ServeHTTP(ResponseWriter, *Request) } ⼏几种 Middleware 形态 Middleware 模式及其控制 Middlewares 的组合：流程之级联控制 app.Use(func(ctx *gin.Context) { fmt.Println("A") ctx.Next() fmt.Println("B") }) app ctx.JSON(200, someBody) }) // ACB Gin 的中间件流程控制，koa 的洋葱头级联模型 思考：如何进⾏行行异常和错误控制？⽐比如 Auth 中间件⽤用户身份验证失败 Middleware 模式及其控制 Middlewares 的组合：流程之级联控制 app.Use(func(next echo.HandlerFunc) echo.HandlerFunc { return ctx.JSON(200, someBody) } }) // ACB Echo 的中间件流程控制，通过 next 控制，依然是葱头级联模型 Middleware 模式及其控制 Middlewares 的组合：流程之级联控制 Middleware 模式及其控制 Middlewares 的组合：流程之顺序控制 app.Use(func(ctx *gear.Context)

column="gender" property="gender"/> 4.7.2 association 1) POJO 中的属性可能会是一个对象,我们可以使用联合查询，并以级联属性的方式封装对 象.使用 association 标签定义对象的封装规则 public class Department { private Integer id ; private String JAVAEE 课程系列 ————————————————————————————— 22 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可访问百度：尚硅谷官网 2) 使用级联的方式: 3) Association‘

间挂住；如果配置过小，则会导致超时增多，成功率降低。 3、雪崩效应：假如超时时间配置较大（例如3S），服务端响 应的平均时延达到了超时时间阈值，会导致业务线程长时间处 于wait状态，工作效率降低，业务堆积，发生级联的雪崩效应。 实践-全栈异步 Website: http://servicecomb.incubator.apache.org/ Gitter: https://gitter.im/ServiceCombUsers/Lobby O利用效率 异步场景3：业务超时较长：业务上对服务调用时延不敏感（例如1-3S），如果采用同步调用 + 大超时时间，在业务高峰期，如果 时延达到超时阈值，系统很容易被压挂 异步场景4：级联调用：需要级联调用多个微服务，希望提升可靠性，不会因为某个微服务处理慢而导致其它微服务调用被阻塞 传统I/O和业务线程分离技术： 纯Reactive异步： 性能对比测试：采用Reactive异步模式之

统架构设计的参考原型直接使用。该架构在服务治理、分层设计的理念，对于保障在线排序架构的高性 能、高可用性、易维护性也具有一定的参考价值。包括很多具体环节的实施方案也可以直接进行借鉴，例 如流量分桶、流量分级、特征模型、级联模型等等。 总之，让开发工程师能够理解排序学习算法方面的核心概念，并为在线架构实施提供细颗粒度的参考架 构，是本文的重要目标。 算法部分 算法部分 机器学习涉及优化理论、统计学、数值计算等多 。 三大挑战 三大挑战 在线排序架构主要面临三方面的挑战：特征、模型和召回。 特征挑战包括特征添加、特征算子、特征归一化、特征离散化、特征获取、特征服务治理等。 模型挑战包括基础模型完备性、级联模型、复合目标、A/B实验支持、模型热加载等。 召回挑战包括关键词召回、LBS召回、推荐召回、粗排召回等。 三大挑战内部包含了非常多更细粒度的挑战，孤立地解决每个挑战显然不是好思路。在线排序作为一个被 Proxy根据特征名的标识去调用对应的Feature Service，并将原始特征值返回给Ranking模块。 Ranking模块通过Expression将原始特征转化成复合特征。 Ranking模块将所有特征交给级联模型做进一步的转换。 深入浅出排序学习：写给程序员的算法系统开发实践 - 美团技术团队 特征模型（Feature Model） 特征模型（Feature Model） 我们把所有与特征获取和特

