这样，开发人员就不必仅仅因为技术限制而将前端和后端视为单独的组件。 Vaadin 原理 Vaadin（更准确地说是 Vaadin Flow）是一组 Web 组件和 Java API。...的交互过程如下： Vaadin 的 JavaScript 部分（Vaadin Client）处理浏览器上的按钮点击，并将请求委托给 Vaadin 组件的后端部分（Vaadin Server），后端负责查找上下文和当前用户会话...此外，Jmix 还带有开箱即用的扩展组件，提供数据访问控制和审计以及报表和业务流程管理等功能。许多 Jmix 组件都包含用户界面，支持可无缝集成到生成的全栈应用程序中。...得益于 Vaadin 的服务端编程模型和 XML 编写的可扩展 UI 布局，这些默认界面都可以在应用程序中进行按需定制开发。...在 Jmix/Vaadin 中，业务逻辑与 UI 可以使用相同的数据模型。消除重复可显著降低复杂度。验证逻辑也可以只出现在一个位置，不必在 UI 代码和后端 API 代码中重复验证。
在我之前关于微服务和用户界面的文章中，我讨论了在微服务架构中开发基于Vaadin的应用程序的策略。...在本文中，我将向您展示使用Spring Boot和Vaadin Framework使用微服务架构开发的示例应用程序。以下是该应用程序的屏幕截图： 左侧是一个完全独立且独立的Vaadin应用程序。...请记住，为简单起见，此演示不使用任何事件总线通信和推送功能来更新左侧显示的推文。在使用页面左侧的CRUD Web界面后，您必须重新加载页面才能查看新数据。...可扩展性，高可用性和弹性 为了扩展系统的某些部分，您可以简单地启动其他实例。...您可以在vaadin.com上找到更详细的教程。
用户界面是使用 Lit 或 React 以及 Vaadin 的 40 多个开源 UI Web 组件创建的。 Hilla 通过类型安全的服务器通信和集成工具帮助更快地构建业务应用程序。 ...Vaadin 的 40 多个开源 UI Web 组件进一步增强了它，为卓越的用户体验提供了随时可用的元素。 Hilla 非常重视效率和安全性，自动生成 API 和客户端访问代码，并默认确保安全的后端。...为此，Hilla 使用 Vaadin 路由器（图 15）。hello-world-view首先，导入应用程序启动时显示的视图，在本例中为, 。然后它被映射到根路径和路径hello-world。...最后，为视图定义布局，其中包括页眉和页脚等元素以及导航组件。 import {Route} from '@vaadin/router'; import '....然而，在生产模式下，在构建期间准备一次 JavaScript 和 CSS 文件并让服务器处理所有请求会更高效。同时，可以进一步优化和最小化客户端资源，以降低网络和浏览器负载。
社区发现的目标是找到图中具有明显聚集性的节点群体，从而揭示图的内在结构和模式。一种常用于发现社区的算法是Louvain算法。...对于每个节点，计算将其与其邻居节点进行合并后的模度增益，即计算该节点加入相邻社区后社区的模度增加值。模度增益越大，说明节点与相邻社区之间的连接越加稠密。将节点按照模度增益大小进行排序。...以上是一种用于发现社区的算法，但并不是唯一的方法，还有许多其他的社区发现算法可以应用于不同的情况和图结构。图的嵌入计算图嵌入是将一个图映射到低维空间中的过程。...常见的图嵌入算法包括主成分分析（PCA）、多维缩放（MDS）、局部线性嵌入（LLE）、等距映射（Isomap），以及深度学习方法如图卷积神经网络（GCN）和图注意力网络（GAT）等。...以下是一些常见的图嵌入算法和其对应的输出：主成分分析（PCA）：PCA是一种线性降维方法，它通过找到原始数据中方差最大的方向，将数据映射到低维子空间。
图片图的排序计算一种流行的拓扑排序算法是Kahn算法，具体步骤如下：统计每个顶点的入度（即有多少个顶点指向该顶点）。将入度为0的顶点加入到一个队列中。...重复步骤3和步骤4，直到队列为空。处理有环图的拓扑排序问题：如果一个图存在环，那么无法进行拓扑排序。在Kahn算法中，如果最后还存在入度不为0的顶点，那么说明图中存在环。...图的传播计算一种常见的图传播模型是SIR模型，该模型描述了病毒传播的过程。下面是对SIR模型的简要介绍：SIR模型SIR模型将一个图表示为一个网络，网络中的节点代表个体，边表示节点之间的联系。...该模型假设人口被分为三个状态：易感染者(Susceptible)、感染者(Infectious)和康复者(Recovered)。...总结：以上提到的BFS、DFS和PageRank算法是在图中预测信息传播路径的常用图算法。这些算法可以根据网络结构、节点状态和链接等因素，提供信息传播的路径推断。
