其实Provider在使用上已经非常不错了，只不过随着Flutter的更加深入，大家对它的需求也就越来越高，特别是对Provider中因为InheritedWidget层次问题导致的异常和BuildContext...我将在这个系列中，带领大家对文档进行一次精读，进行一次赏析，本文不全是对文档的翻译，而且讲解的顺序也不一样，所以，如果你想入门Riverpod进行状态管理，那么本文一定是你的最佳选择。...Provider是Riverpod应用程序中最重要的部分。Provider是一个对象，它封装了一个state并允许监听该state。Provider有很多变体形式，但它们的工作方式都是一样的。...如果你一开始就使用ref.watch，你在重构时就会减少问题。 但是如果我想用ref.read来减少我的widget重构的次数呢？...欲了解更多信息，请查阅API参考资料，参考每个Provider的API文档。
状态管理器在实现全局导航栏效果中起到了至关重要的作用，因为它可以确保不同页面之间的导航栏状态保持一致。 什么是状态管理器？...Flutter中有多种不同类型的状态管理器，每种状态管理器都有其特定的适用场景和优缺点。...通常情况下，可以将导航栏的状态提升到全局范围，然后在每个页面中访问和修改该状态。这样一来，无论用户在应用的哪个页面，导航栏的内容和状态都保持一致，从而实现了全局导航栏效果。...这样一来，无论用户在应用的哪个页面，导航栏的状态都保持一致，从而实现了全局导航栏效果。 混入的使用 什么是混入？ 在面向对象编程中，混入（Mixin）是一种将类的某些功能注入到其他类中的技术。...它允许类在不继承自其他类的情况下，复用和扩展已有的功能。在Dart和Flutter中，混入是通过使用关键字with来实现的，可以将一个或多个混入类与主类进行组合，从而增强主类的功能。
要打造一个Flutter的快速开发框架，首先要思考的事情是一个快速开发框架需要照顾到哪些功能点，经过2天的思考，我大致整理了一下需要的能力： 状态管理：很明显全局状态管理是不可或缺的，这个在前端领域上，...几乎是一种不容置疑的方案沉淀，他就像人体的血液循环系统，连接了每个区域角落。...网络请求管理：这个是标配了，对外的窗口，一般来讲做选型上需要注意可以支持请求拦截，支持响应拦截，以及错误处理机制，方便做重试等等。...那么，基于上面的分析，我就开始做了一些选型，这里基本上就是按照官方Flutter Favorites ,里面推荐的来选了。...选择理由: Riverpod 是 Provider 的升级版，提供更好的性能和灵活性，但是说哪个更好，其实不能一概而论，毕竟不同的人会有不同的编码习惯，当然这里可以设计得灵活一些，具体全局状态管理可以替换
对于 App State, 有以下几种方式可以考虑状态传递与刷新： InheritedWidget: Flutter 提供的功能性组件，用来与子孙节点共享数据 Event Bus：一个全局的单例，相当于是借助全局的静态变量...在需要用到状态的子树中使用 of 方法获取状态 下面来看看 InheritedWidget 是如何工作的。...2.3 为什么需要通过 BuildContext 获取数据？ 子组件是通过 XXDataWidget.of(context).data 来获取数据的，为什么这里会需要传入一个 context 呢？...UI 代码耦合 由于 provider 是基于 InheritedWidget 实现的，永远只能找到距离最近的同类型状态 需要在运行时才能发现是否可获取状态 除此之外，还有其他的 issues 由于在...一般情况下，在整个 widget 树的最外层包上一个 ProviderScope，state 存放于此处，当然如果想覆盖上一层的state 的话，可以使用多个 ProviderScope void
❞ 但是，永远不要像下面这样做。...如果你正在使用《我可以在不监听Provider的情况下读取它吗》中描述的模式，你可能想知道如何为你的对象编写测试。 在这种情况下，考虑直接测试Provider而不是原始对象。...这个问题的解决方案是创建一个单独的Provider，只公开你在配置中需要的东西（所以是host）。 应当避免像下面的代码一样，对整个对象进行监听。...通过这三篇文章，相信大家已经能熟练的对Riverpod进行使用了，相比package:Provider，Riverpod的使用更加简单和灵活，这也是我推荐它的一个非常重要的原因，在入门之后，大家可以根据文档中作者提供的示例来进行学习...，充分的了解Riverpod在实战中的使用技巧。
