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wend看源码-APISJON

news 文章来源：https://blog.csdn.net/weixin_41645817/article/details/143980281 2025/5/1 3:03:17

项目地址

        腾讯APIJSON官方网站

定义

        APIJSON 可以定义为一个面向HTTP 协议的JSON 规范，一个面向数据访问层的ORM 框架。其主要工作流程包括：前端按照既定格式组装 JSON 请求报文，通过 APIJSON-ORM 将这些报文直接转换为 SQL 语句，进而执行数据库操作，如增删改查等。完成后，系统将数据再按照指定格式封装成 JSON 响应报文，高效地实现前后端的数据交互，并将最终结果反馈给用户。

架构

图2.1 基于APIJSON的交互流程图

        通过图2.1 基于APIJSON的交互流程图我们可以发现，APIJSON 的设计思路，主要用于前端可以通过基于APIJSON的语法格式直接处理数据的增删改查。也可以说是后端通过使用APIJSON-ORM 框架，定义了一个万能的Controller接口层，从而使得前端可以通过这个接口实现全部的CRUD 操作。

        图2.2 基于APIJSON 构件生态的框架图

  • APIJSON-ORM：APIJSON-ORM 是 APIJSON 框架的核心组件，它是一个对象关系映射（ORM）框架，专门用于将 JSON 格式的请求自动转换为 SQL 语句，从而快速实现对数据库的增删改查操作。
  • APIJSON-framework：APIJSON-framework 是 APIJSON 的基础框架，它提供了一套完整的解决方案，包括请求的解析、处理、权限验证以及响应的封装等，还包含了基于unitAuto 的自动化单元测试的内容。这个框架使得开发者能够快速搭建起一个高效、安全、易用的后端 API 服务。
  • APIJSON-cloumn：APIJSON 的字段处理插件，包含了表字段相关工具类
  • unitauto-java：unitauto-java 是一个自动化测试框架，它可以自动生成和执行单元测试代码。这个框架旨在减少手动编写测试代码的工作量，提高代码质量和测试覆盖率。
  • APIJSON-router：APIJSON 的路由插件，用于将Restful API 转成 APIJSON API格式请求
  • APIJSON-builder：采用类似mybaits 中 wrapper 封装的方式组装前端请求报文。用于生成符合 APIJSON 规范的 JSON 请求和响应结构。

主要功能

  • APIJSON 定义了前端请求后端操作数据库的JSON报文格式。
  • APIJSON-framework 包含一套完整的前后端CRUD操作的解决方案，主要包括权限校验，远程函数/脚本调用，请求合法性校验， 单元测试等功能。
  • APIJSON-ROM 简化了后端数据仓储层的操作，大大减少了软件运维过程中的重复造轮子过程，让开发者可以将精力专注于开发创新和商业赋能。

优缺点

  • 优点：在此借用APIJSON 官网的图，来表述使用APIJSON的优点:

  • 开发提速对比表：

  • 缺点(个人观点）：
    • APIJSON-framework 依赖了mysql和postgresql两个数据库引擎，以及直接集成了作者的另一个自动化单元测试的项目UnitAuto。这使得APIJSON-framework 的技术架构耦合性比较高。
    • APIJSON-cloumn 就是一个工具类，在我看来完全可以集成于APIJSON-framework
    • APIJSON-ORM 的核心代码有待优化

使用规范

语法

"key[]":{}                                         // 查询数组"key{}":[1,2,3]                                    // 匹配选项范围"key{}":"<=10;length(key)>1..."                    // 匹配条件范围"key()":"function(arg0,arg1...)"                   // 远程调用函数"key@":"key0/key1.../targetKey"                    // 引用赋值"key$":"%abc%"                                     // 模糊搜索"key~":"^[0-9]+$"                                  // 正则匹配"key%":"2018-01-01,2018-10-01"                     // 连续范围"key+":[1]                                         // 增加/扩展"key-":888.88                                      // 减少/去除 "name:alias"                                       // 新建别名"@combine":"name~,tag~"                            // 条件组合"@column":"id,sex,name"                            // 返回字段"@group":"userId"                                  // 分组方式"@having":"max(id)>=100"                           // 聚合函数"@order":"date-,name+"                             // 排序方式"@schema":"sys"                                    // 集合空间"@database":"POSTGRESQL"                           // 跨数据库"@datasource":"DRUID"                              // 多数据源"@explain":true                                    // 性能分析"@role":"LOGIN"                                    // 访问角色