Dart 语法特性 ● 纯面向对象：类 ● 范型 ● 函数、闭包 ● 库：import ● 可选类型 ● 词法作用域 ● 异步与并发编程 ● getter 和 setter ● 方法级联调用 ● 操作符重载 ● Markdown注释 ● 支持 Mixin ● 基于Mirror的反射 ● 不支持 eval ● …… 类型的好处 ● 类型即文档，表明程序意图，提供概念框架 toString() => "($x,$y)"; } main() { Point p = new Point(2, 3); print(p + new Point(4, 5)); } 方法级联 bg.style ..position = 'absolute' ..top = '0px' ..left = '0px' ..width = "${doc.offsetWidth}px"

模式，支持算法本身对应的秘钥生成、签名和验签功能。 • 支持哈希摘要算法功能：支持 MD5、SHA1、SHA256、SHA224、SHA384、SHA512 算法。 • 支持加解密与认证级联功能：支持 AES-CCM 和 AES-GCM 算法以及 AES 与 SHA256 级联算法。 • 支持压缩与解压缩算法功能：支持 Zlib、Gzip 和 Deflate 的压缩与解压缩算法功能。 • 支持国密算法功能：支持国家商密算法 SM2、SM3

马⽒分形纹理着⾊器节点 FBM (分形布朗运动): 产⽣不⾃然的均匀和各向同性的结果。使⽤相加级联，将数值简单地叠加在⼀起。 多重分形: 结果更不均匀（随位置⽽变化），更类似于真实地形。使⽤相乘级联。 混合式多重分形: 创建具有不同粗糙度值的⼭峰和⼭⾕，就像真正的⼭脉从平原上升起⼀样。结合使⽤相加级联与相 乘级联。 脊状多重分形: 创造尖锐的⼭峰。计算噪点的绝对值，创建 "峡⾕" 效果，然后将表⾯颠倒翻转。 点、区域和聚光灯的阴 影。如果你想让阴影的边缘不那么像素化，那么增加这个值。但要注意， 这将增加内存的使⽤，并降低性能，因为512px的⽴⽅体图中有6×512×512 个像素。 级联⼤⼩ 级联阴影贴图 使⽤的⼀个级联的⼤⼩。仅适⽤于⽇光。 ⾼位深 此选项有助于减少由于阴影贴图内浮点不精确⽽导致的⼀些伪影。此选项 有效地将阴影贴图的内存使⽤量加倍，并减慢其更新速度。 柔和阴影 随机化阴影 ⽤于检测遮挡物体的像素厚度，将任何潜在的遮挡物体处理为此厚度。 级联阴影图 太阳光通常照亮⼀个有许多物体的⼤场景，有些物体很近，有些很远。为了优 化这种情况下的阴影计算，使⽤了⼀种叫做级联阴影图的技术。摄像机的近处 剪辑点和远处剪辑点之间的距离被分成许多相等的间隔（称为级联），就像你 在下⾯设置的计数参数⼀样。对于每个级联，将显⽰不同分辨率的阴影：较近 的级联分辨率⾼，较远的级联分辨率低。请注意，级联阴影图总是要更新的， 因为它们

马⽒分形纹理着⾊器节点 产⽣不⾃然的均匀和各向同性的结果。使⽤相加级 联，将数值简单地叠加在⼀起。 结果更不均匀（随位置⽽变化），更类似于真实地 形。使⽤相乘级联。 创建具有不同粗糙度值的⼭峰和⼭⾕，就像真正的⼭ 脉从平原上升起⼀样。结合使⽤相加级联与相乘级 联。 异向地形:: 创造尖锐的⼭峰。计算噪点的绝对值，创建 "峡⾕" 效 果，然后将表⾯颠倒翻转。 类似于 混合式多重分形，可创建异质的地形，但具有 点、区域和聚光灯的阴 影。如果你想让阴影的边缘不那么像素化，那么增加这个值。但要注意， 这将增加内存的使⽤，并降低性能，因为512px的⽴⽅体图中有6×512×512 个像素。 级联⼤⼩ 级联阴影贴图 使⽤的⼀个级联的⼤⼩。仅适⽤于⽇光。 ⾼位深 此选项有助于减少由于阴影贴图内浮点不精确⽽导致的⼀些伪影。此选项 有效地将阴影贴图的内存使⽤量加倍，并减慢其更新速度。 柔和阴影 随机化阴影 ⽤于检测遮挡物体的像素厚度，将任何潜在的遮挡物体处理为此厚度。 级联阴影图 太阳光通常照亮⼀个有许多物体的⼤场景，有些物体很近，有些很远。为了优 化这种情况下的阴影计算，使⽤了⼀种叫做级联阴影图的技术。摄像机的近处 剪辑点和远处剪辑点之间的距离被分成许多相等的间隔（称为级联），就像你 在下⾯设置的计数参数⼀样。对于每个级联，将显⽰不同分辨率的阴影：较近 的级联分辨率⾼，较远的级联分辨率低。请注意，级联阴影图总是要更新的， 因为它们

