- Java + Kubernetes：云原生时代的开发与运维 云原生时代的背景与趋势在云计算和容器技术的推动下，云原生（Cloud Native）已经成为现代软件开发的核心趋势。云原生的核心理念是通过容器化、自动化部署和弹性扩展，构建能够高效运行在云环境中的应用。Java作为企业级开发的主流语言，与Kubernetes（K8s）的结合，正在重新定义开发与运维的边界。Kubernetes作为容... Java + Kubernetes：云原生时代的开发与运维 云原生时代的背景与趋势在云计算和容器技术的推动下，云原生（Cloud Native）已经成为现代软件开发的核心趋势。云原生的核心理念是通过容器化、自动化部署和弹性扩展，构建能够高效运行在云环境中的应用。Java作为企业级开发的主流语言，与Kubernetes（K8s）的结合，正在重新定义开发与运维的边界。Kubernetes作为容...
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- Java + Docker：容器化部署的实战经验容器化技术已经成为现代软件开发和部署中不可或缺的一部分，而 Docker 作为容器化技术的代表，为 Java 应用的部署带来了极大的便利。本文将结合 Java 和 Docker 的使用，分享容器化部署的实战经验，从基础到进阶，帮助你更高效地管理 Java 应用的生命周期。 为什么选择 Docker？在深入探讨如何使用 Docker 部署 Ja... Java + Docker：容器化部署的实战经验容器化技术已经成为现代软件开发和部署中不可或缺的一部分，而 Docker 作为容器化技术的代表，为 Java 应用的部署带来了极大的便利。本文将结合 Java 和 Docker 的使用，分享容器化部署的实战经验，从基础到进阶，帮助你更高效地管理 Java 应用的生命周期。 为什么选择 Docker？在深入探讨如何使用 Docker 部署 Ja...
- 一、std::erase 的用法 1.1 语法 1.2 参数 1.3 返回值 1.4 示例 二、std::erase_if 的用法 2.1 语法 2.2 参数 2.3 返回值 2.4 示例 三、优势与应用场景 3.1 统一的接口 3.2 简化代码 3.3 适用范围广 四、总结C++20 引入了两个非常实用的函数模板：std::erase 和 std::erase_if，它们为容器操作提供了... 一、std::erase 的用法 1.1 语法 1.2 参数 1.3 返回值 1.4 示例 二、std::erase_if 的用法 2.1 语法 2.2 参数 2.3 返回值 2.4 示例 三、优势与应用场景 3.1 统一的接口 3.2 简化代码 3.3 适用范围广 四、总结C++20 引入了两个非常实用的函数模板：std::erase 和 std::erase_if，它们为容器操作提供了...
- 一、std::ssize 的定义与功能 函数签名 参数 返回值 二、为什么需要 std::ssize 示例 三、std::ssize 的使用场景 1. 容器 2. 数组 3. 字符串 四、std::ssize 的优势 1. 安全性 2. 一致性 3. 便捷性 五、可能的实现 六、总结C++20 引入了 std::ssize 函数，这是一个非常实用的特性，它为处理容器和数组的大小提供了一种更... 一、std::ssize 的定义与功能 函数签名 参数 返回值 二、为什么需要 std::ssize 示例 三、std::ssize 的使用场景 1. 容器 2. 数组 3. 字符串 四、std::ssize 的优势 1. 安全性 2. 一致性 3. 便捷性 五、可能的实现 六、总结C++20 引入了 std::ssize 函数，这是一个非常实用的特性，它为处理容器和数组的大小提供了一种更...
- 1.课题概述 基于双PI+EKF扩展卡尔曼滤波的PMSM速度控制simulink建模与仿真。对比基于双PI的扩展卡尔曼滤波的PMSM速度控制系统。对比其电机转速的收敛性。 2.系统仿真结果（完整程序运行后无水印） 对比结果如下图所示： 3.核心程序与模型版本：MATLAB2022a 4.系统原理简介 PMSM因其高效率、高功率密度和良好的动态响应特性而被广泛应用... 1.课题概述 基于双PI+EKF扩展卡尔曼滤波的PMSM速度控制simulink建模与仿真。对比基于双PI的扩展卡尔曼滤波的PMSM速度控制系统。对比其电机转速的收敛性。 2.系统仿真结果（完整程序运行后无水印） 对比结果如下图所示： 3.核心程序与模型版本：MATLAB2022a 4.系统原理简介 PMSM因其高效率、高功率密度和良好的动态响应特性而被广泛应用...