功能列表

功能

键值对格式

使用示例

查询数组

"key[]":{}，后面是JSONObject，key可省略。当key和里面的Table名相同时，Table会被提取出来，即 {Table:{Content}} 会被转化为 {Content}

{"User[]":{"User":{}}}(opens new window)

，查询一个User数组。这里key和Table名都是User，User会被提取出来，即 {"User":{"id", ...}} 会被转化为 {"id", ...}，如果要进一步提取User中的id，可以把User[]改为User-id[]

匹配选项范围

"key{}":[]，后面是JSONArray，作为key可取的值的选项

"id{}":[38710,82001,70793](opens new window)

，对应SQL是id IN(38710,82001,70793)

，查询id符合38710,82001,70793中任意一个的一个User数组

匹配条件范围

"key{}":"条件0,条件1..."，条件为SQL表达式字符串，可进行数字比较运算等

"id{}":"<=80000,>90000"(opens new window)

，对应SQL是id<=80000 OR id>90000

，查询id符合id<=80000 | id>90000的一个User数组

包含选项范围

"key<>":Object => "key<>":[Object]，key对应值的类型必须为JSONArray，Object类型不能为JSON

"contactIdList<>":38710(opens new window)

，对应SQL是json_contains(contactIdList,38710)

，查询contactIdList包含38710的一个User数组

判断是否存在

"key}{@":{
"from":"Table",
"Table":{ ... }
}
其中：
}{ 表示 EXISTS；
key 用来标识是哪个判断；
@ 后面是 子查询 对象，具体见下方 子查询 的说明。

"id}{@":{   "from":"Comment",   "Comment":{      "momentId":15   }}(opens new window)


WHERE EXISTS(SELECT * FROM Comment WHERE momentId=15)

远程调用函数

"key()":"函数表达式"，函数表达式为 function(key0,key1...)，会调用后端对应的函数 function(JSONObject request, String key0, String key1...)，实现 参数校验、数值计算、数据同步、消息推送、字段拼接、结构变换 等特定的业务逻辑处理，
可使用 - 和 + 表示优先级，解析 key-() > 解析当前对象 > 解析 key() > 解析子对象 > 解析 key+()

"isPraised()":"isContain(praiseUserIdList,userId)"(opens new window)

，会调用远程函数 boolean isContain(JSONObject request, String array, String value) ，然后变为 "isPraised":true 这种（假设点赞用户id列表包含了userId，即这个User点了赞）

存储过程

"@key()":"SQL函数表达式"，函数表达式为
function(key0,key1...)
会调用后端数据库对应的存储过程 SQL函数
function(String key0, String key1...)
除了参数会提前赋值，其它和 远程函数 一致

"@limit":10,"@offset":0,"@procedure()":"getCommentByUserId(id,@limit,@offset)"(opens new window)


会转为
getCommentByUserId(38710,10,0)


来调用存储过程 SQL 函数
getCommentByUserId(IN id bigint, IN limit int, IN offset int)


然后变为
"procedure":{
"count":-1,
"update":false,
"list":[]
}
其中 count 是指写操作影响记录行数，-1 表示不是写操作；update 是指是否为写操作（增删改）；list 为返回结果集

引用赋值

"key@":"key0/key1/.../refKey"，引用路径为用/分隔的字符串。以/开头的是缺省引用路径，从声明key所处容器的父容器路径开始；其它是完整引用路径，从最外层开始。
被引用的refKey必须在声明key的上面。如果对refKey的容器指定了返回字段，则被引用的refKey必须写在@column对应的值内，例如 "@column":"refKey,key1,..."

