在开发Spring Boot应用程序时,如果满足某些条件,我们有时只想将bean或模块加载到应用程序上下文中。然后在测试期间禁用某些bean,或者在运行时环境中对某个属性做出反应。
览这个 Web 应用程序的目的是寻找错误,但我在这个过程中很早就开始了,只是想了解一下这个应用程序是如何工作的。
首先,我们看看什么是领域模型,以及它们为什么对领域驱动设计如此重要。领域模型是围绕业务的特定问题的重点知识。
尽管微服务中的“微”一词表示服务的规模,但它并不是使用微服务的唯一标准。当团队转向基于微服务的架构时,他们旨在提高敏捷性以及自主且频繁地部署功能。很难确定这种架构风格的简单定义。我喜欢Adrian Cockcroft的关于微服务的简短定义:“ 面向服务的体系结构,它由松散耦合的、具有上下文边界的元素组成。”
你是否听人们说过,异步 Python 代码比“普通(或同步)Python 代码更快?果真是那样吗?
本文将讨论微服务与 DDD 涉及到的概念、策划和设计方法,并且尝试将一个单体应用拆分成多个基于 DDD 的微服务。
Ask Apple 为开发者与苹果工程师创造了在 WWDC 之外进行直接交流的机会。本文对本次活动中与 Core Data 有关的一些问答进行了整理,并添加了一点个人见解。本文为下篇。
翻译自 Infrastructure as Code or Cloud Platforms — You Decide! 。
本文演示了一些分布式上下文传播的实际例子。我的书《掌握分布式跟踪》第10章给出了更详细的例子。
OpenGL(全写Open Graphics Library)是指定义了一个跨编程语言、跨平台的编程接口规格的专业的图形程序接口。它用于三维图像(二维的亦可),是一个功能强大,调用方便的底层图形库。
一般情况下,一个SpringBoot应用 = 一个微服务 = 一个模块 = 一个有边界的上下文,如果有多个模块,我们就开发多个微服务,多个SpringBoot应用,然后使用Springcloud实现它们之间动态访问和监控。 但是有时我们也会希望将多个模块放入一个SpringBoot应用中,这样模块之间调用可以在一个JVM内进行,适合小型系统的部署,随着规模扩大,我们还可将这些模块变成一个个微服务,以SpringBoot应用分布式运行。 SpringBoot为模块化提供了非常直接简单的组合方式,可以说完全
定义微服务边界可能是任何人遇到的第一个挑战。每个微服务都必须是应用程序的一部分,每个微服务都应该是自主的,具有它所传递的所有好处和挑战。但是你如何确定这些界限呢?
翻译自:https://docs.swift.org/swift-book/LanguageGuide/AccessControl.html
本篇是异步编程系列的第三篇,本来计划第三篇的内容是介绍异步编程中常用的几个方法,但是前两篇写出来后,身边的朋友总是会有其他问题,所以决定再续写一篇,作为异步编程(一)和异步编程(二)的补充。
# 原始值与引用值 在把一个值赋给变量时,JS引擎必须确定这个值是原始值还是引用值(原始值有6种:Undefined,Null,Boolean,Number,String和Symbol) 原始值(primitive value)就是最简单的数据(原始值大小固定,因此保存在栈内存) 保存原始值的变量是按值(by value)访问的,因为操作的就是存储在变量中的实际值 引用值(reference value)则是由多个值构成的对象(引用值是对象,保存在堆内存) 引用值是保存在内存中的对象 与其他语言不同,J
进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位。 进程:经典定义是一个执行中的程序的实例。 进程与应用程序的区别:程序是一堆代码和数据的集合,可以作为目标模块存在于磁盘,或作为段存在于地址空间中。进程是程序的一次具体执行过程,它是动态地创建和消亡的,具有一定的生命周期,是暂时存在的。程序总是运行在某个进程的上下文中。
