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- JWT认证实现:Token生成与验证全解析
- JWT认证的核心优势在于其无状态性,它通过自包含的加密令牌实现身份验证,使系统具备高可伸缩性和跨域支持。1.JWT由Header、Payload和Signature三部分组成,分别用于声明类型与算法、承载用户信息(如角色、过期时间)、确保令牌完整性;2.核心优势包括:服务器无需维护会话状态、适合分布式架构、便于跨服务通信;3.安全挑战主要包括令牌被盗用问题,应对策略有:缩短AccessToken有效期、引入RefreshToken机制并存储于HttpOnlyCookie、使用HTTPS传输、采用强壮密钥并
- 文章 · php教程 | 42秒前 | 127浏览 收藏
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- Golang加密加速:硬件汇编优化实战解析
- Go标准库通过探测CPU支持的硬件指令集(如AES-NI)自动切换到汇编优化版本,以提升加密运算速度。1.理解硬件指令集:需明确目标CPU支持的加密相关指令集,如AES-NI、SHA扩展等;2.利用Go标准库:确保使用新版Go并在支持对应指令集的硬件上运行,标准库会自动启用优化路径;3.性能剖析与瓶颈识别:使用pprof工具定位热点函数或循环,确认是否需要进一步优化;4.手写汇编介入:在极致性能要求、特定硬件特性、自定义算法或资源受限环境下,编写平台相关的汇编代码以提升效率;5.跨平台与维护考量:为不同架
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- Golang性能指标分析与基准测试解读
- 理解Golang性能测试指标需关注基准测试输出的核心参数。1.基准测试基本结构包含测试名称、调用次数、每次操作耗时(ns/op)、内存分配量(B/op)及分配次数(allocs/op)。2.重点指标包括执行时间(越低越好)、内存分配量(影响GC压力,越少越好)和分配次数(越少越好),需根据实际场景权衡取舍。3.对比不同版本性能可使用benchstat工具分析测试结果文件,生成变化百分比与显著性对比表。4.性能优化建议包括减少不必要的内存分配、降低锁粒度、使用pprof剖析热点函数、避免脱离真实场景的微基准
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- Xamarin.AndroidBundle.GetParcelable替代方法
- 本文详细阐述了在Xamarin.Android开发中,AndroidAPI33(Tiramisu)及更高版本中Bundle.GetParcelable(string)方法被弃用的原因及解决方案。重点介绍了如何利用新的类型安全GetParcelable(string,Class<T>)方法,并通过Java.Lang.Class.FromType()将C#类型转换为JavaClass对象,从而正确地在Activity之间传递自定义Parcelable数据,确保代码的向前兼容性和类型安全性。
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- Golang反射与接口关系解析
- Golang的反射和接口是独立但紧密相关的概念,接口为反射提供类型和值信息,反射则解析并操作这些信息。1.接口是反射的基础,将具体值赋给interface{}后,反射通过TypeOf和ValueOf获取其类型和值;2.反射能操作接口背后的动态类型,包括判断类型、调用方法、修改值等;3.使用反射需注意接口类型与原始类型的差异、接口nil判断陷阱及性能开销问题。两者协作实现对未知类型的动态处理。
- Golang · Go教程 | 3分钟前 | 312浏览 收藏
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- Golang中如何捕获panic异常
- 要验证Go函数中是否触发panic,可使用defer和recover机制捕获并验证。具体步骤如下:1.在测试函数中定义defer语句,并在其中调用recover()以捕获panic;2.设置标志位或直接判断recover返回值是否为nil来确认是否发生panic;3.若需多次使用,可封装辅助函数assertPanic简化逻辑;4.如需验证panic内容,可进一步扩展封装函数以检查具体的错误信息。通过这种方式,可以有效测试预期的panic行为,同时保持代码简洁和可维护性。
- Golang · Go教程 | 4分钟前 | golang 测试 defer recover panic 232浏览 收藏
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- 单自旋非厄米研究获突破,中国科大再登前沿
- 中国科学技术大学自旋磁共振实验室杜江峰、荣星等研究人员在单自旋系统中开展非厄米特物理实验研究,首次实现了非厄米特非阿贝尔拓扑转变的观测以及一种新型奇异点——狄拉克奇异点的发现。这两项成果分别以“Non-Hermitiannon-AbeliantopologicaltransitionintheS=1electronspinsystemofanitrogenvacancycentreindiamond”和“ExperimentalobservationofDirace
- 科技周边 · 人工智能 | 5分钟前 | 中国科大 非厄米特物理 单自旋 拓扑转变 狄拉克奇异点 137浏览 收藏
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- LIMIT分页与页码计算全解析
