IT发展的今天，掌握一些编程知识十分重要
当有千万条海量数据时，前端调取接口发现接口响应的太慢，前端这时让你优化一下接口，你说有几千万条数据，觉得自己尽力了，前端觉得你好菜，别急，读完这篇文章，让前端喊你一声：大佬，厉害！！！ 常用的方法总结 通过合理的分页加载、索引优化、数据缓存、异步处理、压缩数据等手段，可以有效地优化接口性能，提升系统
经常有小伙伴对一些计算机技术和概念不太清楚，产生很多误区，甚至张冠李戴，在一起聊天时又很难给对方解释清楚，经过苦思冥想，终于想到一些比喻，能够很好地阐述了“硬件、操作系统、跨平台、应用软件、开发语言、代码”之间的关系。 1、硬件 陆地（Intel）与海洋（AMD）：硬件就像是一个广阔的自然环境，其中
ComfyUI进阶：Comfyroll插件 (五)前言：学习ComfyUI是一场持久战，而Comfyroll 是一款功能强大的自定义节点集合，专为 ComfyUI 用户打造，旨在提供更加丰富和专业的图像生成与编辑工具。借助这些节点，用户可以在静态图像的精细调整和动态动画的复杂构建方面进行深入探索。C
机器部署信息 lvs ： 10.0.0.200 vip 10.0.0.19 外网IP ， 172.168.1.19 内网IP dr rs: 10.0.0.200 vip 10.0.0.18 rip nat rs: 172.168.1.17 rip 客户端： 10.0.0.14 cip lvs机器：
Linux安装 JDK 一、Linux安装软件的方式 第一种：二进制发布包安装： 软件已经针对具体平台编译打包发布，只要解压，修改配置即可 第二种： rpm安装 ： 软件已经按照redhat的包管理规范进行打包，使用rpm命令进行安装，不能自行解决库依赖问题 第三种：yum安装 ： 一种在线软件安装
转载请注明出处： Redis主从配置的特点 数据同步：主库（Master）负责处理写请求，并将数据更改同步到从库（Slave）。从库主要用于读请求和数据备份。 读写分离：通过配置从库为只读，可以有效分散读请求，提升系统性能。 高可用性和容错：即使主库出现故障，从库也能继续提供读服务，并在主库恢复后重
74、搜索二维矩阵 给你一个满足下述两条属性的 m x n 整数矩阵： 每行中的整数从左到右按非严格递增顺序排列。 每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数。 给你一个整数 target ，如果 target 在矩阵中，返回 true ；否则，返回 false 。 示例 1： 输入：matrix =
概述 该项目是一个开源、简易、轻量级的进销存管理系统，作为Known框架的实战演练项目。 项目代码：JxcLite 开源地址： https://gitee.com/known/JxcLite 功能模块 1. 基础数据 1.1 数据字典 框架内置模块，该模块用于维护系统下拉选项的数据，如商品类别、计量
本文介绍基于Python语言，读取Excel表格文件数据，以其中某一列数据的值为标准，对于这一列数据处于指定范围的所有行，再用其他几列数据的数值，加以数据筛选与剔除；同时，对筛选前、后的数据分别绘制若干直方图，并将结果数据导出保存为一个新的Excel表格文件的方法~
写在前面 本随笔是非常菜的菜鸡写的。如有问题请及时提出。 可以联系：1160712160@qq.com GitHhub：https://github.com/WindDevil （目前啥也没有 设计方法 了解了特权级机制,实际上如果要设计一个应用程序就需要保证它符合U模式的要求,不要去访问S模式下的
源链接：https://www.axa6.com/zh/an-excellent-virtual-machine-memory-architecture 简介 虚拟机内存架构直接影响虚拟机的性能和占用。设计一个优秀的架构可以有效提升性能和效率。 本文将介绍AQ虚拟机使用的内存架构，以及AQ虚拟机内存
《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书的“第11章 FFmpeg的桌面开发”介绍了如何在Windows环境对Qt结合FFmpeg实现桌面程序，那么Windows系统通过Visual Studio开发桌面程序也是很常见的，下面就介绍如何在Visual Studio的C++工程中集成FFm
今天，有个群友问了我这么一个问题，如果不想切图，是否有办法实现带渐变边框的字体效果？如下所示： 本文，就将尝试一下，在 CSS 中，我们可以如何尽可能的实现这种渐变边框字体效果。 元素叠加 首先，比较容易想到的写法是通过元素叠加实现。 元素本身实现文字效果本身 通过元素的伪元素，配合 backgro
Langchain 和 Llamaindex 是两种广泛使用的主流 LLM 应用开发框架。两者有什么不同？我们该如何使用？以下我根据各类资料和相关文档做了初步选型。 一、Langchain 1. 适用场景 （1）需要构建灵活、可扩展的通用应用程序。 （2）需要复杂的工作流程支持。 （3）需要复杂的交