全局变量似乎是很棒的 Flutter 程序组件，因为它们被声明一次并且可以被程序中的每个函数访问。...以上所有原因都说明了为什么在 Flutter 中永远不应该使用全局变量。...在本文中，我们将详细了解全局变量的缺点，并学习如何以更有效的方式管理状态。 Flutter 中的全局变量是什么？ 全局变量是公共变量，可以被 Flutter 程序中的每个方法和对象访问。...很难理解使用全局变量的遗留代码，而理解程序流程是如何工作的更是难上加难。很难有效地测试你不理解的代码，调试也很困难，因为你不知道是谁改变了全局变量。 3....但是，有些开发人员会使用全局变量，因为他们在一个小团队中，并且在某些情况下不利于更改。 但是，无论应用程序的大小如何，当需要维护代码时，全局变量都会带来挑战。
在函数上也是同样的道理。doEverything() 是一个糟糕的名字，会有很多难以预料的后果。如果这个函数能够做所有事情，那么在测试函数某个特定部分时将变得非常困难。...我尝试基于已有代码进行工作，但是资深工程师会尝试解决掉它——全部删除。一个永远无法到达的 if 声明？一个不应该调用的函数？是的，都消失了。 至于我呢？我只会把我的函数写在最上面。...每次代码审查时我都问自己：「他们为什么这样做？「。每当我找不到合适的答案时，我就会去和他们谈谈。 在第一个月后，我开始在同事的代码中找到错误（就像他们对我代码做的一样）。...一个进化到做不该做的事情的系统和一个从零来设计做同样事情的系统一样，没有用。这是一种系统的倒退。因此需要对系统进行降级。...你知道每台机器上运行的是什么，以及如何在死机的情况下重新创建它们。当一台机器死机时，你不会心烦意乱，你只需要启动一台新机器。你像牛一样放养它们，而不是像宠物一样养着他们。
据研究表明，人的感觉器官中接受信息最多的是视觉器官，视觉信息占大脑接受外部信息的80%，AI的研究是为了让机器像人一样智能，为了达到这个目标，让机器能够像人一样通过眼睛观察、理解和感知现实世界就尤为重要...他们的快感来自于攻关克难的过程。 郭延文说：“在计算机科学领域，我做两个方面的研究，一个是计算机图形学与虚拟现实，另一个是图像视频处理和计算机视觉。...“我现在还清楚的记得，当时大家的看到之后，心都凉了......心想是不是系统设计方向错了、理论模型有缺陷？......那种苍凉、失望，以至于怀疑人生的感觉，到现在仍然记忆犹新。”...在VR的加持下 终极的人工智能将会让人类自由穿梭时空 计算机早期叫计算器、电脑、微机等，人工智能就是让机器具有像人一样的智能。...“我所设想的，他们的最终形态应该是计算机或者机器，具有像人一样的智能，能够用我们所能想到的各种方法，让我们人类的生活更美好。再加上虚拟现实，未来你想干什么、想要什么，计算机都能帮你实现。”郭延文说到。
去年我做过一个统计，在 Github 上搜索 vue admin ，可以搜到 1 万多个仓库，这结果说明了什么？我认为说明了两点：一，似乎任何人都可以写一套后台框架；二，但想从中脱颖而出却不容易。...去年我写过一篇文章，叫《我是如何设计后台框架里那些锦上添花的动画效果》，那会其实已经隐约感觉到，似乎做的好的、被人熟知的几个后台框架，在功能和界面上已经开始趋于同质化了，很难做出差异。...所以那会的我尝试从动效切入，做点不一样的东西，去优化用户使用体验。...无非是在一些特定的场景下，需要保护系统里的信息，不被随意截取并分享传播。...在大家都默认标签页就应该是这样的情况下，我思考标签页是否可以像浏览器的标签页一样，只在一个标签页里切换，于是一个新特性就出来了。 只需通过简单的配置，就可以实现标签页合并的功能。
如果使用其他的架构模式，例如 MVC、MVVM 或 Clean Architecture，虽然看起来不一样，但repository设计模式的应用都一样。...（例如权限、摄像头、位置等）交互 这样做的最大的好处是，「如果任何第三方API 发生重大更改，我们只需要更新Repository的代码」。...仅仅这一点就我就觉得使「Repository模式」 是100% 值得我们在实际中使用的。 下面我们就看看如何使用吧！ 3....repository初始化一次全局都可以使用。...最后，对于Repository到底需不需要抽象类，我觉得是没必要的，对于Repository我们只需要一个具体的实现，而且每个Repository是不一样的。