在我之前的文章中,我详细讨论了有界上下文以及如何处理域的复杂性。最好将域划分为几个子域,并将它们映射到不同的有界上下文,其中每个业务实体/值对象在该上下文中都具有一定的含义,因此业务的每个利益相关者(产品所有者,开发人员,架构师和赞助商)都理解上下文和具有适当分类标准的实体。当我们在商业利益相关者之间以统一的语言讨论域对象时,就不会对命名造成混淆。
今天的企业应用程序无疑是复杂的,需要依靠一些专门技术(持久性,AJAX,Web服务等)来完成他们的工作。作为开发人员,我们倾向于关注这些技术细节,这是可以理解的。但事实是,一个不能解决业务需求的系统对任何人都没用,无论它看起来多么漂亮或者如何很好地构建其基础设施。
提示工程的世界在不同层次上都是极有吸引力的,从来不缺乏聪明的方法推动ChatGPT这样的代理生成特定类型的响应。像思维链(CoT)、基于指令的、N-shot的、Few-shot的技术,甚至像Flattery/Role Assignment这样的技巧,都是致力于满足所有需求的丰富提示的图书馆的灵感。
本博客所总结书籍为《CLR via C#(第4版)》清华大学出版社,2021年11月第11次印刷(如果是旧版书籍或者pdf可能会出现书页对不上的情况) 你可以理解为本博客为该书的精简子集,给正在学习中的人提供一个“glance”,以及对于部分专业术语或知识点给出解释/博客链接。 【本博客有如下定义“Px x”,第一个代表书中的页数,第二个代表大致内容从本页第几段开始。(如果有last+x代表倒数第几段,last代表最后一段)】 电子书可以在博客首页的文档-资源归档中找到,或者点击:传送门自行查找。如有能力
前段时间写了一篇关于C#异步编程入门的文章,你可以点击《C#异步编程入门看这篇就够了》查看。这篇文章我们来讨论下关于C#异步编程几个不成文的建议,希望对你写出高性能的异步编程代码有所帮助。注:本文的很多内容都是学习《Effective C#》的总结。
翻译自 What eBPF Means for Container Threat Detection 。
我们编写的 .NET 应用程序会使用到各种各样的依赖库。我们都知道 CLR 会在一些路径下帮助我们程序找到依赖,但如果我们需要手动控制程序集加载路径的话,需要了解程序集加载上下文。
今天是NHibernate的第二篇内容,通过上一篇的内容,我们初步了解了NHibernate的创建和使用。这一篇,我继续探索NHibernate背后的秘密。嗯,就是这样。
Linux 的同步机制不断发展完善。从最初的原子操作,到后来的信号量,从大内核锁到今天的自旋锁。这些同步机制的发展伴随Linux从单处理器到对称多处理器的过渡;
微服务中的术语"微"传达了一个服务的大小,但这不是将一个应用变为微服务的唯一准则。当团队转变到基于微服务的架构时,需要提高敏捷性(自动部署和频繁发布)。很难对微服务架构的风格做一个准确的定义。我倾向于Adrian Cockcroft 的定义:"由松耦合且具有边界上下文的元素构成的面向服务的架构"。
Windows 凭据管理是操作系统从服务或用户接收凭据并保护该信息以供将来向身份验证目标呈现的过程。对于加入域的计算机,身份验证目标是域控制器。身份验证中使用的凭据是将用户身份与某种形式的真实性证明(例如证书、密码或 PIN)相关联的数字文档。
GPT Pilot,一个AI开发者伴侣,可以从0开始构建应用程序,可以自己编写代码、配置开发环境、管理开发任务、调试代码。
尽管context.Context是Go语言中一个非常重要的概念,也是Go中并发代码的基石,但开发人员有时会对它的使用有误解。根据官方文档的定义,Context会携带一个截止日期,一个取消信号和跨越API边界的值。现在让我们深入研究这个定义并理解与上下文(Context)所有的相关概念。
两个组之间的关系是“上游”小组的行为影响“下游”小组的项目成功。但下游的行为并不会显著影响上游项目。(例如,如果两个城市沿着同一条河流,上游城市的污染主要影响下游城市。)
