摘要： 本文探讨了如何避免程序员或黑客职业倦怠的问题。文章指出人们感到职业倦怠的原因，如工作压力、生活失衡等。提出了解决方案，包括关注自我关爱、健康和生活平衡，并强调冥想的重要性。同时，作者分享了自己的亲身经历，说明了在生病后如何调整生活方式和找到适合自己的解决方案。最后，作者列出了自己克服职业倦怠的方法，如冥想、健康饮食和锻炼等。文章还提到了由Mux呈现的DEV全球展示挑战赛，鼓励人们展示自己的项目。
本文介绍了自恋数字的概念，即数字各位数之和的幂等于其位数。以数字153为例，详细解释了自恋数字的计算方式。读者可通过链接阅读文章了解更多内容，并可通过链接查看相关文章，关于自恋型人格的内容未知。
摘要： 本文介绍了使用Vite进行Node.js应用程序的开发与构建。首先，文章概述了Vite作为一种现代化的Web应用构建工具的语境和动机，并探讨了其与传统工具如Webpack的对比。接着，文章详细阐述了为何Vite适合开发Node.js应用程序，包括其支持的各种工具如vitest（单元测试工具）、vite-node（用于运行TypeScript代码的工具）等。此外，文章还介绍了如何使用这些工具进行实际应用，包括创建单元测试文件、运行测试以及使用vite-node替代node命令来运行文件等。最后，文章总结了使用Vite进行Node.js应用程序开发与构建的优势和便利性。
揭秘分布式系统：入门指南 本文介绍了分布式系统的基本概念、类型、关键概念、通信方法和挑战。首先，文章概述了分布式系统的引入、定义和重要性。接着，探讨了分布式系统的基本构建模块，包括节点、链路、分布式计算原理等。然后，文章详细介绍了分布式系统的类型，如集群计算、网格计算、云计算、点对点计算和移动计算等。此外，文章还涵盖了分布式系统的关键概念，如并发性、可扩展性和容错性。最后，文章讨论了分布式系统中的通信方式，包括消息传递和共享内存，并概述了分布式系统面临的挑战，如数据一致性和故障处理。本文旨在为初学者提供分布式系统的基础知识和入门指南。
摘要：本文主要介绍了乐观的用户界面（Optimistic UI）的概念及其在Redux中的应用。首先，文章概述了将Redux转化为有限状态机的方法及多步骤表单的需求变化。接着，通过实例详细解释了乐观的用户界面的实现方式，包括在提交表单时立即进行状态过渡，开始绘制页面，并在实际内容到达时显示旋转指示器或内容本身。同时，文章还讨论了如何处理错误和预取数据的情况。最后，文章强调了预取的重要性，并介绍了在用户鼠标接近表单末尾时触发预取的方法。
本文主要介绍了Next.js + GraphQL + TypeScript的设置过程。首先，使用create-next-app命令创建应用程序，并安装TypeScript。然后，通过npm安装Apollo Client和GraphQL库来处理数据获取。接下来，创建一个Apollo客户端并连接到GraphQL后端API。最后，将客户端连接到应用程序中使用ApolloProvider。通过遵循这些步骤，可以成功设置Next.js应用程序的GraphQL和TypeScript环境。
本文介绍了微软发布的.NET 7的新官方功能，包括原生AOT、系统.组合.托管以及可观测性的改进。其中原生AOT是微软开发的主要重点，带来了性能提升，如启动时间、内存使用、磁盘大小和访问受限平台的优化。此外，文章还介绍了托管可扩展性框架更新和新功能的可观测性改进。这些改进将有助于开发人员提高应用程序的性能和可维护性。
文章关键词：单字母 CSS 类名哈希策略，减小包大小 摘要： 本文介绍了如何通过单字母 CSS 类名哈希策略来减小包大小。首先，通过更改标准 CSS 类名哈希以拆分为单字母名称策略和文件路径，将捆绑包压缩率提高到文件大小的 40%。然后，使用一个基于路径的哈希计数系统确保在服务器端以任何顺序读取文件时，CSS 类名的顺序始终保持一致。这种方法旨在优化包大小并提高其加载速度。
摘要： 本文将介绍一个基于Java Spring的EventSourcing和CQRS Clean Architecture的微服务实现。该服务使用Spring Data JPA作为数据访问层，Spring Data MongoDB进行投影，通过REST进行通信。同时，它利用Spring Cloud Sleuth进行分布式追踪，Jaeger进行追踪可视化，Docker进行容器化部署，普罗米修斯和Grafana进行监控和告警。该服务的目的是创建一个更接近真实世界的微服务，特别是在处理事件溯源和CQRS方面。源代码可在GitHub仓库中找到。文章还介绍了该服务的主要功能和使用方式，包括Swagger UI、Jaeger UI和Prometheus用户界面的使用。
摘要： 本文介绍了如何准确了解使用竞价实例在云成本优化中可以节省多少费用。首先，文章讨论了竞价实例的基本概念以及它们可能带来的潜在陷阱。接着，阐述了CAST AI提供的节省报告和自动化工具如何帮助用户识别并运行适合在竞价实例上的工作负载，解决实例迁移的挑战，并自动管理竞价实例的配置和维护。最后，文章强调了使用CAST AI的预测模型来精确计算节省金额的重要性，并介绍了该解决方案与其他云优化解决方案的不同之处。通过获取免费的节省报告，用户可以了解使用特定的集群配置究竟可以节省多少成本。
