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每日一博|基于 Hunt Framework 3.2.0 快速构建服务端项目教程

Hunt Framework 是使用 D语言开发的全栈 Web 框架,类似于 Laravel / SpringBoot / Django 等,可以让 D 语言开发者快速的创建项目,内置超多业务规范一是方便开发者开箱即可用,二是方便管理者对项目代码更容易 review。 本示例代码基于目前最新的 Hunt Framework 最新版本 3.2.0 进行编写,接下来让我们感受一下使用 DLang 开发的快感:) 1. 创建一个普通的模板页面渲染项目 1.1 基于骨架项目创建空项目 首先使用 git 命令把骨架项目克隆到本地。 git clone https://github.com/huntlabs/hunt-skeleton.git myproject cd myproject 1.2 修改项目 http 监听地址和 监听端口 http 相关配置项在 config/application.conf 中可以找到如下内容,我们监听的 ip 是 127.0.0.1 端口是 8080: http.address = 127.0.0.1 http.port = 8080 1.3 控制器 我们可以看到 source/app/controller/IndexController.d 的源码,这个就是一个普通的控制器,代码如下: module app.controller.IndexController; import hunt.framework; class IndexController : Controller { mixin MakeController; @Action string index() { return view.render("index"); } } 我们可以看到 index 控制器还有一个 index 的方法,这个方法被使用 @Action 标记为了可访问的页面,而这个页面又使用 view 视图渲染了 index.html 模板(这里模板的扩展名因安全问题被省略)。 这里的视图会渲染 resources/views/default/index.html 模板文件。 1.4 路由配置 在配置文件目录可以找到 config/routes 这个默认的路由配置表,骨架项目有一条记录如下: GET / index.index 这条语义是使用 GET 方法访问 / 这个 path 会映射到 index 控制器的 index 方法。 1.5 编译运行项目 整个项目使用 dub 包管理器管理,一个命令即可编译运行: dub run -v 这时候根据你自己配置的 ip 和 端口访问即可: http://127.0.0.1:8080 至此你的 D 语言项目就跑起来了,是不是很酷?😎那下面章节来点数据库操作。 2 创建一个增删改查的 API 项目 在创建增删改查 API 之前我们需要做一些准备工作,一是创建好数据库的表结构,二是开启框架的路由组支持,让用户可以通过 example.com/api/ 或 api.example.com 的形式可以访问到。 2.1 首先我们开启路由组 在 config/application.conf 找到配置项 route.groups 修改为: route.groups = api:path:api 那我这里解释一下 api:path:api 的含义,{路由组的KEY}:{访问路由组的方式}:{路由组的自定义值},那通过上面这个设置后我们的 api 访问地址前缀就应该是: http://127.0.0.1:8080/api/ 如果我们设置为 route.groups = api:domain:api.example.com 那我们访问 api 地址的前缀就是: http://api.example.com/ 2.2 我们的表结构设计 可以自己执行这个 SQL 创建表,我们数据库使用的是 MySQL 5.7.x 做的 example。 SET NAMES utf8mb4; SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0; -- ---------------------------- -- Table structure for my_user -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `my_users`; CREATE TABLE `my_users` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `username` varchar(255) DEFAULT NULL, `password` varchar(255) DEFAULT NULL, `email` varchar(255) DEFAULT NULL, `created` bigint(11) DEFAULT NULL, `updated` bigint(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1; 2.3 修改数据库相关配置文件 数据库配置项文件在 config/application.conf 进行修改,找到如下配置按照你自己本地数据库环境进行设置: # Database database.driver = mysql database.host = 127.0.0.1 database.port = 3306 database.database = myproject database.username = root database.password = 123456 database.charset = utf8 database.prefix = my_ database.enabled = true 2.4 创建数据库模型 Hunt Framework 也是内置 Model 模型,我们创建模型类 app/model/User.d: module app.model.User; import hunt.entity; @Table("users") class User : Model { mixin MakeModel; @AutoIncrement @PrimaryKey ulong id; string username; string password; string email; uint created; uint updated; } 要注意的是使用 @PrimaryKey 标记 id 为主键,并且使用 @AutoIncrement 标记为自增,@Table("users") 是让你自己填写自己表的真实名字,我们表的真实名是 my_users,因为所有表前缀已经在 config/application.conf 中的配置项 database.prefix = my_ 配置过,所以这里的值我们只需要写 users 即可。 2.5 创建 Repository 对象 这个对象只要继承 EntityRepository 即可,里边已经包含了很多丰富的操作方法,app/repository/UserRepository.d: module app.repository.UserRepository; import hunt.framework; import app.model.User; class UserRepostiroy : EntityRepository!