《优化接口设计的思路》系列:第十一篇—表格的导入导出接口优化

一、前言 大家好!我是sum墨,一个一线的底层码农,平时喜欢研究和思考一些技术相关的问题并整理成文,限于本人水平,如果文章和代码有表述不当之处,还请不吝赐教。 作为一名从业已达六年的老码农,我的工作主要是开发后端Java业务系统,包括各种管理后台和小程序等。在这些项目中,我设计过单/多租户体系系统,

【动画进阶】类 ChatGpt 多行文本打字效果

今天我们来学习一个有意思的多行文本输入打字效果,像是这样: 这个效果其实本身并非特别困难,实现的方式也很多,在本文中,我们更多的会聚焦于整个多行打字效果最后的动态光标的实现。 也就是如何在文本不断变长,在不确定行数的情况下,让文字的最末行右侧处,一直有一个不断闪烁的光标效果: 单行文本打字效果 在此

WPF网格类型像素着色器

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10分钟掌握Python缓存

全文速览 python的不同缓存组件的使用场景和使用样例 cachetools的使用 项目背景 代码检查项目,需要存储每一步检查的中间结果,最终把结果汇总并写入文件中 在中间结果的存储中 可以使用context进行上下文的传递,但是整体对代码改动比较大,违背了开闭原则 也可以利用缓存存储,处理完成之

仓颉语言HelloWorld内测【仅需三步】

不少同学看到仓颉白皮书后,都在找SDK从哪写下载,HelloWorld怎么跑。仓颉公众号也及时发布了内测的方式,我也亲自走了一遍整个流程,给大家整理为如下三步。

GIS数据获取:土地利用与土壤属性、DEM、水体水系数据

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35个Redis企业级性能优化点与解决方案

Redis作为企业级应用中广泛使用的高性能键值存储数据库,其性能优化是一个复杂且多面的话题。以下是V 哥整理的一些关键的优化点和相应的解决方案,提供给兄弟们参考。 Redis的性能优化涉及到硬件选择、配置调整、客户端优化、持久化策略等多个层面。 1. 硬件优化 解决方案:选择更快的CPU、更多的内存

玩转数据库索引

本篇文章将向大家介绍数据库中索引类型和使用场合,本文以SQL Server为例,对于其他技术平台的朋友也是有参考价值的,原理差不多。 查询数据时索引使数据库引擎执行速度更快,有针对性的数据检索,而不是简单地整表扫描(Full table scan)。 为了有效的使用索引,我们必须对索引的构成有所了解...

算法金 | A - Z,115 个数据科学 机器学习 江湖黑话(全面)

大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 机器学习本质上和数据科学一样都是依赖概率统计,今天整整那些听起来让人头大的机器学习江湖黑话 A - C A/B Testing (A/B 测试) A/B测试是一种在线实验,通过对比测试两

浅析Vite本地构建原理

前言 随着Vue3的逐渐普及以及Vite的逐渐成熟,我们有必要来了解一下关于vite的本地构建原理。 对于webpack打包的核心流程是通过分析JS文件中引用关系,通过递归得到整个项目的依赖关系,并且对于非JS类型的资源,通过调用对应的loader将其打包编译生成JS 代码,最后再启动开发服务器。

WPF/C#:在DataGrid中显示选择框

前言 在使用WPF的过程中可能会经常遇到在DataGrid的最前或者最后添加一列选择框的需求,今天跟大家分享一下,在自己的项目中是如何实现的。 整体实现效果如下: 如果对此感兴趣,可以接下来看具体实现部分。 实践 假设数据库中的模型如下: public class Person { public i

Java与React轻松导出Excel/PDF数据

前言 在B/S架构中,服务端导出是一种高效的方式。它将导出的逻辑放在服务端,前端仅需发起请求即可。通过在服务端完成导出后,前端再下载文件完成整个导出过程。服务端导出具有许多优点,如数据安全、适用于大规模数据场景以及不受前端性能影响等。 本文将使用前端框架React和服务端框架Spring Boot搭

kettle从入门到精通 第七十课 ETL之kettle kettle数据校验,脏数据清洗轻松拿捏

场景:输入在指定的错误(错误应涵盖数据类型不匹配的情况)行数内,trans不报错,但通过错误处理步骤捕捉,并记入文件,整个数据管线正常完成直至处理完最后一个输入行。 解决方案:使用步骤【数据检验】进行处理。这个步骤和常规的业务系统对接三方接口一个逻辑,将符合规则的数据放行,不符合的记录。 数据准备(

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在数据库性能调优的实践中,SQL性能分析是至关重要的一环。一个执行效率低下的SQL语句可能会导致整个系统的性能瓶颈。 为了快速定位并解决这些问题,我们需要对SQL进行性能分析。本文将介绍一些常用的方法和技术,帮助大家快速定位SQL问题。 1、找出执行时间最长的SQL 首先,我们需要找到执行时间最长的

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