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老肖想當外語大佬 - 圖窮匕見-所有反DDD模式都是垃圾

本文書接上回《主觀與客觀,破除DDD憑經驗魔咒》,關注公眾號(老肖想當外語大佬)獲取信息: 最新文章更新; DDD框架源碼(.NET、Java雙平台); 加羣暢聊,建模分析、技術實現交流; 視頻和直播在B站。 開個玩笑 “我不是針對這一個問題,我是説所有的反DDD模式都是垃圾”,作為教練,在團隊中我時常用這樣的玩笑來調侃不符合DDD價值觀的判斷邏輯和決策結果,並指出具體不符合的點在哪裏

軟件設計 , c# , JAVA , ddd , 後端

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趙渝強老師 - 【趙渝強老師】大數據生態圈中的組件

  大數據體系架構中的組件非常多,每個組件又屬於不同的生態圈系統。從最早的Hadoop生態圈體系開始,逐步有了Spark生態圈體系和Flink生態圈體系。因此在學習大數據之前有必要了解一下每一個生態圈體系中具體包含哪些組件,以及它們的作用又是什麼。   視頻講解如下: https://www.bilibili.com/video/BV1UE421N7RC/?aid=1655938699

spark , 大數據 , hadoop , flink , kafka

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wolun - 可用的視頻編輯工具對比:Video Studio AI

作為一名視頻創作者,我一直在尋找能夠簡化工作流程的工具。最近,我偶然發現了 Video Studio AI(https://videostudioai.ai),不得不説,它極大地改變了我處理視頻製作的方式。 Video Studio AI 是一個由人工智能驅動的平台,設計目的是將文本和圖像轉化為專業水準的視頻,而且幾乎不需要什麼額外的操作。這個平台的用户界面非常友好,配有拖放功能,即使是技術水平有

人工智能 , 視頻處理 , 分享整理

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hhyuuu - 自建知識庫+調用大模型api+接入微信體驗製作簡易微信機器人(智能客服)

1、前言 1.1、整體配置 本地windows個人計算機:用來跑向量模型和搭建運行docker容器 星火的spark max模型api接口(有高額免費的tokens使用) 1.2、介紹 不會在詳細講述docker-compose配置、ollama等使用,上一篇文章有具體説明。 基於github上的chatgpt-on-wechat項目實現。 本次演示最後結果只是能跑通,看到效果,

llm , oneapi , wechatapi , docker-compose , embedding

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Moonbit - 報名開啓!IDEA研究院編程語言MoonBit全球編程創新挑戰賽啓動

"懂語言者得天下"。探索編程之革新,參與AI時代編程語言之構建。2024年MoonBit全球編程創新挑戰賽,為你開啓! 我們向每一位懷揣才華與創意的編程愛好者發出邀請,一起在這場創新與挑戰的盛會中,將理想照進現實。 “很多人可能以為自己研發語言是一個很浩大的工程,怎麼可能完成呢? 其實你們在參與這次挑戰賽的一開始,這個問題就已經有了答案:很多困難的事情,一旦有勇氣,善思考,就不是難題。”

遊戲開發 , 開發工具 , 編程語言 , 程序設計

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吳季分 - JPA實體的狀態

情景復現 這周在寫issue遇到一個需求,培訓通知和大綱是@ManyToOne的關係,需要在創建培訓通知的時候,大綱是選填項,即大綱可以為空。 在實施過程中,就遇到了這個問題。 object references an unsaved transient instance - save the transient instance before flushing 問題分析

jpa

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crossoverJie - OpenTelemetry 實戰:gRPC 監控的實現原理

前言 最近在給 opentelemetry-java-instrumentation 提交了一個 PR,是關於給 gRPC 新增四個 metrics: rpc.client.request.size: 客户端請求包大小 rpc.client.response.size:客户端收到的響應包大小 rpc.server.request.size:服務端收到的請求包大小 rpc.server.

grpc , 監控

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axiaoxin - SEO優化教程:快速提升網站排名指南+六個步驟教你找到易於排名的高效關鍵詞

我,一個在 SEO 的道路上摸索前行的 30+高齡失業程序員。每當我看到Segmentfault的文章排名都穩居首頁時,我都在想,自己的博客能否也有一天能這樣?於是,我開始了 SEO 的學習和研究,我發現,SEO 這東西,不僅是一項技術,更是一門藝術。學習和實踐的越多,越覺得自己越菜,我覺得我距離將自己的博客網站推向搜索引擎的巔峯還有 108000 裏。。。 今天,我想和大家分享兩篇我自己學習後總

seo , 網站開發

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LaughingZhu - 搜索組件優化 - Command ⌘K

