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小程序云开发实战五:如何将获取到的API数据存入云数据库里面

之前的文章里面已经详细写过像云数据库里面插入数据的方法,现在用在实际项目里面再写一遍。...1:使用数据库的时候,首先要进行初始化 云开发数据库文档: https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/wxcloud/guide/database...,拿到barCode的代码 3:将拿到的barCode代码传递给云函数中的bookinfo,传递后将结果获取到本地 4:用云数据库的示例去创建新的字段添加到数据库之中 6:测试一下,好了,小程序端获取的豆瓣...API数据存入云数据库里面了。...附上: 主要思路: 1:通过调用小程序的扫码的api 2:调用云函数获取到图书的信息,并将图书信息传递到小程序 3:在小程序中 调用云数据库来添加 可能会有很多人有问,为啥不直接在云函数中完成添加?

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    小程序云开发实战五:如何将获取到的API数据存入云数据库里面

    之前的文章里面已经详细写过像云数据库里面插入数据的方法,现在用在实际项目里面再写一遍。...1:使用数据库的时候,首先要进行初始化 云开发数据库文档: https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/wxcloud/guide/database...,拿到barCode的代码 3:将拿到的barCode代码传递给云函数中的bookinfo,传递后将结果获取到本地 4:用云数据库的示例去创建新的字段添加到数据库之中 6:测试一下,好了,小程序端获取的豆瓣...API数据存入云数据库里面了。...附上: 主要思路: 1:通过调用小程序的扫码的api 2:调用云函数获取到图书的信息,并将图书信息传递到小程序 3:在小程序中 调用云数据库来添加 可能会有很多人有问,为啥不直接在云函数中完成添加?

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    FreshLLM论文如何启发了Perplexity的在线LLM

    由于基础模型的截止日期基于其预训练数据集,它们无法使用最新的数据进行响应。即使是最强大的模型也往往会编造答案,导致幻觉。...每次发送提示时,LLM 判断是否需要访问网络,然后在需要时调用搜索 API。从多个来源获取的抓取内容然后被汇总并作为上下文添加到提示中,这使得 LLM 能够以有用且有意义的方式回应。...与之前动态调用搜索 API 的方法不同,RAG 期望从一个众所周知的数据存储中检索数据,比如向量数据库或由外部维护的全文搜索索引。 重要的是要注意,第一种方法最适用于从公共领域的数据构建的上下文。...这些模型利用了开源模型、内部搜索技术和微调,以有效地利用来自网络的信息。它们的设计旨在通过对时效性查询的响应来克服离线LLMs的限制,并提供最相关和有价值的信息。...Perplexity Copilot的专业订阅用户将获得5美元的API使用信用。 在我的下一篇文章中,我将为您演示如何基于Perplexity AI的API构建应用程序的教程。请保持关注。

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    《Prometheus监控实战》第8章 监控应用程序

    不构建指标或监控将存在严重的业务和运营风险,这将导致 无法识别或诊断故障 无法衡量应用程序的运行性能 无法衡量应用程序或组件的业务指标以及成功与否,例如跟踪销售数据或交易价值 另一种常见的反模式是监控力度不足...例如 测量请求和响应的数量和时间,例如特定网页或API端点。...如果你正在监控现有应用程序,那么可以创建一个特定网页或端点的优先级列表,并按重要性顺序对其进行监控 测量对外部服务和API的调用次数和时间,例如,如果你的应用程序使用数据库、缓存或搜索服务,或者使用第三方服务...实用程序库将暴露一个允许 我们创建和增加指标的API 我们创建了一些Ruby风格的代码来演示,假设已经创建了一个名为Metric的实用程序库 代码清单:一个付款方法的示例 include Metric...惧器将一些HTTP服务器指标添加到通过Rack中间件收集的端点 代码清单:Rails的/metrics端点 ? 使用指标 现在应用程序已生成指标,我们可以在Prometheus中使用它们。

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    浅显易懂讲解如何用JWT来加固API

    而在实际应用中,我们保护HTTP类API的难点在于:各种请求是无状态的。也就是说:API无法知道任意两个请求是否来自同一个用户。...而哈希的重要属性在于:我们无法使用哈希算法,通过哈希值来识别出原始的字符串。换句话说,我们无法凭借上述哈希值,直接计算或得出原始的字符串“Hello, world.”。...注:将私有数据添加到哈希之中的过程,被称为加盐(salting),这使得破解令牌几乎是不可能的。 身份验证过程 至此,想必您已经理解了令牌的创建过程。那么,我们又该如何用它来验证用户的API呢?...,该令牌被添加到authorization的头部。...而当服务器收到添加了身份信息的令牌请求后,会进行如下操作: 对令牌进行解码,并从有效载荷中提取ID。 使用此ID,在数据库中查找该用户的信息。 将请求令牌与带有用户模型的存储令牌进行比较。

