近15年老牛的第一片绿洲之1：微服务入门

最新推荐文章于 2025-10-23 18:34:50 发布
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这是近15年老牛的第一篇播客，计划从微服务入手，以此开启对互联网的入门认识。

近15年老牛的第一片绿洲，这是第一篇播客，打算从微服务做起，也算是对互联网有一个入门的认识吧

nvue全攻略：从入门到性能优化
菜喵的博客
06-13 2941
nvue 就像一道“麻辣香锅”，性能火辣但限制不少。只要掌握 Flex 布局、<text>组件、性能优化技巧，你就能用 nvue 开发出丝滑无比的 App！从长列表到视频滑动，从下拉刷新到复杂动画，nvue 都能让你“哇”一声！快去 HBuilderX 创建一个 nvue 页面，感受原生渲染的快感吧！想深入了解可参考官方文档！
calibre-BaseFontCleaner:calibre 编辑插件：去除老牛书籍样式中的 body、div、p 的 font-family
05-13
calibre-BaseFontCleaner是一款针对calibre编辑器的插件，它的主要功能是帮助用户去除老牛书籍样式中的body、div和p标签的font-family属性。这个插件的出现，解决了许多电子书读者在阅读过程中遇到的字体不统一、...
2020年总结：平安辞旧岁，老牛自奋蹄！
老猿Python
12-27 2957
序 时间飞逝，眨眼又是一年，只是2020年注定是不平凡的一年。年终岁末，响应优快云的年度征文，很想写些什么，作为一个理工老男，真觉得辞藻空乏，无法象那从未见过面很年轻、很能干、有很好文笔的师弟杨博士Eastmount那样写出文采飞扬、内容和标题俱佳的激扬文字，很羡慕师弟的文采和才华，但自己的总结还真只有自己能写，凑合着来吧，文字不够图片来凑。 沉重的开局 2019年下半年搬了新家，早就和家人商量在武汉新房子过年，于是2月17日独自驾车长途奔波回老家，准备接四位老人到武汉过年。期待的过年场景是这样的： 和
Kubernetes：容器编排的超级管家，让微服务管理不再是噩梦！
pixelpilote的博客
06-23 1250
最后说句大实话：学习K8s的过程就像在组装宜家家具——步骤图看着清晰，实操时总多出几个螺丝（别问我怎么知道的🙃）。但只要熬过前期的YAML暴击，你会打开运维新世界的大门！（暴露年龄警告⚠️）那会儿部署应用就是：买服务器→装系统→配环境→传代码→启动服务。Serverless容器（Knative项目）、边缘计算（K3s轻量版）、WebAssembly运行时…轻量化、秒级启动、环境一致性——开发者们集体高潮💥！—— 熟悉的Nginx欢迎页出现！这时候Kubernetes（简称K8s）身披金光登场了！
支付模块（微服务）构建
qq_40228031的博客
06-09 429
详解application.yml其实application.yml的功能和application.properties是一样的，不过因为yml文件是树状结构，写起来有更好的层次感，更易于理解，所以很多人都选择了yml文件。 内容： 一定要有微服务端口号和名称主启动 类前+注解 @SpringBootApplication mainboot->入口 run(当前类名）业务类 vue - controller - service - dao - mysql 层层调用 实际：测试 localhost:800
用c语言编写一个1V1聊天程序,socket多人聊天程序C语言版(二)
weixin_33196555的博客
05-17 7824
1V1实现了，1V多也就容易了。不过相对于1V1的程序，我经过大改，采用链表来动态管理。这样效率真的提升不少，至少CPU使用率稳稳的在20以下，不会飙到100了。用C语言写这个还是挺费时间的，因为什么功能函数都要自己写，不像C++有STL库可以用，MFC写就更简单了，接下来我还会更新MFC版本的多人聊天程序。好了，废话少说，进入主题。这个程序要解决的问题如下：1.CPU使用率飙升问题 –>用...
大模型入门知识：Transformer位置嵌入彻底讲透！
2401_85373691的博客
09-24 889
位置嵌入是现代 NLP 模型中不可或缺的一部分，它使得模型能够理解词语的顺序，进而提升对文本的理解能力。通过引入位置嵌入，Transformer 架构克服了传统自注意力机制对词序“不可知”的局限，为各种自然语言处理任务提供了强有力的支持。只要你真心想学习AI大模型技术，这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你，但是想学技术去乱搞的人别来找我！在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。
学习笔记（1):零基础掌握 Python 入门到实战-一个圆点的何去何从（二）
u011173398的博客
07-30 127
【为什么学Python】 Python 是当今非常热门的语言之一，2020年的 TIOBE 编程语言排行榜中 ，Python名列第一，并且其流行度依然处在上升势头。 在2015年的时候，在网上还经常看到学Python还是学R的讨论，那时候老齐就选择了Python，并...
【大话码游之 Observation 传说】上集：月光宝盒里的计数玄机
享受开发，颠倒银河
10-23 1282
用 weak 引用之后，self 就成了 “可选值”，万一观气道人没了，闭包就返回个默认值（比如 0 或空字符串），既不影响仙流运行，又能保命 —— 这操作，比至尊宝骗紫霞 “我养你啊” 还机智呢。
Flutter/Dart第20天：Dart 3.0新特性之类型修饰符
老牛啊
11-05 728
Dart 3.0版本新增了很多新特性，包括有名的健全的空安全；同时针对类型（包括Mixin），除之前的abstract修饰符之外，还增加了base，final，interface和sealed等修饰符。今天我们来一起看下，这些类型修饰符，它们有哪些使用场景、使用时有哪些约束，和如何组合使用……
老牛下书V1.0.8绿色版：支持多种电子文档格式下载
标题中提到的“老牛下书V1.0.8 绿色版”是指这款软件的名称及其版本号。通常，软件的版本号表示了其更新迭代的次数，而版本号后面的“绿色版”则是一种特殊的软件发行方式。绿色软件顾名思义，指的是无需安装（即不...
Python入门指南：涵盖基础语法、内置函数与多线程编程等
03-08
内容概要：本教程旨在帮助初学者轻松入门Python编程，涵盖了广泛的主题，从环境搭建和基础知识，如变量、数据类型、条件和循环语句到更为复杂的内容，包括函数、类和文件操作。深入探讨内置函数及其应用场景、面向...
