后端开发

用go语言后端开发速查用go语言发送请求和接收请求的快速参考解释

【架构艺术】服务架构稳定性的基础保障一个产品随着不断研发，其服务架构的复杂度会越来越高。随着产品的用户体量变大，为了保证产品能够长线运营，就需要保证整个服务架构的稳定性。因此，今天这篇文章，就从实操的角度，粗浅讨论一下，服务架构的稳定性需要如何做到基础保障。

【架构艺术】大规模业务逻辑迁移实践对于一个成熟的工程项目而言，因为项目未来发展或是和企业内部更深度融合的需要，我们可能需要对既有业务逻辑做很大规模的改动，涉及到多方面的逻辑迁移和代码重构，才能够达到下一代产品所需要的效果。

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不打小怪兽

Java 基础查漏补缺JDK提供了完整的Java开发工具和资源，包括编译器、调试器和其他开发工具，满足开发人员的各种需求。 JRE则相对更为基础，它只提供了Java程序运行所需的环境，包含了Java虚拟机（JVM）和Java核心类库，不包含开发工具。在部署Java应用程序时，只需要安装JRE来运行程序即可。 JDK< JRE , 开发工具 > JRE< JVM , 核心类库 >

Kotlin 数据类型详解：数字、字符、布尔值与类型转换指南在 Kotlin 中，变量的类型由其值决定：然而，从上一章中你了解到，如果需要的话，可以指定类型：有时你必须指定类型，而很多时候则不需要。不管怎样，了解不同类型代表什么是有好处的。

Kotlin 变量详解：声明、赋值与最佳实践指南变量是用于存储数据值的容器。要创建一个变量，使用 var 或 val，然后使用等号（=）给它赋值：示例

Kotlin 编程语言详解：特点、应用领域及语法教程Kotlin 是一种现代、流行的编程语言，由 JetBrains 在 2016 年发布。自发布以来，它已经变得非常流行，因为它与 Java 兼容（Java 是目前最流行的编程语言之一），这意味着 Java 代码（和库）可以在 Kotlin 程序中使用。

NumPy 双曲函数与集合操作详解NumPy 提供了 sinh()、cosh() 和 tanh() 等 ufunc，它们接受弧度值并生成相应的双曲正弦、双曲余弦和双曲正切值。

NumPy 差分、最小公倍数、最大公约数、三角函数详解离散差分意味着相邻元素之间的减法。例如，对于 [1, 2, 3, 4]，离散差分将是 [2-1, 3-2, 4-3] = [1, 1, 1]

【后端开发】服务开发场景之高性能（CDN与负载均衡，数据库优化，消息队列）【后端开发】服务开发场景之高性能（CDN与负载均衡，数据库优化，消息队列）按照面试 & 笔试题的方式整理的八股知识哈，长期学习计划。

【后端开发】服务开发场景之高可用（冗余设计，服务限流，降级熔断，超时重试，性能测试）【后端开发】服务开发场景之高可用（冗余设计，服务限流，降级熔断，超时重试，性能测试）高可用描述的是一个系统在大部分时间都是可用的，可以为我们提供服务的。高可用代表系统即使在发生硬件故障或者系统升级的时候，服务仍然是可用的。

NumPy 舍入小数、对数、求和和乘积运算详解在 NumPy 中，主要有五种方法来舍入小数：去除小数部分，并返回最接近零的浮点数。使用 trunc() 和 fix() 函数。

NumPy 简单算术：加减乘除及其他运算你可以直接在 NumPy 数组之间使用算术运算符 + - * /，但本节讨论了一个扩展，其中我们有函数可以接受任何类似数组的对象，如列表、元组等，并根据条件执行算术运算。

npm install 的原理执行命令后，会将安装相关的依赖，依赖会存放在根目录的node_modules下，默认采用扁平化的方式安装，排序规则为：bin文件夹为第一个，然后是@开头系列的文件夹，后面是按照文件夹首字母排序的文件夹。

正则限制字符串的长度必须是n的倍数正则可以帮助我们来判断用户提供的字符串是否是指定长度n的倍数，写法如下：^([\w]{8})*$说明：

NumPy 通用函数（ufunc）：高性能数组运算的利器NumPy 通用函数（ufunc），代表“通用函数”，是一类用于对 ndarray 对象进行逐元素运算的高性能函数。ufunc 使 NumPy 能够在底层高效地利用 C 语言实现向量化操作，从而显著提高计算速度。

卡方分布和 Zipf 分布模拟及 Seaborn 可视化教程卡方分布是一种连续概率分布，常用于统计学中进行假设检验。它描述了在独立抽样中，每个样本的平方偏差之和的分布。卡方分布的形状由其自由度 (df) 参数决定，自由度越大，分布越平缓。

多项分布模拟及 Seaborn 可视化教程多项分布是二项分布的推广，它描述了在 n 次独立试验中，k 种不同事件分别出现次数的离散概率分布。与二项分布只能有两种结果（例如成功/失败）不同，多项分布可以有 k 种（k ≥ 2）及以上的不同结果。

NumPy 均匀分布模拟及 Seaborn 可视化教程均匀分布是一种连续概率分布，表示在指定范围内的所有事件具有相等的发生概率。它常用于模拟随机事件，例如生成随机数或选择随机样本。