尽管一些NoSQL数据库供应商为其数据库提供了反应式数据库客户端，但对于大多数项目而言，迁移到NoSQL并不是一个理想的选择。这促使了一个通用的响应式关系数据库连接规范的诞生。作为拥有庞大用户群的关系式数据库MySQL也有了反应式驱动，不过并不是官方的。但是Spring官方将其纳入了依赖池，说明该类库的质量并不低。所以今天就尝尝鲜，试一下使用R2DBC连接MySQL。
•shinythemes https://github.com/rstudio/shinythemes - 在 Shiny 中 使用 Bootswatch 主题 (Bootstrap 3) 。
Spring Webflux - 01 MVC的困境中我们提到了通过Servlet异步的方式解决性能问题的方式，但并没有解决根本性的问题。
您可以通过传递QueryOptions对象来为查询方法指定查询选项。这些选项在实际查询执行之前应用于查询。 QueryOptions被视为非查询参数，不被视为查询参数值。查询选项适用于派生和字符串@Query存储库方法。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data R2DBC框架教程四（Spring中国教育管理中心）
2015 年反应式流 (Reactive Stream) 规范诞生，定义了如下四个接口：
响应式编程或反应式编程（英语：Reactive programming）是一种面向数据流和变化传播的编程范式，直白的说就是：将变化的值通过数据流进行传播。
你曾有过订阅报纸或者杂志的经历吗？互联网的确从传统的出版发行商那儿分得了一杯羹，但是过去订阅报纸真的是我们了解时事的最佳方式。那时，我们每天早上都会收到一份新鲜出炉的报纸，并在早饭时间或上班路上阅读。现在假设一下，在支付完订阅费用之后，几天的时间过去了，你却没有收到任何报纸。又过了几天，你打电话给报社的销售部门询问为什么还没有收到报纸。
为了应对高并发场景下到服务端编程需求，微软最先提出了一种异步编程到方案Reactive Programming，也就是反应式编程。
前面几篇文章我们构建了一个简易的 Shiny 应用，如果我们仔细观察过没有几行的实现代码就知道 Shiny 将前端（实现用户界面）和后端（服务逻辑）进行了分离，这让我们可以比较独立地来看待它们。接下来的几篇文章会关注前端，探索 Shiny 提供的 HTML 输出、输出和页面布局功能。
在使用 R2DBC 操作 MySQL 数据库 一文中初步介绍了r2dbc-mysql的使用。但是借助于DatabaseClient操作MySQL，过于初级和底层，不利于开发。今天就利用Spring Data R2DBC来演示Spring 数据存储抽象（Spring Data Repository）风格的R2DBC数据库操作。
对 Java 开发者来说， Spring 发布了 5.0 正式版后的一大特色，就是 Reactive Web 方案 Web Flux，这是用来替代 Spring Web MVC 的吗？或者，只是终于可以不再基于 Servlet 容器了？
响应式编程已经在 Java 编程领域出现很长一段时间了。具有高性能，事件驱动，充分利用计算资源，更加优雅的异步编程体验，同时它也提供了背压机制来防止系统过载。很长一段时间 Java 的响应式只能同 MongoDB、Redis 等这些非关系型数据库进行交互。而目前我们大部分的数据还是存放在关系型数据库中，大部分情况下 Java 使用 JDBC 来操作关系型数据库，而 JDBC 是阻塞的、同步的。所以迫切需要一种支持响应式的数据库驱动协议。目前市面上有两种响应式数据库驱动协议，我们来了解一下它们。