"Moment":{   "userId":38710},"User":{   "id@":"/Moment/userId"}(opens new window)


User内的id引用了与User同级的Moment内的userId，
即User.id = Moment.userId，请求完成后
"id@":"/Moment/userId" 会变成 "id":38710

子查询

"key@":{
"range":"ALL",
"from":"Table",
"Table":{ ... }
}
其中：
range 可为 ALL,ANY；
from 为目标表 Table 的名称；
@ 后面的对象类似数组对象，可使用 count 和 join 等功能。

"id@":{   "from":"Comment",   "Comment":{      "@column":"min(userId)"   }}(opens new window)


WHERE id=(SELECT min(userId) FROM Comment)

模糊搜索

"key$":"SQL搜索表达式" => "key$":["SQL搜索表达式"]，任意SQL搜索表达式字符串，如 %key%(包含key), key%(以key开始), %k%e%y%(包含字母k,e,y) 等，%表示任意字符

"name$":"%m%"(opens new window)

，对应SQL是name LIKE '%m%'

，查询name包含"m"的一个User数组

正则匹配

"key~":"正则表达式" => "key~":["正则表达式"]，任意正则表达式字符串，如 ^[0-9]+$ ，*~ 忽略大小写，可用于高级搜索

"name~":"^[0-9]+$"(opens new window)

，对应SQL是name REGEXP '^[0-9]+$'

，查询name中字符全为数字的一个User数组

连续范围

"key%":"start,end" => "key%":["start,end"]，其中 start 和 end 都只能为 Boolean, Number, String 中的一种，如 "2017-01-01,2019-01-01" ，["1,90000", "82001,100000"] ，可用于连续范围内的筛选

"date%":"2017-10-01,2018-10-01"(opens new window)

，对应SQL是date BETWEEN '2017-10-01' AND '2018-10-01'

，查询在2017-10-01和2018-10-01期间注册的用户的一个User数组

新建别名

"name:alias"，name映射为alias，用alias替代name。可用于 column,Table,SQL函数 等。只用于GET类型、HEAD类型的请求

"@column":"toId:parentId"(opens new window)

，对应SQL是toId AS parentId

，将查询的字段toId变为parentId返回

增加 或 扩展

"key+":Object，Object的类型由key指定，且类型为Number,String,JSONArray中的一种。如 82001,"apijson",["url0","url1"] 等。只用于PUT请求

"praiseUserIdList+":[82001]，对应SQL是json_insert(praiseUserIdList,82001)

，添加一个点赞用户id，即这个用户点了赞

减少 或 去除

"key-":Object，与"key+"相反

"balance-":100.00，对应SQL是balance = balance - 100.00

，余额减少100.00，即花费了100元

比较运算

>, <, >=, <= 比较运算符，用于
① 提供 "id{}":"<=90000" 这种条件范围的简化写法

② 实现子查询相关比较运算

不支持 "key=":Object 和 "key!=":Object 这两种写法，直接用更简单的 "key":Object 和 "key!":Object 替代。

① "id<=":90000(opens new window)

，对应SQL是id<=90000

，查询符合id<=90000的一个User数组

② "id>@":{   "from":"Comment",   "Comment":{      "@column":"min(userId)"   }}(opens new window)


WHERE id>(SELECT min(userId) FROM Comment)

逻辑运算

&, |, ! 逻辑运算符，对应数据库 SQL 中的 AND, OR, NOT。
横或纵与：同一键值对的值内条件默认 | 或连接，可以在 key 后加逻辑运算符来具体指定；不同键值对的条件默认 & 与连接，可以用下面说明的对象关键词 @combine 来具体指定。

① & 可用于"key&{}":"条件"等

② | 可用于"key|{}":"条件", "key|{}":[]等，一般可省略

③ ! 可单独使用，如"key!":Object，也可像&,|一样配合其他功能符使用
"key!":null 无效，null 值会导致整个键值对被忽略解析，可以用 "key{}":"!=null" 替代，
"key":null 同理，用 "key{}":"=null" 替代。

① "id&{}":">80000,<=90000"(opens new window)

，对应SQL是id>80000 AND id<=90000

，即id满足id>80000 & id<=90000

② "id|{}":">90000,<=80000"(opens new window)

，同"id{}":">90000,<=80000"，对应SQL是id>80000 OR id<=90000

，即id满足id>90000 | id<=80000

③ "id!{}":[82001,38710](opens new window)

，对应SQL是id NOT IN(82001,38710)

，即id满足 ! (id=82001 | id=38710)，可过滤黑名单的消息

数组关键词，可自定义

"key":Object，key为 "[]":{} 中{}内的关键词，Object的类型由key指定

① "count":Integer，查询数量，0 表示最大值，默认最大值为100

② "page":Integer，查询页码，从0开始，默认最大值为100，一般和count一起用

③ "query":Integer，查询内容
0-对象，1-总数和分页详情，2-数据、总数和分页详情
总数关键词为 total，分页详情关键词为 info，
它们都和 query 同级，通过引用赋值得到，例如
"total@":"/[]/total", "info@":"/[]/info"
这里query及total仅为GET类型的请求提供方便，
一般可直接用HEAD类型的请求获取总数

