static 静态方法,只能console.log(Test.getFormatName())
ES6编码规范 let,const替代 var es6提出了新的变量声明,let,const.大部分情况下 let和const可以替代var. let 定义的变量不会被变量提升`` const 定义的常量不能被修改
AI 最适合“内容 & 交互实现”,人必须死守“数据模型 & 性能 & 社区氛围”。AI 可以让你 快 2~3 倍上线 MVP,但社区产品的长期生命力,靠的是 人设计的规则和边界。 AI 辅助审核 & 风控 敏感内容 ❌ 绝对不能交给 AI性能 长列表、分页 ❌ 人主导二、Next.js 在社区项目里的优势(为什么选对了)✅ App Router• RSC(React Server + RSC 是目前社区项目性价比最高的组合三、AI 在 Next.js 社区项目中的最佳分工✅ 1️⃣ 数据模型(人)AI 绝不碰的事:• 表结构• 关系建模• 权限边界✅ 示例(人设计):Postidtitlecontent ✅ 2️⃣ 页面 & 组件(AI 主力)AI 非常适合:• 帖子列表 / 瀑布流• 帖子详情• 评论树• 用户主页• 关注 / 粉丝列表• 通知中心 UI✅ Prompt 示例:用 Next.js App 熟悉度高、出错率低五、AI 使用红线(社区项目特别重要) 绝对不能交给 AI 的 6 件事权限模型举报 / 审核逻辑敏感词 / 风控规则Feed 排序算法数据库 schema 设计用户体验决策社区产品一旦
PSR-6 缓存接口规范 缓存是提升应用性能的常用手段,为框架中最通用的功能,每个框架也都推出专属的、功能多样的缓存库。这些差别使得开发人员不得不学习多种系统,而很多可能是他们并不需要的功能。 目标 本 PSR 的目标是:创建一套通用的接口规范,能够让开发人员整合到现有框架和系统,而不需要去开发框架专属的适配器类。 定义 调用类库 (Calling Library) - 调用者,使用缓存服务的类库,这个类库调用缓存服务,调用的 是此缓存接口规范的具体「实现类库」,调用者不需要知道任何「缓存服务」的具体实现。 实现类库 (Implementing Library) - 此类库是对「缓存接口规范」的具体实现,封装起来的缓存服务,供「调用类库」使用。 缓存系统里的错误 不得 导致应用程序故障,所以,实现类库 不得 抛出任何除了此接口规范定义的以外的异常,并且 必须 捕捉包括底层存储驱动抛出的异常,不让其冒泡至超出缓存系统内。
restful api: 创建接口用post类型 查询接口用get类型 更新接口用put类型 删除接口用delete类型 举个例子: url规范: 建议在postman里面调试接口
github上的frontend-guidelines及编码规范by@mdo(后面几个自己新增 三、JavaScript javascript规范使用的是Standard标准,其好处可点击超链接查看 eslint: no-tabs 84.正确使用 ES6 中的字符串模板。 在没有分号的情况下代码压缩后会导致报错,而坚持这一规范则可避免出错。 譬如: ;[1, 2, 3].forEach(bar) 建议的写法是: var nums = [1, 2, 3] nums.forEach(bar) es6语法规范 1.let 取代 var ES6 -- 与自定义元素规范不兼容 --> 6.验证组件的props 提供默认值。 使用 type 属性校验类型。 使用 props 之前先检查该 prop 是否存在。
React+ToC,AI的使用策略必须和ToB/中后台完全不同。先给结论,再展开**ReactToC项目里,AI最适合做「实现层」,最不该碰的是「体验层&性能层」。 ↓AI:补齐样式/表单/校验/简单逻辑↓人:首屏&性能&动画节奏↓AI:写单测/E2E/SEO配置↓人:真机体验验收三、具体怎么用AI(按场景拆解)1️⃣UI层(AI最强)适合交给AI:页面结构拆分静态布局 ReactHookForm+Zod||动画|FramerMotion||请求|TanStackQuery||AI工具|Cursor(Agent模式)||设计规范|必须有(否则AI会乱写)|----##五 **禁止AI随意引入第三方库**4.**交互路径必须人走查**5.**AI不拥有UX决策权**>你可以把AI当成**“高级外包UI工程师”**,但**产品经理+前端负责人=体验守门员**。 如果你愿意,下一步我可以帮你:给你一套「ReactToC项目AI开发规范」或直接按你当前项目(是否Next.js、是否电商内容站活动页)定制AI使用边界你现在是Next.js还是Vite+React?
