当前位置: 首页 > news >正文

《使用Gin框架构建分布式应用》阅读笔记:p143-p207

《用Gin框架构建分布式应用》学习第10天,p143-p207总结,总计65页。

一、技术总结

1.auth0

本人实际工作中未遇到过,mark一下,参考:https://auth0.com/。

2.使用template

(1)c.File()

(2)router.Static()

(3)router.LoadHTMLGlob()。

3.构建SAP

书里作者使用的是React。

第4章中的JWT可以看一下。第5章使用模板可以快速的浏览一遍,实际开发中基本不用,都是前后端分离项目,使用React的部分重点看。

二、英语总结

1.tenant

p156, Once created, set up a tenant domain in the region where you’re located, as illustrated in the following screenshot…

(1)tenant(租户) & landlord(房东)

c. a person who pays rent for the use of land or building(租户)。

(2) lessor(出租人) & lessee(承租人)

(3)lease agreement/rental agreement(租约)

三、其它

无。

四、参考资料

1. 编程

(1) Mohamed Labouardy,《Building Distributed Applications in Gin》:https://book.douban.com/subject/35610349

2. 英语

(1) Etymology Dictionary:https://www.etymonline.com

(2) Cambridge Dictionary:https://dictionary.cambridge.org

欢迎搜索及关注:编程人(a_codists)

相关文章:

《使用Gin框架构建分布式应用》阅读笔记:p143-p207

《用Gin框架构建分布式应用》学习第10天,p143-p207总结,总计65页。 一、技术总结 1.auth0 本人实际工作中未遇到过,mark一下,参考:https://auth0.com/。 2.使用template (1)c.File() (2)router.Static() (3)rou…...

华为网络管理配置实例

目录 组网需求 数据规划 配置思路 操作步骤 结果验证 配置脚本 管理员可以通过eSight网管系统对FW进行监控和管理,接收FW的告警。 组网需求 如图1所示,某企业在网络边界处部署了FW作为安全网关,并部署了eSight网管系统对网络设备进行集中…...

大语言模型数据处理方法(基于llama模型)

文章目录 前言一、基于huggingface的DataCollatorForSeq2Seq方法解读1、DataCollatorForSeq2Seq方法2、batch最长序列填充3、指定长度填充二、构建大语言模型数据加工模块1、数据读取2、数据加工1、数据格式2、预训练(pretrain)数据加工3、微调(sft)数据加工①、sft数据加工…...

爱奇艺大数据多 AZ 统一调度架构

01# 导语 爱奇艺大数据技术广泛应用于运营决策、用户增长、广告分发、视频推荐、搜索、会员营销等场景,为公司的业务增长和用户体验提供了重要的数据驱动引擎。 多年来,随着公司业务的发展,爱奇艺大数据平台已积累了海量数据,这…...

【C++篇】栈的层叠与队列的流动:在 STL 的韵律中探寻数据结构的优雅之舞

文章目录 C 栈与队列详解:基础与进阶应用前言第一章:栈的介绍与使用1.1 栈的介绍1.2 栈的使用1.2.1 最小栈1.2.2 示例与输出 1.3 栈的模拟实现 第二章:队列的介绍与使用2.1 队列的介绍2.2 队列的使用2.2.1 示例与输出 2.3 队列的模拟实现2.3.…...

使用 Flask 实现简单的登录注册功能

目录 1. 引言 2. 环境准备 3. 数据库设置 4. Flask 应用基本配置 5. 实现用户注册 6. 实现用户登录 7. 路由配置 8. 创建前端页面 9. 结论 1. 引言 在这篇文章中,我们将使用 Flask 框架创建一个简单的登录和注册系统。Flask 是一个轻量级的 Python Web 框架…...

计算机毕业设计Python+大模型微博情感分析 微博舆情预测 微博爬虫 微博大数据 舆情分析系统 大数据毕业设计 NLP文本分类 机器学习 深度学习 AI

温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片! 温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片! 温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片! 《Python大模型微博情感分析…...

CTF--Misc题型小结

(萌新笔记,多多关照,不足之处请及时提出。) 不定时更新~ 目录 密码学相关 文件类型判断 file命令 文件头类型 strings读取 隐写术 尺寸修改 文件头等缺失 EXIF隐写 thumbnail 隐写 文件分离&提取 binwalk foremo…...