原老牛支付码商平台分销搬运pdd第三方第四方面签聚合支付源码下载[带完整部署教程].txt
03-06
### 原老牛支付码商平台分销搬运pdd第三方第四方面签聚合支付源码解析 #### 一、概述 本文旨在对“原老牛支付码商平台分销搬运pdd第三方第四方面签聚合支付源码”进行深入分析，帮助读者理解该系统的架构、功能...
淘宝式jquery图片数字切换
01-05
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制，其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现，并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节，使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息，但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时，开发者通常会借助以下技术手段：1. **jQuery库**：jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架，它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中，jQuery将负责处理用户的点击动作（实现左右切换），并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**：开发者或许会采用现成的jQuery扩展，例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数，以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**：展示当前图片的序列号，这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时，相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**：为了达成淘宝图片切换的视觉效果，可能需要设计特定的CSS样式，涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性（如`transition`和`animation`）在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**：运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作，比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互，触发相应的函数来执行...
大家都觉得几点到几点妲己
01-05
大家都觉得几点到几点妲己
垃圾实例分割数据集-20251118-194020.zip
01-05
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称：垃圾实例分割数据集 • 图片数量： 训练集：7,000张图片 验证集：426张图片 测试集：644张图片 • 训练集：7,000张图片 • 验证集：426张图片 • 测试集：644张图片 • 分类类别： 垃圾（Sampah） • 垃圾（Sampah） • 标注格式：YOLO格式，包含实例分割的多边形点坐标，适用于实例分割任务。 • 数据格式：图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型，适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理：集成到监控系统中，用于实时检测公共区域的垃圾堆积，辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究：支持实例分割算法的研究和优化，特别是在垃圾识别领域，促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践：可用于高校或培训机构的AI课程，作为实例分割技术的实践数据集，帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注：每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注，确保分割边界准确，提升模型训练效果。 • 数据多样性：包含多种垃圾物品实例，覆盖不同场景，增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强：YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成，如YOLO系列、PyTorch等，方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值：直接针对现实世界的垃圾管理需求，为自动化环保解决方案提供可靠数据支持，具有重要的社会意义。
智慧物业(1).docx
01-05
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（CPOvsGTOvsDMOAvsDAvsAFTvsCSA）六种最新智能算法优化BP神经网络Matlab代码
01-05
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YOLOv8检测头与损失函数协同优化：面向多尺度目标检测的科研创新方法研究
最新发布
01-05
内容概要：本文深入解析了YOLOv8目标检测模型的检测头架构与损失函数设计，涵盖其核心组件如DFL（分布焦点损失）、anchor生成机制和边界框计算方法的代码实现，并系统阐述了分类、回归与置信度损失的构成及其优化逻辑。文章进一步从科研角度出发，提出了在检测头结构改进、损失函数融合创新、动态权重调整及无锚框方向上的多种可行研究路径，结合消融实验与多尺度适配性测试，指导读者开展高性能目标检测模型的定制化研究，并鼓励通过开源项目提升学术影响力。; 使用场景及目标：① 掌握YOLOv8检测头与损失函数的内部机制，理解其代码实现细节；② 设计针对特定应用场景（如小目标、多尺度）的检测头与损失函数改进方案；③ 开展高水平论文研究，推动模型性能提升与实际部署优化； 阅读建议：建议结合提供的代码链接动手实践，逐模块调试检测头与损失函数的运行流程，重点理解DFL与IoU损失的协同机制，并在自定义数据集上验证改进策略的有效性，同时注重实验设计的严谨性与结果的可复现性。
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