自从“云计算”与其分支“边缘计算”和“雾计算”推出以来，这三者之间的差异甚至让许多专业人士都感到困惑。...但是当涉及到一般消费者、IT开发人员、数据分析师和企业网络时，选择一个或多个这样的计算平台可以获得明显的优势。这些计算将为不同的环境和场合提供不同的功能，即使它们彼此相辅相成。...以下是对这三个层次的计算类別的概述，以及每个计算层次的实际应用情况。如上所述，术语“云”“边缘”和“雾”代表三层计算： ▲ 云计算层:工业大数据、业务逻辑和分析数据库以及数据存储。...在制造业中,它可能是一个带有网络连接的生产设备的车间和工厂。在IT环境中，可操作数据的来源可能包括企业路由器和员工终端。 雾计算的实际应用 那么什么是雾计算呢？雾计算可以有效地分散计算和分析能力。...如果车辆、传感器和控制器是城市智能交通系统的“边缘层”，这意味着就要进行边缘计算——那么就需要构建和运营微型数据中心，那么很可能采用微型数据中心和网状路由器以及服务器作为“雾计算层”。
您的运营是建立在您自己的一般云基础设施，还是选择使用雾和边缘计算等更专业的工具，这些都取决于您的业务需求和抱负。 自推出以来，一般云计算与其“边缘”和“雾”计算分支之间的差异甚至阻碍了许多专业人士。...下面是计算类型的这三个“层”的概述，以及每个层的几个实际应用。 计算的三个“层” 如前所述，术语“云”、“边缘”和“雾”表示计算的三个层次。...在IT领域，可操作数据的来源可能包括公司路由器和员工终端。 雾计算的实际应用 那么，究竟什么是雾计算呢? 雾计算能有效的“分散”计算和分析能力。...边缘计算的实际应用 随着从云层到雾计算并最终走到边缘计算的每一步，“智能设备”进行信息化处理的事物越加接近数据源。 因此，随着边缘计算的出现，智能和分析发生在单个机器、工作站和本地网络的移动设备上。...雾计算和边缘计算共同帮助我们为消费者、企业、数据科学家和IT架构师创造了大量全新的工具，以实现卓越的效果。
校验和是经常使用的，这里简单的列了一个针对按字节计算累加和的代码片段。其实，这种累加和的计算，将字节翻译为无符号整数和带符号整数，结果是一样的。 使用python计算校验和时记住做截断就可以了。...这里仅仅是作为一个代码样本，权作标记，直接上代码 ''' Created on 2014年9月4日 @author: lenovo ''' import random ''' 实际计算校验和时，解释为无符号整数还是带符号整数...，如果是带符号整数，最高位会被解释符号位 ''' def char_checksum(data, byteorder='little'): ''' char_checksum 按字节计算校验和...如果是当作无符号整数来计算，则算法要简单很多，实际上都可以缩减为一句代码的事。如果是当作带符号整数来计算，则算法要复杂一下，要处理各种上溢出和下溢出的情形。...所以一般情况下可以使用无符号整数来计算校验和，简单快速。
可以使用以下公式计算 GMAC 指标： GMAC =（乘法累加运算次数）/（10⁹） 乘加运算的数量通常通过分析网络架构和模型参数的维度来确定，例如权重和偏差。...通过 GMAC 指标，研究人员和从业者可以就模型选择、硬件要求和优化策略做出明智的决策，以实现高效且有效的深度学习计算。...浮点运算包括涉及以 IEEE 754 浮点格式表示的实数的算术计算。这些运算通常包括加法、减法、乘法、除法和其他数学运算。...GFLOPS 通常用于高性能计算 (HPC) 和基准测试，特别是在需要繁重计算任务的领域，例如科学模拟、数据分析和深度学习。...它有助于评估执行浮点计算的硬件或算法的速度和效率。GFLOPS 是衡量理论峰值性能的指标，可能无法反映实际场景中实现的实际性能，因为它没有考虑内存访问、并行化和其他系统限制等因素。
#include <cassert> #include <cstdlib> #include "network.h" unsigned short Chec...
