此时不建议使用AspectJ。 Javaassit从能力和易用性上介于ASM和AspectJ之间。对于Javaassit框架使用的比较少,从官方的介绍中有如下特性简介:“*Javassist提供了两个级别的API:源代码级别和字节码级别。... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714839642&x-signature=M1e5qhLkSFpx1Xn2mvAVkq78ynE%3D)所以这个方面相比AspectJ,我们可以做一些优化,让插桩行为的“副作用”尽可能小,如无必要则不要生成一些中间字节码产物。...
**活动参与快速指南:**- **火山特别奖:两个平台一起发,周边奖品拿到手软!** 活动期间在**火山引擎开发者社区**和**抖音开放平台社区**同时发文,符合该奖项参与要求的内容即可获得对应奖励。**(🌋在火山引擎开发... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926087&x-signature=0vyZamleRPS25oyl0m1jCr2LsZo%3D)![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a8d12d08dafc45f28a7178c9a4d0b7a1~tp...
处理逻辑不一样,代码不可复用,在 ETL 的计算过程中数据被反复引用,这些都可能使最终的业务数据发生变化,导致数据不一致; **3. Serving** **性能问题**,有些业务的主要场景比较简单,但也需要消耗大量的资源,比如简单的点查,往往要求高 QPS。如果采用传统大数据的方案,把主键拼起来,那么中间的结合是松耦合的,如果要同时达到高 QPS,这种拼接方案在计算上和资源上的投资都会很大,性能问题也很严重。针对上述困境,字节...
并以此为基础搭建一个设计工具。可能会遇到的问题:1. **纯前端的分词和词性还原。** WordArt 分词是纯前端计算,对于英文来说,需要进行词性还原,对于中文来说,需要有效的分词工具。这两者在前端的落地均可能遇到一些问题。2. 其他算法上的问题跟 Shape Word Cloud 会遇到的问题一致。图云方向对于拼接效果非常完美的图云(如下图所示)一般需要较为复杂的图形学计算。下图为设计师设计的图云(网络素材)---------...