如何快速实现多人协同编辑?

> 摘要:本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发。转载请注明出处:[葡萄城官网](https://www.grapecity.com.cn/),葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务,赋能开发者。 ## 引言 协同编辑是目前成熟的在线文档编辑软件必备的功能,比如腾讯文档就支持多人协同编辑,

在线Excel的分权限编辑

> 摘要:本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发。转载请注明出处:[葡萄城官网](https://www.grapecity.com.cn/),葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务,赋能开发者。 在表格类填报需求中,根据当前登录用户的不同等级,能填报的区域会有所不同。本文基于前端表格控件

Go的任务调度单元与并发编程

> 摘要:本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发。转载请注明出处:[葡萄城官网](https://www.grapecity.com.cn/),葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务,赋能开发者。 # 前言 本文主要介绍Go语言、进程、线程、协程的出现背景原因以及Go 语言如何解决协程的问

2.0 Python 数据结构与类型

数据类型是编程语言中的一个重要概念,它定义了数据的类型和提供了特定的操作和方法。在 python 中,数据类型的作用是将不同类型的数据进行分类和定义,例如数字、字符串、列表、元组、集合、字典等。这些数据类型不仅定义了数据的类型,还为数据提供了一些特定的操作和方法,例如字符串支持连接和分割,列表支持排序和添加元素,字典支持查找和更新等。因此,选择合适的数据类型是 python 编程的重要组成部分。

Axure Axhub Charts 数据编辑、显示

Axhub Charts图表元件库: https://www.axureshop.com/a/100749.html

Avalonia开发Markdown编辑器

# Avalonia开发Markdown编辑器 今天熟悉Avalonia UI,做一个Markdown的文本编辑器。 代码我上传了Github,地址: [https://github.com/raokun/AvaloniaMarkdown.git](https://github.com/raokun

如何让Java编译器帮你写代码

本文结合京东监控埋点场景,对解决样板代码的技术选型方案进行分析,给出最终解决方案后,结合理论和实践进一步展开。通过关注文中的技术分析过程和技术场景,读者可收获一种样板代码思想过程和解决思路,并对Java编译器底层有初步了解。

云原生场景下实现编译加速

云原生下的流水线是通过启动容器来运行具体的功能步骤,每次运行流水线可能会被调度到不同的计算节点上。这会导致一个问题:容器运行完是不会保存数据的,每当流水线重新运行时,又会重新拉取代码、编译代码、下载依赖包等等。在云原生场景下,不存在本地宿主机编译代码、构建镜像时缓存的作用,大大延长了流水线运行时间,浪费很多不必要的时间、网络和计算成本。

用于双目重建中的GPU编程:julia-cuda

julia是2010年开始面世的语言,作为一个10后,Julia必然有前辈们没有的特点。本文着重介绍julia的项目背景、效率问题,如何使用for训练的方式、julia-cuda的实现方式。

面向状态机编程:复杂业务逻辑应对之道

在研发项目中,经常能遇到复杂的状态流转类的业务场景,比如游戏编程中NPC的跳跃、前进、转向等状态变化,电商领域订单的状态变化等。这类情况其实可以有一种优雅的实现方法:状态机。本文重点介绍有限状态机,并结合具体项目,通过状态机的应用将状态和业务逻辑解耦,便于简化复杂业务逻辑,降低理解成本。另外,重点讲解如何优雅的解决更广泛的复杂业务问题。

JAVA多线程并发编程-避坑指南

本篇旨在基于编码规范、工作中积累的研发经验等,整理在多线程开发的过程中需要注意的部分,比如不考虑线程池参数、线程安全、死锁等问题,将会存在潜在极大的风险。并且对其进行根因分析,避免每天踩一坑,坑坑不一样。

聊一聊Java中的Steam流

在我们的日常编程任务中,对于集合的制造和处理是必不可少的。当我们需要对于集合进行分组或查找的操作时,需要用迭代器对于集合进行操作,而当我们需要处理的数据量很大的时候,为了提高性能,就需要使用到并行处理,这样的处理方式是很复杂的。流可以帮助开发者节约宝贵的时间,让以上的事情变得轻松。

【实践篇】DDD脚手架及编码规范

我们团队一直在持续推进业务系统的体系化治理工作,在这个过程中我们沉淀了自己的DDD脚手架项目。本文主要是梳理和总结了DDD脚手架使用中的编码规范以及遇到的问题。

一次系统延迟性优化案例

一次系统延迟性优化案例 服务监控系列文章 服务监控系列视频 延迟的本质 本质是cpu没有及时的运行程序代码。 进程内部 网络io,磁盘io,cpu调度 达到瓶颈 第三方系统 调用的第三方系统慢,mysql,redis等基础组件调度慢, 第三方应用系统调用慢 问题背景 线上隔三差五晚上10点左右总会有

我又和redis超时杠上了

我又和redis超时杠上了 性能排查,服务监控方面的知识往往涉及量广且比较零散,如何较为系统化的分析和解决问题,建立其对性能排查,性能优化的思路,我将在这个系列里给出我的答案。 服务监控系列文章 服务监控系列视频 背景 经过上次redis超时排查,并联系云服务商解决之后,redis超时的现象好了一阵

看了还不懂b+tree的本质就来打我

看了还不懂b+tree的本质就来打我 数据检索系列视频 大家好,我是蓝胖子。 今天我们来看看b+tree这种数据结构,我们知道数据库的索引就是由b+tree实现,那么这种结构究竟为什么适合磁盘呢,它又有哪些缺点呢? 我将不会对b+tree的一些定义做过多的讲解,因为这些东西网上一大推,关键还是要抓住

iptables的使用

iptables的使用 容器系列文章 容器系列视频 iptables介绍 iptables是基于内核提供的netfilter框架实现的,网络协议栈是分层的,在tcp ip网络模型里,tcp传输层下面的一层就是ip网络层,而netfilter就是工作在ip网络层,通过定义钩子函数,允许用户代码干预数据

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k8s容器互联-flannel host-gw原理篇 容器系列文章 容器系列视频 简析host-gw 前面分析了flannel vxlan模式进行容器跨主机通信的原理,但是vxlan模式需要对数据包进行额外的封包解包处理,带来的开销较大。 所以flannel提供了另外一种纯3层转发的通信模式,叫做h

疯一样的向自己发问 - 剖析lsm 索引原理

疯一样的向自己发问 - 剖析lsm 索引原理 lsm简析 lsm 更像是一种设计索引的思想。它把数据分为两个部分,一部分放在内存里,一部分是存放在磁盘上,内存里面的数据检索方式可以利用红黑树,跳表这种时间复杂度低的数据结构进行检索。 而当内存数据到达一定阀值的时候则会将数据同步到一个新的磁盘文件上。

甩出11张图-让我们来构想(实现)一个倒排索引

甩出11张图-让我们来构想(实现)一个倒排索引 数据检索系列文章 倒排索引的简介 在介绍倒排索引之前,先看看传统b+tree索引是如何存储数据的,每次新增数据的时候,b+tree就会往自身节点上添加上新增数据的key值,如果节点达到了分裂的条件,那么还会将一个节点分裂成两个节点。 想一个场景,如果对