在此过程中，我的目标是建立一个能够 "以计算方式协助" 我们想要达成目标的系统，并增强其功能。我作为一个人在思考问题。...显然，可以有一种更简化的方式让 Wolfram|Alpha 来回处理，但很高兴看到即使是这种非常简单的纯自然语言方法也基本上已经奏效了。 但是，为什么 ChatGPT 一开始就把这件事弄错了呢？...但这是不正确的： ChatGPT 似乎已经在某个地方正确地学习了这些底层数据；但它"对含义的理解"还不足以让它正确地对数字进行排名： 而且，是的，可以想象找到一种方法来"修复这个特定的错误"。...但关键是，像 ChatGPT 这样基于生成语言的人工智能系统的基本思想并不适合需要进行结构化计算的情况。...鉴于这一戏剧性的——意想不到的——成功，人们可能会认为，如果可以继续并"训练一个足够大的网络"，那么绝对可以用它做任何事情。但它不会那样工作。
相反，我专注于学习给出直接结果的技术：电子游戏的3D技术、互联网等等。但是我们都错了，深度学习能够利用大数据做很多神奇的事情！...在反托拉斯案件中，像谷歌这样的公司被问到为什么在搜索结果页顶部显示某一产品，而不是其他产品。...当可做解释的AI流行起来的时候，深度学习将会像磁带或者软盘一样被淘汰。人们玩游戏输掉时不会说服一个法官对AI公司进行罚款，因为它不能解释AI是怎么赢的。...即使对于不需要解释的任务，深度学习似乎是最好的系统，像图像识别，深度学习并不像人眼那样安全。...但用通俗的话来说，我会说这意味着：深度学习可以训练识别猫的照片，在不了解猫是什么的情况下；在不知道什么是种族主义者的情况下，就成为种族主义者。
在我们继续之前，我应该解释一下，为了论述的目的，我大多不会使用 ChatGPT 中的完整系统；相反，我通常会使用更简单的 GPT-2 系统，它有一个很好的特点，即它足够小，可以在标准的台式电脑上运行。...在未来，是否会有从根本上更好的方法来训练神经网络，或者一般地做神经网络的工作？我认为，几乎可以肯定。...像蜂窝自动机这样的计算系统，基本上是在许多单独的比特上并行操作的，如何做这种增量修改从来都不清楚，但没有理由认为它不可能。...因此，对于这个网络，我们可以做 ChatGPT 的类似工作，并询问下一个标记应该是什么的概率 —— 在一个括号序列中： 在第一种情况下，网络 “非常确定” 序列不能在这里结束 —— 这很好，因为如果它结束了...它并不总是说 “全局有意义”（或对应于正确的计算）的事情 —— 因为（例如，在没有获得 Wolfram|Alpha 的 “计算超能力” 的情况下），它只是根据训练材料中的事情 “听起来像” 说了一些话。
同样工作一年碰到了10个问题（或者说做了10套高考模拟试卷），但是结果不一样，那是因为在实践过程中方法不够好。或者说你对你为什么做对了、为什么做错了没有去复盘。...系统化的知识哪里来？ 知识之间是可以联系起来的并且像一颗大树一样自我生长，但是当你都没理解透彻，自然没法产生联系，也就不能够自我生长了。 真正掌握好的知识点会慢慢生长连接最终组成一张大网。...基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、...Ansible（底层批量命令都是基于SSH）怎么这么多问题，到底是为什么 我的Git怎么报网络错误了 X11 forward我怎么配置不好 HTTPS为什么需要随机数加密，还需要签名 …… 这些问题都是一步步在扩大...通用知识没有任何疑问碰到后要非常饥渴地扑上去掌握他们（受益终生，这还有什么疑问吗？）。对于特定知识就要看你对业务需要掌握的深度了，肯定也是需要掌握一些的，特定知识掌握好的一般在公司里混的也会比较好。
加载到 BX, 这是后面 assertI2I 要用到的参数，完成后 AX 中得到了 io.ByteWriter 的 itab, 然后就像我们上面调用函数一样工作即可，函数指针现在总是在我们的 itab...该基准运行了三次：在真空状态下，在二级缓存持续加压的情况下，以及在激增和全局 itabTable 大大增加的情况下，这会影响我们的 itab 的查找效率 可以看到性能和前面的相似，有趣的行为发生在我们增加竞争的时候...有一种和时间一样古老的模式（至少和C++一样古老），那就是通过它所接收的回调的类型来参数化一个函数 如果你曾经在C++代码库中工作过，可能已经注意到，接受回调的函数通常是泛型的，将函数回调的类型作为一个参数...它为像 Go 一样的语言增加了很多表现力，在不引入新的语言语法和运行时开销的情况下，实现了迭代和其他功能结构 问题是：我们能在 Go 中做同样的事情吗？可以根据函数的回调来对其进行参数化吗？...现在它可以做一些非常强大的事情，当泛型不碍事的时候 让我给你举个例子：想象一下我们正在开发一个库，为 Go 增加函数式调用。我们为什么要这样做呢？我也不知道。很多人似乎都在做这件事。
