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ASP.NET Core - 依赖注入(四)
4. ASP.NET Core默认服务 之前讲了中间件，实际上一个中间件要正常进行工作，通常需要许多的服务配合进行，而中间件中的服务自然也是通过 Ioc 容器进行注册和注入的。前面也讲到，按照约定中间件的封装一般会提供一个 User{Middleware} 的扩展方法给用户使用，而服务注册中也有一个 ......
ASP.NET Core - 配置系统之配置读取
一个应用要运行起来，往往需要读取很多的预设好的配置信息，根据约定好的信息或方式执行一定的行为。 配置的本质就是软件运行的参数，在一个软件实现中需要的参数非常多，如果我们以 Hard Code(硬编码)的方式写在应用代码中，这样配置就会很乱，而且后续也不容易修改。乱而多，而且不容易修改，这就需要一个统 ......
低代码平台前端的设计与实现（四）组件大纲树的构建设计
在上篇文章，我们已经设计了一个简单的设计态的Canvas，能够显示经过BuildEngine生成的ReactNode进行渲染。本文，我们将继续上一篇文章的成果，设计并实现一个能够显示组件节点大纲树的组件。 什么是组件大纲树？ 我们希望用户能通过一个地方比较明显的看到当前整个ComponentNode ......
Java处理正则匹配卡死（正则回溯问题）
正则匹配卡死怎么来的？ 背景 背景：这次问题的背景是项目上遇到了，在使用正则对数据进行提取时，发现提取不到，日志解析不成功，造成kafka消息有积压 项目现场问题 项目中某一个微服务再处理正则时，发现在处理部分日志时候，线程会卡死，线程卡死，因此kafka中的消息定会积压，后面的日志即不会处理。关键 ......
【Git】代码权限&分支管理
以Gitlab代码托管平台说明，也是目前应用最为广泛的企业搭建私服的选择。 1. 权限管理 [项目] 访问权限有3种：：Private、Internal、Public Private：只有组成员才能看到 Internal：只要登录的用户就能看到 Public：所有人都能看到 [项目成员] 有五种权限 ......
keras图片数字识别入门AI机器学习
通过使用mnist（AI界的helloworld）手写数字模型训练集，了解下AI工作的基本流程。 本例子，要基于mnist数据集（该数据集包含了【0-9】的模型训练数据集和测试数据集）来完成一个手写数字识别的小demo。 mnist数据集，图片大小是28*28的黑白。包含了6w 训练数据和1w验证数 ......
.netcore全局异常处理
一、背景 某天，应用程序进程无缘无故退出，也就是我们通常说的崩溃。通常情况下，windows事件会记录一条消息。但是有时候，我们发现这样的信息，对于查找问题，还是远远不够的，因为它说RunTime报错。这时，我就想能不能自己捕获全局未处理的异常。之所以有这样的想法，因为之前在客户端程序中写过。这次我 ......
nacos实现Java和.NetCore的服务注册和调用
用nacos作为服务注册中心，如何注册.NetCore服务，如何在Java中调用.NetCore服务呢？可以分为下面几个步骤： 0.运行nacos 1.开发.net core服务，然后调用nacos提供的.net core sdk注册服务。 2.开发Java服务，然后注册服务。 3.用RestTem ......
不会用“函数选项模式”的朋友看过来，这么写很优雅
由浅入深的讲解了下实例对象初始化一般写法和高阶写法。用好这个高阶写法（函数选项模式），让代码更优雅。还不会使用的Gopher，赶紧学起来，用起来。 ......
面试官：请说一下如何优化结构体的性能？
使用内存对齐机制优化结构体性能，妙啊！
可以简单理解为：将对齐系数小的字段，尽可能放在一起，尽量减少空白填充。
掌握了内存对齐机制后，结构体Struct的优化，调整下字段顺序，效果立竿见影。内存对齐其实就是典型的空间换时间的方式，来达到优化的目的。牢记对齐原则，对实际场景进行分析，减少空白填充。 ......
