《微派网络》专题

我想知道每种方法的利弊是什么。例如，在graphQL中包含所有内容似乎有点多余，因为我们将在每个服务中复制模式的部分。另一方面，我们使用GraphQL来避免一些REST缺陷。我们担心拥有RESTendpoint会抵消从GQL获得的优势。 有人遇到过类似的困境吗？我们都没有使用GraphQL的经验，所以这里是否有一些明显的利弊我们可能会遗漏？ 提前道谢！

编排微服务的标准模式是什么？ 如果一个微服务只知道它自己的领域，但是有一个数据流需要多个服务以某种方式交互，那该怎么做呢？ 假设我们有这样的东西： null 在某个地方，有人按下中的一个按钮，“我完成了，让我们这么做吧！”在一个典型的整体服务体系结构中，我认为有一个来处理这个问题，或者装运服务了解发票服务并直接调用发票服务。 但在这个美丽的微服务新世界里，人们是如何处理这件事的呢？ 我确实知道这可

我读过一些关于微服务架构的文章，但没有人会讨论事务。尽管他们说这很难做到。也许有人能描述一下如何处理这个问题？ 但不是从领域方面，而是从技术方面。假设我们有一个业务案例，我们需要调用两个不同的服务，它们都对数据库进行了一些更改。但是如果第二个发生错误，如何回滚呢？ 谁知道这个问题的一些库或设计模式？

更准确地说，在我看来，BDD测试应该验证业务逻辑，而且只验证业务逻辑。在许多框架中，BDD测试场景是由滑板持有者用DSL创建的。BDD测试倾向于收敛于排他性的“不了解基础设施”的实践。另一方面，集成测试应该验证解决方案是否与目标基础结构匹配（它们由DevOps完成？），并且只与基础结构匹配。当业务功能通过微服务“分布”时，您应该模拟BDD测试环境（应该是本地环境）中的几乎所有内容（infra和bu

调起微信扫一扫接口 wx.scanQRCode({ needResult: 0, // 默认为0，扫描结果由微信处理，1则直接返回扫描结果， scanType: ["qrCode","barCode"], // 可以指定扫二维码还是一维码，默认二者都有 success: function (res) { var result = res.resultStr; // 当needR

TensorFlow 不仅仅是用来机器学习，它更可以用来模拟仿真。在这里，我们将通过模拟仿真几滴落入一块方形水池的雨点的例子，来引导您如何使用 TensorFlow 中的偏微分方程来模拟仿真的基本使用方法。 注：本教程最初是准备做为一个 IPython 的手册。 译者注:关于偏微分方程的相关知识，译者推荐读者查看 网易公开课 上的《麻省理工学院公开课：多变量微积分》课程。 基本设置 首先,我们需要

尽管我们还没实现直接在网页中发布微博的功能（将在 11.3.2 节实现），不过还是有办法显示微博，并对显示的内容进行测试。我们将按照 Twitter 的方式，不在微博资源的 index 页面显示用户的微博，而在用户资源的 show 页面显示，构思图如图 11.4 所示。我们会先使用一些简单的 ERb 代码，在用户的资料页面显示微博，然后在 9.3.2 节的种子数据中添加一些微博，这样才有内容可以显

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

我们已经生成并浏览了用户资源，现在要生成微博资源。阅读本节时，我推荐你和 2.2 节对比一下。你会发现两个资源在很多方面都是一致的。通过这样重复生成资源，我们可以更好地理解 Rails 中的 REST 架构。在这样的早期阶段看一下用户资源和微博资源的相同之处，也是本章的主要目的之一。 2.3.1 概览微博资源 和用户资源一样，我们使用 rails generate scaffold 命令生成微博资

@megalo/target 的 platform 设置成 wechat，mini-css-extract-plugin 提取文件后缀改成微信小程序的 wxss。 const createMegaloTarget = require( '@megalo/target' ) const compiler = require( '@megalo/template-compiler' ) const M

Kubernetes 设计之初就是按照 Cloud Native 的理念设计的，Cloud Native 中有个重要概念就是微服务的架构设计，当将单体应用拆分微服务后， 随着服务数量的增多，如何微服务进行管理以保证服务的 SLA 呢？为了从架构层面上解决这个问题，解放程序员的创造性，避免繁琐的服务发现、监控、分布式追踪等事务，Service mesh 应运而生。 微服务 下图是Bilgin Ibr

作者结合自己的实际开发经验，归纳整理出来分享给微信开发的入门者或正在研究的开发者。

方案1：将公众号授权给智齿 接入效果 授权过程 授权微信公众号给智齿需要智齿客服管理员和微信公众号管理员共同参与，具体步骤如下： 第一步：智齿客服管理员进入智齿管理后台「设置-支持渠道-微信」，点击「绑定公众号」进入授权页，可见微信授权二维码 ​ <微信公众号授权扫码页-电脑端> 第二步：由企业微信公众号管理员在微信端扫码、确认勾选授权哪些权限集给智齿并点击确认授权，完成授权后即算部署完成 ​ <

1、第三方应用授权对接 ​ 之前对接小程序只提供了开发者授权的方式，这种方式的弊端是，如果客户同时对接了其他的系统，会产生access token冲突，导致消息发不过来。因此新增第三方平台授权的方式，客户可以在智齿后台直接扫二维码授权对接。流程如下： 1.1、选择授权方式，进入配置页 点击绑定小程序时选择授权方式，默认推荐第三方平台授权： 点击确定进入配置页： 1.2、扫描授权二维码 点击“微信公

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