最近,我通过H1向Microsoft和Microsoft通过MSRC向Dropbox和PortSwigger公开了一些漏洞,这些漏洞与MacOS上的应用程序权利有关。我们将探索什么是权利,您将如何使用它们,以及如何将其用于绕过安全产品。
这篇文章基于最近一次与Cloud Native Computing Foundation合作,与OverOps工程团队的Brandon Groves和Ben Morrise合作创建的网络研讨会。
远程方法调用中的参数类型不仅可以是基本的数据类型,还可以是我们自己定义的类。为了进 行远程处理,必须区分下面 3 种类型的类:
详细介绍大家可以看官网,传送门放这里了:The Apache Velocity Project
状态模式是一种行为型模式,让你能在一个对象的内部状态变化时改变其行为,使其看上去就像改变了自身所属的类一样。 它允许对象在内部状态改变时改变它的行为,对象看起来好像修改了它的类。
SQL Server Service Broker 为消息和队列应用程序提供 SQL Server 数据库引擎本机支持。这使开发人员可以轻松地创建使用数据库引擎组件在完全不同的数据库之间进行通信的复杂应用程序。开发人员可以使用 Service Broker 轻松生成可靠的分布式应用程序。 使用 Service Broker 的应用程序开发人员无需编写复杂的内部通信和消息,即可跨多个数据库分发数据工作负荷。因为 Service Broker 会处理会话上下文中的通信路径,所以这就减少了开发和测试工作。同时还提
VirusTotal称:“上下文是王道”。一位营销大师说:“如果内容(Content)为王,那么上下文(Context)就是上帝。”辩证地看,上下文和内容是既对立又统一的关系。两者相辅相成,还可以相互转化。
https://blog.tsunanet.net/2010/11/how-long-does-it-take-to-make-context.html 这是一个非常有趣的问题,我非常乐意花点时间来
线程上下文类加载器(Thread Context ClassLoader)简称 TCCL,是 Java 中一个重要的概念,它是 Java 中的一个类加载器,用于加载线程上下文中所需要的类。其本质上是一个普通的 Java 类,不同之处在于其拓展了 ClassLoader 基础类,提供了一些特殊的功能。线程上下文类加载器和普通类加载器不同的是,它不需要遵循双亲委派机制。
原文地址:https://dzone.com/articles/visualizing-microservices-designing-a-microservice
数据结构和算法是过去 50 年来最重要的发明之一,它们是软件工程师需要了解的基础工具。但是在我看来,这些话题的大部分书籍都过于理论,过于庞大,也是“自底向上”的:
提示工程(Prompt Engineering),也称为上下文提示,是一种通过不更新模型的权重/参数来引导LLM行为朝着特定结果的方法。这是与AI有效交流所需结果的过程。提示工程可以用于各种任务,从回答问题到算术推理乃至各种应用领域,理解提示工程,能够帮助我们了解LLM的限制和能力。
前言 在校时认识的线程就是获取CPU执行时间的最小单位,多个线程共享所在进程的资源和内存空间,偶然会听说线程拥有上下文这一概念,但没有深入了解学习,如今工作一年多后顿悟要及时补回这方面的知识于是参考各大哥们所分享的资料,学习、总结一下自己对线程的理解,本篇内容主要从原理、使用上记录讲解线程相关知识,其中若有谬误请各位多多指正,并该篇会随自身对线程的理解不断的修改扩充,多谢关注。 主要参考:.net 4.0 学习笔记(3
