• Golang反射实现JSON序列化方法解析
    Golang反射实现JSON序列化方法解析
    Golang的反射机制可用于结构体字段遍历和JSON序列化。1.使用reflect.TypeOf()获取结构体类型并遍历字段以读取字段名、类型和标签;2.通过reflect.ValueOf()获取字段值,并用IsZero()判断是否为空以决定是否输出;3.构建map[string]interface{},根据字段名、值和标签组装键值对,最终调用json.Marshal()生成JSON数据;4.注意事项包括字段导出规则、标签解析、性能优化及匿名字段处理。这些步骤构成了实现自定义JSON序列化的核心流程。
    Golang · Go教程   |  1星期前  |   golang 反射 结构体 JSON序列化 字段遍历 167浏览 收藏
  • SpringBoot安全配置详解与实战
    SpringBoot安全配置详解与实战
    SpringBoot应用的安全加固需从依赖管理、认证授权、数据保护等多方面入手。首先,定期使用OWASPDependency-Check扫描并更新有漏洞的第三方依赖,避免引入不必要的攻击面;其次,密码存储必须采用BCryptPasswordEncoder等强哈希算法,启用会话固定防护,合理设置超时并支持注销,结合@PreAuthorize实现细粒度权限控制;第三,敏感数据应加密存储或通过Vault管理,日志脱敏处理,强制HTTPS并启用HSTS;此外,严格校验用户输入,防止SQL注入和XSS攻击,定制错误
    文章 · java教程   |  1星期前  |   445浏览 收藏
  • 6月23款车超两万辆,比亚迪宋登顶销量榜
    6月23款车超两万辆,比亚迪宋登顶销量榜
    根据乘联分会发布的最新数据,6月全国乘用车厂商批发量达到249.0万辆,创下单月历史新高,同比增长15.1%,环比增长7.5%;今年上半年累计批发量为1327.9万辆,同比增长12.2%。其中,6月新能源乘用车批发销量为124.1万辆,同比增长27.0%,环比微增1.6%;上半年累计批发量达644.7万辆,增长幅度为37.4%。值得关注的是,6月乘用车批发销量超过两万辆的车型数量增加至23款(上月为15款)。其中,新能源车型占据13款,而日产轩逸、大众朗逸、吉利星越、奇瑞瑞虎8、奇瑞瑞虎7等传统燃油车型在
    科技周边 · 人工智能   |  1星期前  |   334浏览 收藏
  • JavaScript用Symbol.asyncIterator实现异步迭代
    JavaScript用Symbol.asyncIterator实现异步迭代
    在JavaScript中,Symbol.asyncIterator用于实现异步迭代,使对象可通过forawait...of循环处理异步数据流。1.定义Symbol.asyncIterator方法,返回一个包含next()方法的对象;2.next()方法返回Promise,resolve后返回{value,done};3.可使用异步生成器简化实现。例如模拟异步数字生成、处理异步错误时可在循环中使用try...catch捕获异常。此外,可利用异步迭代器逐行读取大型文件,避免内存过载,通过fs和readline
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  • 岚图梦想家6月销量登顶新能源MPV榜首
    岚图梦想家6月销量登顶新能源MPV榜首
    近日,6月(2日-29日)新能源MPV销量榜单出炉,岚图梦想家持续领跑高端MPV市场,累计销售7967辆,正式登顶新能源MPV市场销量榜首。岚图梦想家从具体数据来看,岚图梦想家连续两周占据榜首位置,强势夺得6月销量冠军。该车型已成为高端MPV市场的现象级热销产品,展现了远超同级的综合实力。依托智能化、舒适性与安全性三大核心优势,岚图梦想家广受高端消费者欢迎,在35万元以上高端MPV市场中,每售出3台便有1台为岚图梦想家,累计销量已突破10万台大关。据了解,该车还成为博鳌亚洲论坛、金鸡奖等多项顶级盛会及多国
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    Jupyter运行AI代码完整教程
    在JupyterNotebook中运行AI代码的关键在于正确配置环境。1.安装Python3.8+和pip,并通过命令行验证安装;2.使用虚拟环境隔离项目依赖,激活后安装AI库如torch、tensorflow;3.安装并启动JupyterNotebook,必要时手动添加内核以确保其使用正确的Python环境;4.可选安装扩展插件如JupyterNotebookExtensions和JupyterLab提升开发效率;5.若使用GPU训练模型,需确认CUDA驱动与框架版本兼容。完成上述步骤后即可顺利运行AI
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  • GolangRPC优化技巧与实现方法
    GolangRPC优化技巧与实现方法
    在Golang中优化RPC调用性能的核心策略包括:1.选用高效的序列化协议如protobuf、msgpack或json-iter以提升效率;2.使用连接池复用TCP连接,减少频繁建连开销;3.合理控制并发并采用异步调用机制,结合限流和超时防止系统不稳定;4.优先使用gRPC替代原生RPC以获得更好的网络效率和扩展性。这些措施构成一套系统性优化方案,需结合实际测试与监控持续调整,才能全面提升RPC性能。
    Golang · Go教程   |  1星期前  |   217浏览 收藏
  • Bootstrap5自定义主题色与CSS生成教程
    Bootstrap5自定义主题色与CSS生成教程
