程序编程实战教程 -AI、Java、Spring Boot 实战 专注后端开发知识分享,涵盖 Java 基础、Spring Boot 实战、数据库优化与中间件应用,助力程序员成长为优秀后端开发工程师。

用 CSS 单行代码改进(几乎)每个项目

摘要: 本文介绍了如何使用 CSS 单行代码来改进前端项目中的不同方面,包括限制视口内的内容宽度、增加文本大小、增加行间距、限制图片大小、限制内容内的文本宽度、以更平衡的方式换行标题、表单控件颜色与页面样式相匹配等。文章详细解释了每个单行代码的作用和效果,并通过示例图片展示了改进前后的对比。这些改进可以提高页面的可读性和美观性,使网站更加用户友好。文章关键词:前端、界面、HTML、网络开发。

50 个 DevOps 项目构想助您打造技能:从初学者到高级

本文提供了从初级到高级的50个DevOps项目构想,涵盖了DevOps的所有基本方面,包括自动化、CI/CD管道、容器化和编排、监控和日志记录、云部署和基础设施即代码、安全性和合规性等领域。这些项目旨在帮助读者培养和实践DevOps技能,无论是初学者还是经验丰富的工程师,都能通过实际项目提升知识和技能。通过完成这些项目,读者将能够在现实环境中应对各种DevOps挑战。

能帮你节省大量时间的 6 大 CSS 速查表

本文介绍了六个 CSS 速查表,包括 CSS 弹性框、CSS 网格、CSS 位置、CSS 显示值、CSS 选择器和 CSS :nth-child 选择器。这些速查表旨在帮助前端开发人员快速查找和了解 CSS 相关的知识点。通过点击链接,读者可以下载所有高质量的备忘单。文章还提供了关于作者其他文章和资源的链接,并介绍了 CSS Scan 这款浏览器扩展程序。

我一直在写 TypeScript,但我并不理解它——第 2 部分

摘要: 这篇文章讨论了在使用TypeScript编写代码时,如何管理大型应用程序中的值,尤其是如何处理常见的场景,如在定价计划中定义和引用枚举值。文章通过具体实例介绍了使用TypeScript的枚举类型和Record类型来保持值的同步性,以避免在添加或更改新值时忘记更新应用程序的其他部分。文章还强调了使用这种方法在前端和后端保持一致性的重要性。关键词包括前端、界面、TypeScript、html和网络开发。

我一直在写 TypeScript,但我并不理解它

摘要:本文主要介绍了作者在写TypeScript过程中遇到的困惑和不理解,通过向同事求助、查阅资料和尝试实例等方式,逐步理解了TypeScript的类型系统、静态类型和脚本语言的区别,以及类型注解和satisfies关键字的作用。文章强调了TypeScript的重要性和应用价值,并分享了作者在玩转satisfies过程中的实践经验和感悟。同时,文章还提到了Wasp框架和开源SaaS启动器等相关内容。 关键词:TypeScript,前端,编程,网络开发。

ISP 代理与住宅代理:主要区别

本文探讨了 ISP 代理和住宅代理之间的主要区别。ISP 代理是由 ISP 提供并托管在数据中心服务器上的 IP 地址,结合了数据中心代理的速度和住宅代理的真实性。住宅代理是通过分配给真实住宅用户的 IP 地址路由互联网流量。文章详细阐述了两种代理的工作原理、常见用例、优点和缺点,并提供了如何选择合适代理的指导。通过了解主要差异和用例,读者可以做出明智的决定,以增强其 Web 开发和数据抓取项目的效果。

代理 101:如何在 30 分钟内构建您的第一个 AI 代理!

摘要: 本文介绍了如何在30分钟内构建第一个AI代理的详细步骤。文章首先解释了AI代理的概念和核心组件,澄清了AI代理不是什么。接着,文章重点介绍了使用Copilotkit和LangGraph构建代理的方法,包括克隆启动存储库、构建代理、集成自定义操作和生成用户界面体验等步骤。文章还提供了相关的代码示例和图形说明,以帮助读者更好地理解。最后,文章强调了AI代理的潜力和应用场景。 关键词:代理 101、人工智能、代理、编程、网络开发、JavaScript。

如何使用 Python 抓取亚马逊产品数据

摘要: 本文主要介绍了如何有效且合规地抓取亚马逊产品数据。文章涵盖了抓取亚马逊数据的工具、库、步骤和最佳实践。首先,解释了什么是亚马逊产品数据抓取并提供了相关的链接资源。接着,介绍了用于抓取亚马逊数据的工具和库,如Beautiful Soup、Scrapy和Selenium,以及API如Oxylabs和ScraperAPI。文章还详细说明了抓取亚马逊数据的分步指南,包括设置环境、编写抓取脚本、处理防抓取机制等。此外,文章还探讨了爬取亚马逊数据的最佳实践,如尊重robots.txt、实施速率限制和负责地存储数据。最后,文章提供了一些常见问题的解答,并总结了全文。通过遵循本文中概述的步骤和最佳实践,读者可以高效、负责地抓取亚马逊产品数据。

再见,Power BI!📊 2025 年,完全使用 Python 构建 AI/ML 仪表板

摘要: 这篇文章介绍了Taipy Designer与Taipy的解决方案,一种无需离开Python生态系统即可构建仪表板和应用程序的开源工具。文章强调了使用Python构建AI/ML仪表板的优越性,解决了传统解决方案如Power BI和Tableau存在的问题,如专有语言、集成有限和分散的生态系统等。Taipy Designer通过提供原生Python环境消除了这些问题,确保了工作流程的精简和高效。文章还列出了Taipy Designer的主要优点,包括无需编码专业知识、更快的应用程序交付以及与Python强大的库无缝集成等。此外,文章还探讨了Taipy Designer在现实世界中对企业的影响,并强调了其完整的解决方案不仅限于仪表板。使用Taipy,可以全面使用Python构建AI/ML仪表板和其他应用程序。

21 款工具让你的开发技能飞跃发展

摘要: 本文主要介绍了两款能够提高开发人员效率的工具,Taipy和DevToys。Taipy是一个开源Python库,用于轻松进行端到端应用程序开发,具有假设分析、智能管道执行、内置调度和部署工具等功能。DevToys则是一款帮助开发人员完成日常任务的工具,如格式化JSON、比较文本和测试RegExp等。文章还提到了Taipy的一些新功能和演示教程,以及DevToys的一些智能检测功能。总体而言,这些工具能够帮助开发人员提高效率和生产力,值得一试。