微软的Entity Framework 受到越来越多人的关注和使用,Entity Framework7.0版本也即将发行。虽然已经开源,可遗憾的是,国内没有关于它的书籍,更不用说好书了,可能是因为EF版本更新太快,没人愿意去花时间翻译国外关于EF的书籍。使用Entity Framework开发已经有3年多了,但用得很肤浅,最近想深入学习,只好找来英文书《Entity Framework 6 Recipes》第二版,慢慢啃。首先需要说明的是,我英文不好,只是为了学习EF。把学习的过程写成博客,一是督促自己,二是希望能帮助有需要的朋友。EF是微软极力推荐的新一代数据库访问技术,它已经成熟,做为一名.NET开发人员,如果你还没有使用它的话,那感紧开始吧,特别是DDD(领域驱动设计)的爱好者,更应该学习它,因为它是领域模型的绝佳搭档!另外,本书也是一本关于EF的佳作(其实,英文的关于EF的书也就那么几本,中文的目前还没有,只有一些零星的资料,这会让初学者会感觉到混乱,特别是什么EDMX文件、Code First、Model First、Database First、表拆分,实体拆分,TPT,TPH,TPC,CodeFirst和DDD的配合等等),就从本系列开始对EF进行一个系统的学习吧,老鸟也可以从中了解不少的知识点。文中肯定有很多翻译不当的地方,恳请你指正,以免误导大家。谢谢!由于书中的代码只贴出核心部分,如果你想运行示例代码,可以加入QQ群下载,因为太大,超过博客园的限制,所以这里提供不了下载。要说的就这么多,下面就开始这一段学习过程吧。
JavaScript是世界上最受欢迎和最令人讨厌的语言之一。人们爱它是因为它有效力。只需要学习JavaScript而不学习其他任何东西,就可以创建一个完整的堆栈应用程序。它令人讨厌的另一个原因是,它的行为出乎意料,令人心烦意乱,如果你不了解这种语言,可能会让你讨厌它💔。 本文将通过动画的方式解释JavaScript如何在浏览器中执行代码😆。读完本文,你离成为Rockstar开发者又近了一步🎸😎! 执行上下文 “JavaScript中的一切都发生在执行上下文中。” 我希望每个人都记住这句话,因为它很重要。你
凭借其令人印象深刻的生成能力,大语言模型(LLM)被广泛应用于各个领域。公共LLM的API(例如GPT-4)和应用框架(例如Langchain)的广泛使用,结合开源的满足工业应用质量要求的LLM(例如Llama),进一步提高了LLM的受欢迎程度。随着LLM越来越多地被用于复杂任务,许多应用程序通过使用包含至少数千个标记的长上下文LLM来增强它们的输入(即提示)。例如,某些上下文用领域知识文本补充用户提示,以便LLM可以使用LLM本身嵌入的信息之外的领域知识来生成响应。另一个例子是,一些上下文利用用户和LLM之间交互过程中积累的对话历史来补充用户提示。这种长上下文的趋势很好地反映在最近训练接受更长上下文输入的LLM的竞赛中,从ChatGPT中的2K Tokens到Claude中的100K(见图1)。虽然较短上下文输入能力的LLM仍然有用,但许多研究表明,较长的上下文输入通常有助于提高模型响应的质量和一致性。
Spring 提供了一组测试工具,可以轻松地测试 Spring 应用程序的各个组件,包括控制器、服务、存储库和其他组件。它具有丰富的测试注释、实用程序类和其他功能,以帮助进行单元测试、集成测试等。
选自Quantamagazine 机器之心编译 作者:Mordechai Rorvig 机器之心编辑部 这家由 OpenAI 前核心员工组成的 AI 创业公司,正在努力打开 Transformer 的黑箱。 在过去的两年里,人工智能在自然语言处理领域的突破达到了惊人的水平。很多重要的突破都是基于谷歌在 2017 年提出的 Transformer 架构。 但在模型之下,我们仍然不知道 Transformer 对其处理的单词做了什么。从普遍的理解来看,它们能够以某种方式关注多个单词,从而可以立即进行「全局」分
在本教程中,我们将深入学习 JavaScript 中作用域(Scope)的一切。 所以,来吧。
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