    要修改Bootstrap5主题色并生成精简CSS,1.修改Sass变量定义如$primary、$secondary等;2.在custom.scss中仅引入所需模块如按钮、网格;3.使用dart-sass或Webpack等工具编译Sass文件生成定制CSS;4.在HTML中通过<link>标签引入生成的CSS文件;5.可通过JavaScript修改CSS变量实现运行时样式调整;6.根据使用组件按需引入Bootstrap的JavaScript模块;7.使用PurgeCSS、Gzip压缩和CDN进一
    文章 · 前端   |  1星期前  |   Sass变量 Bootstrap5 CSS精简 主题定制 模块化引入 291浏览 收藏
  • Nginx配置SSL反向代理教程
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    本教程详细阐述了如何在Docker环境中,利用Nginx作为反向代理为FastAPI后端和React前端应用配置SSL证书。文章涵盖了Nginx的基本配置,包括HTTP到HTTPS重定向、SSL证书路径设置、请求转发及必要的头部信息处理,并结合DockerCompose示例,提供了一套完整的安全部署方案,有效解决了直接在应用层配置SSL可能引发的CORS等问题。
    文章 · python教程   |  1星期前  |   342浏览 收藏
  • Golang云原生Job控制器与并行实战解析
    Golang云原生Job控制器与并行实战解析
    要使用Golang开发云原生批处理任务系统,关键在于理解KubernetesJob控制器机制并实现并行处理。1.Job控制器确保指定数量的Pod成功完成任务,适用于数据导入、日志归档、离线分析等场景;2.使用client-go库初始化客户端、构建Job对象并提交至集群,设置completions、parallelism、backoffLimit等参数;3.并行处理需合理配置parallelism、分片任务、处理失败重试及清理已完成Job;4.通过kubectl查看Pod日志或使用WatchAPI监控Job
    Golang · Go教程   |  1星期前  |   golang Kubernetes 并行处理 Job控制器 client-go 352浏览 收藏
  • Java锁升级原理与实现解析
    Java锁升级原理与实现解析
    Java并发包中的锁升级是一种优化策略,旨在降低锁操作的开销。其核心机制是根据线程竞争情况动态切换锁状态:1)无锁状态为初始状态;2)偏向锁适用于单线程访问,记录线程ID以避免同步操作;3)出现竞争时升级为轻量级锁,通过CAS操作和自旋减少线程阻塞;4)竞争激烈时最终升级为重量级锁,依赖操作系统互斥量实现同步。偏向锁适合单线程场景,多线程竞争频繁时反而影响性能;轻量级锁通过自旋优化避免线程切换,但自旋次数受限;重量级锁存在线程切换开销大,适用于竞争激烈场景。此外,JVM还提供锁消除、锁粗化等优化技术,结合
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  • Linux下mcopy复制MS-DOS文件教程
    Linux下mcopy复制MS-DOS文件教程
    Linuxmcopy命令Linux中的mcopy命令用于在Linux系统与MSDOS格式之间进行文件复制操作。它可以将MSDOS格式的文件复制到Linux中,也可以将Linux文件复制回MSDOS磁盘。该命令支持将单个文件复制为指定的文件名,也可将多个文件复制到指定目录中。源文件和目标文件可以是MSDOS或Linux格式的文件。mcopy属于mtools工具集的一部分,可用于在DOS环境下复制文件或在DOS与Linux系统之间传输文件。语法mcopy[-bnmpQt/][源文件][目标文件或目录]参数
    文章 · linux   |  1星期前  |   Linux 目录结构 文件复制 MS-DOS mcopy 175浏览 收藏
  • Python读写FITS文件全攻略
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    使用astropy读取FITS文件的方法如下:1.安装astropy库,使用pipinstallastropy;2.使用fromastropy.ioimportfits导入模块;3.使用fits.open()打开FITS文件并获取HDU列表;4.获取HDU的数据和头信息;5.操作完成后关闭文件。修改数据时需以mode='update'打开文件,修改数据后调用hdul.flush()保存,创建新文件则通过PrimaryHDU和HDUList构建数据和头信息后调用writeto()方法完成。
    文章 · python教程   |  1星期前  |   Python 天文数据 astropy FITS文件 HDU 424浏览 收藏
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  • AI知识图谱全面解析与入门指南
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    人工智能(AI)是一个庞大且复杂的领域,包含多个技术分支和研究方向,这些分支相互交叉、协同发展,共同推动着AI的进步。以下是AI领域的主要技术分支及其特点:一、基础理论与核心技术1.机器学习(MachineLearning,ML)定义:通过算法让计算机从数据中自动学习规律,解决预测或决策问题。子领域:监督学习(如分类、回归,用于图像识别、垃圾邮件过滤);无监督学习(如聚类、降维,用于数据挖掘、用户分群);强化学习(通过奖励机制训练智能体,用于游戏AI、机器人控制);半监督学习(结合少量标注
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