帮助vscode初学者制作html网页
## 代码摘要 这是一个模拟新浪新闻的HTML页面,标题为"中国驻德国大使馆举办招待会 庆祝中德建交50周年"。 **主要特点:** - 采用800px居中布局,模仿新浪新闻风格 - 包含新闻标题、视频、多张图片和正文内容 - 使用CSS设置不同颜色区分元素(紫色标题、棕色时间、绿色文本等) - 嵌入视频播放器和5张新闻图片,支持错误处理 - 相关新闻链接点击弹出提示信息 - 使用localStorage记录页面访问次数 - 兼容性处理完善,支持媒体资源加载失败时显示默认占位图 页面结构清晰,样式美观,功能完整,具有良好的用户体验。
通义灵码制作用户代理信息查看器
用户代理信息查看器是一款便捷工具,帮助用户快速获取浏览器环境关键信息,如UA、IP、分辨率、语言及操作系统等,适用于前端调试、日志分析、运维排障等多种场景。
TypeOrmModule 从 app.module.ts 抽离到 database.module.ts 后出现错误的原因分析
本文分析了TypeORM实体元数据错误的成因,主要涉及实体注册方式、路径解析差异及模块结构变化导致的关系解析问题,并提供了具体解决方案和最佳实践建议。
通义灵码进阶指南:超越基础提示,解锁智能编程新境界
本文深入探讨通义灵码的高阶功能与实用技巧,助你从基础交互迈向精通。内容涵盖项目级理解、精准调试、架构设计协同、高效提示工程及开发流水线集成等多方面,帮助开发者将AI融入深层次工作流。同时提醒用户注意敏感信息保护、保持批判性思维,并关注版本更新与伦理问题。未来,通义灵码将进一步实现深度上下文感知和无缝工具链集成,助力开发者效率革命与思维方式转变。
阿里云AI辅助编码探索与实践
2025 年 4 月 20 日宁波,通义灵码在首届中国计算机学会(CCF)算法大会现场亮相,与领域学者、企业专家、学生开发者共话大模型与 AI 辅助编程对算法创新和开发效率带来的改变。随着大模型技术的快速发展,AI 辅助编程和算法设计成为新的研究热点。专题分论坛上,通义灵码解决方案架构师解浩分享了阿里云在 AI 编程领域的探索,及基于通义灵码的企业研发智能化落地实践。
AI引爆全美失业潮?通义灵码助你开发路上不孤单!
达沃斯调查显示,超4成老板计划2025-2030年因AI自动化削减员工。首当其冲的是软件工程行业,Anthropic CEO称AI可能在12个月内接管几乎所有代码编写工作。面对这一变革,程序员应如何应对?通义灵码作为基于通义大模型的AI研发辅助工具,提供代码生成、智能问答等功能,助力开发者适应AI原生研发新范式。现可直接参与项目,完成未实现功能!
go-carbon v2.6.0 重大版本更新,轻量级、语义化、对开发者友好的 golang 时间处理库
carbon 是一个轻量级、语义化、对开发者友好的 Golang 时间处理库,提供了对时间穿越、时间差值、时间极值、时间判断、星座、星座、农历、儒略日 / 简化儒略日、波斯历 / 伊朗历的支持
MySQL索引有哪些类型?
● 普通索引:最基本的索引,没有任何限制。 ● 唯一索引:索引列的值必须唯一,但可以有空值。可以创建组合索引,则列值的组合必须唯一。 ● 主键索引:是特殊的唯一索引,不可以有空值,且表中只存在一个该值。 ● 组合索引:多列值组成一个索引,用于组合搜索,效率高于索引合并。 ● 全文索引:对文本的内容进行分词,进行搜索。
SpringBoot启动流程
springboot项目在启动的时候, 首先会执行启动引导类里面的SpringApplication.run(AdminApplication.class, args)方法 这个run方法主要做的事情可以分为三个部分 : 第一部分进行SpringApplication的初始化模块,配置一些基本的环境变量、资源、构造器、监听器 第二部分实现了应用具体的启动方案,包括启动流程的监听模块、加载配置环境模块、及核心的创建上下文环境模块 第三部分是自动化配置模块,该模块作为springboot自动配置核心,在后面的分析中会详细讨论
为什么索引的数量不能太多?
当对表中的数据进行增加、删除、修改时,同时需要动态维护索引,降低了整体的维护速度。 索引需要占据物理空间,如果要建立聚簇索引,那么需要的空间就会更大,因为会将数据存储于叶子节点。 创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加
数据库索引采用B+树不采用B树的原因?
● B+树更便于遍历:由于B+树的数据都存储在叶子结点中,分支结点均为索引,方便扫库,只需要扫一遍叶子结点即可,但是B树因为其分支结点同样存储着数据,我们要找到具体的数据,需要进行一次中序遍历按序来扫,所以B+树更加适合在区间查询的情况,所以通常B+树用于数据库索引。 ● B+树的磁盘读写代价更低:B+树在内部节点上不包含数据信息,因此在内存页中能够存放更多的key。 数据存放的更加紧密,具有更好的空间局部性。因此访问叶子节点上关联的数据也具有更好的缓存命中率。 ● B+树的查询效率更加稳定:由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点,而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条
什么是缓存穿透 ? 怎么解决 ?
缓存穿透是指查询一条数据库和缓存都没有的一条数据,就会一直查询数据库,对数据库的访问压力就会增大,缓存穿透的解决方案 有以下2种解决方案 : ● 缓存空对象:代码维护较简单,但是效果不好。 ● 布隆过滤器:代码维护复杂,效果很好