- 分页功能通过OFFSET和LIMIT截取数据实现。1.分页核心是计算偏移量(offset=(页码-1)每页条数)和限制数量;2.使用SQL的LIMIT子句或数据库特定语法(如SQLServer的OFFSET...FETCHNEXT)执行查询;3.前端传页码和每页大小,后端计算偏移量并执行查询,同时通过COUNT()获取总记录数以计算总页数;4.优化超大数据量时可采用游标分页(基于主键或时间戳)、子查询结合索引覆盖、或数据库内置分页函数(如ROW_NUMBER());5.非SQL场景可用搜索引擎的from/
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- PHP高效导入CSV数据的优化方法
- 1.使用fgetcsv读取CSV文件,2.通过PDO或MySQLi插入数据库,3.采用批量插入减少数据库交互次数,4.禁用自动提交、关闭索引以优化性能,5.进行文件校验和错误处理。PHP实现CSV数据导入的基础方法是利用fgetcsv逐行读取并结合数据库操作,但针对大文件需采用批量插入、事务控制、内存优化等策略提升效率和稳定性,同时应加入格式校验和错误记录机制确保数据完整性。
- 文章 · php教程 | 6分钟前 | 482浏览 收藏
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- ChatGPT能写小说?实测创意写作体验
- ChatGPT可以辅助小说创作,但不能完全替代人类写作。它擅长生成大纲、角色设定和剧情片段,适合用于灵感激发、框架构建和语言润色,但存在逻辑漏洞、情感浅薄等问题,无法独立完成结构严谨、人物立体的长篇小说。1.ChatGPT的优势在于反应快、语言流畅,能组合已有信息生成内容,但创造力有限;2.高效用法包括先定框架再细化、激发灵感、批量生成角色设定、润色语言等;3.使用时需注意逻辑矛盾、重复性高、情感缺失及版权问题;4.适合用于网络爽文、推理支线、对话场景和初稿草稿阶段,而不适合意识流或心理描写密集的作品。
- 科技周边 · 人工智能 | 7分钟前 | 360浏览 收藏
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- PHP合并数组的5种实用方法
- 要合并多个PHP数组,根据需求选择合适的方法:1.array_merge()用于常规合并,字符串键名覆盖,数字键附加并重新索引;2.array_merge_recursive()递归合并,相同字符串键名的值合并为数组;3.“+”运算符保留首个数组值,忽略后续同键名值;4.array_replace()用后数组覆盖前数组的相同键名值;5.array_replace_recursive()递归替换,适用于多维数组。若需高效合并大量数组,可使用循环结合array_push()或直接遍历赋值。
- 文章 · php教程 | 7分钟前 | 445浏览 收藏
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- Linux修改文件时间戳,touch命令使用教程
- Linuxtouch命令Linux中的touch命令主要用于调整文件或目录的时间戳,包括访问时间和修改时间。如果目标文件不存在,则会自动创建一个新文件。通过ls-l指令可以查看文件的时间相关信息。命令格式touch[-acfm][-d][-r][-t][--help][--version][文件或目录…]参数说明:a:仅更改文件的访问时间。m:仅更改文件的修改时间。c:若文件不存在,则不创建新文件。作用等同于--no-create。f:此参数未实际使用,仅为兼容其他Unix系统保留
- 文章 · linux | 8分钟前 | Linux 修改 创建文件 touch命令 文件时间戳 480浏览 收藏
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- Python构建知识图谱,Neo4j实战教程
- 1.选择Neo4j作为知识图谱后端的核心优势包括其原生图存储能力、高效的Cypher查询语言、ACID事务支持、高可用性、扩展性以及活跃的社区和完善的文档。2.在Python中高效转化非结构化数据为知识图谱的步骤依次为:文本预处理、命名实体识别(NER)、关系抽取(RE)、事件抽取、实体与图谱模式映射,以及通过Python的Neo4j驱动批量导入数据。3.使用Python与Neo4j交互时常见的挑战包括大数据量导入性能低、复杂图查询效率差,对应的优化策略有利用Cypher的UNWIND子句进行批量操作、创
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- 自定义HTML列表符号技巧分享
- 要自定义HTML列表的项目符号,主要通过CSS实现,控制力由弱到强依次为:1.使用list-style-type和list-style-position设置预定义符号类型及位置;2.使用list-style-image将图片设为项目符号,但控制不够灵活;3.使用::marker伪元素样式化标记,可调整颜色、大小、内容等,但仍有限;4.最常用且最灵活的方式是使用list-style:none;结合::before伪元素完全自定义,包括文本、图标或SVG,并进行精确定位。传统方法如list-style-typ
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- Golang错误处理优化:减少errors.New内存分配
- 要减少Go程序中高频调用路径的内存分配问题,核心方法是避免重复创建错误对象。1.使用预定义错误变量,如varErrInvalidInput=errors.New("invalidinput"),在整个程序生命周期中只创建一次错误,适用于通用无上下文错误。2.避免在热路径中动态生成错误,将errors.New替换为预先定义好的错误变量,如将函数内频繁调用的errors.New("negativenumbernotallowed")改为返回已定义的ErrNegativeNotAllowed。3.使用fmt.E
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