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Hi,一起Vue.js

阅读文本大概需要 7 分钟。 前言 久一最近新起的项目采用Spring Boot和Vue.js技术栈。这Vue.js都快3.0了,久一竟然还不会Vue.js。...久一认为,你只需了解js,html,css的基础语法就可以学习了,当然学习Vue.js过程中还可能需要到Webpack打包工具、Es6等知识,这些都不难学,网上成体系的视频教程都会讲到,当然文末我也会推荐一些...,大家如果感兴趣跟着就行了。...其实 Vue 和 JQuery 的 原理一样都是通过修改 DOM 改变页面,只是JQuery 需要我们自己去识别,定位然后修改 DOM,而 Vue 让我们只需要关心js的逻辑,他去关心怎么渲染就好了,同时呢...2. div下方的script标签里面定义一个app,它等于一个Vue的实例,我们需要编写的操作可以写在实例里面。

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需要 GraphQL

GraphQL 开发初衷 我们在 Facebook 的代码开源网站上找到了 官方回答, 大意是说: 在开发带 WebView 的 APP 时需要兼容 Android、iOS 环境不一致从而设计不同 API...REST 模式痛点 API 爆炸 随着我们做的产品功能越来越复杂,需要依赖后台模块API数量越来越多,逐渐不好维护。...加载太多无用内容 使用 API 的前端开发人员无法限制接口返回内容,而且在接口复用中,通常会接收到很多不需要的字段,导致请求包很大,网络耗时变长。...实现一个功能需要请求多个 API 通常,复杂的功能不是一个 API 可以搞定的。这时我们会并发请求多次,但浏览器也有最大请求数量限制。...同时获取多个数据 我们在上面的 query 里面可以同时放多个对象描述,可以一次性把需要的数据都拉取回来,减少网络请求数量,极大优化了网络请求负载,同时也方便前端开发。

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前端开发有了 Next.js,还需要后端开发

Next.js,作为React框架的佼佼者,因其前后端流畅集成而受到广泛欢迎。这就引出了一个有趣的问题:我们真的需要Next.js的后端功能?...Next.js 后端的优势 服务端渲染(SSR):Next.js擅长服务端渲染,即在服务器而非用户浏览器中渲染页面,从而提升Web应用性能。...何时需要独立后端 复杂业务逻辑:如果应用需要处理复杂的业务逻辑、大量数据处理或广泛的数据库交互,则可能需要专用的后端。 微服务架构:微服务架构将服务拆分为更易管理的独立部分。...现有后端系统:如果项目需要与已有的数据库或后端系统交互,维护独立的后端可能更有意义。 结论 在不断变化的Web开发世界中,是否需要Next.js后端主要取决于项目的具体需求。...Next.js为创建现代Web应用提供了强大的前后端集成解决方案。尽管在大多数情况下表现出色,但在某些情况下,仍然需要专用的后端。最终,这一选择应根据应用的复杂性、可扩展性需求和集成需求来做出。

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python程序需要编译

不过它是针对特定CPU体系的,这些目标代码只能在特定平台执行,如果这个程序需要在另外一种 CPU 上面运行,这个代码就必须重新编译。...而解释型语言是在代码运行期间逐行翻译成目标机器码,下次执行时,还是需要逐行解释,我们可以简单认为 Java、Python 都是解释型语言。...编译型相当于厨师直接做好一桌子菜,顾客来了直接开吃,而解释型就像吃火锅,厨师把菜洗好,顾客需要自己动手边煮边吃。...把模块定义成二进制语言程序的这个过程叫做字节编译 python是解释型语言,它的字节编译是由解释器完成的 编译py文件,生成pyc结尾的文件的方法, Import zipfile.py 到此这篇关于python程序需要编译的文章就介绍到这了

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hadoop需要什么基础

前几天看到有个人问“hadoop需要什么基础”,这个问题好像至今还没好好细想过,可能是因为身边有大神在带着我学习hadoop的缘故,也就没想过这样的一个简单的问题。...准备过段时间抽个空,试着写一下以DKhadoop为切入点关于学习hadoop需要掌握什么基础。...DKH大数据通用计算平台.jpg 关于hadoop需要什么基础这样的问题,看到一篇关于介绍学习原生hadoop的分享,个人觉得还是很不错的一篇文章。这里也分享给大家,供参考之用。...学习hadoop需要什么基础: Linux: ① 需要能够熟练操作linux常用命令以及网络配置; ② 熟悉用户以及权限管理操作; ③ 需要熟悉软件包以及系统命令管理; ④ 还需要学习一下shell编程...虚拟机: ⑦ 需要掌握虚拟机; ⑧ 需要安装linux操作系统 ⑨ 需要配置虚拟机网络 除了上述这几个方面,我们还需要了解hadoop的单机模式、伪分布模式和分布式模式的搭建方式。

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hadoop需要什么基础

hadoop需要什么基础 最近一段时间一直在接触关于hadoop方面的内容,从刚接触时的一片空白,到现在也能够说清楚一些问题。这中间到底经历过什么只怕也就是只有经过的人才会体会到吧。...前几天看到有个人问“hadoop需要什么基础”,这个问题好像至今还没好好细想过,可能是因为身边有大神在带着我学习hadoop的缘故,也就没想过这样的一个简单的问题。...image.png 【DKhadoop基础技术架构图】 关于hadoop需要什么基础这样的问题,看到一篇关于介绍学习原生hadoop的分享,个人觉得还是很不错的一篇文章。...学习hadoop需要什么基础: Linux: ① 需要能够熟练操作linux常用命令以及网络配置; ② 熟悉用户以及权限管理操作; ③ 需要熟悉软件包以及系统命令管理; ④ 还需要学习一下shell编程...虚拟机: ⑦ 需要掌握虚拟机; ⑧ 需要安装linux操作系统 ⑨ 需要配置虚拟机网络 除了上述这几个方面,我们还需要了解hadoop的单机模式、伪分布模式和分布式模式的搭建方式。

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我们真的需要模型压缩

然而,由于模型过参数化,它们记住数据 [4],而不是学习数据中的有用模式,这就需要正则化。然后,模型压缩利用这种简单性,只保留解决方案实际需要的参数。...由于我们的目标是训练使用较少 GPU 内存的神经网络,我们可以问一些显而易见的问题: 为什么需要过参数化? 需要多少过参数化? 我们可以通过使用更聪明的优化方法来减少过参数化?...未来方向 我们真的需要模型压缩?这篇文章的标题有些挑衅,但这个idea并不是: 通过收紧过度参数化的边界和改进我们的优化方法,我们可以减少或消除事后模型压缩的需要。...显然,在我们得到一个明确的答案之前,还有很多悬而未决的问题需要回答。下面是一些我希望在未来几年内完成的工作。 过参数化 通过观察数据的质量(使用低计算资源) ,我们能够得到更严格的边界?...我们可以将这些边界扩展到其它常用的架构(RNNs,Transformers)? 优化 在训练过的神经网络中还有其它我们没有利用的冗余

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