④ "join":"&/Table0/key0@,</Table1/key1@"
多表连接方式：
"<" - LEFT JOIN
">" - RIGHT JOIN
"&" - INNER JOIN
"|" - FULL JOIN
"!" - OUTER JOIN
"@" - APP JOIN
其中 @ APP JOIN 为应用层连表，会从已查出的主表里取得所有副表 key@ 关联的主表内的 refKey 作为一个数组 refKeys: [value0, value1...]，然后把原来副表 count 次查询 key=$refKey 的 SQL 用 key IN($refKeys) 的方式合并为一条 SQL 来优化性能；
其它 JOIN 都是 SQL JOIN，具体功能和 MySQL,PostgreSQL 等数据库的 JOIN 一一对应
"join":"</ViceTable/key@",


"MainTable":{},


"ViceTable":{"key@":"/MainTable/refKey"}


会对应生成
MainTable LEFT JOIN ViceTable


ON ViceTable.key=MainTable.refKey



⑤ "otherKey":Object，自定义关键词，名称和以上系统关键词不一样，且原样返回上传的值

① 查询User数组，最多5个：
"count":5(opens new window)


对应SQL是LIMIT 5



② 查询第3页的User数组，每页5个：
"count":5,"page":3(opens new window)


对应SQL是LIMIT 5 OFFSET 15



③ 查询User数组和对应的User总数：
"[]":{   "query":2,   "User":{}},"total@":"/[]/total","info@":"/[]/info"(opens new window)


返回的数据中，总数及分页详情结构为：
"total":139, //总数
"info":{ //分页详情
"total":139, //总数
"count":5, //每页数量
"page":0, //当前页码
"max":27, //最大页码
"more":true, //是否还有更多
"first":true, //是否为首页
"last":false //是否为尾页
}

④ Moment INNER JOIN User LEFT JOIN Comment：
"[]":{   "join":"&/User/id@,</Comment/momentId@",   "Moment":{     "@group":"id" //主副表不是一对一，要去除重复数据   },   "User":{     "name~":"t",     "id@":"/Moment/userId"   },   "Comment":{     "momentId@":"/Moment/id"   }}(opens new window)



⑤ 每一层都加当前用户名：
"User":{},"[]":{   "name@":"User/name", //自定义关键词   "Moment":{}}(opens new window)

对象关键词，可自定义

"@key":Object，@key为 Table:{} 中{}内的关键词，Object的类型由@key指定

① "@combine":"&key0,&key1,|key2,key3,
!key4,!key5,&key6,key7..."，条件组合方式，| 可省略。会自动把同类的合并，外层按照 & | ! 顺序，内层的按传参顺序组合成
(key0 & key1 & key6 & 其它key) & (key2 | key3 | key7) & !(key4 | key5)
这种连接方式，其中 "其它key" 是指与 @combine 在同一对象，且未被它声明的条件 key，默认都是 & 连接

② "@column":"column;function(arg)..."，返回字段

③ "@order":"column0+,column1-..."，排序方式

④ "@group":"column0,column1..."，分组方式。如果@column里声明了Table的id，则id也必须在@group中声明；其它情况下必须满足至少一个条件:
1.分组的key在@column里声明
2.Table主键在@group中声明

⑤ "@having":"function0(...)?value0;function1(...)?value1;function2(...)?value2..."，SQL函数条件，一般和@group一起用，函数一般在@column里声明

⑥ "@schema":"sys"，集合空间(数据库名/模式)，非默认的值可通过它来指定，可以在最外层作为全局默认配置

⑦ "@database":"POSTGRESQL"，数据库类型，非默认的值可通过它来指定，可以在最外层作为全局默认配置

⑧ "@datasource":"DRUID"，跨数据源，非默认的值可通过它来指定，可以在最外层作为全局默认配置

⑨ "@json":"key0,key1..."，转为 JSON 格式返回，符合 JSONObject 则转为 {...}，符合 JSONArray 则转为 [...]