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    了解微服务,第6部分:健康检查

    例如,如果我们的“accountservice”微服务不能完成以下功能,那么它就不是很有用: 为HTTP服务 连接到数据库 在我们的案例中,在微服务中处理此问题的惯用方式是提供一个健康检查终结点(来自Azure...我也同意这一点,但为了简单起见,在这片博客文章中我们将坚持使用非200。所以,让我们将这样的端点添加到我们的“account”微服务中。...源代码 与往常一样,请随时从git中检查适当的分支,以便事先获得此部分的所有更改: git checkout P6 添加一个检查访问BoltDB 如果无法访问其底层数据库,我们的服务将无法使用。...我们还提取了“写入http响应”代码,并将它添加到实用程序方法中以使我们保持DRY。...我们将继续使用copyall.sh脚本来自动化一些事情: #!

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    详解:SONiC演进四部曲

    为了理解开放式交换机与传统交换机之间的区别,需要考虑上述组件彼此交互的方式。传统交换机交付时预安装了无法更改的软件,无法独立更改。...此外,它可以快速识别在网络中引起高延迟的设备。简而言之,SONiC适用于必须持续监控以自动响应潜在问题的大型网络用例。...SAI向上给SONiC提供了一套统一的API 接口,向下则对接不同的ASIC。...2018年,SONiC有了另一个重大飞跃,虚拟化技术被添加到了容器支持中,并在流式遥测和新的配置数据库中添加了热重启(不到1秒)。...2020 SONiC产业生态研讨会 免费报名进行中 由江苏省未来网络创新研究院主办、SDNLAB承办的“ 2020 SONiC产业生态研讨会 ”将于9月19日进行线上直播,会议将邀请来自芯片公司、白盒厂商

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    大数据系统的Lambda架构

    在大数据处理系统中,如何有效地将real time与batch job结合起来,既发挥前者对响应的实时性,又能解决对海量数据的分析与处理?答案就是Lambda架构思想。...传统系统的问题 在传统数据库的设计中,无法很好地支持系统的可伸缩性。当用户访问量增加时,数据库无法满足日益增长的用户请求负载,从而导致数据库服务器无法及时响应用户请求,出现超时错误。...解决的办法是在Web服务器与数据库之间增加一个异步处理的队列。如下图所示: ? 当Web Server收到页面请求时,会将消息添加到队列中。...但是,这一方案并没有从本质上解决数据库overload的问题,且当worker无法跟上writer的请求时,就需要增加多个worker并发执行,数据库又将再次成为响应请求的瓶颈。...稍有不慎,就可能导致数据写到错误的分区,因此必须要编写脚本来自动完成,且需要充分的测试。 即使分区能够解决数据库负载问题,却还存在容错性(Fault-Tolerance)的问题。

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    ASP.NET Core 性能最佳做法(上)

    【.NET】| 作者/Mike Rousos 本文来自Microsoft Docs官方文档,提供了ASP.NET Core性能最佳做法的准则。 1充分利用缓存 缓存在本文档的多个部分中进行了讨论。...如果有异步 API 可用,则异步调用数据访问、I/O 和长时间运行的操作 API。 不要使用 来异步同步 API。 使控制器/Razor Page 操作成为异步。...有关分页和限制返回的记录数的详细信息,请参阅: 性能注意事项 将分页添加到 ASP.NET Core 应用 5返回IEnumerable或IAsyncEnumerable 从操作返回 IEnumerable...请参阅 EF 高性能,以了解可提高大规模应用性能的方法: DbContext 池 显式编译的查询 建议在提交基本代码之前衡量前面高性能方法的影响。已编译查询的额外复杂性可能无法证明性能改进的合理性。...12压缩响应 减小响应大小通常可显著提高应用的响应速度。减小有效负载大小的一种方式是压缩应用的响应。有关详细信息,请参阅响应压缩。