「金三银四」这些面试题，看看你会答几道？
前言 昨天群友问我能不能整理Go主流框架方面的面试题，安排！ 这篇文章整理了gRPC、GoFrame、GoZero、GoMicro、GORM、Gin等主流框架的30道面试题。 需要大厂面经的朋友们也可以关注我博客园账号，我会持续更新大厂面经。 gRPC 1.gRPC是什么，有哪些优点？ gRPC是一 ......
非线性优化问题基本形式概述
非线性优化问题以及在视觉SLAM中的应用 1.0 最小二乘基础概念 定义 $\quad$ 找到一个 n 维的变量 $\mathbf{x}^{*} \in \mathbb{R}^{n}$ , 使得损失函数 $F(\mathbf{x})$ 取局部最小值： $$ F(\mathbf{x})=\frac{1 ......
wxml2canvas爬坑之路
效果图： 前提： 公司要求生成一分报告并转为图片并保存，之前用canvas画过，但这次是在不想用canvas一点点画了，再往上找了n久，爬了n多坑，终于搞出来了 插件： wxml2canvas 一：下载插件 npm install wxml2canvas 二：构建npm 微信开发者工具： 工具 -- ......
浅析 SplitChunksPlugin 及代码分割的意义
起因 有同事分享webpack的代码分割，其中提到了SplitChunksPlugin，对于文档上的描述大家有着不一样的理解，所以打算探究一下。 Q：什么是 SplitChunksPlugin？SplitChunksPlugin 是用来干嘛的？ A: 最初，chunks（以及内部导入的模块）是通过内 ......
ICSFUZZ:操纵I/O、二进制代码重用以及插桩，来Fuzzing工业控制应用程序
本文系原创，转载请说明出处 Please Subscribe Wechat Official Account：信安科研人，获取更多的原创安全资讯 源码：GitHub - momalab/ICSFuzz 原文：ICSFuzz: Manipulating I/Os and Repurposing B ......
工业控制应用程序二进制的秘密
本文系原创，转载请说明出处 Please Subscribe Wechat Official Account：信安科研人，获取更多的原创安全资讯 源码：https://github.com/momalab/ICSREF 原论文：ICSREF: A Framework for Automated ......
我的十年编程路 序
算起来，从决定并从事编程开始，已十年有余了。 这十年是怎么算的呢？ 我的本科是从2009年至2013年，现在回想起来，应该是从2012年下半年，也就是大四还未正式开始的时候决定从事Android开发。参加了培训班，就是很流行的那种可以先贷款参加培训。先是培训上课，然后工作“包分配”，其实就是辅助修改 ......
我的十年编程路 2013年篇
时间一转眼就来到了2013年。 起初，我还是在那家需要急救的公司里上班。那个时候的我月工资只有2500，再加上还没毕业，只是实习工资，公司也没有缴纳我的社保和公积金，也没有任何劳动合同。不知道现在的应届生实习情况是怎样的，也或许是我当时就没走那根筋。 2500，在2013年，显然不算高收入，连中等收 ......
vulnhub靶场之PYLINGTON: 1
准备： 攻击机：虚拟机kali、本机win10。 靶机：Pylington: 1，下载地址：https://download.vulnhub.com/pylington/pylington.ova，下载后直接vbox打开即可。 知识点：敏感文件发现和利用、python代码执行、shell反弹、pyt ......
如何高效实现 MySQL 与 elasticsearch 的数据同步
MySQL 自身简单、高效、可靠，是又拍云内部使用最广泛的数据库。但是当数据量达到一定程度的时候，对整个 MySQL 的操作会变得非常迟缓。而公司内部 robin/logs 表的数据量已经达到 800w，后续又有全文检索的需求。这个需求直接在 MySQL 上实施是难以做到的。 原数据库的同步问题 由 ......
人工智能,丹青圣手,全平台(原生/Docker)构建Stable-Diffusion-Webui的AI绘画库教程(Python3.10/Pytorch1.13.0)
世间无限丹青手，遇上AI画不成。最近一段时间，可能所有人类画师都得发出一句“既生瑜，何生亮”的感叹，因为AI 绘画通用算法Stable Diffusion已然超神，无需美术基础，也不用经年累月的刻苦练习，只需要一台电脑，人人都可以是丹青圣手。 本次我们全平台构建基于Stable-Diffusion算 ......
