JavaScript 中的闭包是一种允许函数记住并访问其作用域之外的变量的特性。本文介绍了闭包的概念，并通过一些实例详细解释了闭包的应用，包括异步任务、创建计数器函数等。文章还提到了阅读《You Don't Know JS Yet》这本书后对闭包概念的理解深化。
文章摘要：本文介绍了什么是检索增强生成（RAG）系统及其架构。文章提到RAG系统将外部信息检索集成到大型语言模型（LLM）生成响应的过程中，通过数据库中的搜索预训练知识库之外的信息，显著提高生成响应的准确性和相关性。文章还介绍了RAG系统的两个主要组件：检索器和生成器，并详细说明了索引工作原理和查询向量化。最后，文章强调了随着数据量的增长，需要高效的方法来识别LLM有限内存中最相关的信息，而RAG系统是实现这一目标的有效方法之一。
摘要： 厌倦了Bootstrap？不妨尝试Metrojs，这是一款流行的前端框架，用于构建响应式、移动优先的Metro风格网站。Metrojs配备了Metro CDN和模板起始页，让Web开发更快捷、更轻松。本文介绍了Metrojs的特点，以及如何快速将其添加到项目中，还展示了官方示例和桌面用户界面效果。此外，文中还提到了该项目的数据表用户界面和管理面板功能。最后，提供了GitHub存储库的链接。
本文介绍了ExpressJS的入门知识。首先，文章强调了ExpressJS在Node.js中的流行度和重要性。然后，它提到了入门ExpressJS之前需要的一些先决条件，如Node.js和npm的基础知识、JavaScript中级知识和基础HTML和CSS。接下来，文章详细解释了如何初始化一个NPM项目并安装ExpressJS包，通过创建app.js文件并输入相关代码来深入探讨ExpressJS的使用。此外，文章还介绍了标准配置和路由的重要性，并给出了一些相关代码示例。最后，文章总结了全文内容。 关键词：ExpressJS、入门、Node.js、npm、JavaScript、HTML、CSS
本文提供了关于如何找到初级开发人员工作的建议。文章强调了在求职过程中定制求职计划、使用多种招聘平台、诚实表现自身技能和知识水平、持续编程、参加相关活动的重要性。此外，文章还提到了一些资源和联系人，如 GuideSmiths 人力资源团队，以获取更多信息。文章旨在帮助初级开发人员在符合其价值观和技能的公司找到合适的工作。
这篇文章主要探讨了使用Spring Webflux和新的CosmosDB API v3实现完全响应式开发的实践。文章首先介绍了完全响应式开发的概念和目的，然后详细描述了如何迁移至Spring Webflux和新的CosmosDB SDK。文章还提到了试用新SDK的体验，包括解决了一些新问题，并强调了新的API比之前的版本更好且运行稳定。此外，文章还深入介绍了使用新的CosmosDB SDK执行CRUD操作的经验，包括配置和连接CosmosDB的步骤，以及使用直接模式连接策略的建议。最后，文章还讨论了初始化数据库和容器的调整方法。总体而言，这篇文章提供了一个关于如何使用Spring Webflux和新的CosmosDB API v3实现完全响应式开发的全面指南。
摘要： 本文介绍了如何使用 Gulp 优化网站速度并提升 SEO。文章首先描述了作者在使用最基本的 JavaScript、CSS 和 HTML 搭建的网站中遇到的加载速度慢的问题，并提到了影响搜索引擎优化（SEO）的缺点。接着，文章介绍了 Gulp.js 的安装过程及其在提升网页速度方面的应用。文章还详细说明了如何使用 Gulp 插件来压缩图像，通过配置 Gulp 任务来自动化处理图像压缩，以提高网站性能和 SEO 效果。最后，提醒读者可以根据文章提供的指导或查找其他资源来调整压缩选项以达到最佳效果。关键词：Gulp、网站优化、SEO、图像压缩、自动化处理。
摘要： 本文介绍了使用Next.js（React的服务器端渲染框架）搭建一个简单的博客的流程和步骤。文章首先简要介绍了Next.js的背景和用途，然后详细描述了如何在本地环境中安装Next.js并创建一个基本的博客项目。接着，文章展示了如何修改默认的文件结构来适应博客的需求，包括创建主页和添加博客文章的示例。通过修改JS文件和利用Next.js的现有样式，作者展示了如何快速搭建一个具有基本功能的博客网站。本文旨在帮助读者了解使用Next.js搭建博客的简便性和易用性。
摘要： 本文主要介绍了送给身边软件工程师的十大礼物，包括GitHub开发的毛绒玩具Octocat、机械键盘、GitHub键帽、Udemy课程等，以及一些实用工具和硬件资源如Yubikey、O'Reilly会员资格等。文章还提到了由Mux呈现的DEV全球展示挑战赛，鼓励开发者展示他们的项目。这些礼物和机会旨在表达关心和赞赏，帮助开发者提升技能和体验工作乐趣。
摘要：本文介绍了机器学习生命周期阶段的最佳实践，包括数据收集、数据整合与准备、特征工程、模型训练、模型验证以及人工智能/机器学习的合规性注意事项。文章详细阐述了每个阶段的步骤和最佳实践建议，如数据收集的详细记录、数据治理的定义、数据集成和准备的跟踪数据沿袭和版本控制、特征工程的标准化和一致性保证等。同时，也提到了在模型训练阶段的超参数优化等实践。最后，通过由 Mux 赞助的 DEV 全球展示挑战赛展示了项目展示的重要性。
