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核心(汉语词语)

中心,主要部分(就事物之间的关系而言),如领导核心、核心小组、核心作用。

以太坊区块链如何保证Asp.Net Core的API安全(上)

public TokenController(IConfiguration config) { _config = config;WriteToken(token); } 这是一个典型的JWT控制器,核心方法,Authenticate和Authenticate2尚未实现。一旦实现,他们将完成相同的工作:从签名中恢复以太坊地址,并检查它是否等于客户端提供的以太坊地址。 LoginVM表示客户端提供的用户凭据,UserVM表示“服务器端”登录用户: public class LoginVM { public string Signer { get;

spring入门——3种注入方式

spring入门——3种注入方式 1. 属性注入 声明成员属性的注入 声明一个成员变量同时生成set方法 成员属性类型分类: 基本数据类型+String 集合(List、set、map) 自定义类 都是在 bean 节点中,以子节点方式注入 2. 构造方法注入 都是在 bean 节点中,以子节点方式注入 3.接口注入( spring 没有提供,所以可以不用研究) 一、基本类型注入 1. 创建 Test01 类,含一个基本数据类型的成员

利用TypeScript 实现Web 数据模型(model)化(自制JSON转model工具)

m文件)。 为了解决这个烦恼,就花了点时间做了辅助工具(JSON转TS模型文件),只适合Mac使用。 工具截图: json转TS工具 使用动态图 最终鸣谢: 1.此工具核心内容来自ESJsonFormat 2.此工具开发OC swift 功能大佬ESJsonFormatForMac 本人工具地址: 1.此工具以及FCObject Demo地址:FCObject 2.ESJsonFormatForMac的TS版本工具源码:ESJsonFormatForMac-TypeScript 求点赞求关注求指点 谢谢!

需求挖掘——思维导图梳理产品需求

需求挖掘——思维导图梳理产品需求 一、用思维导图梳理产品需求 产品设计的核心3元素: 思考方式: 用户:想到一个功能点,先思考这个产品谁会用? 潜在用户(运营、老板、消费者.

用户分析——用户特征分析(用户画像)

用户分析——用户特征分析(用户画像) 什么是用户特征分析? 特征分析是用在我们产品设计面对的用户群,对典型的用户特征做分析。典型用户分析不能为超过3个以上的用户画像设计产品,否则相互冲突的需求就会让我们难以决断。当我们有多个用户画像时,我们需要考虑用户画像的优先级。 了解用户特征分析方法 通过各种方法(用户反馈、用户调研等),了解目标用

需求挖掘入门

质量问题 质量太好了、质量太差了、做工太差了.. 信任感问题 不相信、不敢相信、自己没信心、别人不感兴趣..

用户参与层级模型

用户参与层级模型 mian main 好产品的本质是艺术和科学的结合:所谓「艺术」是指要理解产品是如何运转的,而「科学」则是指要知道如何度量它。不同阶段的关注点不甚相同。在公司早期,需要更多思考「艺术」的一面,去评估产品运转的有效性;随着公司步入成熟期,量化考核也就是「科学」的那一面开始起更大作用。 核心来讲,实质上是理解如何最大化用户参与度 。

三步法,做好螺旋上升式的需求管理

三步法,做好螺旋上升式的需求管理 《掌握需求过程》这本书中说到:“需求是产品必须完成的事以及必须具备的品质”,是在构建产品前需要发现的东西。 在产品的生命周期中,需求管理是一门很重要的课题,也是一个非常关键的基本功。需求管理源于业务需要,始于需求挖掘,继而需求分析,需求定义,需求验证,周而复始。虽说需求管理千变万化,但也并不是无迹可

iOS实现真正实用的表格控件

主要就是创建对象,以及遵守代理 使用方法一 使用方法二 使用三(补充) 总结语: 目前就是个demo 封装到一半,如果有人需要,我就封装起来上传的cocoapods,有不好的地方也可以留言。 PS:cell 最好用原生控件 不要自己绘画,用不好有坑。这是当初写的demo,后来在项目中发现自己绘画边框等等合并单元上会多多少少出现问题。 github地址:https://github.com/sabersensen/ZSXChartDemo

领域驱动设计: 服务边界划分

png 寻找聚合 在DDD中,聚合是一组相关的领域对象,其目的是要确保业务规则在边界内的不变性,聚合根具有全局标识,所有对聚合根内对象的修改,都只能通过聚合根进行,聚合帮助我们简化了复杂的对象网络,逐步做到“高内聚,低耦合”。 在识别聚合的时候,我们可以通过对命令和事件的划分找到聚合边界,识别出分布在时间轴上面不同位置的相关命令和事件,e.

OceanBase 2.0让百万支付不是梦?