前言: DevNow 項目中我們使用了 DocSearch 來實現搜索功能,但是由於有以下的限制: 您的網站必須是技術文檔或技術博客。 您必須是網站的所有者,或者至少具有更新其內容的權限 您的網站必須公開可用 您的網站必須已準備好生產環境。 由於這些條件的限制, DocSearch 只適合用在開源的技術文檔或技術博客中,所以從 DevNow 開源博客項目的定位來説,還是比較適適合的。為

astro , blog

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UnderTurrets - 【PyCharm】解決虛擬環境pip無法使用問題

@TOC 1.新建虛擬環境的bug 描述 在PyCharm內新建或者打開一個項目時,我們需要選擇一個python解釋器,如果我們選擇新建一個虛擬環境,如下圖所示: 進入項目後,我們打開終端,可以看到自動進入了虛擬環境: 但是,如果我們嘗試使用pip命令,會報錯,如圖: 解決方法 這時,我們只需要刪除圖中的文件夾: 然後再嘗試使用pip命令: 可以看到p

pycharm

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OpenTiny社區 - 有獎問卷調研|OpenTiny給你送天命人好禮啦!

破防了!家人們! 參與這個活動到底有多簡單? 加入OpenTiny開源社區 ,到底是種什麼樣的體驗? 原來,使用項目不僅有社羣技術答疑, 還能送緊箍咒等天命人好禮! 班味太濃,是時候該去去班味了~ 這個活動,就等你來參加啦~ 活動説明:有獎問卷調研!!! 現在起至9月20日,填寫你對於 OpenTiny 項目的真實使用情況,我們會根據問卷內容,針對填寫優質問卷的小夥伴贈送相應禮物~ 友好用户

vue.js , 組件庫 , 低代碼 , typescript , 前端

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hhyuuu - 利用docker本地部署LLM+通過oneapi鏈接LLM和自建知識庫

1、前言 1.1、要求 本演示採用的windows進行部署,後續會介紹linux的演示,如果在linux系統下熟練了docker和docker-compose的使用,那麼自行舉一反三也很不難 要求1:如果使用的是雲端服務器,那麼至少CPU為4核8g才能勉強帶動,否則輕則問答時間長,重則docker崩潰,乃至遠程連接崩潰,一般個人計算機都能達到要求 要求2:對docker和docker-

llm , oneapi , docker-compose , embedding , 大模型

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強健的木瓜 - LinkAI工作流發佈至廣場,並通過api調用自己或者他人的工作流

什麼是工作流 LinkAI工作流(WorkFlow)是一種靈活的智能體搭建方式。可以自由選擇「大模型、應用、知識庫、插件、意圖識別、轉人工、渠道消息發送」等多種原子能力,通過可視化拖拉拽的方式進行組合編排,零代碼搭出一個業務流程。讓智能體按照規劃的方式進行工作。並且可以設置定時運行,結合LinkAI渠道端能力實現定時推送、智能觸達。 LinkAI工作流功能自發布以來,有不少的開發者使用工作流搭建

workflow , agent , 人工智能 , 工作流

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jian - 通過卡片盒構建個人知識宮殿

project 如果説今年我在學習的道路有什麼重大的發現的話,我可以説盧曼卡片筆記法的幫我開啓了一個新的大門,讓我進入了一種全新的學習模式中。而在這個模式中,我學習和理解知識的方式更加省力和高效。 我之前總是會拿騎一個滑鏈的自行車為例來描述我的困境:縱然我使很大的力氣,努力去蹬自行車,但自行車卻不會前進分毫。你的力永遠無法傳導到自行車的輪胎上。而卡片盒筆記法的發現,幫我修好了自行車的傳動輪,讓我做

學習方法 , 方法論 , obsidian

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希望_睿智 - 30天拿下Rust之字符串

概述 在Rust中,字符串是一種非常重要的數據類型,用於處理文本數據。Rust的字符串是以UTF-8編碼的字節序列,主要有兩種類型:str和String。其中,str是一個對字符數據的不可變引用,更像是對現有字符串數據的“視圖”,而String則是一個獨立、可變更的字符串實體。 str和String str和String是Rust中兩種主要的字符串類型,它們在以下6個方面存在比較明顯的區別。

字符串 , rust

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註銷 - 既然我們有了平面直角座標,為什麼還需要極座標?極座標的應用場合是什麼?

