• 无论是敏捷和瀑布,软件开发都有一个设计过程,实际也是了解知识准备过程,属于坐而论道,那么什么时候动手开干? 1. 首先,动手开干的标志是什么?见这篇文章:
  • Apache Airflow项目有点像“超级 cron”,因此运行作业的方式与框架本身高度耦合。今天,您必须克服的最大挑战仍然是调度和作业之间的耦合。您可以仅根据要运行的 dag 和任务的数量来扩展您的 Airflow 部署 1)Airflow是一个编
  • 关于 2022 年或前几年的 Java 面试问题有很多内容。在本文中,我将向您展示我在 2022 年的几个 Java 面试问题以及我的观点。 从Cassandra迁移到PostgreSQL问题是这样的。有一个项目运行了几个月,有30个 icon
  • 这是由 Bjarne Stroustrup 和 Herb Sutter 撰写,包括一组关于 C++ 编码的久经考验的指南、规则和最佳实践。本文件是一套良好使用C++的指南。本文档的目的是帮助人们有效地使用现代C++。我们所说的 "现代C++"是指有效地使用ISO C++标准(目前是C icon
  • 随着时间的推移,我注意到一种设计启发式方法,它极大地帮助了我完成无数项目。这种启发式的地方在于它在概念上易于理解和应用,但它自然会引导您更接近函数式编程。事实上,这与 Haskell 处理 IO 的方式非常相似。它也是 React 等现代 Web/UI 框架的核心理念。 icon
  • 我们希望有一个策略,能让我们决定何时停止设计,开始实施编程,同时优化成本函数。 启发式#1:有足够的 "已知的知识"。你是否有最小的知识来带来价值?你的项目可能是庞大的;因此,有许多需求,可能有些需求可以在没有其他需求的情况下 icon
  • PostgreSQL 查询计划器充满了惊喜,因此编写高性能查询的常识性方法有时会产生误导。在这篇博文中,我将描述借助 EXPLAIN ANALYZE 和 Postgres 元数据分析优化看似显而易见的查询的示例。 1. 通过函数调用搜索通过 icon
  • 在移动应用程序中有效实施支付需要精确关注支付方式、用户体验和欺诈预防等因素。移动支付对企业至关重要,这意味着工程师应该采取深思熟虑的方法,预测所有可能发生的情况。在 DoorDash,我们发现了有助于创建强大且成功的移动支付系统的八个基本因素。DoorDash 已经处理了超过 20 icon
  • Apache Hive 是一个建立在 Hadoop 之上的数据仓库系统,它使用户能够灵活地以类似 SQL 的查询的形式编写复杂的 MapReduce 程序。性能调优是运行 Hive 查询的重要部分,因为它可以帮助程序员减少时间并提高代码效率。应用正确的方法并使用最佳优化实践,我们可以在 hi icon
  • 在这篇文章中,我正在尽我最大的努力压缩我所知道的关于什么是好的 API 的一切。您的消费者会喜欢使用的 API。所有提示都与语言无关,因此它们适用于任何框架或技术。 1. 保持一致 对字段、资源和参数使用相同的大小写(我更喜欢 icon
  • 设计一个直观、用户友好的 RESTful API 是一项艰巨的工作。如果这是您的第一次尝试,这可能已经是一项艰巨的任务。规划 API 的生命周期管理可能是事后才想到的。但无论如何都是有可能的:在这篇文章中,我想提出一种严肃的方法来发展你的 API,即使它没有计划。 让我们假设 icon
  • JavaScript的主要好处之一是它可以在浏览器和服务器上运行。作为一名工程师,你需要掌握一门语言,你的技能将有多种应用。这就是2015年吸引我加入Node的原因--我不必在语言和技术栈之间切换。 Node允许你在前端和后端应用中重复使用库、逻辑 icon
  • 软件开发中的设计模式是解决常见问题的可重复解决方案和最佳实践。即使在服务监控的情况下,如果使用得当,设计模式也可以帮助团队接受服务所有权并解决生产中的服务故障。您可以将服务监控设计模式分为三类:健康检查你怎么知道你的服务正在运行——如果是的话——也在做它应该做的事情?是否及时 icon
  • CSS的语法!important很容易被误用。来自CSS 联合设计师Steven Pemberton认为:添加 !important 仅出于一个原因:法律要求某些文本采用指定的字体大小。!important 阻止CSS级联改变它。其他任何事情都可能是误用,并且表明您可 icon
  • 以下是 Clean Code 关于编写可读函数的建议的摘要。这个建议是针对用 OOP 语言编写的函数,尽管许多概念会延续到其他编程范式。 原则 1 - 小! 你的大部分功能应该少于15行,而且几乎不应该超过20行。 < icon
  • 有一个代码可读性陷阱,一旦你意识到它就很容易避免,但这个陷阱无处不在:人们喜欢省略“单位unit”。看看 Python、Java 和 Haskell 中的以下三个片段: icon
  • 业务分析方面并不涉及到太多的数学/统计数据,与数学或统计数据(涉及证明、多步计算、复杂计算)相比,大多数分析都是与业务模型或结果更接近的临时启发式方法。是否可得出:大多数分析只是启发式的经验? 大多数组织确实在寻找分析师,但他们说他们需要数 icon
  • 很久以前,在我的第一份软件工作中,我收到了一份关于一个内部产品的错误报告,我甚至不知道这个产品的存在。 结果发现这是一个应用程序,基本上提供了公司内任何员工可能需要的所有表格。基本上是一个万能的资源。你需要向人力资源部门报告某人吗?这里有一个表格。 icon