华人尤雨溪开发的 Vue 在国内得到了广泛的应用，但是 Vue 天生是为 SPA（单页应用）设计，对搜索引擎不友好。所以，如果是公司官网等需要做搜索引擎优化的网站，使用 Vue 肯定不合适，此时 Nuxt 便可以派上用场。读完本文，你将可以了解下面的知识： 1. Nuxt 的 Auth 模块用于用户登录的认证 2. Nuxt 在 Node 服务端结合 Axios 怎么请求 Java 后台数据 3. Nuxt 应用怎么分页查询数据 4. Nuxt 应用怎么生成单个Sitemap 5. Nuxt 应用怎么将大的 Sitemap 拆分成多个小的 Sitemap 6. Sitemap 怎么提交给 Google 搜索 7. 搜索引擎优化注意事项 8. Nuxt 应用怎么使用Cloudflare 防止被 DDOS 攻击 9. Cloudflare 不缓存 Nuxt 网站的图片怎么解决 10. 怎么使用 PM2 部署 Nuxt 网站 11. Nuxt 中怎么使用 Vuex-Persistedstate 12. Nuxt 应用怎么使用 Google Analytics 分析网站访问情况

我们都知道查询优化器，知道在查询优化器中会经历逻辑查询优化和物理查询优化。需要注意的是，查询优化器只能在已经确定的情况下（SQL 语句、索引设计、缓冲池大小、查询优化器参数等已知的情况）决定最优的查询执行计划。 但实际上 SQL 执行起来可能还是很慢： 1. 那么到底从哪里定位 SQL 查询慢的问题呢？ 2. 是索引设计的问题？服务器参数配置的问题？ 3. 还是需要增加缓存的问题呢？ 性能分析来入手分析，定位导致 SQL 执行慢的原因。 1. 如何使用慢查询日志查找执行慢的 SQL 语句？ 2. 如何使用 EXPLAIN 查看 SQL 执行计划？ 3. 如何使用 SHOW PROFILING 分析 SQL 执行步骤中的每一步的执行时间？

Python 作为一门胶水语言，和其他语言相互调用十分常见，其中比较麻烦且坑比较多的要数 Python 与 C/C++ 的相互调用。 本Chat主要讲解如下内容： 1. Python 调用 C/C++ 2. C/C++ 调用 Python + 原生方式（效率高） + 管道方式（配置简单）

在我们的学生时代，老师总会在期末考试的时候，拿出成绩单，告诉大家，谁又考了第一名，谁还需要再努力。你这个时候是不是会特别关注自己的成绩，尤其自己的成绩排名呢？还会在心里暗暗计算自己哪些科目有不及格的风险，哪些科目考的还不错呢？ 学生不轻松，老师也同样不轻松，既担心学生的成绩，同时还要花费大量的时间、精力统计学生成绩，像常规的平均成绩、成绩排名、及格率计算等等，更细致的话还要统计某一题目的正确率、单个学生的成绩起伏等等，依据大量的数据分析学生的学情，有针对性的做出教学策略的调整。 人人都说 Python 是数据分析领域的中流砥柱，针对这种学生成绩的数据分析，是不是也可以借助 Python 来实现呢？ 答对啦，这些工作都可以用 Python 的第三方科学计算库 Numpy 轻松的做出来，不用再手动一个个排序，求和等等。是不是很人工智能啊？ 本场 Chat 中，将带着你利用 Numpy 库分析学生成绩数据，获取学生成绩排名、平均值、及格率等结果。这里，先看下本场 Chat 利用 Numpy 库完成的学习任务： - Numpy 成绩排名 - Numpy 求平均值 - Numpy 求和 - Numpy 求最大值最小值 - Numpy 求及格率 适用人群：对数据分析感兴趣，想学习 Numpy 用法的人群。