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    flask 应用程序编程接口(API)最后一节

    这意味着,在Web开发中常见的在无状态API中,每个请求都需要包含服务器需要识别和验证客户端并执行请求的信息。这也意味着服务器无法在数据库或其他存储形式中存储与客户端连接有关的任何数据。...jsonify()函数返回一个默认状态码为200的瓶Response对象,因此在创建响应之后,我将状态码设置为对应的错误代码。 API将返回的最常见错误将是代码400,代表了“错误的请求”。...一旦通过了数据验证,我可以轻松创建一个用户对象对其添加到数据库中。...一旦数据验证通过,我可以使用User模型的from_dict()方法导入客户端提供的所有数据,然后将更改提交到数据库。该请求的响应转换更新后的用户表示返回给用户,并使用最小的200状态代码。...之后提交数据库会话,以确保将更改写入数据库。这个请求的响应没有正文,所以我可以返回一个空字符串。状态代码为204,该代码用于成功请求却没有响应主体的响应。

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    可观测平台-3: 应用系统监控项

    这是因为在容器化和微服务架构中,应用服务的动态性和弹性更加突出。 API服务级别目标(SLO): 监控和告警系统应更多地关注API服务级别目标(SLO)。这包括但不限于响应时间、可用性和错误率。...多维度数据聚合: 结合来自不同来源(如应用日志、性能指标、网络流量等)的数据,进行多维度分析,以获得更全面的视角。...Grafana 配置: 将 Prometheus, Loki 的数据源添加到 Grafana。 创建仪表板来可视化指标和日志。 使用 Grafana 的告警功能来改进告警管理。...错误追踪 API调用量, 事务量 Go协程数量, GC指标 Python后端服务 CPU, 内存, I/O 响应时间, 吞吐量 应用日志, 错误追踪 API调用量,...读写吞吐量, 响应时间 操作日志, 错误日志 数据大小, 访问模式 分布式健康, 分区状态, 数据复制 在监控非关系型数据库(如 MongoDB, Redis, Cassandra 等)时,需要特别关注其独特的架构和使用模式

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    搭好数据架构,这7个技术是关键

    由于格式不兼容,传统数据库的局限性,以及无法灵活地合并来自多个来源的数据,组织长期以来一直受到其使用数据的困扰。新兴技术的出现有望改变这一切。 改善软件部署模式是消除数据使用障碍的一个主要方面。...就文档数据库而言,它们从软件工程的角度提供了一个更简单的模型。这种更简单的开发模式可加快产品上市速度,并帮助企业更快响应客户和内部用户的需求。 2.实时流媒体平台 实时响应客户对客户体验至关重要。...工作的功能单元越小且越集中,创建、测试和部署服务就越容易。这些服务必须解耦,否则企业将失去具有敏捷性的微服务承诺。微服务可以依赖于其他服务,但通常通过负载平衡的REST API或事件流。...触发事件可以是文档更新,对新文档运行OCR过程,然后将OCR过程中的文本添加到NoSQL数据库。如果人们以更有趣的方式思考,每当上传图像时,都可以通过机器学习框架进行图像识别和评分。...如果通过利用来自融合数据平台的事件以更有条理的方式接近FaaS,那么在云计算提供商之间移动将变得更加容易。

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    手把手教你从0到1集成混元AI问答客服系统

    系统可向用户提供反馈的选项,确认他们是否满意以调整交互策略。 2. AI通信交互模块 AI响应生成: 使用AI模型API(例如阿里通义,暗面,文心或者元宝)对用户请求进行分析并生成自然语言回复。...API接口集成: 与外部系统集成,以从其他数据源(如CRM系统、数据库等)获取信息,用于丰富AI响应。 通过API对接和调用外部的服务(如天气、物流状态等),为用户提供实时更新的数据。 3....信息传输模块 整合响应: 将AI生成的响应与从其他系统获取的信息进行整合,使得最终的回复对用户更具参考性和实际价值。 整合过程中,需要对信息进行合理的编排和逻辑连接,以确保最终输出自然流畅。...将机器人回复添加到messages,并设置isTyping为true。 使用TypeIt在指定的容器中显示打字机效果。 处理请求失败的情况。...AI数据交互模块: 处理与AI模型的交互,将Web数据处理模块传递的数据提交给AI SDK接口,获取生成的响应数据。

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    与我一起学习微服务架构设计模式7—在微服务架构中实现查询