⑩ "@role":"OWNER"，来访角色，包括
UNKNOWN,LOGIN,CONTACT,CIRCLE,OWNER,ADMIN，
可以在最外层作为全局默认配置，
可自定义其它角色并重写 Verifier.verify 等相关方法来自定义校验

⑪ "@explain":true，性能分析，可以在最外层作为全局默认配置

⑫ "@raw":"key0,key1..."，其中 key0, key1 都对应有键值对
"key0":"SQL片段或SQL片段的别名",
"key1":"SQL片段或SQL片段的别名"
自定义原始SQL片段，可扩展嵌套SQL函数等复杂语句，必须是后端已配置的，只有其它功能符都做不到才考虑，谨慎使用，注意防SQL注入

⑬ "@otherKey":Object，自定义关键词，名称和以上系统关键词不一样，且原样返回上传的值

① 搜索name或tag任何一个字段包含字符a的User列表：
"name~":"a","tag~":"a","@combine":"name~,tag~"(opens new window)


对应SQL是name REGEXP 'a' OR tag REGEXP 'a'



② 只查询id,sex,name这几列并且请求结果也按照这个顺序：
"@column":"id,sex,name"(opens new window)


对应SQL是SELECT id,sex,name



③ 查询按 name降序、id默认顺序 排序的User数组：
"@order":"name-,id"(opens new window)


对应SQL是ORDER BY name DESC,id



④ 查询按userId分组的Moment数组：
"@group":"userId,id"(opens new window)


对应SQL是GROUP BY userId,id



⑤ 查询 按userId分组、id最大值>=100 的Moment数组：
"@column":"userId;max(id)","@group":"userId","@having":"max(id)>=100"(opens new window)


对应SQL是SELECT userId,max(id) ... GROUP BY userId HAVING max(id)>=100


还可以指定函数返回名：
"@column":"userId;max(id):maxId","@group":"userId","@having":"maxId>=100"(opens new window)


对应SQL是SELECT userId,max(id) AS maxId ... GROUP BY userId HAVING maxId>=100



⑥ 查询 sys 内的 User 表：
"@schema":"sys"(opens new window)


对应SQL是FROM sys.User



⑦ 查询 PostgreSQL 数据库的 User 表：
"@database":"POSTGRESQL"(opens new window)



⑧ 使用 Druid 连接池查询 User 表：
"@datasource":"DRUID"(opens new window)



⑨ 将 VARCHAR 字符串字段 get 转为 JSONArray 返回：
"@json":"get"(opens new window)



⑩ 查询当前用户的动态：
"@role":"OWNER"(opens new window)



⑪ 开启性能分析：
"@explain":true(opens new window)


对应SQL是EXPLAIN



⑫ 统计最近一周偶数userId的数量
"@column":"date;left(date,10):day;sum(if(userId%2=0,1,0))","@group":"day","@having":"to_days(now())-to_days(`date`)<=7","@raw":"@column,@having"(opens new window)


对应SQL是SELECT date, left(date,10) AS day, sum(if(userId%2=0,1,0)) ... GROUP BY day HAVING to_days(now())-to_days(`date`)<=7



⑬ 从pictureList获取第0张图片：
"@position":0, //自定义关键词"firstPicture()":"getFromArray(pictureList,@position)"(opens new window)

全局关键词

为最外层对象 {} 内的关键词。其中 @database，@schema, @datasource, @role, @explain 基本同对象关键词，见上方说明，区别是全局关键词会每个表对象中没有时自动放入，作为默认值。

① "tag":String，后面的 tag 是非 GET、HEAD 请求中匹配请求的 JSON 结构的标识，一般是要查询的 Table 的名称或该名称对应的数组 Table[] 或 Table:[]，由后端 Request 表中指定。

② "version":Integer，接口版本，version 不传、为 null 或 <=0 都会使用最高版本，传了其它有效值则会使用最接近它的最低版本，由后端 Request 表中指定。

③ "format":Boolean，格式化返回 Response JSON 的 key，一般是将 TableName 转为 tableName, TableName[] 转为 tableNameList, Table:alias 转为 alias, TableName-key[] 转为 tableNameKeyList 等小驼峰格式。

① 查隐私信息：
{"tag":"Privacy","Privacy":{"id":82001}}(opens new window)



② 使用第 1 版接口查隐私信息：
{"version":1,"tag":"Privacy","Privacy":{"id":82001}}(opens new window)



