作为一个基础的RPC框架,安全和扩展是经常遇到的问题。本节将简单介绍如何对gRPC进行安全认证。然后介绍通过gRPC的截取器特性,以及如何通过截取器优雅地实现Token认证、调用跟踪以及Panic捕获等特性。最后介绍了gRPC服务如何和其他Web服务共存。 4.5.1 证书认证 gRPC建立在HTTP/2协议之上,对TLS提供了很好的支持。我们前面章节中gRPC的服务都没有提供证书支持,因此客户端
一、前言 本部分内容是关于Android进阶的一些知识总结,涉及到的知识点比较杂,不过都是面试中几乎常问的知识点,也是加分的点。 关于这部分内容,可能需要有一些具体的项目实践。在面试的过程中,结合具体自身实践经历,才能更加深入透彻的描绘出来。 二、目录 Android多线程断点续传 Android全局异常处理 Android MVP模式详解 Android Binder机制及AIDL使用 Andr
问题内容: 我正在使用python shell来解决print命令在python中的工作方式。 当我输入 打印01 1 打印010 8 打印0100 64 打印030 24 这里发生了什么?只是基数2?为什么第二个位置的“一个”打印为8?如果不是二进制,应该不是2吗? 问题答案: 以0开头的数字在Python 2中将其标记为八进制。这被认为是令人困惑,令人惊讶且不一致的,因为以0x开头会将其标记为
提前谢了。 马蒂亚斯
生物进化 在研究生物进化中,常用一种类似树状分支的图形来概括各种(类)生物之间的亲缘关系。下图(来源于网络)就是一棵生物进化树。 树可分为 有根树(rooted tree)和 无根树(unrooted tree)两类,为了便于讨论,这里我们只涉及有根树。有根树是具有方向的树,选择其中某个确定的节点,将其作为树中所有物种的共同祖先(根)。有根树这种结构在计算机科学中极为常见,尤其适用表述层次结构。下
题目描述 将十进制整数n转换成k进制数。 输入格式: 首先输入一个整数T,表示测试数据的组数,然后是T组测试数据。每组测试数据输入两个整数n和k( -1000000 ≤ n ≤ 1000000,> 2 ≤ k ≤ 9)。 输出格式: 对于每组测试,先输出n, 然后输出一个空格,最后输出对应的k进制数。 输入样例: 2 123 8 -12 2 输出样例: 123 173 -12 -1100 解题代码
介绍 步进器由增加按钮、减少按钮和输入框组成,用于在一定范围内输入、调整数字。 引入 import { createApp } from 'vue'; import { Stepper } from 'vant'; const app = createApp(); app.use(Stepper); 代码演示 基础用法 通过 v-model 绑定输入值,可以通过 change 事件监听到输入值
介绍 用于展示操作的当前进度。 引入 import { createApp } from 'vue'; import { Progress } from 'vant'; const app = createApp(); app.use(Progress); 代码演示 基础用法 进度条默认为蓝色,使用 percentage 属性来设置当前进度。 <van-progress :percentage
介绍 通过本章节你可以了解到 Vant 的一些进阶用法,比如组件插槽用法、多种浏览器适配方式。 组件用法 组件插槽 Vant 提供了丰富的组件插槽,通过插槽可以对组件的某一部分进行个性化定制。如果你对 Vue 的插槽不太熟悉,可以阅读 Vue 官方文档中的插槽章节。下面是通过插槽来定制 Checkbox 图标的示例: <van-checkbox v-model="checked"> <!--
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在 YOG2 下,通过 widget 的划分,可以以 widget 为粒度,以多种模式加载,依靠这种技术我们可以优化大型网站性能或者轻松的实现一个单页应用。 BigPipe Facebook 的 BigPipe 技术,是通过将站点分解为多个 pagelet 小块,每个pagelet 获取数据与渲染均是独立的,当传统的后端模板渲染模式受限于后端响应速度最慢的接口时,BigPipe 模式可以实现 pa
7 Express 进阶 第5章讲了Express的入门知识,这一节趁热打铁要讲一下高级技术。 7.1 使用 session 对于一个网站来说,一个不可避免的问题就是用户登录,这就牵扯到 session 问题了。为此我们需要在app.js中引入两个middleware,cookie-parser和express-session,上一章的代码6.2.1已经介绍过cookie-parser,接下来重点
TensorFlow是一个非常强大的用来做大规模数值计算的库。其所擅长的任务之一就是实现以及训练深度神经网络。 在本教程中,我们将学到构建一个TensorFlow模型的基本步骤,并将通过这些步骤为MNIST构建一个深度卷积神经网络。 这个教程假设你已经熟悉神经网络和MNIST数据集。如果你尚未了解,请查看新手指南. 安装 在创建模型之前,我们会先加载MNIST数据集,然后启动一个TensorFlo