springcloud分布式电商实战代码,并且对以下内容进行了详细笔记记录:maven聚合工程创建,消息总线,分库分表,全局异常处理,分布式session管理,ZK分布式锁,分布式ID生成,SKU概念和表设计,全文检索,缓存
2025/9/26 5:21:12 66KB springcloud
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自述文件该自述文件通常会记录启动和运行应用程序所需的所有步骤。
您可能要讲的内容:Ruby版本系统依赖配置数据库创建数据库初始化如何运行测试套件服务(作业队列,缓存服务器,搜索引擎等)部署说明...
2025/9/23 12:10:16 1.93MB Ruby
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内存管理监测工具是用于实时监控、分析和优化计算机系统内存使用情况的软件或实用程序,帮助用户识别内存泄漏、碎片化、溢出等问题,确保系统高效稳定运行。
以下是其主要特点和分类:核心功能实时监控显示内存总量、已用/空闲内存、缓存、交换分区(Swap)使用率等。
动态更新数据(如每秒刷新)。
详细统计按进程、应用程序或用户划分内存占用。
识别高内存消耗的进程(如top、htop)。
泄漏检测追踪未释放内存的进程(如Valgrind、Dr.Memory)。
性能分析
2025/9/10 16:48:08 4.32MB
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自述文件该自述文件通常会记录启动和运行应用程序所需的所有步骤。
您可能要讲的内容:Ruby版本系统依赖配置数据库创建数据库初始化如何运行测试套件服务(作业队列,缓存服务器,搜索引擎等)部署说明...
2025/9/4 1:30:06 47KB Ruby
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Streamlit是一款基于Python的数据可视化和应用开发框架,它允许数据科学家和工程师快速创建交互式的、美观的应用程序,无需深入学习前端技术。
这个“streamlit-example”项目是一个学习和实践Streamlit的好例子,让我们来深入探讨一下Streamlit的核心特性和如何使用它。
Streamlit的工作原理是通过读取Python脚本来构建应用程序的界面。
在你的项目中,`streamlit-example-main`很可能包含了运行Streamlit应用的主文件。
通常,这个文件会有一个或多个`streamlit.write()`函数,用于输出各种类型的数据显示。
1.**安装与启动**:-安装Streamlit库:在命令行或终端中运行`pipinstallstreamlit`。
-运行应用:找到`streamlit-example-main`中的主Python文件(如`app.py`),然后运行`streamlitrunapp.py`。
这将在本地启动一个Web服务器,你可以通过浏览器访问应用程序。
2.**核心组件**:-`streamlit.write()`:这个函数是Streamlit的基础,它可以输出文本、HTML、图像、图表等。
-`streamlit.pyplot()`:用于展示matplotlib生成的图表。
-`streamlit.plotly()`:支持Plotly库的交互式图表。
-`streamlit.altair()`:显示Altair库的静态或交互式图表。
-`streamlit.dataframe()`:直接展示PandasDataFrame。
-`@streamlit.component`:创建自定义的UI组件。
3.**数据交互**:-Streamlit支持用户输入,例如`streamlit.text_input()`和`streamlit.number_input()`,可以创建文本框和数字输入框。
-使用`streamlit.checkbox()`和`streamlit.radio()`让用户选择选项。
-`streamlit.selectbox()`允许用户从下拉菜单中选择。
4.**状态管理**:-Streamlit的`st.cache()`装饰器可以缓存函数结果,提高性能。
-`st.session_state`用于在页面刷新时保持用户的状态。
5.**布局控制**:-使用`streamlit.column()`和`streamlit.row()`可以控制页面的布局。
-`st.beta_container()`提供更灵活的布局选项,比如网格系统。
6.**部署**:-Streamlit提供了一键部署到免费的StreamlitSharing服务,只需运行`streamlitshare`命令。
-也可以将应用部署到Heroku、GoogleCloud或AWS等云平台。
7.**社区和扩展**:-Streamlit有活跃的社区,用户可以分享代码和应用,找到很多有用的示例。
-通过社区创建的库(如streamlit-aggrid、streamlit-dashboards等)可以增强Streamlit的功能。
通过这个`streamlit-example`项目,你可以学习如何使用这些组件和功能,逐步创建自己的数据可视化解析或应用。
记得探索源代码,理解每个部分的作用,这将帮助你更好地掌握Streamlit的使用技巧。
在实践中不断迭代,你会发现Streamlit是一个强大且易用的工具,能帮助你快速将数据分析转化为引人入胜的交互式应用。
2025/8/27 11:43:49 41.74MB Python
