上文已经完成了自定义授权策略，那么接下来就得完善我们的权限管理了。不然没有数据，如何鉴权~ 表设计 创建我们的表实体类： namespace Wheel.Domain.Permissions { public class PermissionGrant : Entity { public
前面我们已经弄好了用户角色这块内容，接下来就是我们的授权策略。在asp.net core中提供了自定义的授权策略方案，我们可以按照需求自定义我们的权限过滤。这里我的想法是，不需要在每个Controller或者Action打上AuthorizeAttribute，自动根据ControllerName和
一，注册公众号 1，官网地址：申请测试公众号 地址： 微信公众平台 (qq.com) 文档地址：微信开放文档 (qq.com) 2，注册后可以查看自己的appId 和 appsecret 3，创建模板 请注意： 1、测试模板的模板ID仅用于测试，不能用来给正式帐号发送模板消息 2、为方便测试，测试模
开心一刻 昨晚，老婆辅导女儿写作业 有一道形容妈妈的题，女儿写下了：我妈妈像一个暴躁的老虎 老婆拿起题册轻轻敲了下女儿，生气到：有这么形容你妈的吗 女儿：你看你现在 老婆：我有那么暴躁吗，你就不能说我妈妈像一个公主，温柔大方漂亮？ 女儿：题目让我造句，没让我造谣！ 我：哈哈哈哈！ 邮件发送 基于 J
1.简介 有些测试场景或者事件，playwright根本就没有直接提供方法去操作，而且也不可能把各种测试场景都全面覆盖提供方法去操作。比如：就像鼠标悬停，一般测试场景鼠标悬停分两种常见，一种是鼠标悬停在某一个元素上方，然后会出现下拉子菜单，第二种就是在搜索输入过程，选择自动补全的字段。关于鼠标悬停，
最近在做性能优化，具体优化手段，网上铺天盖地，这里就不重复了。性能优化可分为以下几个维度：代码层面、构建层面、网络层面。本文主要是从代码层面探索前端性能，主要分为以下 4 个小节。使用 CSS 替代 JS、深度剖析 JS、前端算法、计算机底层
提问的智慧 在培训机构，可能最多的日常就是解答问题了，最头疼的就是遇到那些问问题，描述不清楚的情况，作为一个测试，描述清楚问题是最基本的，当初我们做测试的时候都受过培训，比如这个经典的提问的智慧。 原文链接: https://github.com/ryanhanwu/How-To-Ask-Quest
1- mock 基础 mock翻译过来是‘模拟’的意思，也就是模拟接口返回的信息，用已有的信息替换接口返回的信息，从而提供仿真环境，实现模拟数据下的功能测试 因为在实际的项目研发过程中，我们经常会遇到如下的尴尬场景： 前端开发依赖于后端接口数据，但是后台人员不足或者无法立即到位，前端迟迟不能开工，或
火遍推特的中国制霸生成器本周一开源就占据了两天的 GitHub Trending 榜，不知道你的足迹遍布了多少个省份呢？同样记录痕迹的 kanal 用了内存读写方式解决了 Rust 的消息处理问题，PHP 应用服务 frankenphp 大概也藏了一手自己的“记录”技能。 除了「记录」主题，RedE
我早前写过一篇介绍 GitHub 上开源游戏的文章：《误入 GitHub 游戏区，结果意外地收获颇丰》，文中介绍了 5 款有趣、好玩的开源游戏，虽然当时那篇文章收获了广大读者的肯定，但也有读者反馈：“这些游戏看着是真有意思，但是不会安装，玩不上干着急啊！” 读者的需求就是我前进的方向，与其“讲道理”
在编写软件时，你所做的大部分工作就是创建和连接多个值和方法，让他们一起工作，以便提供应用程序的功能。面向对象编程可以帮助你更容易地，并且是声明式地实现这些功能。 在这篇文章中，你将了解到在JavaScript中开始使用类和面向对象编程方法所需要的一切。 前置知识 在阅读本篇文章之前，你需要掌握Jav
首先有两个前置技巧：1) 两点间的最短距离就是直接连接两点的边的长度；2) 遍历一个子图的最小花费是最小生成树的边权之和乘二。原问题让我们找出一条最短且必经过钦定边的 \(( s, i )\) 路径，那么我们先将 \(\lang s , i \rang\) 连上，问题就变成了找出一条最短且必经过钦定
在接到软件开发任务之后，第一件要做的事情就是进行需求调研工作，基于前期的沟通以及合同向用户了解具体需求，从而有针对性地开展后续工作。整个调研过程分为调研准备，调研实施，需求分析。
如果我说可以用java对nginx进行扩展，就像OpenResty支持Lua扩展一样，您相信吗？一起来体验nginx-clojure吧
quarkus框架提供了对装饰器模式的支持，本篇就来体验它的能力和适用场景
来了解quarkus官方提供的一个小工具，就算没有数据库，也能让应用顺利的运行增删改查(dev模式)
本文进行本地化部署实践的Alpaca-lora模型就是Alpaca模型的低阶适配版本。本文将对Alpaca-lora模型本地化部署、微调和推理过程进行实践并描述相关步骤。
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
前言 最近AI很火🔥，先是AI画图，然后就ChatGPT，后者我已经用了一段时间了，用来写作文挺不错的，但OpenAI屏蔽了中国IP，加上用户太多啥的，用起来没那么爽，但没办法全球只此一家，只能捏着鼻子用。而AI画图就不一样了，全是开源的，自己部署一下可以玩个爽~ 正好我们这有台2080Ti的工作