(User, ulong) { } 这里我们自定义 UserRepository 继承的 EntityRepository 是 hunt-entity 这个 ORM 库自带的类,我们使用模板传值的方式将我们自定义的 Model 类 User 和主键类型 ulong 传递过去了,这个编译时会帮我们处理很多事情,我们只要记住如何写就好了。 2.6 创建表单验证的类 作为 API 就很难缺少 POST 表单的接收和验证,Hunt Framework 内置表单验证机制,我们需要自己实现一个表单验证的对象 app/form/UserForm.d: module app.form.UserForm; import hunt.framework; class UserForm : Form { mixin MakeForm; @Length(4, 30, "用户名长度必须在 {{min}} 到 {{max}} 位之间。") string username; @Length(8, 32, "密码长度必须在 {{min}} 到 {{max}} 位之间。") string password; @NotEmpty("Email地址不允许为空。") string email; } 2.7 创建 API 对应的控制器 因为我们 API 使用的是独立的路由组,所以我们创建控制器的时候需要在 app/controller/ 目录下再创建一个子目录 api 来保存对应的控制器类文件,所以我们这个类文件命名为 app/controller/api/UserController.d: module app.controller.api.UserController; import hunt.framework; import app.repository.UserRepostiroy; import app.model.User; import app.message.ResultMessage; import app.form.UserForm; class UserController : Controller { mixin MakeController; @Action Response add(UserForm form) { // ResultMessage 是要返回的 json 消息体 auto resultMessage = new ResultMessage; // 使用 valid() 方法获取一个校验结果对象 auto valid = form.valid(); if (!valid.isValid()) { // 给个错误码 resultMessage.code = 10001; // valid.messages() 方法可以获取所有错误信息,我们这里只简单的获取一个错误进行返回 foreach (message; valid.messages()) { resultMessage.message = message; break; } } else { auto repository = new UserRepository; auto user = new User; user.username = form.username; user.password = form.password; user.email = form.email; // 把模型数据保存到数据库 repository.save(user); // 因没有错误就不需要设置错误码,提示添加成功即可 import std.format : format; resultMessage.message = format!"用户( %d )添加成功!"(user.id); } // 返回结果对象会自动由 JsonResponse 序列化为 json 返回给客户端 return new JsonResponse(resultMessage); } } 这里是 ReusltMessage 的代码: app/message/ReusultMessage.d module app.message.ResultMessage; class ResultMessage { uint code = 0; string message; } 2.8 API 路由配置文件 每个路由组有自己的路由配置表,api 的路由配置表是 config/api.routes,这个规则是不是很简单?我们看看添加用户接口的路由配置项: POST /user/add user.add 是不是很简单?这里因为是 api.routes 所以控制器会在 app/controller/api/ 目录下找对应的 user 控制器和 add 方法。 2.9 测试添加用户接口 这里我们使用 Firefox 插件进行接口请求,我们按照表单的要求添加 3 个字段,分别为 username、password、email,我们也按照 UserForm 中的验证规则去填写,当我们提交表单的时候可以看到如下界面: 这里提示 用户( 9 )添加成功!,这里的数字 9 其实是我们在将用户数据写入库中以后返回的主键 ID。 那我们为了测试表单校验的作用,我们把密码从 8 位改为 6 位,因为我们在 UserForm 中规则设定的是 8~32 位之间,再次提交表单如下结果: 这里说明我们的表单校验已经起了作用:) 3 总结 最总完成的项目目录结构如下: MYRPOJECT/ ├── config │ ├── api.routes │ ├── application.conf │ └── routes ├── data │ └── mysql.sql ├── dub.sdl ├── resources │ ├── translations │ │ ├── en-us │ │ │ └── message.ini │ │ └── zh-cn │ │ └── message.ini │ └── views │ └── default │ ├── footer.html │ ├── header.html │ └── index.html ├── source │ ├── app │ │ ├── controller │ │ │ ├── IndexController.d │ │ │ └── api │ │ │ └── UserController.d │ │ ├── form │ │ │ └── UserForm.d │ │ ├── message │ │ │ └── ResultMessage.d │ │ ├── model │ │ │ └── User.d │ │ └── repository │ │ └── UserRepository.d │ └── main.d └── wwwroot └── favicon.ico 整个项目看下来也算是清晰明了,在框架的使用方式上有着熟悉的味道,Hunt Framework 有着像 Laravel 那么快的开发效率,也有像 SpringBoot 那样规范的数据库操作方式,也具有像 golang 一样有原生语言编译后方便的部署方式。 相关资源地址 HuntLabs 官方网站: https://www.huntlabs.net Hunt Framework 代码库: https://github.com/huntlabs/hunt-framework 完整示例代码: https://gitee.com/zoujiaqing/example-myuser