IRscope是用来可视化叶绿体基因组边界收缩扩张的一个shiny应用。最想学习的是其中鉴定反向重复区的代码和画图用到的代码。
在工作目录中创建一个名为stockVis的新文件夹 下载以下文件放在stockVis中 app.R：https://shiny.rstudio.com/tutorial/written-tutorial/lesson6/stockVis/app.R helper.R：https://shiny.rstudio.com/tutorial/written-tutorial/lesson6/stockVis/helpers.R 使用runApp启动应用程序runApp("stockVis")
作为一个实例展示， Shiny 中内置了一些例子，我们可以通过运行 runExample() 来探索Shiny APP的结构：
淘宝从2018年开始对整体架构进行反应式升级， 取得了非常好的成绩。其中『猜你喜欢』应用上限 QPS 提升了 96%，同时机器数量缩减了一半；另一核心应用『我的淘宝』实际线上响应时间下降了 40% 以上。PayPal凭借其基于Akka构建的反应式平台squbs，仅使用8台2vCPU虚拟机，每天可以处理超过10亿笔交易，与基于Spring实现的老系统相比，代码量降低了80%，而性能却提升了10倍。能够取得如此好的成绩，人们不禁要问反应式到底是什么？ 其实反应式并不是一个新鲜的概念，它的灵感来源最早可以追溯到90年代，但是直到2013年，Roland Kuhn等人发布了《反应式宣言》后才慢慢被人熟知，继而在2014年迎来爆发式增长，比较有意思的是，同时迎来爆发式增长的还有领域驱动设计(DDD)，原因是2014年3月25日，Martin Fowler和James Lewis向大众介绍了微服务架构，而反应式和领域驱动是微服务架构得以落地的有力保障。紧接着各种反应式编程框架相继进入大家视野，如RxJava、Akka、Spring Reactor/WebFlux、Play Framework和未来的Dubbo3等，阿里内部在做反应式改造时也孵化了一些反应式项目，包括AliRxObjC、RxAOP和AliRxUtil等。 从目前的趋势看来，反应式概念将会逐渐深入人心， 并且将引领下一代技术变革。
ReactiveUI 是属于 .Net 基金会的一个项目，本文将简要介绍该项目相关的信息。
2022年4月25日，R2DBC社区宣布具有普遍可用性的1.0.0.RELEASE正式发布。
步进电机是将电脉冲信号转变为角位移或线位移的开环控制元件。在非超载的情况下，电机的转速、停止的位置只取决于脉冲信号的频率和脉冲数，而不受负载变化的影响，即给电机加一个脉冲信号，电机则转过一个步距角。这一线性关系的存在，加上步进电机只有周期性的误差而无累积误差等特点。使得在速度、位置等控制领域用步进电机来控制变的非常的简单。 虽然步进电机已被广泛地应用，但步进电机并不能象普通的直流电机，交流电机在常规下使用。它必须由双环形脉冲信号、功率驱动电路等组成控制系统方可使用。因此用好步进电机却非易事，它涉及到机
反应式系统是采用反应式架构模式设计的系统，该模式优先考虑使用松散耦合、灵活和可扩展的组件。它们在设计时还考虑了故障解决方案，以确保即使一个系统出现故障，大部分系统仍能运行。
The MoveIt Motion Planning Framework for ROS 2.