雾计算是一种面向物联网的分布式计算基础设施，可将计算能力和数据分析应用扩展至网络“边缘”，它使客户能够在本地分析和管理数据，从而通过联接获得即时的见解。...雾计算移动性好，手机和其他移动设备可以互相之间直接通信，信号不必到云端甚至基站去绕一圈，支持很高的移动性。...雾计算并非是些性能强大的服务器，而是由性能较弱、更为分散的各种功能计算机组成，雾计算是介于云计算和个人计算之间的，是半虚拟化的服务计算架构模型，强调数量，不管单个计算节点能力多么弱都要发挥作用。...雾计算是以个人云，私有云，企业云等小型云为主。 霾计算，有云就有雾，有雾就有霾，“霾计算”这种比较奇葩的概念也顺理成章地诞生了。霾计算可以简单理解为垃圾云或雾计算，就是云计算和雾计算的对立面。...正所谓人分三六九等，有好人也有坏人，霾计算就算是云计算和雾计算的反面教材，做的不好的云计算和雾计算就很可能成为霾计算。当然，霾计算并不是都是阴暗面，它也有更接地气、表现积极的一面。
可以通过以下公式计算某个节点的出度和入度：出度 = 从节点出发的边的数量入度 = 指向节点的边的数量图的相似度计算一种用于计算节点相似度的算法是节点结构相似度算法。...该算法基于两个节点之间的结构相似性来计算节点的相似度。首先，将每个节点的邻居节点及其边的类型记录下来，构建节点的邻接矩阵。对于两个节点i和j，分别计算它们的邻居节点集合Ni和Nj。...计算节点i的邻居节点与节点j的邻居节点的交集大小，记为A。计算节点i的邻居节点与节点j的邻居节点的并集大小，记为B。计算节点j的邻居节点与节点i的邻居节点的交集大小，记为C。...计算相似度：similarity = (A + C) / B。输出相似度结果。例如，考虑两个节点i和j，其邻居节点集合分别为Ni={A,B,C}和Nj={B,C,D}。...因此，节点i和节点j的相似度为1。使用Markdown格式输出结果：节点i与节点j的相似度为1。
量子计算的if和while所谓量子线路，从本质上是一个量子逻辑门的执行序列，它是从左至右依次执行的。...即使介绍了函数调用的思想，也可以理解为这是一种简单地内联展开，即把函数中的所有逻辑门插入到调用处，自然地，可能会考虑在量子计算机的层面是否存在类似于经典计算机中的循环和分支语句。...因此，就有了QIF和QWHILE。一、基于测量的跳转作为QIF和QWHILE的判断条件的对象，并不是量子比特，而是一个经典的信息，往往，这个经典的信息是基于测量的。...另外，QIf和QWhile是可以相互嵌套的，形成多层的控制流。二、基于量子信息的IF和WHILE上述的是“量子信息，经典控制”，那么有没有“量子信息，量子控制”呢？对于IF而言，答案是有的。...例如：H->q1CNOT q1->q2此时得到的量子态是|00〉+ |11〉，这样在CNOT后，就把q1这个判断变量和q2这个操作比特纠缠了起来。第二，控制变量和操作比特之间不能共享比特。
; com.kingdee.eas.util.SysUtil.abort(); } } } } } } } //计算运费 var weighDiff = pluginCtx.getKDFormattedTextField
ZoneAvoidanceRule: 区域感知策略，先使用主过滤条件（区域负载器，选择最优区域）对所有实例过滤并返回过滤后的实例清单，依次使用次过滤条件列表中的过滤条件对主过滤条件的结果进行过滤，判断最小过滤数（默认1）和最小过滤百分比...spring-boot-starter-web-services com.vaadin... vaadin-spring-boot-starter com.vaadin... vaadin-bom ${ vaadin.version}</version
q=Talismane+Utilities 这个插件也能编译，但是编译速度和内存泄漏问题依然存在（废弃） 第二个插件是Java Runtime Compiler ， 可在Maven仓库中找到 : http...Exception { String code = "import java.util.HashMap;\n" + "import com.yunerp.web.vaadin.message.alert...;\n" + "import com.yunerp.web.vaadin.util.function.TableFuntionUtil;\n" +..."import com.yunerp.web.vaadin.util.modularfuntion.stoUtil.StoUtil;\n" + "import java.util.Map...;import com.yunerp.web.vaadin.util.modularfuntion.user.mini.HomePageUtil;\n" + "import