马⽒分形纹理着⾊器节点 产⽣不⾃然的均匀和各向同性的结果。使⽤相加级 联，将数值简单地叠加在⼀起。 结果更不均匀（随位置⽽变化），更类似于真实地 形。使⽤相乘级联。 创建具有不同粗糙度值的⼭峰和⼭⾕，就像真正的⼭ 脉从平原上升起⼀样。结合使⽤相加级联与相乘级 联。 创造尖锐的⼭峰。计算噪点的绝对值，创建 "峡⾕" 效 果，然后将表⾯颠倒翻转。 类似于 混合式多重分形，可创建异质的地形，但具有 河道的相似性。 点、区域和聚光灯的阴 影。如果你想让阴影的边缘不那么像素化，那么增加这个值。但要注意， 这将增加内存的使⽤，并降低性能，因为512px的⽴⽅体图中有6×512×512 个像素。 级联⼤⼩ 级联阴影贴图 使⽤的⼀个级联的⼤⼩。仅适⽤于⽇光。 ⾼位深 此选项有助于减少由于阴影贴图内浮点不精确⽽导致的⼀些伪影。此选项 有效地将阴影贴图的内存使⽤量加倍，并减慢其更新速度。 柔和阴影 随机化阴影 ⽤于检测遮挡物体的像素厚度，将任何潜在的遮挡物体处理为此厚度。 级联阴影图 太阳光通常照亮⼀个有许多物体的⼤场景，有些物体很近，有些很远。为了优 化这种情况下的阴影计算，使⽤了⼀种叫做级联阴影图的技术。摄像机的近处 剪辑点和远处剪辑点之间的距离被分成许多相等的间隔（称为级联），就像你 在下⾯设置的计数参数⼀样。对于每个级联，将显⽰不同分辨率的阴影：较近 的级联分辨率⾼，较远的级联分辨率低。请注意，级联阴影图总是要更新的， 因为它们

4. 常见问题解答 5. 词汇表 6. 超级链小课堂 Indices and tables 索引 模块索引 搜索页面 1. 简介 XuperChain是超级链体系下的第一个开源项目，是构建超级联盟网络的底层方 案。 其主要特点是高性能，通过原创的XuperModel模型，真正实现了智能合约的并 行执行和验证，通过自研的WASM虚拟机，做到了指令集级别的极致优化。 在架构方面，其可插拔、 可以通过该命令将用户的一个UTXO进 行拆分，解决用户无法同时发起多笔交 易的问题； 第十五期 超级链开放网络是什么？ 超级链开放网络是基于百度完全自主研发的 开源技术搭建的区块链基础服务网络，由分 布在全国的超级联盟节点组成，符合中国标 准，为用户提供区块链应用快速部署和运行 的环境，以及计算和存储等资源的弹性付费 能力，直接降低用户部署和运维成本，让信 任链接更加便利。 超级链开放网络有哪些优势？ 1. 块链技术，丰富的合约模板和强大的功 能组件，降低使用门槛； 3. 弹性付费成本低：具备计算和存储等资 源的弹性付费能力，可以实现按需按量 灵活计费，一分钱即可用； 4. 节点开放公信强：由分布全国的超级联 盟节点构成，面向社会开放节点接入， 具备极强的公信力； 第十六期 超级链有哪些交易类型？ 超级链主要包括三种交易类型： 1. 普通转账 交易：基于用户utxo进行转账，此类交易包 含utx