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Salvo Rust Web 框架 0.72 发布

Salvo 是 Rust 编写的关注人体工程学的 Web 框架,相比其他框架有很多优势: 没有类型体操,使用时基本不需要对 Rust 有深度理解,非常适合新手; 功能全面,支持 HTTP3, Webtransport 等新协议和功能; 官方维护了众多的中间件; 提供了 tower 兼容层,tower 的中间件可以直接拿来使用; 本次更新内容: 允许直接对 Handler 应用中间件,使用更方便; 对元组实现了 Writer 的支持; 提供 SecureMaxSize 中间件,可以在更细的粒度控制请求的安全数据大小; 修复 RequestId 部分的存储 key 不正确的问题; 对 OpenAPI 的支持作了多处改进; 修复某些情况下应该返回404但是却返回405的问题。 Rust 本身是一个比较难以掌握的语言,而很多 Web 框架晦涩的设计,让事情变得更加地雪上加霜。当你使用其他框架,抓耳挠腮,百思不得其解时正准备放弃 Rust 的时候,记得来 Salvo, 因为她会唱 《最炫民族风》,她会“把你留下来”,给你学习 Rust 的信心和勇气,让你感受看到胜利的成果。 欢迎加入学习,微信群...

分布式因果推断在美团履约平台的探索与实践

美团履约平台技术部在因果推断领域持续的探索和实践中,自研了一系列分布式的工具。本文重点介绍了分布式因果树算法的实现,并系统地阐述如何设计实现一种分布式因果树算法,以及因果效应评估方面qini_curve/qini_score的不足与应对技巧。希望能为从事因果推断相关工作的同学们提供一些启发或帮助。 1. 业务背景 近年来,因果推断在商品定价、补贴、营销等领域得到广泛应用并取得了显著的业务效果提升,例如用户增长、活动营销等业务场景。这些领域的共性是需要“反事实推断能力”,传统机器学习算法更关注预测问题,而因果推断提供了更佳的反事实推断能力。以营销活动为例,我们不仅需要知道当前优惠券金额下,订单数是多少(预测问题),还要知道在改变金额的情况下,订单数会发生怎样的变化(反事实问题)。 常见的因果建模方法主要包含Meta-Learner、深度表征学习和Tree-Base算法三大类。其中以因果树为代表的Tree-Base算法泛化性强,适用于多种业务场景。相较于Meta-Learner,树模型建模流程简单;相较于深度表征学习,树模型特征处理和调参过程简单并且具备极强的可解释性。 开源社区涌现出了微...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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