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利用AI扩展图片功能

本文介绍了在图库类项目中如何利用阿里云百炼AI进行图片优化操作,重点讲解了AI扩图功能的实现方法。文章首先说明了技术文档的使用注意事项,强调仅限个人学习研究,不得商用或传播版权内容。 核心内容包括: 通过阿里云百炼API实现图像扩展功能,采用异步调用模式(创建任务+轮询结果) 项目实现分为后端任务创建和前端轮询结果两部分 详细代码示例展示了如何调用API: 配置API Key等敏感信息 封装扩图任

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#人工智能#前端#vue.js +2
前端工程化:pinia

本文介绍了Pinia作为Vue.js官方推荐的状态管理库,用以解决组件间数据共享和状态同步问题。文章首先说明状态管理的必要性,随后详细讲解Pinia的初始化配置,包括安装、挂载和Store创建(包含state、getter、action)。最后通过示例展示如何在组件中使用Store,实现数据获取和渲染。Pinia能有效简化复杂应用的状态管理,提升开发效率。

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#前端#javascript#npm
计算机网络学习笔记:TCP三报文握手、四报文挥手

本文详细介绍了TCP通信的建立与终止过程。在连接建立阶段,通过三报文握手确认双方的收发能力、协商参数并分配资源:客户发送SYN报文,服务端回复SYN+ACK,客户再回复ACK完成连接。在终止阶段采用四报文挥手释放连接:客户发送FIN报文,服务端回复ACK进入半关闭状态,服务端再发送FIN报文,客户回复ACK后等待2MSL时间确保连接完全关闭。文章还解释了三次握手和四次挥手的必要性,防止历史连接干扰

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#计算机网络#学习#tcp/ip +1
计算机网络学习笔记:Wireshark观察TCP通信

Wireshark是一款功能强大的网络抓包和协议分析工具,用于实时捕获和解析网络通信数据,帮助用户诊断网络问题、分析协议细节或进行安全审计。本篇将用Wireshark工具对TCP通信案例进行抓包,分析三报文握手和四报文挥手。

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#计算机网络#学习#tcp/ip +1
Seata客户端代理增强核心源码解析

当调用到标注了注解的方法,最终会执行到的execute方法:这是一个标准的事务编程模型。是执行目标业务代码的逻辑,其中就包含了如何生成前置镜像、后置镜像、记录undolog、向TC注册分支事务的逻辑。Seata 通过对客户端数据源进行代理增强,实现了在 SQL 执行前后生成前置镜像(Before Image)和后置镜像(After Image),并构建 UndoLog,以支持分布式事务的自动回滚能

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#spring cloud#spring boot#微服务 +1
计算机网络学习笔记:TCP可靠传输实现、超时重传时间选择

TCP可靠传输机制采用滑动窗口和确认机制实现:发送方缓存窗口内的未确认数据,接收方反馈确认报文并进行流量控制。滑动窗口通过指针区分已发送未确认、待发送和窗口外的数据。累计确认策略下,接收方缓存不连续报文并反馈最大连续序号ACK。超时重传采用Karn算法优化RTT估算,避免重传报文ACK干扰,并使用指数退避调整RTO。该机制确保数据传输可靠性,同时兼顾效率与动态网络适应性。

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#tcp/ip#计算机网络#学习 +1
前端工程化:ES6特性

本文对比了JavaScript中let和var的区别,重点分析了作用域、重复声明和变量提升问题,推荐使用let以避免潜在错误。接着介绍了ES6的解构赋值(数组、对象、方法)、链判断运算符?.简化判空逻辑、函数参数默认值设置、箭头函数简化写法、模板字符串${}动态拼接等特性。最后探讨了异步编程方案,包括Promise、async/await的使用场景和异常处理方式,展示了如何通过await将异步操作

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#前端#es6#ecmascript +1
Redis性能优化

Redis使用优化笔记 Bigkey问题 定义:字符串型value>10KB或集合元素过多 风险:阻塞命令处理、网络拥塞、批量删除延迟 优化:业务拆分存储、必要字段存储、避免全量查询、分散过期时间 命令使用建议 避免全量查询命令,改用SCAN渐进式遍历 禁用危险命令(如flushall),可重命名保护 合理使用pipeline批量操作(注意非原子性) 连接池配置 关键参数:maxTotal(

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#redis#性能优化#数据库 +2
Redis分布式锁核心原理源码

Redis分布式锁实现与Redisson方案分析 摘要: 本文分析了Redis实现分布式锁的演进过程,从基础的setnx命令到逐步解决死锁、误删锁等问题,最终实现包含线程标识和lua脚本的版本。同时指出自研方案仍存在锁续期、重入等问题,并介绍了Redisson作为成熟解决方案的优势。文章通过库存扣减案例,详细展示了分布式锁实现的技术细节,包括原子性操作、异常处理和锁超时等关键点,为分布式系统开发提

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#redis#分布式#数据库 +2
Redis集群架构

Redis Cluster集群架构通过数据分片存储在多组主从节点上,解决了传统主从-哨兵模式单机数据量过大的问题。搭建集群需至少三主三从节点,配置16384个哈希槽位分散数据存储。客户端操作时自动计算key的哈希槽位并重定向到对应节点,集群模式下读写均走主节点,从节点仅作备份。实验展示了六节点集群的搭建过程,包括配置文件修改、实例启动和集群创建命令。通过CRC16算法计算key的哈希值确定存储位置

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#redis#架构#数据库 +2
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