必看!导致事务失效的7大典型场景!
 @Transactional 声明式事务失效的场景是 Java 面试中经常被问到的问题,所以今天咱们就来系统的盘点一下导致 @Transactional 失效的场景有哪些?以及导致的原因和解决方案详解。 1.方法访问修饰符不是public 以下代码会导致 @Transactional 失效: @Se ...
                @Transactional 声明式事务失效的场景是 Java 面试中经常被问到的问题,所以今天咱们就来系统的盘点一下导致 @Transactional 失效的场景有哪些?以及导致的原因和解决方案详解。 1.方法访问修饰符不是public 以下代码会导致 @Transactional 失效: @Se ...
            
Python全栈应用开发利器Dash 3.x新版本介绍(5)
 更多Dash应用开发干货知识、案例,欢迎关注“玩转Dash”微信公众号 大家好我是费老师,在之前的几篇文章中,我们针对Python生态中强大且灵活的全栈应用开发框架Dash,分别介绍了其3.x新版本中众多的新功能及特性: Python全栈应用开发利器Dash 3.x新版本介绍(1) Python ...
                更多Dash应用开发干货知识、案例,欢迎关注“玩转Dash”微信公众号 大家好我是费老师,在之前的几篇文章中,我们针对Python生态中强大且灵活的全栈应用开发框架Dash,分别介绍了其3.x新版本中众多的新功能及特性: Python全栈应用开发利器Dash 3.x新版本介绍(1) Python ...
            
LangChain框架入门07:AI应用监控神器LangSmith
 在上一篇文章中,我们介绍了LCEL表达式和Runnable组件,通过LCEL表达式可以很轻松的构建复杂的AI应用,LCEL将多个可运行组件串联起来,在执行LCEL表达式时出现了错误,如何判断是哪个组件出现了错误?又如何获取出现错误的上下文呢? 本文将会详细介绍使用LangChain提供的Callba ...
                在上一篇文章中,我们介绍了LCEL表达式和Runnable组件,通过LCEL表达式可以很轻松的构建复杂的AI应用,LCEL将多个可运行组件串联起来,在执行LCEL表达式时出现了错误,如何判断是哪个组件出现了错误?又如何获取出现错误的上下文呢? 本文将会详细介绍使用LangChain提供的Callba ...
            
StarRocks 如何在本地搭建存算分离集群
 之前写过一篇 StarRocks 开发环境搭建踩坑指北之存算分离篇讲解如何在本地搭建一个可以 debug 的存算分离版本。 但最近在本地调试一个场景,需要 CN 节点是以集群的方式启动,我还是按照老方法通过 docker 启动 CN,然后 export 端口的方式让 FE 进行绑定。 比如用以下两个 ...
                之前写过一篇 StarRocks 开发环境搭建踩坑指北之存算分离篇讲解如何在本地搭建一个可以 debug 的存算分离版本。 但最近在本地调试一个场景,需要 CN 节点是以集群的方式启动,我还是按照老方法通过 docker 启动 CN,然后 export 端口的方式让 FE 进行绑定。 比如用以下两个 ...
            
对 .NET线程 异常退出引发程序崩溃的反思
 一:背景 1. 讲故事 前天收到了一个.NET程序崩溃的dump,经过一顿分析之后,发现祸根是因为一个.NET托管线程(DBG=XXXX)的异常退出所致,参考如下: 0:011> !t ThreadCount: 17 UnstartedThread: 0 BackgroundThread: 16 P ...
                一:背景 1. 讲故事 前天收到了一个.NET程序崩溃的dump,经过一顿分析之后,发现祸根是因为一个.NET托管线程(DBG=XXXX)的异常退出所致,参考如下: 0:011> !t ThreadCount: 17 UnstartedThread: 0 BackgroundThread: 16 P ...
            
从零实现富文本编辑器#6-浏览器选区与编辑器选区模型同步
 在先前我们基于Range对象与Selection对象实现了基本的浏览器选区操作,并且基于编辑器数据模型设计了RawRange和Range对象两种选区模型。在这里我们需要将浏览器选区与编辑器选区关联起来,以此来确认应用变更时的操作区间,相当于我们需要基于DOM实现受控的选区同步。 开源地址: http ...
                在先前我们基于Range对象与Selection对象实现了基本的浏览器选区操作,并且基于编辑器数据模型设计了RawRange和Range对象两种选区模型。在这里我们需要将浏览器选区与编辑器选区关联起来,以此来确认应用变更时的操作区间,相当于我们需要基于DOM实现受控的选区同步。 开源地址: http ...
            
duxapp中主题系统是如何实现动态切换的
 在旧版本的duxapp,支持主题功能,但是那时候的主体是静态配置的,并不支持动态切换,新版本,在旧的静态主题基础上扩展,实现了动态主题切换 ...
                在旧版本的duxapp,支持主题功能,但是那时候的主体是静态配置的,并不支持动态切换,新版本,在旧的静态主题基础上扩展,实现了动态主题切换 ...
            
