《佳都科技》专题

问题内容： 我不完全确定行业中是否有标准，所以我在这里问。 我正在命名一个 Users 表，但是我不确定如何命名成员。 是一个显而易见的选项，但我想知道是否应在所有其他字段之前加上“ user_”作为前缀。 user_name user_age 或只是姓名和年龄等… 问题答案： 像这样的前缀是没有意义的，除非您有一些随意性。就像两个地址一样。然后，您可以使用地址_1，地址_2，地址_家庭等 与电话

问题内容： 多线程Java应用程序中进行进程间通信的最佳方法是什么？ 它应该是高性能的（因此请不要使用JMS），易于实现且可靠，以便对象和数据只能绑定到一个线程？ 任何想法欢迎！ 问题答案： 假设场景1是JVM，那么实际上应该是多个线程，尤其是各种Queue实现，都是java.util.concurrent。但是，在此之上的抽象可能很好，Jetlang看起来非常有趣，轻量级的Java消息传递。

问题内容： 我正在阅读 http://www.alexrothenberg.com/2013/02/11/the-magic-behind-angularjs- dependency-injection.html ，事实证明，如果您缩小JavaScript的大小，angularjs依赖项注入会出现问题，我想知道是否 你应该使用 总而言之，我认为第二个片段是针对angularjs的旧版本的，但是..

本文向大家介绍C ++中的最佳除法，包括了C ++中的最佳除法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 假设我们有一个正整数列表；相邻的整数将执行浮点除法。因此，例如[2,3,4]-> 2/3 /4。现在，我们可以在任意位置添加任意数量的括号以更改这些操作的优先级。我们应该找出如何添加括号以获得最大的结果，我们必须找到字符串格式的相应表达式。我们的表达式不应包含多余的括号。因此，如果输入类似于[1

我们正在开发一个调用外部API服务的Azure多租户web服务门户。每个被调用的web服务都可能具有oAuth参数，如endpoint、客户端Id、秘密等。目前，我们有两种类型的工作代码： 使用SQL存储这些参数；和 使用json配置文件维护运行时参数。我想提供一个Azure密钥库解决方案，但在同一个密钥库中同时包含客户端ID和客户端机密似乎是不明智的。

在我的Django项目中，我在项目的根目录中有一个静态文件夹（靠近manage.py)，所以在settings.py中，为了找到这个静态文件，我有： STATICFILES_DIRS=[os.path.join(BASE_DIR,'static'),] 如何配置？现在我想： STATIC_ROOT=os.path.join(BASE_DIR,“static/”） 但当我运行collectstati

我希望一些帮助处理一个奇怪的边缘案例与我正在构建的一个分页API。 与许多API一样，这个API分页了大量的结果。如果查询/foos，将得到100个结果（即foo#1-100)，以及一个指向/foos？page=2的链接，该链接将返回foo#101-200。 不幸的是，如果在API使用者进行下一个查询之前从数据集中删除了foo#10，/foos？page=2将抵消100并返回foos#102-20

性能与体验是前端的核心竞争力，是最直观反应页面是否好用、易用的标准。用户花在页面上的时间不应该是在等待页面加载和响应，而是使用和顺畅浏览的时间，因此如何提升页面性能和体验，让页面更快的可交互、浏览滚动更顺畅，是需要你持续的研究、优化、推进的。在 Rax 不断应用发展以及成熟的过程中，沉淀总结了一系列的性能体验的措施和最佳实践，通过这些，可以帮助你大幅提高页面的各项性能。 加载性能 统计口径 加载性

最佳路径，是求解网络中两点之间阻抗最小的路经，必须按照结点的选择顺序访问网络中的结点。“阻抗最小”有多种理解，如基于单因素考虑的时间最短、费用最低、风景最好、路况最佳、过桥最少、收费站最少、经过乡村最多等。 下面以长春数据为例，计算地图中将要行走的地点间的最佳路径。其接口使用方法如下： 设置最佳路径分析参数 findPathParameter，包括交通网络分析通用参数、途径站点等； //设置网络分

Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。

本篇文档的目的在于如何让系统管理员或开发者用尽可能少的时间部署一个安全的 web 站点或应用，即 SSL 和 TLS 部署最佳实践。

译者：cvley torch.multiprocessing 是 Python 的 multiprocessing 的直接替代模块。它支持完全相同的操作，但进行了扩展，这样所有的张量就可以通过一个 multiprocessing.Queue 进行传递，将数据移动到共享内存并只将句柄传递到另一个进程。 注意 当一个 Tensor 传递到另一个进程时，Tensor 的数据是共享的。如果 torch.T

torch.multiprocessing是Pythonmultiprocessing的替代品。它支持完全相同的操作，但扩展了它以便通过multiprocessing.Queue发送的所有张量将其数据移动到共享内存中，并且只会向其他进程发送一个句柄。 Note 当Variable发送到另一个进程时，Variable.data和Variable.grad.data都将被共享。 这允许实现各种训练方法