③ 格式化朋友圈接口返回 JSON 中的 key：
{   "format":true,   "[]":{     "page":0,     "count":3,     "Moment":{},     "User":{       "id@":"/Moment/userId"     },     "Comment[]":{       "count":3,       "Comment":{         "momentId@":"[]/Moment/id"       }     }   }}

适用场景

  • 全栈开发一个小型web 项目：初识APIJSON，我认为APIJSON 可以大大简化后端，但需要前端同学学习APIJSON 定义的JSON 协议规则语法，以及需要前端同学对数据库操作语法有一定的理解。所以目前看来，我让前端同学直接从原有开发模式转成基于APIJSON 的开发是不现实的。所以我认为APIJSON 更适合个人全栈开发一个小型的web 项目。
  • 报表类服务：报表类服务没有复杂的项目逻辑，大多数是基于数据的查询，APIJSON 比较适合。
  • 数据维护服务：数据维护服务没有复杂的项目逻辑，大多数是基于数据的增删改查操作，APIJSON 比较适合。

项目重构思路

        本人后续准备对APIJSON项目进行重构，编写一个基于APIJSON的开源项目：easy-APIJSON，重构的内容列表包括：

1. 使用配置文件的方式封装APIJSON-ORM 中AbstractSQLConfig 中关于数据库关键字，函数，运算符的配置，我想以文本文档的方式将这些内容封装整理，方便后续的软件维护工作

2. 整体重构 APIJSON-framework

  1. 去掉强相关的数据库依赖，以及单元测试依赖等；去掉APIJSON-framework 关于权限校验，请求校验等基于数据库操作的内容。
  2. 将APIJSON-clolumn 的内容集成与APIJSON-framework中；
  3. 加入通用排序工具，通用分页工具等，丰富APIJSON-framework的内容。

图3.1 easy-APIJSON 架构图

3. 我希望的easy-APIJSON的架构是这样的：easy-APIJSON 整体项目与三方依赖以及数据库无关，APIJSON 提供的是通用的处理方法。用户可以自主选择技术实现方案，如采用数据库配置、代码配置或文件配置等方式去实现某个功能。

4. 基于easy-APIJSON，APIJSON-builder 提供前端明确的语法文档和示例,在easy-APIJSON运行时可提供网页文档。

参考文献

APIJSON 官方网站：腾讯APIJSON官方网站

APIJSON 官方文档：介绍 | apijson-doc

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编程日记 2024/11/23 6:20:38

人工智能之数学基础:线性代数在人工智能中的地位

本文重点 从本文开始&#xff0c;我们将开启线性代数的学习&#xff0c;在线性代数中有向量、矩阵&#xff0c;以及各种性质&#xff0c;那么这些数学知识究竟和人工智能有什么关系呢&#xff1f; 重要性 机器学习和深度学习的本质就是训练模型&#xff0c;要想训练模型需要使…...

编程日记 2024/11/23 6:19:36

PostgreSQL WITH 子句：提高查询效率和可读性

PostgreSQL WITH 子句：提高查询效率和可读性 PostgreSQL 是一种功能强大的开源关系数据库管理系统，它以其稳定性、可靠性和高级功能而闻名。在 PostgreSQL 中，WITH 子句（也称为公用表表达式，CTE）是一种非常有用的特性，它允许用户在一个大的查询中创建一个临时的结果集，…...

编程日记 2024/11/23 6:18:33

TransFormer--解码器：前馈网络层、叠加和归一组件

TransFormer--解码器&#xff1a;前馈网络层、叠加和归一组件 解码器的下一个子层是前馈网络层&#xff0c;如下图所示。 解码器的前馈网络层的工作原理与我们在编码器中学到的完全相同 叠加和归一组件 和在编码器部分学到的一样&#xff0c;叠加和归一组件连接子层的输入和输…...

编程日记 2024/11/23 6:17:31

2024亚太杯国际赛C题参考文章50页+完整解题思路+数据处理+最终结果

中国宠物食品行业的发展趋势与汇率情景分析&#xff1a;基于多模型的量化预测与决策分析 一 、 摘要 本文针对宠物产业及相关产业的发展分析问题&#xff0c;采用多种数学建模方法和数据 分析技术&#xff0c;构建了一系列预测和评估模型。从宠物数量预测、全球市场分析、产业 …...

