目录前言第一章安装Vite，本篇基于npm进行（请检测自己的node版本）第二章创建项目第三章项目配置第四章项目目录结构划分第五章CSS样式的重置第六章网络请求封装axios第七章状态管理（vuex/pinia）第八章区分开发环境和生产环境前言“学习能力也好，执行力也罢，核心只有一个：在刚开始的时候，平静地接受自己的笨拙。”本篇文章是Vue项目基于Vite初始化的过程，借此记录一下，巩固基础！第一章安装Vite，本篇基于npm进行（请检测自己的node版本）具体可看：Vite官方中文文档npminstall-gcreate-vite-app全局安装vite，可能会出现：npmWARNdepre
今天谈下业务系统性能问题分析诊断和性能优化方面的内容。这篇文章重点还是谈已经上线的业务系统后续出现性能问题后的问题诊断和优化重点。系统性能问题分析流程我们首先来分析下如果一个业务系统上线前没有性能问题，而在上线后出现了比较严重的性能问题，那么实际上潜在的场景主要来自于以下几个方面。业务出现大并发的访问，导致出现性能瓶颈上线后的系统数据库数据日积月累，数据量增加后出现性能瓶颈其它关键环境改变，比如我们常说的网络带宽影响正是由于这个原因，当我们发现性能问题的时候，首先就需要判断是单用户非并发状态下本身就有性能问题，还是说在并发状态才存在性能问题。对于单用户性能问题往往比较容易测试和验证，对于并发性
我正在为Android应用程序创建一个聊天部分。通过使用谷歌Firebase.以下任务已经完成创建聊天节点2.使用两个用户信息分离特定的聊天线程。3.阅读单个聊天线程的所有消息。现在我的问题在下面。1.如何通过单个聊天线程检索最后一条消息。2.如何创建一个数据库，我可以在其中获取未读消息计数器的计数器。我的聊天数据库附件和下面的目标。当前目标。已经完成。Firebase数据库架构。现在如何更容易地创建数据库来解决这个问题。 最佳答案 Firebase有自己的构建聊天平台的示例项目，Firechat.该项目在其doc中得到了很好的解释
作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1996年贝尔实验室的计算机科学家尼克·皮特（Niemer-Phet）在美国IBM的一台计算机上实现了第一台真正意义上的“超级计算机”。这一计算机拥有超过3万个处理器核心，能够执行超过1亿条指令并处理复杂的数据。然而，当时仅靠这一台超级计算机还无法满足对海量数据进行快速分析和处理的需求。这就是所谓的“大规模并行计算”（MassivelyParallelComputing）问题。随着计算机性能的不断提高、存储设备的发展、互联网的普及以及云计算的出现，解决“大规模并行计算”问题变得越来越重要。1998年，AWS和阿里云等公共云平台服务商首先提出了将“计算资源
一、聚合气微服务设计模式最常见、最简单的设计模式，效果如图所示： 聚合器调用多个服务实现应用程序所需的功能 它可以是一个简单的 Web 页面，将检索到的数据进行处理并展示，也可以是一个更高层次的组合微服务，对检索到的数据增加业务逻辑后进一步发布成一个新的微服务，这符合 DRY 原则 另外，每个服务都有自己的缓存和数据库系统 如果聚合器是一个组合服务，那么它也有自己的缓存和数据库 二、代理微服务设计模式这是聚合模式的一个变种，如图所示：在这种情况下，客户端并不聚合数据，但会根据业务需求的差别调用不同的微服务 代理仅仅可以委派请求，也可以进行数据转换工作 每个微服务都有自己独立地缓存和数据库系统，
作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍语音识别（VoiceRecognition）是人工智能领域的一个重要研究方向，它通过对人的语音进行捕获、分析和理解，最终将语音转换成文本信息或者指令。而基于语音识别的智能助理产品，能够实现与用户语音互动、实现自然语言交流等功能，提升用户体验，降低用力传统人机交互方式耗费时间和效率。因此，使用语音识别技术开发智能助理产品非常具有市场需求。本文主要介绍基于语音识别的智能助理产品中常用的技术及其应用场景，并结合机器学习及深度学习相关理论知识，详细阐述其原理和应用。2.核心概念与联系2.1.ASR(AutomaticSpeechRecognition)自动语音识
随着云计算和大规模分布式系统的兴起，Java微服务架构和容器化部署成为了现代应用开发中的热门话题。它们可以提供灵活性、可伸缩性和高效性，使得开发人员能够更好地构建和维护复杂的应用程序。下面将深入探讨Java微服务架构和容器化部署的概念、优势以及实践经验。一、Java微服务架构1、概念：Java微服务架构是一种将应用程序拆分成小型、独立部署的服务单元的架构风格。每个服务都具有自己的业务逻辑和数据存储，并通过轻量级的通信机制进行交互。整个应用程序由多个自治的、松耦合的微服务组成。2、优势：1）独立部署和扩展：每个微服务都可以独立部署和扩展，使得应用程序更加灵活和可伸缩。2）技术多样性：不同的微服务
在你使用的每个完美应用程序背后，都有一整套的架构、测试、监控和安全措施。今天，让我们来看看一个生产就绪应用程序的非常高层次的架构。CI/CD管道我们的第一个关键领域是持续集成和持续部署——CI/CD管道。这确保我们的代码从存储库经过一系列测试和管道检查，无需任何手动干预就进入生产服务器。它配置了像Jenkins或GitHubActions这样的平台，用于自动化我们的部署流程。与服务器的交互一旦我们的应用程序投入生产，它就必须处理大量用户请求。这由我们的负载均衡器和反向代理（如Nginx）管理。它们确保用户请求均匀分布在多个服务器上，即使在流量激增期间也能保持平稳的用户体验。骨干：数据存储和外部
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介随着互联网、移动互联网、物联网等新型大数据应用的蓬勃发展，传统数据的处理、分析和运用已经无法满足需求的提升。而大数据技术的普及也带来了新的挑战，如何从海量数据中提取有效信息、洞察商业机会、预测市场走向并形成决策支持成为十分迫切的需求。所以，基于大数据技术的可视化与报表分析系统在各行各业都必不可少。本文将从“大数据”的角度出发，对可视化与报表分析系统进行全面剖析，阐述大数据可视化与报表分析的发展趋势和应用场景，给出解决方案。文章主要面向行业应用领域的技术人员以及高校相关院系。通过本文，读者能够明白大数据可视化与报表分析系统的整体框架、关键技术指标以及应用流程，
近期随着AI市场的爆发式增长，作为AI背后技术的核心之一GPU（图形处理器）的价格也水涨船高。GPU在人工智能中发挥着巨大的重要，特别是在计算和数据处理方面。目前生产GPU主流厂商其实并不多，主要就是NVIDIA、AMD、Intel、高通等厂家。本文将主要聊聊NVIDIAGPU的核心架构及架构演进。在探讨NVIDIAGPU架构之前，我们先来了解一些相关的基本知识。GPU的概念，是由NVIDIA公司在1999年发布Geforce256图形处理芯片时首先提出，从此NVIDIA显卡的芯就用GPU来称呼，是专门设计用于处理图形渲染的处理器，主要负责将图像数据转换为可以在屏幕上显示的图像。与CPU不同，