- 【Docker项目实战】使用Docker部署Memory笔记应用程序 【Docker项目实战】使用Docker部署Memory笔记应用程序
- 在 ArkTS 的应用框架中，涵盖了众多功能模块和组件，如（程序框架服务）、（无障碍服务）、ArkData（方舟数据管理）等。而RowSplit组件属于ArkUI（方舟 UI 框架）中的一部分，从 API Version 7 开始就被支持，从 API version 11 开始，其接口支持在元服务中使用，依赖的系统能力为。RowSplit组件的主要功能是将子组件进行横向布局，并在每个子组件之间插入 在 ArkTS 的应用框架中，涵盖了众多功能模块和组件，如（程序框架服务）、（无障碍服务）、ArkData（方舟数据管理）等。而RowSplit组件属于ArkUI（方舟 UI 框架）中的一部分，从 API Version 7 开始就被支持，从 API version 11 开始，其接口支持在元服务中使用，依赖的系统能力为。RowSplit组件的主要功能是将子组件进行横向布局，并在每个子组件之间插入
- 多态样式允许开发者为组件设置不同状态下的样式，从 API Version 8 开始支持。从 API Version 11 开始，还支持另一种写法，可根据开发者的需求动态设置属性。多态样式主要通过接口来实现，该接口从 API version 9 开始支持在 ArkTS 卡片中使用，从 API version 11 开始支持在元服务中使用，其系统能力依赖于。ArkTS 的多态样式为开发者提供了一种强大 多态样式允许开发者为组件设置不同状态下的样式，从 API Version 8 开始支持。从 API Version 11 开始，还支持另一种写法，可根据开发者的需求动态设置属性。多态样式主要通过接口来实现，该接口从 API version 9 开始支持在 ArkTS 卡片中使用，从 API version 11 开始支持在元服务中使用，其系统能力依赖于。ArkTS 的多态样式为开发者提供了一种强大
- 一、项目背景在数字化转型的浪潮中，云计算已成为企业IT战略的核心组成部分。随着越来越多的企业将业务迁移到云端，对具备云计算专业技能的人才的需求急剧增加。对于求职者来说，了解和掌握云计算领域的高频面试考点，是成功获得理想工作的关键。 二、TOP 20高频考点与答案 1. 云计算的基本概念考点解析：云计算是一种通过网络提供可伸缩、弹性的共享资源池的计算模式。面试中常涉及云计算的定义、特点、服务... 一、项目背景在数字化转型的浪潮中，云计算已成为企业IT战略的核心组成部分。随着越来越多的企业将业务迁移到云端，对具备云计算专业技能的人才的需求急剧增加。对于求职者来说，了解和掌握云计算领域的高频面试考点，是成功获得理想工作的关键。 二、TOP 20高频考点与答案 1. 云计算的基本概念考点解析：云计算是一种通过网络提供可伸缩、弹性的共享资源池的计算模式。面试中常涉及云计算的定义、特点、服务...
- 一、项目背景在云原生和DevOps蓬勃发展的今天，高效的云资源管理和开发环境搭建成为了每个技术团队追求的目标。开源工具在这一领域发挥了至关重要的作用，其中Terraform、Packer和Vagrant凭借其强大的功能和灵活的使用方式，成为了云基础架构管理、镜像构建和环境部署的首选工具。本文将深入探讨这三个工具的生态系统，结合实际案例分析它们在不同场景下的应用，并通过代码部署过程展示其强大... 一、项目背景在云原生和DevOps蓬勃发展的今天，高效的云资源管理和开发环境搭建成为了每个技术团队追求的目标。开源工具在这一领域发挥了至关重要的作用，其中Terraform、Packer和Vagrant凭借其强大的功能和灵活的使用方式，成为了云基础架构管理、镜像构建和环境部署的首选工具。本文将深入探讨这三个工具的生态系统，结合实际案例分析它们在不同场景下的应用，并通过代码部署过程展示其强大...
