表达式树在C#/.NET中的应用与实现 表达式树是C#/.NET中的一个复杂概念，通过树形结构表示代码，允许动态构建和执行。它在LINQ、动态查询构造和元编程中具有重要应用，如Entity Framework将LINQ查询翻译为SQL。表达式访问器和查询优化是其高级特性。尽管存在性能开销和复杂性，但表达式树为灵活的代码操作提供了强大工具，广泛应用于实际开发中。 表达式树 (1) 动态查询 (2) LINQ查询 (4) 元编程 (1) 查询优化 (1) 2024年9月27日 | 阅读 76
设计模式分类及应用(C#) 在本文中，我们深入探讨了设计模式的三种主要类型：创建型、结构型和行为型。通过详细解释每种模式的功能及实际应用，我们展示了如何利用这些模式提升软件设计的灵活性和可维护性。了解并应用这些设计模式，将帮助开发者优化系统架构，解决常见的设计问题。 设计模式 (4) 创建型模式 (1) 结构型模式 (1) 行为型模式 (1) .NET Core (13) 软件架构 (2) 2024年9月13日 | 阅读 75
如何使用Predicate Builder创建动态LINQ查询 本文介绍如何使用 Predicate Builder 在 LINQ 中构建动态查询，通过实例展示了 Predicate Builder 的基本用法及其优势，包括提高代码可读性、灵活性和复用性。文中详细解释了 PredicateBuilder 类的实现，并提供了构建查询条件的具体代码示例。 动态查询 (2) Predicate Builder (1) LINQ (7) 查询条件 (1) 灵活性 (4) 性能优化 (18) 2024年9月10日 | 阅读 75
使用 Spring Boot 中的缓存提高后端性能 用户期望快速的响应时间，特别是在高流量应用中，延迟可能会严重影响用户体验。缓存是提升后端性能最有效的方法之一，尤其是在处理重复或昂贵的数据检索操作时。本文将深入探讨如何在 Spring Boot 中实现缓存，并讨论各种缓存策略和实现技巧，以加速应用程序的响应速度。 Java (13) Spring Boot (3) 后端 (1) 2024年11月13日 | 阅读 75
将 Angular 从 12 更新到 17（3）---更新到最新版本还是逐个版本更新？ 本文讨论 nx 环境中 Angular 应用程序的升级方法。本文讨论了在nx环境中升级Angular应用的两种主要方法：直接更新到最新版本和逐版本升级。文章介绍了更新过程中的命令、步骤及其结果，强调逐版本升级作为一个可行的解决方案，并为后续调试提供了预告。 更新 (6) NX (3) 版本升级 (1) 环境设置 (2) 迁移 (3) 2024年10月13日 | 阅读 74
AngularJS 与 jQuery Select2 的集成 本文探讨了如何在现代Web开发中将AngularJS与jQuery Select2相结合，以增强下拉菜单功能并创建无缝的用户体验。通过同步AngularJS模型与Select2，可以实现数据绑定和高级下拉特性，提升应用的交互性。 Angular 控制器 (1) AngularJS (2) 数据绑定 (5) 事件处理 (5) 初始化 (3) 同步 (1) 2024年9月12日 | 阅读 74
表单对象与JavaScript的交互 一个使用JavaScript处理表单事件的示例，通过验证“名字”、“姓氏”、“电子邮箱地址”字段确保数据完整性。代码中包含了字段空值检查和电子邮件格式验证等功能，并在新窗口中显示提交的数据供用户确认。 表单对象 (1) JavaScript (27) 输入验证 (2) 电子邮件格式 (1) 用户交互 (2) 2024年8月30日 | 阅读 73 | 点赞 1
分析Kafka项目 Apache Kafka 是一个广泛使用的开源项目，主要用 Java 编写。最初由 LinkedIn 在 2011 年开发，作为一种消息代理，充当各个系统组件之间的数据管道。如今，它已成为该领域最受欢迎的解决方案之一。 静态分析 (1) Apache Kafka (2) 空指针 (1) 线程安全 (2) 并发修改 (1) 错误检测 (1) 2024年10月17日 | 阅读 73
Crypto.com 起诉美国证券交易委员会以确保加密货币在美国的未来 Crypto.com 向美国证券交易委员会（SEC）提起诉讼，以捍卫美国加密货币行业的未来。此举是与多家行业同行共同发声，反对这一联邦机构越权行事及其错误的执法方式。 诉讼 (1) 加密货币 (1) SEC (1) 监管 (1) Crypto.com (1) 2024年10月10日 | 阅读 73
您应该使用哪些 AI/ML 模型，为什么？ 机器学习 （ML） 工程师和数据科学家通常需要为任务选择合适的机器学习模型或算法。ML 中没有放之四海而皆准的模型。每种型号都有其优点和缺点。 机器学习模型 (1) 线性回归 (1) 卷积神经网络 (1) 长短期记忆 (1) 生成对抗网络 (1) BERT (2) 2024年10月30日 | 阅读 73