OceanBase 2.0让百万支付不是梦? 小蚂蚁说: 你们都很关心的 “OB双11大促实战分享” 专题来啦!本系列将为你系统性的介绍OceanBase支撑蚂蚁双11背后的技术原理和实战分享。从平台到架构,再到实现,一起来探索蚂蚁双11这场神秘的技术之旅吧! ​背景 伴随着蚂蚁业务的蓬勃发展,特别是每年双11大促不断创造新的高峰, 交易支付核心链路提出了未来实现百万笔支付/秒的能力

【C++】 70_展望: 未来的学习之路

【C++】 70_展望: 未来的学习之路 未来的学习之路 本课程学习的是 "经典" C++ 语言 ”经典“ 指的是什么? C++ 98/03 标准在实际工程中的常用特性 大多数企业的产品开发中需要使用的 C++ 技能 横向学习 纵向学习 开发平台学习 狄泰软件学院 课程路线安排 课程总结 C++ 语言的学习重点在于一下几个方面 C 语言到 C++ 的改进有哪些? 面向对象的核心是什么? 操作符重载的本质是什

webpack4系列教程(一):初识webpack

bundle.js', path: path.join(__dirname,'./dist') }, module: { loaders: [ { test: /\./index.html') }) ] } module.exports = config HtmlWebpackPlugin 将为你生成一个 HTML5 文件, 其中包括使用script标签的 body 中的所有 webpack 包,webpack 提供提供了许多功能强大的插件,查阅插件列表获取更多插件的使用方法。 本人才疏学浅,不当之处欢迎批评指正

电商产品经理入门(四)支付/清算

电商产品经理入门(四)支付/清算 电商系统目前已经非常成熟,在基础版块上差别不大,这个系列主要讲一下电商的商品、购物车、订单、支付清算、优惠券。 电商最重要的三流:信息流(订单、对账)、资金流(支付、结算)、物流。 电商类型 我们常用的电商,比如京东、淘宝、唯品会等,可以分为两类:平台型电商和自营型电商。 1、平台型电商 不直接参与到买卖双

React 中的函数式思想

return number + payload; } componentDidMount() { fetchPosts(). // 参数解构 const PostList = ({ posts, toggleActive }) = ( { posts.map(post = ( { post.title } )) } );

百人计划 4期,招募答疑篇

百人计划 4期,招募答疑篇 如上的减免措施,已失效,周知 如下,补充说明 : 1. 百人计划,4期,报名还在进行 2. 形式、流程,与往期一样(招募完成后,会收集所有同学的需求,定制一份百人计划4期的分享大纲,以及整体排期) 。 3. 原则: 对所有同学,都有用,但你必须具有强烈的提升欲望 自驱力。 4. 不管是从业1年的Tester,还是从业十年的Tester (往期数据来看,初

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【精华】PhalApi 开源框架如何发布一个新版本?(欢迎来开源!) 当前,2. og.md 第2步、对Kernal包进行版本升级 修改核心代码composer包,即Kernal包,Github项目地址:https://github.com/phalapi/kernal 发布前,需要修改新版本的版本号。修改源文件:https://github.com/phalapi/ker . '1.4.1' : ' 2.4.0';

快速理解thinkphp3.2框架运行原理

快速理解thinkphp3.2框架运行原理 thinkphp3.2是使用率非常普遍的国产php框架,以简单易于上手闻名,那么它框架结构是怎样的? tp3.2设计简单来说就是CBD,core(框架核心文件),bebavior(行为,tp3.2一大特点就是钩子众多),driver(各种驱动,根据项目需要),针对这三大方面从源码来看框架的运行的原理。 因为tp3.2的古老,所以入口文件没有像5.

Caffe2核心代码解析系列之七:Operator其二

} } Run及RunAsync 若说operator里面最为核心及用户接触最频繁的两个函数,那么肯定非Run及RunAsync莫属。 当然它们都是包了真正子类Operator里面定义的RunOnDevice函数。只是Run用来以sync的方式来执行一个op,而RunAsync则是以async的方式来执行它。 下面是op sync执行的方式。 // The run function of Operator switches to the device, and then carries out // the actual computation with RunOnDevice(). return result;

【论文笔记】Semi-supervised Sequence Learning

【论文笔记】Semi-supervised Sequence Learning 本文主要用于记录谷歌发表于2015年的一篇论文。该论文主要是提供了一种基于海量无标签数据的预训练NLP语言模型的思路。本笔记主要为方便初学者快速入门,以及自我回顾。 论文链接:https://arxiv.org/abs/1511.01432 基本目录如下: 摘要 核心思想 总结 ------------------第一菇 - 摘要------------------ 1.1 论文摘要 本文主要是提供了两种利用无标