22、高级技术主题:Go 框架、微服务所有权与 JWT 安全

高级技术主题:Go 框架、微服务所有权与 JWT 安全

在软件开发的日常工作中,我们常常会用到各式各样的工具和技术,来提升开发效率、保障系统安全等。接下来,我们将深入探讨 Grafana 工具、Go 框架、微服务所有权数据存储,以及使用 JSON Web Token(JWT)保障微服务通信安全等内容。

1. Grafana 的可视化功能

Grafana 是一款强大的工具,它支持多种不同的可视化选项,如展示表格、热力图、数值等。虽然这里不会详细介绍这些功能,但你可以通过阅读其官方文档(https://grafana.com/docs/)来熟悉它们。充分利用 Grafana 的功能,能为你的服务设置出色的仪表盘,简化调试和性能分析工作。

2. Go 框架

Go 项目的代码组织通常基于一些约定,这些约定由 Go 语言作者或各种 Go 库的作者提出,规定了文件命名和放置的规则。不过,除了约定之外,还可以使用框架来强制实施特定的代码结构。

2.1 框架示例

以下是一个简单的 Go 代码示例,展示了如何使用 net/http 库作为框架来处理 HTTP 请求:

package main

import (
    "fmt"
    "net/http"
)

func main() {
    http.HandleFunc("/echo",
        func(w http.ResponseWriter, _ *http.Request) {
            fmt.Fprintf(w, "Hi!")
 
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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