重新定义性价比!人工智能AI聊天ChatGPT新接口模型gpt-3.5-turbo闪电更新,成本降90%,Python3.10接入
北国春迟，春寒料峭略带阴霾，但ChatGPT新接口模型gpt-3.5-turbo的更新为我们带来了一丝暖意，使用成本更加亲民，比高端产品ChatGPT Plus更实惠也更方便，毕竟ChatGPT Plus依然是通过网页端来输出，Api接口是以token的数量来计算价格的，0.002刀每1000个to... ......
口播神器,基于Edge,微软TTS(text-to-speech)文字转语音免费开源库edge-tts实践(Python3.10)
不能否认，微软Azure在TTS(text-to-speech文字转语音)这个人工智能细分领域的影响力是统治级的，一如ChatGPT在NLP领域的随心所欲，予取予求。君不见几乎所有的抖音营销号口播均采用微软的语音合成技术，其影响力由此可见一斑，仅有的白璧微瑕之处就是价格略高，虽然国内也可以使用科大讯 ......
逐句回答,流式返回,ChatGPT采用的Server-sent events后端实时推送协议Python3.10实现,基于Tornado6.1
善于观察的朋友一定会敏锐地发现ChatGPT网页端是逐句给出问题答案的，同样，ChatGPT后台Api接口请求中，如果将Stream参数设置为True后，Api接口也可以实现和ChatGPT网页端一样的流式返回，进而更快地给到前端用户反馈，同时也可以缓解连接超时的问题。 Server-sent ev ......
笔精墨妙,妙手丹青,微软开源可视化版本的ChatGPT:Visual ChatGPT,人工智能AI聊天发图片,Python3.10实现
说时迟那时快，微软第一时间发布开源库Visual ChatGPT，把 ChatGPT 的人工智能AI能力和Stable Diffusion以及ControlNet进行了整合。常常被互联网人挂在嘴边的“赋能”一词，几乎已经变成了笑话，但这回，微软玩了一次真真正正的AI“赋能”，彻底打通了人工智能“闭环 ......
性能的极致,Rust的加持,Zed-Dev编辑器快速搭建Python3.10开发环境
快就一个字，甚至比以快著称于世的Sublime 4编辑器都快，这就是Zed.dev编辑器。其底层由 Rust 编写，比基于Electron技术微软开源的编辑器VSCode快一倍有余，性能上无出其右，同时支持多人编辑代码。 安装和配置Zed.dev Zed.dev编辑器还在灰度测试阶段，暂时只释出了M ......
顺应潮流,解放双手,让ChatGPT不废话直接帮忙编写可融入业务可运行的程序代码(Python3.10实现)
众所周知，ChatGPT可以帮助研发人员编写或者Debug程序代码，但是在执行过程中，ChatGPT会将程序代码的一些相关文字解释和代码段混合着返回，如此，研发人员还需要自己进行编辑和粘贴操作，效率上差强人意，本次我们试图将ChatGPT直接嵌入到代码业务中，让ChatGPT生成可以直接运行的代码。 ......
项目中多级缓存设计实践总结
缓存的重要性 简而言之，缓存的原理就是利用空间来换取时间。通过将数据存到访问速度更快的空间里以便下一次访问时直接从空间里获取，从而节省时间。 我们以CPU的缓存体系为例： CPU缓存体系是多层级的。分成了CPU -> L1 -> L2 -> L3 -> 主存。我们可以得到以下启示。 越频繁使用的数据 ......
ElasticSearch 实现分词全文检索 - 概述
ES 是一个使用Java语言并且基于Lucene编写的搜索引擎框架，他提供了分布式的全文搜索功能，提供了一个统一的基于Restful风格的WEB接口，官方客户端也对多种语言都提供了相应的API。 ......