.NET 10 中的新增功能系列文章4——.NET SDK中的新增功能
 引言 随着 .NET 10 的发布,.NET SDK 迎来了一系列令人振奋的新功能和增强特性。这些改进不仅提升了开发者的工作效率,还优化了应用程序的性能和部署体验。本文将详细介绍 .NET 10 SDK 中的新增功能,包括工具改进、基于文件的应用增强、包引用修剪等,帮助开发者充分利用这些新特性来构建 ...
                引言 随着 .NET 10 的发布,.NET SDK 迎来了一系列令人振奋的新功能和增强特性。这些改进不仅提升了开发者的工作效率,还优化了应用程序的性能和部署体验。本文将详细介绍 .NET 10 SDK 中的新增功能,包括工具改进、基于文件的应用增强、包引用修剪等,帮助开发者充分利用这些新特性来构建 ...
            
更复杂的代码,为何跑得快了10倍?一次Draw Call优化引发的思考
 大家好,最近我挖了一个新的开源项目坑:N-Body 模拟,这是一个纯粹由兴趣驱动的项目,旨在通过编程模拟天体间的万有引力,并欣赏由物理规律所生成的优美图形。 在这个项目中,有一个核心环节是绘制天体的运行轨迹。轨迹本质上是一条由无数个点连接而成的曲线。为了高效存储这些点,我使用了一个 Circular ...
                大家好,最近我挖了一个新的开源项目坑:N-Body 模拟,这是一个纯粹由兴趣驱动的项目,旨在通过编程模拟天体间的万有引力,并欣赏由物理规律所生成的优美图形。 在这个项目中,有一个核心环节是绘制天体的运行轨迹。轨迹本质上是一条由无数个点连接而成的曲线。为了高效存储这些点,我使用了一个 Circular ...
            
“代码跑着跑着,就变快了?”——揭秘Java性能幕后引擎:即时编译器
 HotSpot虚拟机内部集成了两个即时编译器,分别被称为C1编译器(Client Compiler/ Quick Complier)和C2编译器(Server Compiler)。自Java 9起,-server模式(即启用C2编译器或分层编译)是默认选项,-client选项通常会被忽略。 C1编译 ...
                HotSpot虚拟机内部集成了两个即时编译器,分别被称为C1编译器(Client Compiler/ Quick Complier)和C2编译器(Server Compiler)。自Java 9起,-server模式(即启用C2编译器或分层编译)是默认选项,-client选项通常会被忽略。 C1编译 ...
            
被 DDoS 攻击的一夜
 8月4日23:52至8月5日6:05,园子的博客主站2个IP遭遇 DDoS 攻击,造成这两个IP分别有3小时左右无法访问,由此给您带来麻烦,请您谅解。这两个被攻击的IP,一个用于国内用户访问(IP1),一个主要用于国外用户访问(IP2)。攻击只有几秒,3小时无法访问是由于被阿里云屏蔽。自从去年遭遇一... ...
                8月4日23:52至8月5日6:05,园子的博客主站2个IP遭遇 DDoS 攻击,造成这两个IP分别有3小时左右无法访问,由此给您带来麻烦,请您谅解。这两个被攻击的IP,一个用于国内用户访问(IP1),一个主要用于国外用户访问(IP2)。攻击只有几秒,3小时无法访问是由于被阿里云屏蔽。自从去年遭遇一... ...
            
仅一个 Python 文件,狂揽近 2 万 Star「GitHub 热点速览」
 朋友们,GitHub 热点速览并没有“停更”哦! 最近断更,是因为榜单几乎被大模型“霸占”:GLM-4.5(智谱)、Step3(阶跃星辰)、Intern-S1(上海人工智能实验室)、K2(Kimi)等相继开源。我虽然写了单篇介绍 GLM-4.5,但面对这波大模型扎堆开源实在难以一一详述。感兴趣的同学 ...
                朋友们,GitHub 热点速览并没有“停更”哦! 最近断更,是因为榜单几乎被大模型“霸占”:GLM-4.5(智谱)、Step3(阶跃星辰)、Intern-S1(上海人工智能实验室)、K2(Kimi)等相继开源。我虽然写了单篇介绍 GLM-4.5,但面对这波大模型扎堆开源实在难以一一详述。感兴趣的同学 ...
            
