深入探讨微服务架构中的同步通信机制-拾光赋

深入探讨微服务架构中的同步通信机制

微服务架构是一种设计方法,将应用程序划分为一组小型服务,每个服务在独立的进程中运行,通常根据业务能力进行组织。这些服务通过多种通信方式交互,以实现整个应用的功能。今天我们着重介绍同...
这年头,好好分享前端高质量文章也要被怼-拾光赋

这年头,好好分享前端高质量文章也要被怼

这年头,好好分享前端高质量文章也要被怼,起因 大家好,我是欧阳。熟悉的同学都知道欧阳的源码文章大都是4000字(除去代码)以上的高质量文章,基本没有水文。 但就是这样欧阳昨天也被某2.6k st...
2年前
0310
Spring状态机的介绍与使用-拾光赋

Spring状态机的介绍与使用

1.什么是Spring的状态机 Spring 状态机(Spring State Machine)是 Spring Framework 提供的一个模块,用于支持有限状态机(Finite State Machine,FSM)的实现。有限状态机是一个数学模型,描...
当了程序员之后?(真心话)-拾光赋

当了程序员之后?(真心话)

分享是最有效的学习方式。 博客:https://blog.ktdaddy.com/ 地铁上刷到一个话题,觉得挺有意思的,如下。 看到很多朋友在下面吐槽,有说加班是真的多,有说找对象是真的难,有说程序员爱穿格子...
Nginx 实战-01-nginx ubuntu(windows WSL2) 安装笔记-拾光赋

Nginx 实战-01-nginx ubuntu(windows WSL2) 安装笔记

前言 大家好,我是老马。很高兴遇到你。 我们为 java 开发者实现了 java 版本的 nginx https://github.com/houbb/nginx4j 如果你想知道 servlet 如何处理的,可以参考我的另一个项目: 手写从零...
Python基于Excel生成矢量图层及属性表信息:ArcPy-拾光赋

Python基于Excel生成矢量图层及属性表信息:ArcPy

Python基于Excel生成矢量图层及属性表信息:ArcPy,  本文介绍基于Python中ArcPy模块,读取Excel表格数据并生成带有属性表的矢量要素图层,同时配置该图层的坐标系的方法。 1 任务需求   首...
高并发扣款,如何保证结果一致性-拾光赋

高并发扣款,如何保证结果一致性

转载至我的博客 ,公众号:架构成长指南 在金融系统中,我们会跟钱打交道,而保证在高并发下场景下,对账户余额操作的一致性,是非常重要的,如果代码写的时候没考虑并发一致性,就会导致资损,...
使用Java读取Excel文件数据-拾光赋

使用Java读取Excel文件数据

通过编程方式读取Excel数据能实现数据导入、批量处理、数据比对和更新等任务的自动化。这不仅可以提高工作效率还能减少手动处理的错误风险。此外读取的Excel数据可以与其他系统进行交互或集成,...
JAVA之浮点数的比较-拾光赋

JAVA之浮点数的比较

一、浮点数比较概述 由于计算机内部浮点数精度的原因,使得本来应该相等的两个浮点数可能存在微小的误差,所以对于浮点数之间浮点数之间的等值判断,我们不能用==来进行比较。通常情况下,对于...
PPT处理控件Aspose.Slides教程:在.NET中开发SVG到EMF的转换器-拾光赋

PPT处理控件Aspose.Slides教程:在.NET中开发SVG到EMF的转换器

PPT处理控件Aspose.Slides教程:在.NET中开发SVG到EMF的转换器, SVG和EMF都是基于矢量的格式。许多传统的 CAD 和报告工具仍然倾向于使用 EMF 文件格式,因为它具有更广泛的兼容性。如果您正在开...
9个月前
03111
如何使用 vue vxe-table 甘特图 vxe-gantt 渲染显示多行任务,预计完成日期和实际完成日期多条任务条,可以自定义任务条颜色,拖拽调整日期等-拾光赋

如何使用 vue vxe-table 甘特图 vxe-gantt 渲染显示多行任务,预计完成日期和实际完成日期多条任务条,可以自定义任务条颜色,拖拽调整日期等

如何使用 vue vxe-table 甘特图 vxe-gantt 渲染显示多行任务,预计完成日期和实际完成日期多条任务条,可以自定义任务条颜色,拖拽调整日期等,如何使用 vue vxe-table 甘特图 vxe-gantt 渲染显...
2个月前
03113
绘制双Y轴图-拾光赋

绘制双Y轴图

绘制双Y轴图,1.导入数据库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 2.导入数据 path=r'path' df = pd.read_cs...