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Airbnb强大的持续交付框架:CRM

集成 Salesforce DX、GIT、BUILDKITE 和 Vlocity 的 CRM CI/CD 框架,以实现增强、高效和持续的交付以及高软件质量。 CRM 平台提供了一套强大的功能,用于构建可扩展的应用程序,同时最大限度地减少对复杂编码的依赖。然而,在这个生态系统中管理和部署代码和配置可能具有挑战性,而且平台不断发展的性质带来了额外的复杂性。这可能会导致部署时间缓慢、难以平衡代码和配置(例如 Apex 类和触发器与验证规则、页面布局)以及管理多个环境等问题。 为了应

AI生成摘要 该文章介绍了Airbnb开发的CRM CI/CD框架,集成了Salesforce DX、GIT、BUILDKITE和Vlocity,以实现高效、持续的交付和高软件质量。该框架解决了CRM平台管理和部署代码和配置的挑战,包括部署时间长、代码和配置平衡困难、管理多个环境复杂等问题。该框架通过将各个环境与Git版本控制系统相关联,并通过Buildkite DevOps管道连接,实现了无缝的开发和部署过程。通过该框架,Airbnb成功减少了部署时间,提高了软件质量,为客户带来更大的价值。

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dotNET跨平台 -

如意 Admin, 基于 .NET 8 构建的多功能开发框架

如意 Admin如意Admin是一款前后端分离、代码自动生成的企业级WEB RBAC(Role-Based Access Control)统一安全管理平台解决方案,基于.NET 8构建,具有跨平台、低代码、分布式、多线程、高性能等特性,同时满足等保三要求。RuYiAdmin具备强大的智慧大屏幕支持,可通过一键生成多个业务的视图层、控制层、服务层、仓储层、领域层和DTO业务模型层代码,提供了灵活而高...

AI生成摘要 如意Admin是一款企业级WEB RBAC统一安全管理平台解决方案,具有跨平台、低代码、分布式、高性能等特性。它提供了智慧大屏幕支持、表单设计器、多数据库支持、消息总线、配置中心等功能。此外,它还支持分布式事务解决方案和事件总线,并具备多种安全机制和数据加密算法。

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Rust.cc -

【Rust日报】2023-12-02 深度学习框架 Burn 发布 v0.11.0

深度学习框架 Burn 发布 v0.11.0 深度学习框架 Burn 发布 v0.11.0,新版本引入了自动内核融合(Kernel Fusion)功能,大大提升了访存密集型(memory-bound)操作的性能。同时宣布成立 Tracel AI (https://tracel.ai/) 公司,致力于提供高效的 AI 基础设施。Burn 仍将保持开源状态,采用 MIT-Apache 双重许可证。 Burn v0.11.0 发布链接,https://github.com/tracel-ai/burn/releases/tag/v0.11.0 COSMIC 的文本编辑器,COSMIC Edit COSMIC 是 System76 基于 Rust 开发的开源 Linux 桌面环境。文本编辑器 COSMIC Edit 类似于 Gedit、Kate 或 Notepad,支持模态编辑和 Vim 键绑定模式。最近更新包括语法高亮、项目视图和 Windows 支持的改进,旨在成为 COSMIC 的默认编辑器。 GitHub 链接,https://github.com/pop-os Arroy,基于 LMDB 的近似最近邻搜索项目 Arroy 是由 Meilisearch 发布的 Rust 实现的近似最近邻搜索(Approximate Nearest Neighbors,ANN)项目,它受到 Spotify/Annoy 的启发,并且基于 LMDB 针对内存使用进行了优化。 GitHub 链接,https://github.com/meilisearch/arroy From 日报小组 洋芋 社区学习交流平台订阅: Rust.cc论坛: 支持rss 微信公众号:Rust语言学习交流

AI生成摘要 深度学习框架Burn发布v0.11.0,引入自动内核融合功能,提升访存密集型操作性能。成立Tracel AI公司,提供高效AI基础设施。COSMIC Edit是System76开发的开源Linux桌面环境的文本编辑器,支持模态编辑和Vim键绑定模式。Arroy是Meilisearch发布的近似最近邻搜索项目,基于LMDB进行内存使用优化。

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又耳笔记 -

RUST web框架axum快速入门教程2

上一篇文章讨论了axum如何获取参数,这一节看看axum是怎么构造响应内容的,如果你还不知道如何处理axum的请求参数,可以阅读我之前的文章: https://youerning.top/post/axum/quickstart-1。

AI生成摘要 本文介绍了Axum如何构造响应内容,包括HTML和JSON两种常见的响应类型。对于HTML响应,可以使用模板引擎库askama来渲染前端页面。对于JSON响应,可以使用serde库进行序列化。此外,还介绍了如何指定状态码和提供静态文件。Axum还支持其他常用的响应类型,如重定向和SSE。