PandasAI连接LLM对MySQL数据库进行数据分析
 本文介绍了如何使用PandasAI 3.0与DeepSeek模型通过自然语言处理技术对MySQL数据库中电商客户的订单及会员信息进行智能数据分析。 ...
                本文介绍了如何使用PandasAI 3.0与DeepSeek模型通过自然语言处理技术对MySQL数据库中电商客户的订单及会员信息进行智能数据分析。 ...
            
Python 使用 Dict 和 Set:从入门到进阶
Python 里的 dict(字典)和 set(集合)是非常常用的数据结构。它们不仅高效,而且语法也不复杂,是你写出优雅 Python 代码的必经之路。 它们是 Python 的王牌数据结构之一,掌握它们,你的代码会更简洁更高效。 参考文章: Python 使用 Dict 和 Set | 简单一点学 ...
LongRunningTask-正确用法
 在上一篇文章《如何正确实现一个 BackgroundService》中有提到 LongRunning 来优化后台任务始终保持在同一个线程上。 protected override Task ExecuteAsync(CancellationToken stoppingToken) { return  ...
                在上一篇文章《如何正确实现一个 BackgroundService》中有提到 LongRunning 来优化后台任务始终保持在同一个线程上。 protected override Task ExecuteAsync(CancellationToken stoppingToken) { return  ...
            
一款免费、简单、高效的在线数据库设计工具
 前言 在当今数据驱动的时代,数据库设计已成为开发者和数据分析师必备的一项核心技能。今天大姚给大家分享一款免费、简单、高效的在线数据库设计工具:dbdiagram。 工具介绍 dbdiagram 是一款免费、简单、高效的在线图形化数据库设计工具,专为开发者和数据分析师设计。它可以通过输入 DSL(领域 ...
                前言 在当今数据驱动的时代,数据库设计已成为开发者和数据分析师必备的一项核心技能。今天大姚给大家分享一款免费、简单、高效的在线数据库设计工具:dbdiagram。 工具介绍 dbdiagram 是一款免费、简单、高效的在线图形化数据库设计工具,专为开发者和数据分析师设计。它可以通过输入 DSL(领域 ...
            
C++ 模板参数推导问题小记(非推导上下文)
 最近遇到一个模板参数推导的问题,代码如下: 代码 template<typename T> using scalar = std::enable_if_t<std::is_arithmetic_v<T>, T>; template<typename T> void foo(scalar<T> val ...
                最近遇到一个模板参数推导的问题,代码如下: 代码 template<typename T> using scalar = std::enable_if_t<std::is_arithmetic_v<T>, T>; template<typename T> void foo(scalar<T> val ...
            
Maui 实践:自制轻量级通知组件 NoticeView
 原创 夏群林 2025.8.4 显示弹出消息,Microsoft.Maui.Controls 命名空间下的 Page 类,提供了 DisplayAlert / DisplayActionSheet / DisplayPromptAsync 三种方法,满足一般的对话交互需要,但必须点击类似 "OK"  ...
                原创 夏群林 2025.8.4 显示弹出消息,Microsoft.Maui.Controls 命名空间下的 Page 类,提供了 DisplayAlert / DisplayActionSheet / DisplayPromptAsync 三种方法,满足一般的对话交互需要,但必须点击类似 "OK"  ...
            
学习理论:代理损失函数的泛化界与Rademacher复杂度
 在之前的博客中我们提到过,设l为在标签Y上定义的0-1多分类弃权损失的代理损失,则我们可以在此基础上进一步定义弃权代理损失L。在这篇博客中,让我们把注意力转移一个新的方向——代理损失函数的泛化误差界(generalization error gap)。差值R_L(hat{h}) - widehat{... ...
                在之前的博客中我们提到过,设l为在标签Y上定义的0-1多分类弃权损失的代理损失,则我们可以在此基础上进一步定义弃权代理损失L。在这篇博客中,让我们把注意力转移一个新的方向——代理损失函数的泛化误差界(generalization error gap)。差值R_L(hat{h}) - widehat{... ...
            