编程日记 2024/11/23 6:16:29

Kafka 分区分配及再平衡策略深度解析与消费者事务和数据积压的简单介绍

Kafka&#xff1a;分布式消息系统的核心原理与安装部署-CSDN博客 自定义 Kafka 脚本 kf-use.sh 的解析与功能与应用示例-CSDN博客 Kafka 生产者全面解析&#xff1a;从基础原理到高级实践-CSDN博客 Kafka 生产者优化与数据处理经验-CSDN博客 Kafka 工作流程解析&#xff1a…...

编程日记 2024/11/23 6:14:27

useEffect、useCallback、useMemo和memo的区别

前言 在构建现代 React 应用时&#xff0c;性能优化是一个关键考虑因素。随着组件的复杂性增加&#xff0c;合理管理状态和副作用变得尤为重要。React 提供了多个工具来帮助开发者优化组件性能&#xff0c;其中最常用的包括 useEffect、useCallback、useMemo 和 React.memo。这…...

编程日记 2024/11/23 6:12:25

layui树形组件点击树节点后高亮的解决方案

效果显示&#xff1a; 代码 //节点高亮var nodes document.getElementsByClassName("layui-tree-txt");for (var i 0; i < nodes.length; i) {if (nodes[i].innerHTML obj.data.title){nodes[i].style.color "#006BF9";nodes[i].style.fontWeight …...

编程日记 2024/11/23 6:10:20

大语言模型（LLM）安全：十大风险、影响和防御措施

一、什么是大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;安全&#xff1f; 大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;安全侧重于保护大型语言模型免受各种威胁&#xff0c;这些威胁可能会损害其功能、完整性和所处理的数据。这涉及实施措施来保护模型本身、它使用的数据以及支持它的基…...

编程日记 2024/11/23 6:09:17

02 —— Webpack 修改入口和出口

概念 | webpack 中文文档 | webpack中文文档 | webpack中文网 修改入口 webpack.config.js &#xff08;放在项目根目录下&#xff09; module.exports {//entry设置入口起点的文件路径entry: ./path/to/my/entry/file.js, }; 修改出口 webpack.config.js const path r…...

编程日记 2024/11/23 6:08:16

Go语言进阶依赖管理

1. Go语言进阶 1.1 Goroutine package mainimport ("fmt""time" )func hello(i int) {println("hello goroutine : " fmt.Sprint(i)) }func main() {for i : 0; i < 5; i {go func(j int) { hello(j) }(i) // 启动一个新的 goroutine&…...

编程日记 2024/11/23 6:07:15

集成了高性能ARM Cortex-M0+处理器的一款SimpleLink 2.4 GHz无线模块-RF-BM-2340B1

蓝牙模组 - RF-BM-2340B1是基于美国TI的CC2340R5为核心设计的一款SimpleLink 2.4 GHz 无线模块。支持Bluetooth 5.3 Low Energy、Zigbee 、IEEE 802.15.4g、TI 15.4-Stack (2.4 GHz)及私有协议。集成了高性能ARM Cortex-M0处理器&#xff0c;具有512 KB Flash、32 KB超低泄漏SR…...

编程日记 2024/11/23 6:06:14

ffmpeg本地编译不容易发现的问题 — Error:xxxxx not found!

这里区分电脑CPU架构 本次编译是在Mac笔记本&#xff0c;M1芯片上进行&#xff01; 前面大致流程&#xff1a;分为两种&#xff08;1.仅适用&#xff0c;直接下载编译好的本地安装即可&#xff1b;2.使用并查看源码&#xff0c;自己修改编译运行&#xff09;。这里介绍的是第…...

编程日记 2024/11/23 6:05:13

mybatis——Mapper代理方式

一、原始DAO开发问题 Dao接口实现类方法中存在大量模板方法&#xff0c;设想能否将这些代码提取出来&#xff0c;大大减轻程序员的工作 量。 调用sqlSession的数据库操作方法需要指定statement的id&#xff0c;这里存在硬编码&#xff0c;不利于开发维护。 调用SqlSession方…...

编程日记 2024/11/23 6:03:11

FreeRTOS——消息队列

目录 一、概念及其作用 1.1概念 1.2特点 1.3工作原理 二、相关API 2.1创建队列 2.2任务中写队列 2.3任务中读队列 2.4中断中写队列 2.5中断中读队列 三、实现原理 3.1消息队列控制块 3.2消息队列的创建 3.3消息的发送 3.3.1任务中发送 3.3.2中断中发送 3.4消息的…...