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华为云官方博客 -

案例解析关于ArkUI框架中ForEach的潜在陷阱与性能优化

本文对ForEach接口的详细解析,包括接口描述、参数说明、键值生成规则以及使用场景的示例。

AI生成摘要 本文介绍了ArkUI框架中的ForEach接口,该接口用于循环渲染数组类型数据。文章详细解析了ForEach接口的描述、参数说明、键值生成规则以及使用场景的示例。同时,还介绍了ForEach接口的高级用法,包括条件渲染逻辑和LazyForEach的性能优化。文章还提到了ForEach接口的错误使用案例和性能降低的情况。最后,文章强调了根据具体场景选择合适的使用方式,以提高界面展示和用户交互的灵活性和效率。

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Salvo 0.59.0 发布,Rust Web 后端框架

Salvo 是 Rust 实现的简单好用且功能强大的 Web 后端框架。 特色: 有着比 axum 等更丰富的功能,但却更易于上手。 跟 go 等其他语言框架更接近,比 Rust 语言各个 Web 框架更少的类型系统的烦恼。 支持 HTTP1, HTTP2 and HTTP3; 统一的中间件和 Handler 接口,无需任何复杂语言只是,轻松实现中间件。灵活高效。 内置表单处理,强大的提取器,轻松反序列请求数据到结构体。 支持 WebSocket, WebTransport 对 OpenAPI 最完美的支持,且内置多种开源 OpenAPI 展示界面 支持 Acme, 可以轻松获取并自动更新免费的 TLS 证书 适配 Tower 生态 本次更新: 修复 ServeStaticDir 排除 dot files 不起效的问题。 为 ServeStaticDir 添加 exclude_filter 方法,可以根据需要排除任何你不想被访问的文件。 OpenAPI 支持的多处更新 Extractor 自动根据请求切换解析方式 UnixListener 添加 owner and permissions 相关支持 升级 opentelemetry-prometheus 到 0.14 详细更新链接: https://github.com/salvo-rs/salvo/releases/tag/v0.59.0 本次版本依然是依赖 hyper 1.0-rc4,proxy 部分功能依赖 reqwest 库,等它更新到 hyper 1.0 后,salvo 会第一时间更新。

AI生成摘要 Salvo是用Rust实现的Web后端框架,功能丰富且易于上手。支持HTTP1、HTTP2和HTTP3,提供统一的中间件和Handler接口,内置表单处理和强大的提取器。支持WebSocket、WebTransport和OpenAPI,适配Tower生态。修复了ServeStaticDir的问题,更新了OpenAPI支持和Extractor解析方式。详细更新链接:https://github.com/salvo-rs/salvo/releases/tag/v0.59.0。本次版本依赖hyper 1.0-rc4和reqwest库。

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统一框架 RYU:构建安全球的终极方案

该论文提出了一种名为 “RYU” 的新框架,用于构建安全的球体,即确保包含目标优化问题的对偶解的区域。该框架在标准设置下集中于成本函数为两项之和的情况,这两项分别为闭合的、适当的、凸的利普希茨平滑函数和闭合的、适当的、凸的函数。RYU 框架在考虑的优化问题家族上综合或改进了过去十年提出的所有结果。

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使用高维度计算的二进制图像编码框架

提出了一种基于超维计算的新型轻量级编码方法,通过兴趣点选择和局部线性映射来保留附近位置模式的相似性,达到了对 MNIST 和 Fashion-MNIST 数据集分别为 97.35% 和 84.12% 的准确率,并且相对于基准编码方法,该方法还表现出更高的噪音和模糊容忍度。

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掌握HarmonyOS框架的ArkTs如何管理和共享状态数据

在ARKTS中,AppStorage和LocalStorage是两个关键的概念,它们分别用于应用级和页面级的状态共享。

AI生成摘要 本文介绍了华为云社区中的一篇文章,讲解了HarmonyOS应用框架中的ARKTS(Ark TypeScript)的AppStorage和LocalStorage的使用。AppStorage用于应用级的全局状态存储,而LocalStorage用于页面级的数据共享。通过@StorageProp和@StorageLink装饰器,可以实现数据的双向同步。同时,还介绍了与PersistentStorage和Environment的协作以及最佳实践和注意事项。这些工具能够提高应用的可维护性和性能,构建更健壮、可扩展的HarmonyOS应用。

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IAG: 增强归纳生成框架用于回答推理问题

基于检索增强生成(RAG)的框架在开放域 QA 任务中成为最先进的架构,本文提出了一种利用归纳知识和检索文档进行隐性推理的归纳增强生成(IAG)框架,并展示了 IAG 在开放域 QA 任务中的性能优越性。

AI生成摘要 本论文研究了将RAG用于领域适应的可行性,并提出了一种名为RAG-end2end的新模型。通过联合训练RAG组件和外部知识库的更新,该模型实现了特定领域的知识库自适应和更准确的问答任务。在COVID-19、新闻和对话等领域的测试中,该模型在数据集中的表现明显提升。

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