- 一、异构查找的背景与动机 二、实现异构查找 三、性能优势 四、应用场景 1. 高性能计算 2. 大型对象管理 3. 实时系统 五、总结C++20 引入了对无序关联容器（如 std::unordered_map 和 std::unordered_set）的异构查找支持，这一特性极大地提升了查找效率，特别是在处理不同类型键值时。本文将详细介绍这一特性及其带来的性能优势和应用场景。 一、异构查找... 一、异构查找的背景与动机 二、实现异构查找 三、性能优势 四、应用场景 1. 高性能计算 2. 大型对象管理 3. 实时系统 五、总结C++20 引入了对无序关联容器（如 std::unordered_map 和 std::unordered_set）的异构查找支持，这一特性极大地提升了查找效率，特别是在处理不同类型键值时。本文将详细介绍这一特性及其带来的性能优势和应用场景。 一、异构查找...
- 在日常的鸿蒙应用开发工作里，我时常面临布局设计的挑战。不同设备的分辨率、宽高比千差万别，若采用传统的固定布局，在某些设备上可能出现组件挤压、留白过多甚至显示错乱的尴尬局面。而 GridRow 组件宛如一把精准的手术刀，能够巧妙地切割屏幕空间，构建出规整且灵活多变的布局架构，轻松化解多尺寸适配难题。为了帮助同行们少走弯路，快速掌握这一强大工具，我决定将自己的学习心得整理成这篇自学指南。 在日常的鸿蒙应用开发工作里，我时常面临布局设计的挑战。不同设备的分辨率、宽高比千差万别，若采用传统的固定布局，在某些设备上可能出现组件挤压、留白过多甚至显示错乱的尴尬局面。而 GridRow 组件宛如一把精准的手术刀，能够巧妙地切割屏幕空间，构建出规整且灵活多变的布局架构，轻松化解多尺寸适配难题。为了帮助同行们少走弯路，快速掌握这一强大工具，我决定将自己的学习心得整理成这篇自学指南。
- 一、项目背景在数字化转型的浪潮中，物联网（IoT）、5G通信和人工智能等技术的飞速发展推动了边缘计算的兴起。边缘计算通过将计算和数据存储推向网络的边缘，靠近数据源和用户，显著降低了延迟，提高了应用的响应速度和带宽利用率。然而，在边缘环境中部署和管理应用程序面临着诸多挑战，如资源受限的硬件设备、不稳定的网络连接以及复杂的分布式系统管理等。传统的Kubernetes（K8s）虽然功能强大，但其... 一、项目背景在数字化转型的浪潮中，物联网（IoT）、5G通信和人工智能等技术的飞速发展推动了边缘计算的兴起。边缘计算通过将计算和数据存储推向网络的边缘，靠近数据源和用户，显著降低了延迟，提高了应用的响应速度和带宽利用率。然而，在边缘环境中部署和管理应用程序面临着诸多挑战，如资源受限的硬件设备、不稳定的网络连接以及复杂的分布式系统管理等。传统的Kubernetes（K8s）虽然功能强大，但其...
- 一、项目背景在云计算技术蓬勃发展的今天，容器化应用的部署和管理成为了企业数字化转型的重要环节。传统的容器编排平台如Kubernetes（K8s）虽然功能强大，但需要企业自行管理集群的基础设施，包括节点的 Provisioning、扩展、更新和维护等操作，这对企业的运维团队提出了较高的要求。为了降低容器化应用的部署门槛，让开发人员能够更加专注于应用本身的开发，Serverless容器服务应运... 一、项目背景在云计算技术蓬勃发展的今天，容器化应用的部署和管理成为了企业数字化转型的重要环节。传统的容器编排平台如Kubernetes（K8s）虽然功能强大，但需要企业自行管理集群的基础设施，包括节点的 Provisioning、扩展、更新和维护等操作，这对企业的运维团队提出了较高的要求。为了降低容器化应用的部署门槛，让开发人员能够更加专注于应用本身的开发，Serverless容器服务应运...
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