到了一种实现资源保护的方法,那就是那些限制访问的资源(比如说jsp源代码)放到Web应用的WEB-INF...为了减少风险,可以这些页面文件移到WEB-INF 目录下。基于Servlet的声明,WEB-INF不作为Web应用的公共文档树的一部分。因此,WEB-INF 目录下的资源不是为客户直接服务的。...JSP存放在 WEB-INF 目录下更为安全 如果这些JSP页面文件移到WEB-INF 目录下,在调用页面的时候就必须"WEB-INF"添加到URL中。...的信息了,这表示放到了WEB-INF可以通过forward的方式来访问。...上面只是我对将jsp代码放到WEB-INF里面的好处的一点理解,如果大家有什么更好的想法或者有什么异议,欢迎告知。

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《数据可视化基础》第一章:数据放到图表上

将数据值放到图形上 一个图形而言包括很多组成部分,例如图形的位置、形状、大小、颜色、线条宽度、线条类型等等等等。我们将图形当中的每一个部分叫做标度(scale)。...因此数据可视化的过程基本上分成两个步骤: 想要绘制的数据和图形的不同的标度对应上,我们称这个过程为映射。 选择合适的图形映射表现出来。对于这个选择也是有一定原则的,这个我们在后面会慢慢讲的。...美国四个地点的每日温度的例子,我们温度值映射到Y轴,每天的日期映射到X轴,不同的地区映射到颜色上,最后通过线条来可视化这些结果,就有了下的这个图形。 ?...同样的,如果我们不同地区映射到Y轴,然后温度映射到颜色上,最后通过正方形来可视化结果。然后就有了?的热图 ? 以上两个图形都是使用了x轴、y轴和颜色三个标度。...同样的,我们可以三个标度变成多个标度。例如?的图,就是有x、y轴的位置标度、颜色标度、大小标度和形状标度,五个标度来呈现一个图形。 ?

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《我的PaddlePaddle学习之路》笔记十三——PaddlePaddle部署到网站服务器

这个接口大体的流程是,我们图像上传到百度的网站上,然后服务器这些图像转换成功矢量数据,最后就是拿这些数据传给深度学习的预测接口,比如是PaddlePaddle的预测接口,获取到预测结果,返回给客户端.../models/inference_topology.pkl", 'wb') as f: inference_topology.serialize_for_inference(f) 同时测试部分去掉了...部署到服务器 首先我们要创建一个队列,我们要在队列中使用PaddlePaddle进行预测 app = Flask(__name__) CORS(app) # 创建主队列 sendQ = Queue()...使用子队列的作用是为了在PaddlePaddle的预测线程中预测结果发送回来。...在循环中,要从主队列中获取图像数据和子队列 使用图像数据预测并获得结果 使用recv_queue预测结果返回 # 创建一个PaddlePaddle的预测线程 def worker(): # 初始化

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花了2天时间,量化平台的回测从本地放到了在线

过程 其实之前就有想法了,本来想重新用python撸一个的,但改造到一半,突然想到了资源问题,因为服务器价格昂贵,如果放到云端,我这个免费平台怎么可能受得了呢?突然有个想法,为什么不利用废弃电脑呢?...随后我开始改造服务器端代码,服务器端用的是NetCore写的,毕竟玩了那么多年,用起来也算得心应手吧,改造也很快完成,但碰到一个问题。...随后萌发了一个邪恶的念头,当客户端与我服务器链接后,我先验证客户端,然后直接给他一个token,这样不就好了吗? 马不停蹄的尝试了下,可以,稍微改了下验证的流程,基本上就能实现了。...下面是效果: 后续问题 基本上目前解决了大部分问题,接下来还需要解决一些细节: 回测数据过多,需要排队机制,考虑用ConcurrentQueue 回测服务器的统一管理 回测服务器的自动更新

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如何图片放到cdn上 缓存cdn图片对浏览器访问的好处

而在网站的访问服务当中,特别是购物类的网站图片的加载是最为容易出现卡顿、显示不完全的情况,这些原因都是因为网络访问拥堵造成,而CDN可以虚拟边缘服务器,将所访问的内容缓存就近读取,使得加载更为快速,而如何图片放到...如何图片放到cdn上 无论是媒体网站还是购物类都分为地方网络和全国通用网络,一般地方网络在加载的时候,因为访问量比较少,不容易出现拥堵。...但大型的全国网络访问,特别是购物网站,最为容易因为网络关系导致加载缓慢。因此要了解如何图片放到cdn上才能够通过边缘服务器的方式缓存虚拟网络,从而实现加载提速。...了解如何图片放到cdn上,将图片上传之后,缓存会更方便快速,同时在点击浏览的时候带宽也会更为快速。...以上就是关于如何图片放到cdn上的相关介绍,CDN的缓存模式改变了传统虚拟主机一条线路的访问,可以通过缓存在边缘服务器,使得每个地方的访问都能就近反馈信息。

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