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美国平权运动持续发酵,微软、亚马逊叫停为警方提供面部识别服务

继 IBM 之后,亚马逊、微软也加入了抗议偏见和执法暴行的队伍。 6月12日,微软宣布开始禁止将面部识别产品卖给美国警察部门,其总裁 Brad Smith 表示,“除非有强有力的、基于人权的国家法律,否则我们不会将该技术出售给警察。” 6月10日,亚马逊发布公告称,未来一年,将暂停警方使用面部识别平台Amazon Rekognition的权限,“我们希望这一为期一年的暂停,可以使国会有足够的时间执行适当的规则。” 最早参与进来的巨头是 IBM。6月8日,IBM首席执行 Arvind Krishna 给美国国会的信中写到,将不再提供通用的面部识别或分析软件,并向媒体表示,IBM 也将不再开发或研究该技术。原因是担心人脸识别技术会带来大规模监视、种族歧视、侵犯基本人权或自由等伤害。 面部识别平台引发多次争议 除了 IBM 说不会再开发人脸识别技术。亚马逊和微软并没有停止向全社会提供人脸识别产品,他们在避免站到美国和全球抗议种族主义与警察暴行活动的对立面。 微软12日在《华盛顿邮报》做了三个主题的直播,讨论民族主义和种族歧视问题,并宣布不再向警察出售面部识别系统。Brad Smith 在直播中呼吁制定规范的面部识别国家法律,“我们需要国会才去行动,而不仅是科技公司,这是我们保证保护人类生命的唯一途径。” 亚马逊则表示,儿童保护慈善机构 Thorn,国际失踪与受虐儿童中心,打击人口贩卖机构 Marinus Analytics 还可以继续使用 Rekognition。 没有全面叫停并不代表没有争议。人脸识别技术的门槛已经越来越低,随之技术应用风险也在增加,但很多时候,大公司不愿意面对技术带来的负面结果。 微软还未发布正式的书面通告,没有明确警方禁用产品的时限和具体名称。我们以亚马逊2016年12月发布的 Rekognition 平台为例,说说人脸识别技术存在的问题和争议。 上线之后,亚马逊多次高调宣传,Rekognition 会被很好地应用在执法部门,以及一些人口保护组织的打击犯罪行动中。亚马逊称使用 Rekognition 非常简单。之前曾有开发者尝试,使用Rekognition 提供的 API,再编写一个 Python 脚本,做人脸检测和识别。该开发者调用了Amazon 提供的函数库,将一张单人图片发送到Rekognition API,最后识别结果中包括人脸的边界位置、年龄估计、面部情绪、性别等众多信息。 虽然 Rekognition 可以做到让人脸识别变得简单,但它的准确性多次遭到质疑。 2018年夏天,美国公民自由联盟 ACLU 对Rekognition 做了测试,发现在535个国会议员中,有28名议员的面部无法被正确识别。随后亚马逊反驳了此观点,称 ACLU 没有公布数据集,且使用的是 Rekognition 默认80%置信度阈值的 API,建议在执法机构应该使用置信度不低于99%的设置。 亚马逊还表示,会继续向警方提供该技术。 2019年1月,麻省理工学院媒体实验室的研究人员发现,Rekognition 在识别女性和深肤色面孔时,更容易出错——Rekognition 在识别浅肤色男性上无错误,但将女性误认为男性的比例有19%、将深肤色女性误认为男性的比例为31%。 不止是 Rekognition,现在的人脸识别产品几乎都是这样,易用却也容易产生偏颇。麻省理工此前也对包括 IBM 和微软在内的主要科技公司做过测试,结果表明,识别深肤色面部的错误率比识别浅肤色面部的错误率高十几个百分点。 多项研究证明,人脸识别技术并不够成熟。2019年12月,美国国家标准与技术研究所发现,经验证据表明,目前大多数的人脸识别算法,在人口统计学的准确度上,存在误差。 但在这次动乱之前,面对批评,这些公司并没有做出什么改变。甚至这一次,也只有 IBM 表示担心技术上不成熟所导致的后果。亚马逊和微软,更偏向于通过国会监督,来解决问题,而没有直接、正面地提及自身产品的缺陷。 “是时候讨论人脸识别应用了” 为什么人脸识别会加深种族矛盾? 《纽约时报》曾指出,部分原因在于,这些公司训练识别模型的数据集中,绝大多数可能是男性和白人。 也有人解释,因为做人脸识别开发的技术人员,集中在主要科技公司,而他们大部分是白人和男性。因此,在数据集的选择和收集上,难免存在偏颇。 实际上,对于人脸识别,甚或是机器学习来说,参数、模型、算法已经不是最难攻克的方面了。AI 研发团队最缺的往往是数据、标注。 机器学习就是让计算机模拟人脑进行分辨和思考。就像我们从小学习认字,或是去认识一个人一样,如果想要计算机识别出人脸、文字、物体等等,首先需要人类找出大量的案例数据去喂养,没有数据,机器学习就无从谈起。 另外还要给一些数据加上标注,告诉计算机我们需要的目标,然后在让计算机自己去学习。有数据显示,以物体检测模型为例,开发者们花在数据标注上的时间,平均占项目周期的50%以上。 通常建立一个完善的数据集并不容易。不完善的数据集,又包裹着多种风险。 如在自动驾驶领域,数据采集非常不易。每个初创公司的任务清单里都包括一项“闭环”任务:路测、收集数据、路测、修改数据模型、再路测……而路测里程和数据也成为外界评价这些公司的重要指标。 最难的还是人脸识别。首先,数据的收集会受采集公司、主体价值观、知识面的影响,使得数据集本身会存在或多或少的偏差。 其次,即便现在发达的社交网络,为某些数据,如人脸信息、消费信息的采集提供了便捷的渠道,但这非常容易造成隐私伤害,引起大规模抗议。 上个月,美国公民自由联盟 ACLU 起诉了 Clearview AI,这是一个比Rekognition 使用更广泛的面部识别系统。原因是Clearview AI 未经人们统一,擅自从社交媒体抓取了十亿张照片,训练模型。 《纽约时报》曾评价面部识别技术,可能是世界上最分裂的技术:它可以识别罪犯和受害者,减少悲剧发生;但同时会加剧侵蚀隐私、加深种族歧视…… 不过,我们似乎可以期待,当全世界都开始关注面部识别带来的风险,巨压之下,人脸识别或许还能做得更好。 就像 IBMArvind Krishna给国会的信中提到的一样:是时候开始,就执法机构是否应该使用面部识别技术,以及如何使用面部识别技术,做全国性的对话了。 虽然Arvind Krishna此话针对的是美国执法机构,尤其是其暴力行为,但是随着人脸识别技术在世界范围内普及,和在公共系统中的应用,它将关系到我们每一个人,所以这场讨论应该引起足够的重视,而所有人都有发言权。

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从MongoDB迁移到Elasticsearch后,我们减少了80%的服务

本文作者 李猛,Elastic Stack 深度用户,通过 Elastic 工程师认证,2012年接触 Elasticsearch,对 Elastic Stack 技术栈开发、架构、运维等方面有深入体验,实践过多种大中型项目;为企业提供 Elastic Stack 咨询培训以及调优实施;多年实战经验,爱捣腾各种技术产品,擅长大数据,机器学习,系统架构。 序言 本文内容涉及到 MongoDB 与 Elasticsearch 两大阵营,可能会引起口水之争,仅代表个人经验之谈,非阵营之说,围绕两个话题展开:• 为什么要从 MongoDB 迁移到 Elasticsearch?• 如何从 MongoDB 迁移到 Elasticsearch? 现状背景 MongoDB 本身定位与关系型数据库竞争,但工作中几乎没有见到哪个项目会将核心业务系统的数据放

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux

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。

WebStorm

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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