但这并不是绝对的，因为在SaaS中，尤其是面向业务的SaaS，功能往往有一些重叠，这个概念是非常模块化的。像往常一样，我给出的榜单，排列顺序没有什么的意义，除非它们必须以某种顺序列出。...他们是怎样在不损失金钱的情况下使这一工作顺利进行的，我一时想不起来了。但是，他们的优点在于证明了这件事情能做。...现在，ZenDesk正在成为最佳帮助系统类SaaS网站之一。 在我的客户服务和客户关系管理（CRM）写作中，我常常对于服务台和支持票系统没有任何正面评价，就像我现在对呼叫中心没什么好的看法。...然而，ZenDesk似乎听到了公众对于帮助系统的强烈抗议，因为他们已经改变了系统的工作方式。...他们正在努力工作，通过整合社交网络功能，聊天系统，甚至基于Skype的呼叫中心概念，使帮助系统实时化，从而使帮助系统不只是被动的“等待-响应”系统。
“我想指出，所提供的链接都不是附属的，我从本文中提到的公司中没有任何收获。我做这一切是因为直到最近我才听说过数据网格，我很期待这次活动，并希望在此之前深入了解一下。...作为图表的忠实粉丝，我尝试制作一些图表来解释一些概念。 在接下来的文章中，我首先简要介绍 Zhamak Dehghani。我继续解释什么是数据网格以及为什么它很重要。我简要总结一下它是如何工作的。...安全并受全球标准监管：使用企业身份管理系统 (SSO) 和基于角色的访问控制。 领域数据跨职能团队：领域特定的产品所有者和数据工程师，能够处理从源到数据消费者的整个领域数据。...联合计算治理 数据湖的优势在于，如果不遵循数据湖标准，则没有任何效果。因此，保证整个数据网格的功能至少与数据湖一样的唯一方法是实施全局治理。全局治理意味着两套标准：全球标准和领域特定标准。...每个开发人员还可以自由设置自己的附加库标准。 在她的文章中，Zhamak 将数据产品显示为属于域，但没有没有数据产品的域，所以在我的情况下，它们是相同的。
但是，如果想取出第10页数据，情况又将变得复杂很多，如下图所示： 有些读者可能并不太理解，为什么不能像获取第一页数据那样简单处理（排序取出前10条再合并、排序）。...应该尽量避免跨分片的join查询（这种场景，比上面的跨分片分页更加复杂，而且对性能的影响很大）。通常有以下几种方式来避免： 全局表 全局表的概念之前在“垂直分库”时提过。...基于ER分片的这种方式，能够有效避免大多数业务场景中的跨分片join问题。 内存计算 随着Spark内存计算的兴起，理论上来讲，很多跨数据源的操作问题看起来似乎都能够得到解决。...当然，除了考虑当前的数据量和性能情况时，作为架构师，我们需要提前考虑系统半年到一年左右的业务增长情况，对数据库服务器的QPS、连接数、容量等做合理评估和规划，并提前做好相应的准备工作。...数据库中间件，比较典型的像mycat（在阿里开源的cobar基础上做了很多优化和改进，属于后起之秀，也支持很多新特性），基于Go语言实现kingSharding，比较老牌的Atlas（由360开源）等。
mvc的优点自然是简单，无论一个新人有没有做过相关的工作，你只要跟他简单说明每一层的职责是什么，马上就可以开始工作。缺点也非常明显，因为太简单，所以代码在累积到一定量以后会变得难以控制复杂度。...我觉得我肯定不记得这是什么东西了。...例如java里常用的disconf，可以在不对系统上下线的情况下在配置系统里看到配置的key和value，并且可以即时地进行修改和配置下发。...回调逻辑在一个接口里超过五个之后，程序员就不知道自己的代码是干什么的了。。在现在互联网公司每年离职率这么高的情况下还会导致pm和rd都离职了以后，后来的新人根本就不敢碰这些回调的问题。...如果你不这样做~那么在java里会变成你的dao层噩梦。无数的重复工作的工作量啊。。不过或许老板喜欢能狂怼代码的员工呢~ 呵呵。
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