在传统的单体架构中，应用程序已经通过静态主机名、IP 地址和端口知道后端服务的存在位置。IT运维团队为服务可靠性和系统稳定性维护静态配置。自从微服务开始在分布式网络系统中运行以来，其维护发生了显著变化。之所以发生这种变化，是因为微服务需要与多个后端服务进行通信，以提高负载均衡和服务弹性。
对强大的数学或算法思想的有效软件实现的开放访问通常会导致各种实际领域的急剧增长的进步
很多同学反映对响应式编程中的Flux和Mono这两个Reactor中的概念有点懵逼。但是目前Java响应式编程中我们对这两个对象的接触又最多，诸如Spring WebFlux、RSocket、R2DBC。我开始也对这两个对象头疼，所以今天我们就简单来探讨一下它们。
原文：https://medium.com/@lachlanmiller_52885/vue-3s-alpha-has-been-out-for-a-while-now-but-no-vue-3-vuex-yet-c73b26389978
反应式编程（Reactive Programming）对有些人来说可能相对陌生一点。反应式编程是一套完整的编程体系，既有其指导思想，又有相应的框架和库的支持，并且在生产环境中有大量实际的应用。在支持度方面，既有大公司参与实践，也有强大的开源社区的支持。 反应式编程出现的时间并不短，不过在最近的一段时间内，它得到了很大的关注。这主要体现在主流编程平台和框架增强了对它的支持，使它得到了更多的受众，同时也反映了其在开发中的价值。 就 Java 平台来说，几个突出的事件包括：Java 9中把反应式流规范以 java
使用这些控件需要两个参数，一个参数用来命名，一个参数是label，前一个被用来在程序内传递参数，后一个参数用来显示在用户界面 例子
StockVis 用R的quantmod包，如果没有应该安装install.packages("quantmod")
不久之前 Bertalan Miklos 写了一篇很好的博文，比较了 MobX 和基于 proxy 的 NX-framework。这篇博文不仅证明了 proxy 的可行性，更好之处在于其触及了 MobX 中一些非常基础但通常又被隐藏的概念。迄今为止我还尚未详细阐述过这些概念，所以本文将分享一些 MobX 特性背后的心路历程。
反应式编程在好几年前就已经出现了，它原理是基于反应式编宣言。但是，由于反应式编程推广速度比较缓慢，导致很多人现在对其不是很了解。
在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下： 数据科学工作流程： 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断（比如
PivotalR：用于读取Pivitol（Greenplum）和HAWQ数据库中的数据
在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下： 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断（比如预测） 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包： 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather：一种快速，轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr：实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl：读取Microsoft Excel电子表
Reactor 项目始于 2012 年。 经过长时间的内部孵化，于 2013 年发布 Reactor 1.x 版本。 Reactor 1 在各种架构下都能成功部署，包括开源的(如 Meltdown)和商业的(如 Pivotal RTI)。2014年，通过与一些新兴的响应式数据流规范合作，重新设计并于 2015 年 4 月发布 Reactor 2.0 版本。
最近IBM和伯尔尼大学的研究人员利用基于自注意力机制的深度神经网络实现了对化学反应的分类，该项成果发布于Nature Machine Intelligence杂志上。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程九(内容来源：Spring中国教育管理中心）
前方：对于很多开发人员来说，目前大都还在使用spring4的时候，而spring5早已经发布。虽然你可能暂时还没有使用到spring5，但还是需要对其有个大概的了解。
反应式编程在客户端编程当中的应用相当广泛，而当前在服务端中的应用相对被提及较少。本篇将介绍如何在服务端编程中应用响应时编程来改进数据库操作的性能。
2020 年 6 月 25 日Spring Framework团队发布博客宣布Spring Framework最新的里程碑版本Spring Framework 5.3 M1发布。虽然这只是一个里程碑版本，但是却至关重要。从官方的说明中我们可以获取关于Spring Framework未来的路线图。今天就带大家简单解读一波。
KevinTen，携程后端开发工程师，关注Reactive和RPC领域，深度参与开源社区，对Reactive技术有浓厚兴趣。
Lettuce是一个Redis的Java驱动包，初识她的时候是使用RedisTemplate的时候遇到点问题Debug到底层的一些源码，发现spring-data-redis的驱动包在某个版本之后替换为Lettuce。Lettuce翻译为生菜，没错，就是吃的那种生菜，所以它的Logo长这样：
反应式编程的提出，是在分布式编程刚兴起不久。当时没有各种 PaaS 平台，而分布式系统中，常常出现一个节点出问题，导致整个系统瘫痪的情况。所以，反应式编程的思想是：不等不靠，即当有一个节点慢下来的时候，整个系统都放慢，以此来避免灾难性的后果。
我们这里主要探讨Spring框架5.0中引入的新的WebFlux技术栈，并介绍其存在的价值与意义、并发模型与适用场景、如何基于WebFlux实现异步编程，以及其内部的实现原理。
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