在 SQL Server 中使用表值参数进行高效数据处理 在SQL Server中，表值参数（TVP）允许将整个表格作为参数传递给存储过程或函数，从而在一个调用中高效地处理大量数据。TVP常用于从应用程序向SQL Server传输多行数据。 SQL Server (11) 表值参数 (1) 数据处理 (4) 数据库性能 (1) 用户定义表类型 (1) 存储过程 (5) 2024年10月29日 | 阅读 124
树的终极指南：从根到枝叶（也包括叶子！） 树的介绍 树不仅仅是窗外的绿叶结构，它是计算机科学中一种基本的、多用途的数据结构。树无处不在——从你的文件系统到解析表达式和管理数据库。理解树可能感觉像爬树一样困难，但不用担心——我会成为你的安全带、头盔和向导。 Java (13) dsa (1) trees (1) wittedtech (1) 2024年11月12日 | 阅读 124
如何在 .NET Core Web API 中创建和使用 Key Vault 引用 本文将指导您如何在ASP.NET Core Web API中使用Azure App Configuration与Azure Key Vault。通过结合这两种服务，您可以集中管理敏感数据和配置设置，从而增强安全性与灵活性。Azure App Configuration允许应用程序创建指向存储在Key Vault中的值的密钥引用，而不是直接存储敏感数据，而是使用指向Key Vault值的URI来确保安全性和灵活性。 Azure (7) Azure App Configuration (1) Key Vault Secrets (1) Key Vault (1) URIs (1) 敏感数据 (1) 2024年10月29日 | 阅读 123
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 123
.NET 中的面向对象编程 (OOP) 面向对象编程（OOP）是一种将软件设计围绕数据或对象组织起来的范式，而不是函数和逻辑。在 .NET 中，OOP 原则是创建高效、可扩展和可重用代码的基础。本文将探讨 .NET 中 OOP 的核心原则，以及它们如何使用 C# 实现。 封装 (4) 继承 (5) 多态 (3) 抽象 (3) .NET (6) C# (11) 2024年10月15日 | 阅读 123
Python 数据类：减少样板并提高可读性 数据类在Python中提供了一种简洁的方式来创建专注于存储数据的类。它们减少了代码复杂性，提高了可读性，并提供了有用的默认行为。虽然数据类并不适用于所有场景，但它们在处理数据驱动的应用时是一个非常优秀的工具。通过使用数据类，我们可以更高效地管理和操作数据，提升开发效率。 数据类 (1) Python (12) 类 (3) 属性 (3) 可读性 (3) 自动生成 (1) 2024年10月15日 | 阅读 123
掌握 Java 中的 SUPER 关键字：解锁继承和构造函数链 理解如何有效地使用 super 可以提升你的 Java 编程能力，特别是在复杂的继承场景中。掌握这些概念对于编程面试也至关重要，因为它展示了你对面向对象原则的理解。 super (1) 构造函数 (4) 继承 (5) 子类 (3) 父类 (1) 方法重写 (1) 2024年10月18日 | 阅读 122
应用中的邮件发送解决方案与Transmitly的整合 Transmitly是一个开源通讯库，支持邮件、短信和推送通知的集中管理。它通过灵活的渠道提供者（如MailKit、SendGrid等）简化了事务性通讯的发送，并提供了流水线机制，使开发者轻松扩展通讯渠道，实现灵活的通讯管理。 通讯 (1) 开源 (5) 渠道提供者 (1) 流水线 (2) 灵活 (1) 2024年10月17日 | 阅读 122
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 122
层归一化在深度神经网络中的应用与作用 Layer normalization（层归一化）是一种优化深度神经网络训练稳定性和效率的技术。通过标准化每层的激活值，它减少了梯度消失和爆炸的问题，提升了训练的稳定性。在模型如AlbertAGPT中，LayerNorm确保了层间信息的稳定流动，有助于提高模型的训练效果和泛化能力。 AlbertAGPT (2) 人工智能 (15) GPT模型 (1) 机器学习 (7) 模型优越性 (1) 自然语言处理 (2) 2024年9月11日 | 阅读 122
