大家在日常后端开发过程，不可避免的会接触到需要用到配置多个数据源的场景，在这里，小编介绍一种简单方便的，只需要简单的配置和一个@DS注解就能实现动态数据源的方式，这种动态数据源底层原理是基于Mybatis-plus来实现的。
大家好，我是王天～ 今天咱们用 reac+reactRouter来实现页面级的按钮权限功能。这篇文章分三部分，实现思路、代码实现、踩坑记录。 嫌啰嗦的朋友，直接拖到第二章节看代码哦。 前言 通常情况下，咱们为用户添加权限时，除了页面权限，还会细化到按钮级别，比如、新增、删除、查看等权限。 如下效果，
大家好，我是蓝胖子，我一直相信编程是一门实践性的技术，其中算法也不例外，初学者可能往往对它可望而不可及，觉得很难，学了又忘，忘其实是由于没有真正搞懂算法的应用场景，所以我准备出一个系列，囊括我们在日常开发中常用的算法，并结合实际的应用场景，真正的感受算法的魅力。 今天我们就来看看堆这种数据结构。 源
大模型学习 - 内网环境搭建 环境： 内网，以下安装均为离线安装 系统：Linux cdh12 3.10.0-1160.e17.x86_64 内存（377G）、GPU（P40-25G）*8） 安装Anaconda 参考： linux离线环境下安装anaconda anaconda python 版本
大概是处于边读边翻译的状态。可以有挺多理解不符合实际情况，接下来读/写的过程中会尽量修正
大开眼界的一期 GitHub 热门项目，类似 Django 存在的 pynecone，搞定 Windows、Office 激活的 Microsoft-Activation-Scripts，都让我的收藏夹蠢蠢欲动。最不能错过的应该是 hyperswitch，搞定你的支付业务。当然，还有 GitHub
大家有有没有这种感觉，就是怎么学习都学不会。感觉学的特别的吃力？ 学自动化那会报了个班，大家也知道松勤这个线上机构吧。我报了，并且自动化代码也敲了5，6遍，很多问题也问过老师，也回答的很敷衍，也嫌我笨。那时就自我怀疑我是不是真的很笨。后来自我怀疑到我是不是不适合干这行。也很想知道大家的学习方式是什么
大文件的传输一般都会受到尺寸限制，针对这一问题，本文介绍如何利用7-zip压缩工具，将大文件拆分成若干小文件进行分卷压缩传输，以及如何将压缩后的若干小文件合并解压，恢复原始文件。
摘要：本文介绍大模型低参微调套件——MindSpore PET。 本文分享自华为云社区《大模型高效开发的秘密武器——大模型低参微调套件MindSpore PET篇》，作者：yd_280874276 。 人工智能进入“大模型时代”。大模型具备更强泛化能力，在各垂直领域落地时，只需要进行参数微调，就可以
摘要：本文主要是对《凤凰架构》的解读，讲述规划系统流量的几种方式。 本文分享自华为云社区《大流量时代，如何规划系统流量提升可靠性》，作者：breakDawn 。 透明多级分流系统 对系统流量进行规划， 要注意以下2个原则 尽可能减少单点部件， 或者减少到达单点部件的流量或者作用 奥卡姆剃刀原则，确定
摘要：开发者如何拥抱这波AIGC浪潮？ 本文分享自华为云社区《大咖论道，大模型时代软件研发效率革命》，作者：华为云社区精选。 根据GitHub的一项调查，92%的受访开发者正在借助AI编码工具来完成工作和其他项目。另一方面，AI已经通过了大厂L3工程师入职测试，可自如应对数组/字符串、动态规划等技术
大文件上传 前言 在日常开发中，文件上传是常见的操作之一。文件上传技术使得用户可以方便地将本地文件上传到Web服务器上，这在许多场景下都是必需的，比如网盘上传、头像上传等。 但是当我们需要上传比较大的文件的时候，容易碰到以下问题： 上传时间比较久 中间一旦出错就需要重新上传 一般服务端会对文件的大小
大家好，今天我们来分享业务架构，但是我们并不是以产品经理角度讲述一个业务架构是什么以及如何做？而是以一个技术架构师的角度，讲述如何承接业务架构或在没有业务架构的时候，如何判断业务变化趋势而对系统架构提前做出反应。
大促备战，最大的隐患项之一就是慢sql，带来的破坏性最大，也是日常工作中经常带来整个应用抖动的最大隐患，而且对sql好坏的评估有一定的技术要求，有一些缺乏经验或者因为不够仔细造成一个坏的sql成功走到了线上，等发现的时候要么是造成了线上影响、报警、或者后置的慢sql采集发现，这时候一般无法快速止损，需要修改代码上线、或者调整数据库索引。
大报文问题，在京东物流内较少出现，但每次出现往往是大事故，甚至导致上下游多个系统故障。大报文的背后，是不同商家业务体量不同，特别是B端业务的采购及销售出库单，一些头部商家对京东系统支持业务复杂度及容量能力的要求越来越高。因此我们有必要把这个问题重视起来，从组织上根本上解决。
大数据时代，越来越多的业务依赖实时数据用于决策，比如促销调整，点击率预估、广告分佣等。为了保障业务的顺利开展，也为了保证整体大数据链路的高可用性，越来越多的0级系统建设双流，以保证日常及大促期间数据流的稳定性。
大促备战，最大的隐患项之一就是慢SQL，对于服务平稳运行带来的破坏性最大，也是日常工作中经常带来整个应用抖动的最大隐患，在日常开发中如何避免出现慢SQL，出现了慢SQL应该按照什么思路去解决是我们必须要知道的。本文主要介绍对于慢SQL的排查、解决思路，通过一个个实际的例子深入分析总结，以便更快更准确
大促备战压测备战时间紧、任务多，压测备战压力较大，在大促备战多专项并行资源紧张情况下，频繁的系统调优给整个大促带来不可控的风险因素。引入常态化压测的手段，通过每周或每月的定期压测行为，持续把控系统性能表现，保证服务稳定性；同时将需求上线引起的性能问题前置暴露，及时定位优化问题；减轻备战压力，提升压测效率。
大家好，接着上次和大家一起学习了《MySQL DDL执行方式-Online DDL介绍》，那么今天接着和大家一起学习另一种MySQL DDL执行方式之pt-soc。
我们团队接到了食品频道的一个互动项目的开发需求，希望通过 3D 场景的展示和互动方式，作为对未来购物的一种尝试与探索，满足用户对未来美好新奇的一个需求。将购物场景化、娱乐化，给用户带来美好的购物感受。