1 #利用map()函数,把用户输入的不规范的英文名字,变为首字母大写,其他小写的规范名字。 2 def f1(s): 3 s=s.capitalize() 4 return s 5 list1= ['adam', 'LISA', 'barT'] 6 r=list(map(f1, 6、Python capitalize()将字符串的第一个字母变成大写,其他字母变小写。语法:str.capitalize()。参数:无。返回一个首字母大写的字符串。
Association),后来影响范围不限于欧洲,遂更名为 ECMA 国际组织(Ecma International) 三.ES 规范版本历史 ECMAScript 1(1997 年 6 月):规范第一版 月):又一次小更新,为了同步 ISO 标准 ECMAScript 6(2015 年 6 月):一大波更新,实现了当年 ES4 的许多设想,并正式改为按年份命名规范版本 ECMAScript 2016(2016 年 6 月):第一个年度版本,与 ES6 相比,发布周期较短,新特性也相对少些 ECMAScript 2017(2017 年 6 月):第二个年度版本 以后的 ECMAScript 版本(ES2018 、ES2019、ES2020 等)都在 6 月正式获准生效 四.TC39 标准制定流程 从 ES6 来看,发版周期过长存在 2 个问题: 版本之间的时间跨度太长,提早定稿的特性要等待非常长的时间,一直等到规范正式发布 月,可能是为了纪念历史上那些 6 月发布的元老版本 五.向后兼容原则 我们发现 ES 规范每一版始终完全兼容先前的所有特性,比如 ES6 提出了let、const但并没有干掉var,这是因为如果推出了不兼容的新版本
info的时候,引入info也可以采用import. import info from index.js 不可采用 import {info} from index.js 换句话说,CommanJS规范中的输出 ,也可以采用es6规范中的输入来引入。 5.与上面第四条作对比,如果输出采用es6的export 。 6.使用export输出的时候,引入必须要有{},例如demo.js export const str = 'sisi'; export function func(){ console.log
Ai检测人员穿衣规范系统通过opencv+yolo深度学习技术对现场画面中人员穿衣自动检测,Ai检测人员穿衣规范系统发现现场人员未正确按要求穿衣进行抓拍留档。
sayHello: funtion() { console.log("Hello") } } a.sayHello();//都有效 es6增加这个功能真的是 { console.log(`Hello, ${args[0]}); } 5.2不要用function的构造函数去构造函数,因为用它就等于用eval(),可能会带来安全问题 6.
JavaScript 中的模块,本质上都是为了解决 Js 的作用域问题而定义的模块形式 AMD 浏览器环境 异步 AMD (The Asynchronous Module Definition) 规范的格式和栗子如下 /foobar').foobar, test = new foobar(); test.bar(); // 'Hello bar' ES6 的模块化 ES6 模块的设计思想,是尽量的静态化 ES6 模块不是对象,而是通过export命令显式指定输出的代码,再通过import命令输入。 这种加载称为“编译时加载”或者静态加载,即 ES6 可以在编译时就完成模块加载,效率要比 CommonJS 模块的加载方式高。当然,这也导致了没法引用 ES6 模块本身,因为它不是对象。 模块的用法可以参照 阮一峰的 es6 入门,很详细。
1 概述 本文档制定了XX数据仓库中数据库对象的命名规范(用户、表、视图、存储过程、函数、表分区、主键、索引、序列等)、数据库编程规范,JAVA编程规范为系统设计和开发工作提供统一的命名标准,提高系统的规整性和代码的可读性 4 DIM 统一服务于数据中心的参数表; 5 APP 应用层,用于生成报表 6 XX XX 数据层级按照自己数据仓库规划的命名即可~ 2.2 表、视图、存储过程、函数命名规范 <对象类型><_模型层次 3 主机目录及文件命名规范 3.1 用户命名规范 主机用户名命名规范: 序号 主机用户名 账号类型 用途 1 hadoop 应用程序账号 hadoop集群管理用户 2 … ftp账号 … 3.2 6位长度YYYYMM; 接口文件序号 取值为:接口文件序号长度为3,默认从000开始; 3.4 文件格式规范 文件分隔符 文件字段尽量不采用定长分隔,采用“|”等特殊字符作为分隔符,另外在抽取文件时需要确定字段内容中不会出现分隔符字符 6 JAVA编码规范 6.1 避免引发错误的编写规范 使用字符串的equals方法比较判断时,如有常量字符串,一定要养成常量在前,变量在后的编写习惯。
每日AI知识点 · 第10期 AI Rules 行为规范 让AI按你的规则办事 什么是 AI Rules? Rules 是约束和引导 AI 行为的规则体系。 没有 Rules,AI 会按自己的理解行动;有了 Rules,AI 会严格按照你设定的边界和标准来执行——就像公司的行为准则一样。 ❌ 没有 Rules AI 随意发挥结果不可预期,难以管控 ✅ 有了 Rules AI 按规则行动输出稳定,行为可预期 Rules 的四个层级 1 全局规则 适用于所有场景的基础行为准则,例如「回答必须使用中文」「禁止输出个人隐私」 2 角色规则 特定角色/职责的专属规范,例如「作为测试工程师,必须考虑边界条件」 3 项目规则 行为可预期 Rules 不是限制 AI,而是让 AI 更好地理解你的期望 你给 AI 设置过哪些有效的规则?