平面直角座標系是一種常見且直觀的座標系,用於描述二維平面上的點。它通過兩條互相垂直的直線——通常是 (x) 軸和 (y) 軸——來定義點的位置。在許多場合下,平面直角座標非常有效,尤其是在處理直線運動或簡單幾何圖形時。然而,在某些情況下,使用平面直角座標並不方便,甚至顯得笨拙。極座標系統正是在這些場合下應運而生的。 極座標系統通過一個固定的點(稱為極點)和一條固定的半直線(通常是極軸)來定義平面上

數學

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大丸子 - Python導入CSV和Excel表格數據到Word表格

在不同格式的文檔之間進行數據傳輸是非常重要的操作。例如將CSV和Excel表格數據導入到Word文檔中,不僅可以實現數據的有效整合與展示,還能極大地提升工作效率和文檔的專業性。無論是生成報告、製作統計分析還是編制業務文檔,熟練掌握用Python處理這些常見文檔的數據,能幫助我們更靈活地管理和呈現信息,滿足各種需求。本文將介紹如何使用Python將CSV和Excel表格數據導入到Word文檔中並創建

csv , word , 表格 , excel , Python

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Chainlink - Chainlink Block Magic 黑客鬆獲獎者公佈

Chainlink 黑客馬拉松賦予開發者利用行業標準的 Chainlink 服務來創造具有卓越用户體驗的新型應用程序。通過提供可靠和安全的 Web3 服務,這些黑客馬拉松鼓勵參與者推動區塊鏈領域可能性的界限,並加速他們的 Web3 開發之旅。 Block Magic 見證了驚人的參與度,中國地區的參與人數創下了紀錄:共有 1,525 人註冊——與之前的活動相比,這是一個顯著的增長,Constell

區塊鏈 , 區塊鏈開發 , 黑客馬拉松

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失望的雙槓_eJN3LI - selenium-java等待方式

簡單的案例 import org.openqa.selenium.By; import org.openqa.selenium.WebDriver; import org.openqa.selenium.WebElement; import org.openqa.selenium.chrome.ChromeDriver; import org.openqa.selenium.chrome.Chro

JAVA , selenium

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簡放視野 - SkyWalking之P0核心業務場景輸出調用鏈路應用

延伸擴展:XX核心業務場景 路由標籤打標、傳播、檢索 鏈路標籤染色與傳播 SW: SkyWalking的簡寫 用户請求攜帶HTTP頭信息X-sw8-correlation "X-sw8-correlation: key1=value1,key2=value2,key3=value3" 網關側讀取解析HTTP頭信息X-sw8-correlation,然後通過

skywalking , 微服務 , microservice , metrics

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簡放視野 - Dubbo應用可觀測性升級指南與踩坑記錄

應用從dubbo-3.1.*升級到dubbo-*:3.2.*最新穩定版本,提升應用的可觀測性和度量遙測數據準確性。 1. dubbo版本發佈説明(可不關注) dubbo版本發佈 https://github.com/apache/dubbo/releases https://github.com/apache/dubbo/tags 【升級兼容性】3.1 升級到 3.2 2. 應用修改點

observable , dubbo , 微服務 , microservice , springboot

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簡放視野 - Spring-Boot實現HTTP大文件斷點續傳分片下載-大視頻分段漸進式播放

服務端如何將一個大視頻文件做切分,分段響應給客户端,讓瀏覽器可以漸進式地播放。 Spring Boot實現HTTP分片下載斷點續傳,從而實現H5頁面的大視頻播放問題,實現漸進式播放,每次只播放需要播放的內容就可以了,不需要加載整個文件到內存中。 文件的斷點續傳、文件多線程併發下載(迅雷就是這麼玩的)等。 HTTP範圍請求 斷點續傳(分塊傳輸) HTTP範圍請求,助力斷點續傳、多線程下載的核心

大文件 , HTTP , 文件下載 , springboot , 視頻處理

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xaboy - 在FormCreate實現組件之間聯動與動態加載組件的詳細教程

FormCreate 提供了強大的組件聯動功能,通過 control 配置項實現組件的加載、顯示、禁用和必填等狀態控制。本文將詳細介紹組件聯動的配置項及其用法,並通過多個示例幫助您在實際業務場景中靈活應用這些功能。 源碼地址: Github | Gitee 數據結構 type Control = Array{ //通過內置條件控制,和`handle`二選一 value?: any;

vue.js , 表單 , 低代碼

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雲魚 - 深入瞭解瀏覽器渲染進程的工作方式

你是否曾經好奇過瀏覽器是如何渲染網頁的?本文將通過 30 張圖將帶你瞭解瀏覽器渲染進程的內部工作機制。 渲染進程負責處理標籤頁中的所有內容。 在渲染進程中,主線程處理大部分發送給用户的代碼。如果使用 Web Worker 或 Service Worker,部分 JavaScript 會由工作線程處理。另外,合成器線程和光柵化線程也在渲染進程中運行,確保網頁高效、流暢地渲染。 渲染進程的核心任務是將

性能優化 , 面試 , 瀏覽器原理

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