Python 在数据可视化方面一直表现活跃，这得益于 Python 拥有众多优秀的用于数据分析的第三方库。 本场 Chat 中将带你使用 Python 的可视化图表模块——Seaborn 对上海的二手房对数据可视化分析，主要展示上海市二手房的房屋总价与房屋单价分布情况，并分析房价受到哪些房屋属性的影响，这些能够帮助我们做出正确的房屋买卖决策，更重要是感受到 Seaborn 模块的美妙之处。 同时也介绍了 Seaborn 分析数据的概念、环境部署、应用场景等。 本场 Chat 梳理： - 主题：二手房房价（总价、单价）受基本属性的影响情况（只分析 100 条数据） - 基本信息：总价、单价 - 基本属性：建筑面积、装修情况、配备电梯 本场 Chat 主要内容： - 直方图：单价分布、总价分布——展示房价的大致分布情况，比较简单直观 - 箱线图：单价、单价与配备电梯的关系、单价与装修情况的关系 - 条形图：单价与装修情况的关系、单价与配备电梯的关系【与箱线图内容重复】 - 散点图：总价分布、+总价与面积的关系（有关）、单价与面积的关系（无关） - 线性回归图：总价与面积&装修的关系——由散点图引申到线性回归图↗ 适用人群：对数据分析感兴趣，想学习 Seaborn 使用方法的人群。

本场 Chat 考米拉将带你搭建一个简单的基于 HTTP 协议的服务器，学习 HTTP 在 Python 中的应用。我们将利用 Python 3 的 http.server 包来搭建服务器，这是一个神奇的 Python 模块，一行代码就能搭建一个服务器，有没有很厉害！ 那么，我们在本场 Chat 将解决哪些问题和疑惑呢？ - 这个看似简单的搭建服务器操作背后的原理是什么？ - 服务端与客户端又是如何实现通信的？ - 如何自定义搭建一个小型 Web 服务器？ 适用人群：Python 初学者，对 Web 感兴趣的人群。

K8S 作为目前最火的微服务架构，它到底有什么优势？需要那些知识点才能弄懂一个 K8S，如果作为一个高级的 K8S 运维工程师或者你准备成为一个高级的 K8S 运维工程师，本 Chat 可能是非常好的入门指南。 为什么作为一个程序员至少需要了解一些 K8S 的内容，为你的专业前景提供一个稍微宽阔点的眼界，为你的日后专业领域发展给出一定的建议，因为，比较程序员这行业，分工现在越来越细了，如果你想往高点发展，必须站在知识的顶峰上，所以 K8S 作为普通程序员的必修课程，我觉得还是非常重要的，从里面你能读到网络、监控、服务治理、设计理念、虚拟机技术等等知识点，并且贯通串联起来，到达一定的高度。 在本 Chat 中你能学到什么？ 1. K8S 的简要介绍 2. K8S 重要知识点 3. K8S 网络基础 4. 微服务架构的一些思考

在繁杂的项目中，日志打印必不可少。但是编写打印的工作，有时候是无趣的、繁琐的、浪费精力的。 如何能够快速、方便的编写打印；如何清晰、准确的定位；如何简单并优雅的实现；最后才能让我们摆脱这样枯燥的、重复的工作？ 网上有很多强大的日志类工具，我也都使用过一些，但是都没有理想中的方便。今天我想分享给大家的一套我苦心专研，实现的一套我理想中的解决方案。 在本场 Chat 中，会讲到如下内容： - 标准的 C++ 打印 - 问题的提出 - 单变量的实现 - 显示文件名、函数、行号 - 设置打印颜色 - 最简单的多变量实现方案 - 真正的多变量实现方案 - 最后的源码

Java 8 是目前市场上最稳定也是最常用的 JDK 版本，相比之前的版本增加了很多实用的功能，特别是 Lambda 和 Stream，它们可以极大地帮助我们简化代码，让我们写的代码看上去更加简洁、优雅、高大上！ 我在工作中发现还有不少同学还不知道 Lambda 和 Stream，或者不知道如何在实际项目开发中运用 Lambda 和Stream，其实，学会了 Lambda 和 Stream，你会发现它们会让你的开发更加简单，你之后的工作肯定会离不开它们。 不用太多时间，通过我这篇文章，就能让你学会 Lambda 和 Stream，并且轻松运用到项目中！ 本篇 Chat 内容： * 了解什么是 Lambda 表达式 * 了解什么是 Stream * 了解什么是函数式编程 * Lambda 基础语法 * Lambda 在业务开发中的运用 * Stream 操作详解（包括 forEach、Filter、Map、Skip 等等） 适合人群：Java 新手、不熟悉 Lambda、Stream、函数式编程的同学

