前面基础管理的功能基本开发完了，接下来我们来优化一下开发功能，来添加EventBus功能。EventBus也是我们使用场景非常广的东西。这里我会实现一个本地的EventBus以及分布式的EventBus。分别使用MediatR和Cap来实现。 现在简单介绍一下这两者：MediatR是一个轻量级的中介
PHP 是个庞然大物。 尽管有人不断宣称 PHP “即将消亡”。 但无法改变的事实是：互联网依然大量依赖 PHP。本文将通过大量的数据和事实告诉你为何 PHP 仍然在统治着互联网，你大爷仍然还是你大爷。 统计数据 PHP 仍然是首选编程语言 根据 W3 Techs 对全球前 1000 万个网站使用的
本文基于C端用户拉新的业务场景，以质量保证的全视角，总结了质量保证过程中的框架、策略、流程、规范、方法、工具以及实践，全面阐述了用户增长质量保证的价值观、方法论以及我们所理解的内涵，即高质量=质量策略多样化+质量流程标准化+质量活动规范化+质量工具平台化+质量运营常态化。
本文基于内核 5.4 版本源码讨论 通过上篇文章 《从内核世界透视 mmap 内存映射的本质（原理篇）》的介绍，我们现在已经非常清楚了 mmap 背后的映射原理以及它的使用方法，其核心就是在进程虚拟内存空间中分配一段虚拟内存出来，然后将这段虚拟内存与磁盘文件映射起来，整个 mmap 系统调用就结束了
python基础内容 ## 1. 关于爬虫的特殊性 爬虫是一个很蛋疼的东西, 可能今天讲解的案例. 明天就失效了. 所以, 不要死盯着一个网站干. 要学会见招拆招(爬虫的灵魂) 爬虫程序如果编写的不够完善. 访问频率过高. 很有可能会对服务器造成毁灭性打击, 所以, 不要死盯着一个网站干. 请放慢你
1. TCP三次握手和四次挥手 TCP三次握手的过程如下： 第一步（SYN）：客户端向服务器发送一个带有SYN（同步）标志的TCP包，指示客户端希望建立连接。这个包包含一个随机的初始序列号（ISN）。 第二步（SYN-ACK）：服务器收到客户端的SYN包后，会发送一个带有SYN和ACK（确认）标志的
Go 基础之基本数据类型 目录Go 基础之基本数据类型一、整型1.1 平台无关整型1.1.1 基本概念1.1.2 分类有符号整型（int8~int64）无符号整型（uint8~uint64）1.2 平台相关整型1.2.1 基本概念1.2.2 注意点1.2.3 获取三个类型在目标运行平台上的长度1.3
前言 在我们的日常工作开发中对接一些第三方支付是比较常见的，如最常见的就是支付宝、微信支付的对接。今天给大家推荐一个基于.NET Core开发的支付SDK集:paylink，它极大简化了API调用及通知的处理流程从而大大提供我们的工作生产效率。 运行环境 .NET Core 3.1、.NET 6.0
本文基于Sentinel 1.8.6版本分析 1. SlotChain 我们从入口com.alibaba.csp.sentinel.SphU#entry(java.lang.String) 开始分析。 一路走读下来，会进入到这个方法com.alibaba.csp.sentinel.CtSph#loo
简介 QFluentWidgets 是一个基于 Qt 的 Fluent Designer 组件库，内置超过 150 个开箱即用的 Fluent Designer 组件，支持亮暗主题无缝切换和自定义主题色。搭配所见即所得的 Fluent Designer 软件，只需拖拖拽拽，不用编写一行 QSS，就能
概述 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维和特征提取技术，用于将高维数据转换为低维的特征空间。其目标是通过线性变换将原始特征转化为一组新的互相无关的变量，这些新变量称为主成分，它们按照方差递减的顺序排列，以保留尽可能多的原始数据信息。 主
概述 随机森林（Random Forest）是一种集成学习（Ensemble Learning）方法，通过构建多个决策树并汇总其预测结果来完成分类或回归任务。每棵决策树的构建过程中都引入了随机性，包括数据采样和特征选择的随机性。 随机森林的基本原理可以概括如下： 随机抽样训练集：随机森林通过有放回抽
Vue基础 vue指令 内容绑定 v-text 设置标签的内容一般通过双大括号的表达式{{ }}去替换内容 {{ hello }} v-html 与v-text类似区别在于html中的结构会被解析为标签设置元素的innerHTML,v-text只会解析文本 事件绑定 v-on 可以简写为@，绑定的方
本篇参考： https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.flow_ref_elements_custom_error.htm&type=5 https://developer.salesforce.com/docs/atlas.en-us.apex
第一部分：函数基础 函数的作用意义： 1.为了更好地管理代码，可能对应的代码块需要重复多次使用，所以通过一个函数封装起来，便于下次直接调用 2.方法实际上是通过函数实现的 例1： # type() # 内置函数 def lis(): li=[1,2,3] li.append(4) li.pop(2)
概述 Alink提供了一系列与推荐相关的组件，从组件使用得角度来看，需要重点关注如下三个方面： 算法选择 推荐领域有很多算法，常用的有基于物品/用户的协同过滤、ALS、FM算法等。对于不同的数据场景，算法也会在计算方式上有很大的变化。 推荐方式 输入信息可以有多种选择，输入结果也有多种情况。 同时输
示例代码及相关内容来源于《Alink权威指南（Java版）》 概述 决策树模型再现了人们做决策的过程，该过程由一系列的判断构成，后面的判断基于前面的判断结果，不断缩小范围，最终推出结果。 如下，基于决策树模型预测天气，是最常见的示例。天气的整个预测过程，就是不断地判断推测的过程。 特征分类 特征数据
Pandas是一个开源的Python数据分析库。 它提供了快速，灵活和富有表现力的数据结构，旨在使数据清洗和分析变得简单而快速。 Pandas是基于NumPy数组构建的，因此它在许多NumPy函数上提供了直接的支持。它还提供了用于对表格数据进行操作的数据结构，例如Series和DataFrame。
数据读取是第一步，只有成功加载数据之后，后续的操作才有可能。 pandas可以读取和导入各种数据格式的数据，如CSV，Excel，JSON，SQL，HTML等，不需要手动编写复杂的读取代码。 1. 各类数据源 pandas提供了导入各类常用文件格式数据的接口，这里介绍3种最常用的加载数据的接口。 1
pandas中用来承载数据的两个最重要的结构分别是： Series：相当于增强版的一维数组 DataFrame：相当于增强版的二维数组 pandas最大的优势在于处理表格类数据，如果数据维度超过二维，一般我们会使用另一个 python的库 numpy。 本篇主要介绍这两种核心数据结构的创建方式。 1