但一提起雾计算和霾计算，大多数人则是一头雾水，本篇文章主要为大家分享雾计算和霾计算的相关内容。 雾计算（Fog Computing）是云计算的延伸概念，但不用将数据传到云端，而是集中在边缘设备中。...雾计算将数据、数据处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不像云计算那样将它们几乎全部保存在云中。数据的存储及处理更依赖本地设备，而非服务器。...鉴于雾计算可以有效地分散计算和分析能力，不仅可以解决联网设备的自动化问题，更关键的是，它对数据传输量的要求更小，这使得很多业务都可以部署。...比如无人驾驶，如果车辆、传感器和控制器是城市智能交通系统的边缘层，这意味着就要进行边缘计算，就需要构建和运营微型数据中心，那么很可能采用微型数据中心和网状路由器以及服务器作为“雾计算层”。 ?...不仅如此，雾计算还可应用于工业领域中的自动库存系统，隐藏于供应链中的多个仓库和工厂之间。工业用途中,雾计算层可用来“检查和平衡”多个位置的材料、设备和供应水平，并且自动触发重新订单。
当然了，远程操作涉及网络和磁盘IO，有一定代价，所以计算框架会尝试优先处理本地存储的数据。但是在“degraded”场景下，推测执行可以有效缓解性能下降问题，这在MPP中是完全不可能的。...下图是对云计算中推测执行的一个调研结果 ? 这张图片测试的是wordcount，可以看出，推测执行可以在云环境下提升2.5倍的性能，而云环境则是以解决“straggler”问题得名。...共享存储和细粒度(译者注：task级别调度)结合，使得批处理系统在扩展性方面优于MPP，批处理系统的集群规模往往可以扩展到几千的节点和几万的磁盘的级别。 但是任何优化都是有代价的。...至此，大家可以看到两类系统的优势和劣势了，MPP更快，但是“stragglers”问题和并发问题难以解决。批处理系统则需要在磁盘存储中间结果，但是集群并发性能可以随着集群整体规模比例增加。...这是因为HDFS对同一block默认有三个副本，这样计算框架可以在至少3个节点上启动任务处理本地数据，而不存在需要通过网络读取远程数据的情况发生.
;\n" + "import com.yunerp.web.vaadin.util.function.TableFuntionUtil;\n" +..."import com.yunerp.web.vaadin.util.modularfuntion.stoUtil.StoUtil;\n" + "import java.util.Map...;import com.yunerp.web.vaadin.util.modularfuntion.user.mini.HomePageUtil;\n" + "import...System.out.println("次数："+i+" time:"+(time2-time1)); } } 三、使用JConsole和JVisualVM...工具的使用方法：JConsole和JVisualVM工具使用 本地项目启动后，使用JConsole和 JVisualVM工具进行检测，发现在动态加载类时， 堆空间内存直线上升，但是所加载的类和实例都被释放了
“计算和存储分离” 2.何为计算？...上面我们说了在计算机中计算和存储其实是分离不开的，我们想想如果将计算和存储分离开来，通过高速网络进行交互，那么我们的CPU的每一条指令都需要通过网络传输，而我们的网络传输和我们当前的CPU速度完全不匹配...，所以我们的计算和存储分离其实是一个伪需求，当然在未来的某一天如果我们的网络传输的时间可以忽略不计，计算和存储分离也就能真正的实现了。...由于计算和存储耦合的缺点越来越多，并且网络速度越来越快，现在架构又在重新向计算和存储分离这一方向重新开始发展。...4.谁在使用计算和存储分离 上面我们讲了很多理论相关的知识，相信大家已经对“计算和存储分离”已经有一定的认识了,那么其到底在哪些地方做了使用呢？
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