很多二线三线城市的测试人员都在彷徨，所在城市大厂不多，跳无可跳。工作内容千篇一律，和开发相比毫无发展空间。 在本场 Chat 中，我将分享一下内容（全部真实经历）： * 毕业后从 0 开始，工作三年在三线城市拿到 30w offer 的心路历程和经验教训 * 指导大家怎么在小城市找到高薪 offer 适合人群：在校大学生、刚参加工作的测试人员

机器学习涉及高等数学，因此在学习机器学习前，需要学习一些必备的数学相关知识，在本次 Chat 主要讲解常见的函数求导，导数运算法则，泰勒展开式，微分方程，以及 Python 实现积分和求导。 在本次 Chat 主要讲到一下内容 - 导数 - 基本函数求导公式 - 求导法则 - Python 实现求导 - 泰勒展开式 - 微积分基本定理 - 基本函数微分公式 - Python 实现积分 适合人群：对线性代数有兴趣的人员

本次 Chat 介绍向量知识基础，开始学习行向量和列向量的基本概念，并逐步了解行列式以及向量的加减乘除和矩阵的线性运算，以及如何使用 Python 代码计算向量或者矩阵的相关线性运算。 在本次 Chat 主要讲到一下内容 - 向量及向量的线性运算 - 矩阵及矩阵的线性运算 - 行列式 - 逆矩阵 适合人群：对线性代数有兴趣的人员

Kafka 是一个分布式的发布：订阅消息系统。最初是由 Linkedin 领英公司基于 Scala 和 Java 语言开发的分布式消息系统，现已捐献给 Apache 软件基金会。事实上 Kafka 不仅仅是一个消息队列（MQ），其已然成为一个开源的分布式流处理平台。Kafka 具有高吞吐、低延迟的特性，许多大数据处理系统比如 Storm、Spark、Flink 等都能很好地与之集成。 在本场 Chat 中，将会讲到如下内容： - Kafka 概述 - Kafka 体系结构 - 分区和主题 - Kafka 文件存储机制 - Kafka 安装与配置 - Kafka 监控管理 - Kafka 生产者消费者脚本 - Kafka 生产者客户端 API - Kafka 消费者客户端 API - Kafka 事务 - Spring Boot 集成 Kafka - Kafka 面试题集锦 **适合人群**：对消息队列感兴趣，在实际开发中需要使用 Kafka 的技术人员

二维码是当今社会的一种重要的信息载体，我们生活的各个角落都有二维码的身影。本次 Chat 以二维码为主体 讲解二维码的知识，已经二维码的识别。并结合 OpenCV 实现一个扫码工具。 本次 Chat 的内容如下： 1. 二维码 2. 二维码的解析 3. OpenCV 的简单使用 4. OpenCV 调用摄像头 5. 扫码工具实现 适合读者：对 Python 感兴趣的读者。

依旧是一段简短的自我介绍（糊）。 我是浅浅，上一回我们把线性表、栈与队列、树给讲了一圈，这次来讲初、中级数据结构里的三个重要分支——串、图、排序。 串，也就是字符串，字符串有很多很多操作，拼接、截取、求长度…这些基础操作都不是什么难点，真正疑难的地方在于模式匹配，暴力与非暴力的字符串模式匹配算法都掌握了吗？没掌握的话看这篇就够了。 图，如果往广义上看，跟树很接近，它的深度周游和广度周游也是从树的遍历延伸出来的，这次的图遍历算法只是前胃小菜，更关键的要放在后面的最短路径求取以及最小生成树。 排序，啊，这个就是老生长谈的话题了，最主要的还是那八种吧，但这次分成内排序和外排序来讲，外排序可能不会提及的太深入，也许只是惊鸿一瞥，重点还是放在内排序上。 加油喽，冲鸭！