编程日记 2024/11/23 6:01:07

【题解】—— LeetCode一周小结46

&#x1f31f;欢迎来到 我的博客 —— 探索技术的无限可能&#xff01; &#x1f31f;博客的简介&#xff08;文章目录&#xff09; 【题解】—— 每日一道题目栏 上接&#xff1a;【题解】—— LeetCode一周小结45 11.切棍子的最小成本 题目链接&#xff1a;1547. 切棍子的最…...

编程日记 2024/11/23 6:00:06

Java项目实战II基于微信小程序的校运会管理系统（开发文档+数据库+源码）

目录 一、前言 二、技术介绍 三、系统实现 四、核心代码 五、源码获取 全栈码农以及毕业设计实战开发&#xff0c;CSDN平台Java领域新星创作者&#xff0c;专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业答疑辅导 一、前言 在充满活力与激情的校园生活中&#xff0c;校运会不仅是…...

编程日记 2024/11/23 5:59:05

python里的数据结构

列表&#xff08;List&#xff09; 定义和特点&#xff1a; 列表是一种有序的可变序列&#xff0c;可包含不同类型的元素&#xff0c;如整数、字符串、列表等。可以通过索引访问和修改元素&#xff0c;索引从 0 开始。代码示例&#xff1a; my_list [1, 2, apple, [4, 5]] pr…...

编程日记 2024/11/23 5:57:03

[Unity Demo]从零开始制作空洞骑士Hollow Knight第二十一集：制作游戏的金钱系统吉欧Geo和初步制作HUD Canvas的额外内容

提示&#xff1a;文章写完后&#xff0c;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、制作游戏的金钱系统吉欧Geo以及HUD Camera 1.制作金钱系统吉欧2.制作吉欧的脚本Geo Counter逻辑处理3.制作HUD Canvas的吉欧的UI4.在敌人的HealthManager.c…...

编程日记 2024/11/23 5:56:02

底层逻辑之：极大似然方法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）

简介&#xff1a; 极大似然方法&#xff08;Maximum Likelihood Estimation, MLE&#xff09;是一种用于估计统计模型参数的方法。其核心思想是基于观测数据来寻找最可能产生这些数据的模型参数。 早在1821年&#xff0c;德国数学家高斯&#xff08;C. F. Gauss&#xff09;就…...

编程日记 2024/11/23 5:55:00

笔记：Centos Nginx Jdk Mysql OpenOffce KkFile Minio安装部署

远程工具 ToDesk Nginx 解压 tar zxvf nginx-1.20.2.tar.gz进入Nginx 文件夹 cd nginx-1.20.2报错解决 ./configure: error: C compiler cc is not found yum -y install gcc gcc-c autoconf automake make./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PC…...

编程日记 2024/11/23 5:53:58

【MARL】深入理解多智能体近端策略优化（MAPPO）算法与调参

&#x1f4e2;本篇文章是博主强化学习&#xff08;RL&#xff09;领域学习时&#xff0c;用于个人学习、研究或者欣赏使用&#xff0c;并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记&#xff0c;若有不当和侵权之处&#xff0c;指出后将会立即改正&#xff0c;还望谅…...

编程日记 2024/11/23 5:52:57

深入探索Go语言中的sync.Mutex与sync.RWMutex：原理、应用与实践

深入探索Go语言中的sync.Mutex与sync.RWMutex：原理、应用与实践 在并发编程的世界里，Go语言以其独特的并发模型和简洁的语法赢得了广泛的关注。在Go语言的并发控制工具箱中，sync.Mutex和sync.RWMutex是两个至关重要的工具，它们帮助开发者保护共享资源，避免竞态条件，确保…...

编程日记 2024/11/23 5:50:56

15.postgresql--jsonb 数组进行打平，过滤

用jsonb_array_elements函数先展开数组&#xff0c;再用jsonb_each函数遍历元素中的键值对 例如&#xff1a; SELECT * FROM data_table, LATERAL jsonb_array_elements(json_column) WITH ORDINALITY as elem(element, idx) JOIN LATERAL jsonb_each(elem.element) as kv(ke…...

编程日记 2024/11/23 5:49:54