React18Hooks+Arco-Design+Zustand仿微信客户端聊天ReactWebchat。react18-webchat基于react18+vite4.x+arco-design+zustand等技术开发的一款仿制微信网页版聊天实战项目。实现发送带有emoj消息文本、图片/视频预览、红包/朋友圈、局部模块化刷新/美化滚动条等功能。使用技术编辑器：vscode技术栈：react18+vite4+react-router-dom+zustand+sass组件库：@arco-design/web-react(字节跳动react组件库)状态管理：zustand^4.4.1路由管理：re
父子组件各自负责，在table中嵌套了子表格后，首次加载表格时，父组件会实例化子组件并传递参数，折叠后再次展开时，只会传递参数，子组件的数据刷新就属于子表格了。如#slot 只刷新数据，利用每次展开都会重新传递参数的特点，向子组件传递参数，然后在子组件中根据参数来决定是否重新加载数据#slot
Total.jsFlow是一款用于低代码开发的优秀且现代的可视化编程接口。它是Node-RED的可行替代方案，并且在MIT许可下完全开源。image.png它具有如下的特点：自动化数据处理数据转换服务或工作流程的理想选择对于小型RESTAPI非常方便适用于小型集成可用作配置工具有机会用作规则引擎监控+报警发送通知image.png这个出色的可视化编程界面主要用于物联网和Web/REST应用程序。使用拖放工具，您可以快速可靠地创建各种工作流程。您可以简单地连接各种硬件设备（例如Arduino），应用程序接口（API）和在线服务。编程元素的图形操作负责所有后端基础结构，以便您可以专注于主要业务逻辑
什么是流？从流的方向来观察，我们称原始数据为上流，对数据进行一系列处理后，最终的数据为下流。从流的属性来观察，我们认为生产者在上流生产数据，消费者在下流消费数据。为什么引进Flow?Flow是Kotlin官方基于协程构建的用于响应式编程的API。响应式编程简单来说就是使用异步数据流进行编程。协程中，使用挂起函数仅可以异步返回单个值，而Flow则可以异步返回多个值，并补全kotlin语言中响应式编程的空白。Flow常见的操作生产者消费者例子suspendfuncollect(){flow{//发射数据emit(5)}.collect{//消费者Log.i("minfo","value=$it")
9月12日消息，微软正扩大MicrosoftDesigner适用平台，在推出网页版和Windows版之后，近日悄然在谷歌 PlayStore 上架了安卓测试版MicrosoftDesigner。MicrosoftDesigner最早亮相于2022年10月，是整合了生成式AI的全新设计工具，可以根据用户的文字描述来生成各种图片，并提供多种模板和风格供用户选择和自定义。Designer的核心功能之一是搭载了由OpenAI开发的AI绘画工具DALL-E2，可以根据用户输入的任意文字指令来创造出惊艳的图像。比如，如果你输入“穿着圣诞服装的女孩”，DALL-E2就能在几秒钟内生成三张不同风格的图片，你可
正常引入icon组件库import*asIconsfrom'@ant-design/icons-vue'//循环使用全部全部图标consticons:any=Iconsfor(constiinicons){//全局注册一下组件app.component(i,icons[i])}此时打包npmrunbuildicons组件占用的资源很多，但是我们用到的icon不多，怎样做到按需加载呢下面通过vue.config.js配置解决这个问题重点是下面配置，这里的意思是读取@ant-design/icons-vue组件路径改成了resolve('./src/assets/antd/icons.js')；通
Kotlin学习笔记艰难地来到了第五篇~在这一篇主要会说Flow的基本知识和实例。由于Flow内容较多，所以会分几个小节来讲解，这是第一小节，文章后面会结合一个实例介绍Flow在实际开发中的应用。首先回想一下，在协程中处理某个操作，我们只能返回单个结果；而Flow可以按顺序返回多个结果，在官方文档中，Flow被翻译为数据流，这也说明了Flow适用于多值返回的场景。Flow是以协程为基础构建的，所以它可通过异步的方式处理一组数据，所要处理的数据类型必须相同，比如：Flow是处理整型数据的数据流。Flow一般包含三个部分：1）提供方：负责生成数据并添加到Flow中，得益于协程，Flow可以异步生成
在这段代码中，我试图更改UICollectionView的第一个单元格和其他具有相同大小的单元格的大小，但是在第一行中只有一个单元格出现，而我想要两个出现:funccollectionView(_collectionView:UICollectionView,layoutcollectionViewLayout:ifindexPath.row==0{returnCGSize(width:collectionView.frame.width/1.5-2,height:collectionView.frame.width/1.5-2)}else{returnCGSize(width:col
网卡作为穿行在网络与计算之间的桥梁，是可以解决计算瓶颈的关键硬件。随着CPU密度和数据中心网络带宽的进一步提升，用户对预期性能的需求，系统运行平稳性都会有更高的要求。云厂商一方面面临巨大的成本压力，另一方面面临巨大的运维压力。而智能网卡的出现，可以用来减轻网络功能虚拟化的负担。目录一、智能网卡发展历程二、CPU/GPU/DPU关系和区别一、智能网卡发展历程（1）第一阶段：基础功能网卡 即普通网卡，能够提供2*10G带宽基本能力；硬件卸载能力较弱。 传统网卡在完成在完成数据收发工作外，不处理任何与云化、业务相关的计算任务。（2）第二阶段：硬件卸载网卡（第一代智能网卡S
网上查到的设计模式有23种，通过归纳去认识他们也是一种不错的视角。我这边不按照主流的观点去划分为创建型、结构型、行为型三大类，我只归纳为创建型（CreationalClass）、简单功能场景（SimpleMethodClass）、复杂功能场景（ComplexMethodClass）三大类。原因是结构、行为这种词本身就比较泛，而模式本身就是一种比较交叉融合的状态，所以根据我的理解，我主观性的重新划分，当然只是为了让我理解和思考。其实程序设计模式里，大多数的考虑初衷都是为了面向未来未知情况，在当前就先规划做好扩展方式，方便能让未来使用者使用方便的代码结构。也有能节省资源的设计模式、方便解耦的设计模