如果你的业务看起来很庞大，请考虑设计模式；如果你的业务看起来很复杂，请考虑设计模式。 关于设计模式的 Demo 网上不少，但都与实际业务脱离；本文是基于订单业务实现的一个装饰模式，当然实际的订单业务要比本文复杂的多，本文是简化了大部分功能流程，也是一个入门级的与业务相结合的装饰模式。 在本场 Chat 中，会讲到如下内容： 1. 业务描述 2. 需求分析 3. 接口定义 - 装饰模式四要素 - 接口定义 - UML 4. 实现 - 装饰类实现 - 支付金额构件 - 支付金额构件实现类 - 支付金额抽象装饰类 - 支付金额抽象装饰实现类 - 定义一个工厂生成装饰类 - 工厂类接口 - 生产优惠券活动构件类 - 生产优惠券构件类 - 生产运费构件类 - 实际支付价格业务类 - 提交订单业务类 5. 单元测试 - 程序 - 构建一个提交订单的对象 - 封装购买商品信息及数量 - 封装收货地址 - 封装优惠券 - 折扣活动 - 运费 - 提交订单 - Debug - 日志 6. Demo - Git 地址 - 数据库 适合人群： 开发过程中不知怎么使用设计模式的开发者

对于大流量高并发系统而言，为了保护系统被击垮，需要一些防护措施，常见的有服务降级、限流策略、负载均衡、缓存等，其中限流是系统的保护网，限流一般放置在接入层对突发流量进行控制，起到平整流量、削峰填谷的作用，同时可以识别爬虫等非法流量进行拒绝服务。利用好限流是设计大流量系统的必修课。 本文以 Nginx 作为实践的基础，用通俗易懂的语言讲解常见限流算法的设计思想，并结合 Nginx 进行实践，让算法落地，即学即用。 在本场 Chat 中，会讲到如下内容： 1. 漏桶算法原理剖析 2. 漏桶算法在 Nginx 中的实践 3. 令牌桶算法原理剖析

本项目围绕图像识别，通过调用百度 API 接口，可以实现很多人性化的功能，比如识别图像信息、比对图像差异以及颜值打分等功能。 在本次 GitChat 中主要使用的技术点： - 百度 API - Tkinker 本次 Python 小项目主要功能：调用电脑摄像头实现拍照，并使用百度 API 接口实现图像识别。

尽管现在 Java、Python、Go 等高级语言大行其道，C/C++ 逐渐没落。然而 C/C++ 还是学习计算机的基础，相对于高级语言，它们更贴近机器本身，学好了 C/C++，对计算机的本质将会有更加深入的了解。而内存机制是 C/C++ 里面最重要的部分，文本就是试图探讨这一方面的内容。 1. 物理内存和虚拟内存的概念和实验 2. 堆和栈的概念和分析 3. 函数调用压栈和出栈过程 4. 不同的数据类型在内存中的存在 5. C 语言的结构体的内存模型 6. C++ 的类的内存模型 本文适合有一定的 C/C++ 基础，想深入了解 C/C++ 的内存模型的人。

这里是汇总的 Python 的基础知识，帮助我们熟悉基础（大神请绕过），快速入门，可以作为我们入门 Python 的参数资料。 本场 Chat 涉及的内容： * A-01.Python 环境安装和配置 * A-02.Python 应用场景 * A-03.Python 2.x 和 3.x 的区别 * B-01.Python 数据类型 * B-02.Python 运算符和操作对象 * C-01.列表和元组 * D-01.字符串操作 * E-01.字典操作 * F-01.条件、循环和其他语句 * F-02.实训一-猜字游戏编写 * G-01.函数 * H-01.面向对象编程 * I-01.异常 * J-01.日期和时间 * K-01.正则表达式 * L-01.文件操作 * M-01.多线程 * N-01.发送和接收电子邮件 * O-01.网络编程 * P-01.操作数据库 * Q-01.附录 **适用人群：Python 新手，Python 爱好者**