Grape

什么是Grape Grape是Ruby中的一个类REST API框架，被设计用于运行在Rack上或弥补已有的web应用框架（比如Rails或者Sinatra），Grape提供了一个简单的DSL用于方便的开发RESTful APIs。Grape支持common conventions，包括多种格式，子域/前缀限制，内容协商，版本控制等。 安装 通过gem安装： gem install grape 基

原文链接 译文链接 译者：JackWang 1 快速入门 1.1添加一个依赖 Grape是一个内嵌在Groovy里的Jar包依赖管理器。Grape让你可以快速添加maven仓库依赖到你的classpath里，使脚本运行更加简单。最简单的一种用法是只需要在你的脚本里添加一个注解： @Grab(group='org.springframework', module='spring-orm', vers

1.Grape是运行在rack或与rails/sinatra配合使用的一种restful风格的ruby微框架,通过提供简单的DSL(领域特定语言)简化APIs开发.它内置支持mutiple formats(),subdomain/prefix restriction, versioning等通用约束(ruby约束高于配置).详见http://intridea.github.io/grape/. 2

Description Jackie开了一家水果店，店里昨日剩余m公斤葡萄（Grape）,今天新进了n公斤，葡萄的属性是重量（weight）。 葡萄的每公斤单价是price。请你编写程序计算葡萄的总重量和总价格。 用C++编写Grape类来完成代码，调用格式见“Append Code”。 Grape::weight()葡萄的重量。 Grape::weight(double)修改葡萄的重量。 Gra

本文向大家介绍微服务哪些框架相关面试题，主要包含被问及微服务哪些框架时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Dubbo，是阿里巴巴服务化治理的核心框架，并被广泛应用于阿里巴巴集团的各成员站点。阿里巴巴近几年对开源社区的贡献不论在国内还是国外都是引人注目的，比如：JStorm 捐赠给 Apache 并加入 Apache 基金会等，为中国互联网人争足了面子，使得阿里巴巴在国人眼里已经从电商升级为一

我们正在寻找限制Micronaut 2.0.1公开的HTTPendpoint接受的并发连接数的最佳方法。endpoint接受图像文件，将其写入磁盘并创建缩略图。由于请求太多，我们的内存不足。 到目前为止，我们发现的是Netty线程池的设置。不过，我们怀疑这些措施是否能让我们实施一个具体的限制。它们似乎更多地与Netty事件循环线程池有关？ 是否有一种行之有效的方法来实现Micronaut和Nett

Yii 可以轻松使用，而不需要基本和高级模板中包含的功能。换句话说，Yii 已经是一个微框架。不需要由模板提供的目录结构与 Yii 一起工作。 当你不需要像 assets 或视图一样的所有预定义模板代码时，这一点特别方便。 其中一种情况是构建 JSON API。 在下面的部分将展示如何做到这一点。 安装 Yii 为您的项目创建一个目录并将工作目录更改为该路径。示例中使用的命令是基于 Unix 的，

ketchup 是一个基于 dotnet core 的微服务框架。网关：兼容 kong，rpc：grpc支持远程调用。

Adnc 是一个轻量级的 .Net Core 微服务开发框架，同时也适用于单体架构系统的开发。支持经典三层与DDD架构开发模式、集成了一系列主流稳定的微服务配套技术栈。

Seata 的事务上下文由 RootContext 来管理。 应用开启一个全局事务后，RootContext 会自动绑定该事务的 XID，事务结束（提交或回滚完成），RootContext 会自动解绑 XID。 // 绑定 XID RootContext.bind(xid); // 解绑 XID String xid = RootContext.unbind(); 应用可以通过 RootCon

实现微博资源的第一步是创建微博数据模型，在模型中设定微博的基本特征。和 2.3 节创建的模型类似，我们要实现的微博模型要包含数据验证，以及和用户模型之间的关联。除此之外，我们还会做充分的测试，指定默认的排序方式，以及自动删除已注销用户的微博。 如果使用 Git 做版本控制的话，和之前一样，建议你新建一个主题分支： $ git checkout master $ git checkout -b us

译者：ZHHAYO 作者: Nathan Inkawhich 在本教程中，我们将深入探讨如何微调和特征提取torchvision 模型，所有这些模型都已经预先在1000类的magenet数据集上训练完成。本程将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构，并将为微调任意的PyTorch模型建立一个直觉。 由于每个模型架构是有差异的，因此没有可以在所有场景中使用的样板微调代码。 然而，研究人员必须查看现有架