    API Gateway中实现,API查询提供方服务,检索数据,组合结果并向客户端返回响应。...API组合器,将多个客户端和服务使用的查询操作实现为独立的服务,可实现API Gateway无法完成的复杂的聚合逻辑。...应使用响应式编程模式,尽可能并行调用服务,最大限度地缩短查询操作的响应时间 API组合模式的好处与弊端 弊端: 增加了额外的开销 带来了可用性降低的风险 缺乏事务数据一致性 好处:简单直观 使用CQRS...模式 使用事件来维护从多个服务复制数据的只读视图,借此实现对来自多个服务的数据的查询。...为什么要使用CQRS 使用API组合模式检索分散在多个服务中的数据会导致昂贵、低效的内存中连接(如某些服务并不存储用于过滤的属性) 拥有数据的服务将数据存储在不能有效支持所需查询的表单或数据库中(如无法执行有效的地理空间查询

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    Semantic Kernel 将成为通向Assistants的门户

    Assistants API 封装的能力包括: 持久的线程(persistent threads),人们不必弄清楚如何处理长的对话历史; 内置的检索(Retrieval),利用来自 OpenAI...有了 Assistants API,构建 agent 应用将变得更容易。OpenAI 表示,随着时间的推移,将会持续提高它们的能力。...我们将通过插件利用内核中已经注册的现有函数来简化此过程。当您与代理交谈时,我们将为其提供您添加的函数,并在我们从模型获得响应时自动运行它们。...复杂的多步骤计划 – 使用Assistants,OpenAI 可以开始一次调用多个函数,但它仍然无法创建具有条件逻辑、循环和变量传递的复杂计划。...更高的可见性和监视 – 借助Semantic kernel的前/后钩子,您可以轻松地将遥测数据添加到内核中,以便轻松了解所有本机和语义函数中的令牌使用情况、呈现的提示等。

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    如何测量并报告ASP.NET Core Web API请求的响应时间

    在本文中,我们将了解如何使用代码来测量API的响应时间,然后将响应时间数据返回到客户端。...因此,它实际上无法检测在其他Asp.net管道中花费的时间。 ? 第三次尝试 我们将使用Asp.net Core中间件来计算API的响应时间 所以,什么是中间件呢?...我们将构建一个响应时间中间件,我们将其作为第一个中间件添加到请求管道中,以便我们可以在请求进入Asp.net Core管道后立即启动计时器。 如何处理响应时间数据呢?...一旦我们捕获到响应时间数据,我们就可以通过以下方式来进行数据的处理。 将响应时间数据添加到报告数据库或分析解决方案。 将响应时间数据写入日志文件。...计算API的响应时间数据 通过在响应头中传递数据将数据报告回客户端应用程序。

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    LangChain 与 Elastic 合作,加入向量数据库和语义重排序功能以增强 RAG

    “LangChain-Elasticsearch 向量数据库的集成将帮助实现这一目标,我们期待在未来的功能和集成发布中看到这一合作关系的增长。”...Elasticsearch 是一个灵活且高性能的检索系统,包括可扩展的数据存储和向量数据库。我们的目标之一是成为最开放的检索系统。...首先,我们将一些示例文档添加到我们的 Elasticsearch 存储中。texts = [ "LangChain 是一个用于开发大语言模型 (LLM) 驱动的应用程序的框架。"...为了简单起见,我们使用一个标准的提示来指示 LLM。我们还将 Elasticsearch 存储转换为 LangChain 的检索器。最后,我们将检索步骤与将文档添加到提示并发送给 LLM 连接起来。...我们的 RAG 系统现在可以响应关于 LangChain 的信息,而 ChatGPT(版本 3.5)无法做到。当然,还有很多方法可以改进这个系统。其中之一是优化我们检索文档的方式。

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    从0开始构建一个Oauth2Server服务 授权响应

    授权码响应 如果请求有效且用户同意授权请求,授权服务器将生成授权代码并将用户重定向回应用程序,将授权代码和应用程序的“状态”值添加到重定向 URL。 生成授权码 授权码必须在发出后不久过期。...使用这种技术,您可以避免将授权代码存储在数据库中,而是将所有必要的信息编码到授权代码本身中。您可以使用服务器端环境的内置加密库,也可以使用 JSON Web 签名 (JWS) 等标准。...要添加到重定向 URL 的查询字符串中的参数如下: code 此参数包含客户端稍后将交换访问令牌的授权代码。 state 如果初始请求包含状态参数,则响应还必须包含来自请求的确切值。...从授权服务器的角度来看,在它创建访问令牌并发送 HTTP 重定向时,它无法知道重定向是否成功以及正确的应用程序是否收到了访问令牌。这有点像将访问令牌抛向空中,祈祷应用程序能够捕捉到它。...state 如果请求包含状态参数,则错误响应还必须包含来自请求的确切值。客户端可以使用它来将此响应与初始请求相关联。

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