深度学习系列——RNN/LSTM/GRU,seq2seq/attention机制

1、RNN/LSTM/GRU可参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/636756912 (1)对于这里面RNN的表示中,使用了输入x和h的拼接描述,其他公式中也是如此 (2)各符号图含义如下 2、关于RNN细节,…...

通过call指令来学习指令摘要表的细节

E8 cw cw 表示E8后面跟随2 字节 (什么数不知道) rel16 指在与指令同一代码段内的相对地址偏移 D ,指向Instruction Operand Encoding 表中的D列, 他告诉我们 操作数1 是一个0FFSET N.S. 在64位模式下,某些指令需要使用“地址覆盖前缀”(address over…...

10分钟使用Strapi(无头CMS)生成基于Node.js的API接口,告别繁琐开发,保姆级教程,持续更新中。

一、什么是Strapi? Strapi 是一个开源的无头(headless) CMS,开发者可以自由选择他们喜欢的开发工具和框架,内容编辑人员使用自有的应用程序来管理和分发他们的内容。得益于插件系统,Strapi 是一个灵活的 C…...

创建插件 DLL 项目

Step 1: 创建插件 DLL 项目 在 Visual Studio 中创建一个新的 DLL 项目&#xff0c;并添加以下文件和代码。 头文件&#xff1a;CShapeBase.h cpp 复制代码 #pragma once #include <afxwin.h> // MFC 必需头文件 #include <string> #include <vector> #i…...

OpenCV双目相机外参标定C++

基于OpenCV库实现双目测量系统外参标定过程。通过分析双目测量系统左右相机拍摄的棋盘格标定板图像&#xff0c;包括角点检测、立体标定、立体校正和畸变校正的步骤&#xff0c;获取左右相机的相对位置关系和姿态。 a.检测每张图像中的棋盘格角点&#xff0c;并进行亚像素级精…...

【GESP】C++一级练习BCQM3055,4位数间隔输出

一级知识点取余、整除运算和格式化输出知识点应用。其实也可以用string去处理&#xff0c;那就属于GESP三级的知识点范畴了&#xff0c;孩子暂未涉及。 题目题解详见&#xff1a;https://www.coderli.com/gesp-1-bcqm3055/ https://www.coderli.com/gesp-1-bcqm3055/https://w…...

纯血鸿蒙的最难时刻才开始

关注卢松松&#xff0c;会经常给你分享一些我的经验和观点。 纯血鸿蒙(HarmonyOS NEXT)也正式发布了&#xff0c;绝对是一个历史性时刻&#xff0c;但最难的鸿蒙第二个阶段&#xff0c;也就是生态圈的建设&#xff0c;才刚刚开始。 目前&#xff0c;我劝你现在不要升级到鸿蒙…...

记一个mysql的坑

数据库表user&#xff0c; 存在一个name字段&#xff0c;字段为varchar类型 现在user表有这么两条记录: idnameageclass1NULL18一班2lisi20二班 假如我根据下面这一条件去更新&#xff0c;更新成功数据行显示为0 update user set age 19 where age 18 and class “一班”…...

Java中的设计模式:单例模式详解

摘要 单例模式&#xff08;Singleton Pattern&#xff09;是Java中最常用的设计模式之一&#xff0c;属于创建型模式。它的主要目的是确保一个类在系统中只有一个实例&#xff0c;并提供一个全局访问点来访问该实例。 1. 单例模式的定义 单例模式确保一个类只有一个实例&…...

NanoTrack原理与转tensorrt推理

文章目录 前言一、NanoTrack 工作原理二、运行demo与转换tensorrt模型2.1 运行pt模型demo2.2 转onnx模型2.3 转tensorrt模型2.4 运行trt模型推理 三、推理速度对比总结 前言 NanoTrack 是一种轻量级且高效的目标跟踪算法&#xff0c;基于Siamese网络架构&#xff0c;旨在在资源…...

YOLO11改进 | 卷积模块 | 卷积模块替换为选择性内核SKConv【附完整代码一键运行】

秋招面试专栏推荐 &#xff1a;深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转 &#x1f4a1;&#x1f4a1;&#x1f4a1;本专栏所有程序均经过测试&#xff0c;可成功执行&#x1f4a1;&#x1f4a1;&#x1f4a1; 本文给大家带来的教程是将YOLO11的卷积替…...