给 AI 几句模糊的提示词,然后祈祷它生成可用的代码——这就是"氛围编程"。规范驱动开发,能让这个过程变得可控。 为什么需要规范驱动开发? AI 编程工具让写代码变得简单,但也带来了新问题: • 范围蔓延:做着做着就偏离了最初的目标 • 功能偏离:AI 自己"发挥",生成的代码不是你想要的 • 技术债务:快速修复堆积,代码越来越难维护 • 规范驱动开发的落地保障 问题 GSD 的解法 规范写完就忘 STATE.md 跨会话记忆,始终加载 上下文腐烂 每个任务用新上下文,零历史污染 AI 随意发挥 XML 格式的原子化任务,指令精确 难以并行 安全早做 不要把安全留到最后,作为架构的一部分设计 反馈循环 需求→规范→实现→反馈→更新规范,持续迭代 写在最后 AI 编程工具发展日新月异,但工具本身不能替代工程实践。 规范驱动开发不是额外的负担,而是让 AI 编程从"碰运气"变成"可控流程"的关键方法论。 无论技术背景如何,掌握正确的方法,人人都能构建高质量的软件。
那阅读起来就是苦不堪言,所以,一些基本的开发规范是必须的,是为了自己方便阅读代码,也方便他人阅读修改代码。 true:完全一样;false(默认):不完全一样 - [@return](/user/return) void - [@author](/user/author) polk6 2015/07/21 文档规范 HTML5的文档类型声明:<! 'valid' : 'invalid' ---- JSHint 在js规范中,有很多规范都是样式上的规范而不是逻辑上的规范,比如尽量使用=== 而不是==,我们可以使用JSHint或者JSLint,Javascript font-size: 1.5rem; text-transform: uppercase; } 原文地址: https://juejin.im/post/592d4a5b0ce463006b43b6da
,但大家仍很疑惑,使用ES6会有哪些兼容性问题。 ,es6-shim。 除了后面三点,我们可能比较关注babel处理es6时的兼容性问题。因为es6里面增加了较多的内容,转换为es5没有对应语法与之对应,所以使用时要尤为注意。 使用babel处理了一部分ES6的兼容性转换问题,但是ES6的打包依然必须依赖目前通用的打包管理方案。 另外为了让Babel能在实际的开发中使用,我们也自己总结了一份关于ES6部分的规范: https://github.com/ouvens/ecmaScript-2015-babel-rules
AI工人操作行为流程规范识别算法通过yolov7+python网络模型框架,AI工人操作行为流程规范识别算法对作业人员的操作行为进行实时分析,根据设定算法规则判断操作行为是否符合作业标准规定的SOP流程 AI工人操作行为流程规范识别算法并没有真正的去掉候选区域,而是创造性的将候选区和目标分类合二为一,看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。 AI工人操作行为流程规范识别算法模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测,具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格(grid),每个网格允许预测出2个边框(bounding box,包含某个对象的矩形框 AI工人操作行为流程规范识别算法对于模型重参数化,该研究使用梯度传播路径的概念分析了适用于不同网络层的模型重参数化策略,并提出了有计划的重参数化模型。 AI工人操作行为流程规范识别算法 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的,不使用任何其他数据集或预训练权重。
规范驱动开发:AI编程的正确姿势给AI几句模糊的提示词,然后祈祷它生成可用的代码——这就是"氛围编程"。规范驱动开发,能让这个过程变得可控。为什么需要规范驱动开发? AI编程工具让写代码变得简单,但也带来了新问题:范围蔓延:做着做着就偏离了最初的目标功能偏离:AI自己"发挥",生成的代码不是你想要的技术债务:快速修复堆积,代码越来越难维护上下文腐烂:随着对话变长,AI 规范驱动开发的落地保障问题GSD的解法规范写完就忘STATE.md跨会话记忆,始终加载上下文腐烂每个任务用新上下文,零历史污染AI随意发挥XML格式的原子化任务,指令精确难以并行Wave分组,独立任务并行执行无法验证验证步骤内建在计划里核心要点速查表建议说明规范先行在写代码之前先写规范 ;实现过程中不断回顾规范小步构建将项目分解为可独立测试的小模块安全早做不要把安全留到最后,作为架构的一部分设计反馈循环需求→规范→实现→反馈→更新规范,持续迭代写在最后AI编程工具发展日新月异,但工具本身不能替代工程实践 规范驱动开发不是额外的负担,而是让AI编程从"碰运气"变成"可控流程"的关键方法论。无论技术背景如何,掌握正确的方法,人人都能构建高质量的软件。