在本文中，我们使用Python语言和fastapi框架构建了一个简易的抽奖系统。系统的前端界面使用了HTML、JS和CSS来配置样式和实现交互效果。后端使用了fastapi框架接收前端的请求，并处理抽奖逻辑。说实话，虽然我们有能力开发一个简易的抽奖系统，但既然我们都是程序员，为何要费力去搞一个抽奖系统呢？我们可以采用更简单的方式，将每个人的序号写在纸条上，放进一个纸箱子里，然后让领导亲自用手抓取。

低代码开发平台是一种通过可视化界面和配置化手段，允许开发者以极低的代码量完成应用开发的工具。它的出现，彻底改变了传统的应用开发模式，使得开发过程更加高效、便捷。低代码开发平台提供了丰富的预制组件和模板，开发者只需通过简单的拖拽和配置操作，就能快速搭建出应用程序的基本框架，大大减少了从零开始编写代码的工作量。以一个简单的企业内部管理系统为例，在传统开发模式下，开发者可能需要花费大量时间编写用户界面、

嵌入式软件开发工程师平时可能更多的是使用Source Insight、Keil、IAR来阅读代码，写代码。VSCode大家都听说过，功能十分强大，而且免费！或许是因为这款软件上手有一定的学习成本，所以有些小伙伴也不想轻易去尝试。知微在这里强烈建议大家去试一试，VSCode提供十分丰富的插件，你可以根据你的使用习惯来DIY自己的编程环境。下面推荐几个我平时觉得比较好用的插件，想省事的也可以照搬！

今天给大家分享一个小巧、快速、轻量级的 .NET NoSQL 嵌入式数据库：LiteDB。本篇文章主要是介绍LiteDB和在.NET中如何使用。LiteDB 是一个小巧、快速和轻量级的 .NET NoSQL 嵌入式数据库。无服务器的 NoSQL 文档存储简单的 API，类似于 MongoDB100% 的 C# 代码支持 .NET 4.5 / NETStandard 1.3/2.0，以单个 DLL（

前段时间有同学在微信群里提问，要使用.NET开发一个简单的爬虫功能但是没有做过无从下手。今天给大家推荐一个轻量、灵活、高性能、跨平台的分布式网络爬虫框架（可以帮助 .NET 工程师快速的完成爬虫的开发）：DotnetSpider。注意：为了自身安全请在国家法律允许范围内开发网络爬虫功能。

OpenTracing是一个开放的API规范，旨在通过提供一套统一的接口，帮助开发人员能够在其应用中实现分布式追踪和一般的规范标准不同，Opentracing 不是传输协议，消息格式层面上的规范标准，而是一种语言层面上的。

如果要用一个词来形容2025年的全球科技圈，我会毫不犹豫地说：AI Agent。从西雅图的科技峰会到北京的创业孵化器，这个词就像野火一样蔓延，点燃了投资人和创业者的激情。更令人振奋的是，中国AI公司在这波浪潮中跑在了前面，Manus、Genspark、Lovart等产品不仅刷屏国内，还在海外科技圈掀起轰动。2025，被称为“AI Agent元年”。

随着科技的飞速发展，物联网和人工智能两大领域的不断突破，我们看到了一种新型的计算模型——边缘计算的崛起。这种计算模型在处理大规模数据、实现实时响应和降低延迟需求方面，展现出了巨大的潜力。本文将深入探讨边缘计算系统的设计原理和实践经验，剖析其架构设计、资源管理、数据处理和安全性等方面的细节。随着科技的飞速发展，各种终端设备和物联网设备每天都在产生大量的数据。这些数据不仅种类繁多，数量也极为庞大。传统

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AI机器学习是一种先进的技术，通过让计算机从大量数据中学习和抽取规律，实现自我更新和优化。这种技术能够帮助计算机自主学习和预测，具有非常广泛的应用前景。其基本原理是构建模型，即引导计算机通过大量输入数据与输出结果之间的关联，实现自主学习和预测能力的提升。常见的机器学习算法包括决策树、神经网络、支持向量机等，这些算法各有优劣，但都能够为机器学习提供有力的支持。机器学习的应用范围非常广泛，包括但不限于