CentOS进入单用户模式进行密码重置

一、单用户模式介绍 单用户模式是一种特殊的启动模式&#xff0c;主要用于系统维护和故障排除。在单用户模式下&#xff0c;系统以最小化的状态启动&#xff0c;只有最基本的系统服务会被加载&#xff0c;通常只有root用户可以登录。这种模式提供了对系统的完全控制&#xff0…...

多云管理“拦路虎”:深入解析网络互联、身份同步与成本可视化的技术复杂度​

一、引言&#xff1a;多云环境的技术复杂性本质​​ 企业采用多云策略已从技术选型升维至生存刚需。当业务系统分散部署在多个云平台时&#xff0c;​​基础设施的技术债呈现指数级积累​​。网络连接、身份认证、成本管理这三大核心挑战相互嵌套&#xff1a;跨云网络构建数据…...

React第五十七节 Router中RouterProvider使用详解及注意事项

前言 在 React Router v6.4 中&#xff0c;RouterProvider 是一个核心组件&#xff0c;用于提供基于数据路由&#xff08;data routers&#xff09;的新型路由方案。 它替代了传统的 <BrowserRouter>&#xff0c;支持更强大的数据加载和操作功能&#xff08;如 loader 和…...

Redis相关知识总结(缓存雪崩,缓存穿透,缓存击穿,Redis实现分布式锁,如何保持数据库和缓存一致)

文章目录 1.什么是Redis&#xff1f;2.为什么要使用redis作为mysql的缓存&#xff1f;3.什么是缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿&#xff1f;3.1缓存雪崩3.1.1 大量缓存同时过期3.1.2 Redis宕机 3.2 缓存击穿3.3 缓存穿透3.4 总结 4. 数据库和缓存如何保持一致性5. Redis实现分布式…...

IGP(Interior Gateway Protocol,内部网关协议)

IGP&#xff08;Interior Gateway Protocol&#xff0c;内部网关协议&#xff09; 是一种用于在一个自治系统&#xff08;AS&#xff09;内部传递路由信息的路由协议&#xff0c;主要用于在一个组织或机构的内部网络中决定数据包的最佳路径。与用于自治系统之间通信的 EGP&…...

Auto-Coder使用GPT-4o完成:在用TabPFN这个模型构建一个预测未来3天涨跌的分类任务

通过akshare库&#xff0c;获取股票数据&#xff0c;并生成TabPFN这个模型 可以识别、处理的格式&#xff0c;写一个完整的预处理示例&#xff0c;并构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务 用TabPFN这个模型构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务&#xff0c;进行预测并输…...

Python实现prophet 理论及参数优化

文章目录 Prophet理论及模型参数介绍Python代码完整实现prophet 添加外部数据进行模型优化 之前初步学习prophet的时候&#xff0c;写过一篇简单实现&#xff0c;后期随着对该模型的深入研究&#xff0c;本次记录涉及到prophet 的公式以及参数调优&#xff0c;从公式可以更直观…...

高危文件识别的常用算法:原理、应用与企业场景

高危文件识别的常用算法&#xff1a;原理、应用与企业场景 高危文件识别旨在检测可能导致安全威胁的文件&#xff0c;如包含恶意代码、敏感数据或欺诈内容的文档&#xff0c;在企业协同办公环境中&#xff08;如Teams、Google Workspace&#xff09;尤为重要。结合大模型技术&…...

《基于Apache Flink的流处理》笔记

思维导图 1-3 章 4-7章 8-11 章 参考资料 源码&#xff1a; https://github.com/streaming-with-flink 博客 https://flink.apache.org/bloghttps://www.ververica.com/blog 聚会及会议 https://flink-forward.orghttps://www.meetup.com/topics/apache-flink https://n…...

让回归模型不再被异常值“带跑偏“,MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比

在机器学习的回归分析中&#xff0c;损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差&#xff08;MSE&#xff09;作为经典的损失函数&#xff0c;在处理干净数据时表现优异&#xff0c;但在面对包含异常值的噪声数据时&#xff0c;其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数…...

Yolov8 目标检测蒸馏学习记录

yolov8系列模型蒸馏基本流程&#xff0c;代码下载&#xff1a;这里本人提交了一个demo:djdll/Yolov8_Distillation: Yolov8轻量化_蒸馏代码实现 在轻量化模型设计中&#xff0c;**知识蒸馏&#xff08;Knowledge Distillation&#xff09;**被广泛应用&#xff0c;作为提升模型…...