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录音程序,可在DEC++或vc++6.0编译环境下成功运行部分代码:intmain(){creat_file();//新建文件,原文件数据被删除RecordWave();//录音函数simplest_pcm16le_to_wave("NocturneNo2inEflat_44.1k_s16le.pcm",1,44100,"output_nocture.wav");//将二进制录音信息从内存中提取,并生成wav文件测控1602DEVC++环境下控制台应用程序善解人意成员:王帅、赵永玻、侯雅茹3return0;}voidRecordWave(){intcount=waveInGetNumDevs();//检测录音设备printf("\n音频输入数量:%d\n",count);WAVEINCAPSwaveIncaps;MMRESULTmmResult=waveInGetDevCaps(0,&waveIncaps;,sizeof(WAVEINCAPS));printf("\n音频输入设备:%s\n",waveIncaps.szPname);if(MMSYSERR_NOERROR==mmResult){//HWAVEINphwi;WAVEFORMATEXpwfx;//录音格式指针WaveInitFormat(&pwfx;,//波形声音的格式,单声道双声道使用WAVE_FORMAT_PCM.当包含在WAVEFORMATEXTENSIBLE结构中时,使用WAVE_FORMAT_EXTENSIBLE1,//声道数量44100,//采样率16//采样位数);printf("\n正在打开音频输入设备");printf("\n采样参数:声道44.1kHz16bit\n");mmResult=waveInOpen(&phwi;,WAVE_MAPPER,&pwfx;,(DWORD)(MicCallback),NULL,CALLBACK_FUNCTION);//3if(MMSYSERR_NOERROR==mmResult){//WAVEHDRpwh1;charbuffer1[10240];pwh1.lpData=buffer1;pwh1.dwBufferLength=10240;pwh1.dwUser=1;pwh1.dwFlags=0;测控1602DEVC++环境下控制台应用程序善解人意成员:王帅、赵永玻、侯雅茹4mmResult=waveInPrepareHeader(phwi,&pwh1;,sizeof(WAVEHDR));//为波形输入设备准备缓冲区printf("\n准备缓冲区1");//WAVEHDRpwh2;charbuffer2[10240];pwh2.lpData=buffer2;pwh2.dwBufferLength=10240;pwh2.dwUser=2;pwh2.dwFlags=0;mmResult=waveInPrepareHeader(phwi,&pwh2;,sizeof(WAVEHDR));//为波形输入设备准备缓冲区printf("\n准备缓冲区2\n");//WAVEHDRpwh3;charbuffer3[10240];pwh3.lpData=buffer3;pwh3.dwBufferLength=10240;pwh3.dwUser=3;pwh3.dwFlags=0;mmResult=waveInPrepareHeader(phwi,&pwh3;,sizeof(WAVEHDR));//为波形输入设备准备缓冲区printf("准备缓冲区3\n");if(MMSYSERR_NOERROR==mmResult){mmResult=waveInAddBuffer(phwi,&pwh1;,sizeof(WAVEHDR));//给输入设备增加一个缓存printf("\n将缓冲区1加入音频输入设备");mmResult=waveInAddBuffer(phwi,&pwh2;,sizeof(WAVEHDR));//给输入设备增加一个缓存printf("\n将缓冲区2加入音频输入设备\n");mmResult=waveInAddBuffer(phwi,&pwh3;,sizeof(WAVEHDR));//给输入
2025/8/20 13:54:12 332KB C语言 录音程序
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上面是整个源码包,里面有所需要的所有素材,照片,js,css等,代码我均已注释清晰。
整个项目基于django框架的website,是一个电商项目,功能齐全,用户注册登录缓存放在redis,用户信息商品信息等放于mysql,使用搜索引擎框架实现搜索功能,增加其他功能,如分页,乐观锁,分布式存储等优化功能,实现接口对接付款评价等功能,大家可以使用uwsgi作为web服务器使用nginx部署。
温馨提示,下载源码包大体代码不变,但是在settings里面需要修改为您的数据库地址。
2025/8/20 4:38:49 2.24MB 电子商务 电商网站 Python Django
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Web缓存攻击者
2025/8/19 3:10:44 3KB Python
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ssm框架整合,前端采用bootstrap+require.js模块化,大部分页面功能都已经实现,里面包含:登录,首页,各类数据录入,菜单权限及后台Map缓存
2025/8/15 0:29:01 19.4MB SSM
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系统技术架构:1需要环境操作系统:centos7.2版本2python3爬虫端(python3.6.4版本)3redis代理池(redis4.0.2版本)4mongdb数据库(mongdb3.6.4版本)5redis词库缓存池6默认开通10个进程
2025/8/11 17:28:21 18.4MB 爬虫 Python 大数据
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