国产av日韩一区二区三区精品,成人性爱视频在线观看,国产,欧美,日韩,一区,www.成色av久久成人,2222eeee成人天堂

Jadual Kandungan
12 tindanan teknologi popular yang patut dipelajari pada tahun 2025 dan panduan untuk menjana wang dengan cepat
1. Timbunan MERN (MongoDB, Express.js, React, Node.js)
2. Timbunan MEVN (MongoDB, Express.js, Vue.js, Node.js)
3. JAMstack (JavaScript, API, Markup)
4. Tindanan T3 (Next.js, TypeScript, tRPC, Tailwind CSS, Prisma)
5 Timbunan Flutter (Flutter, Firebase)
6. Timbunan PERN (PostgreSQL, Express.js, React, Node.js)
7. Timbunan Django (Django, PostgreSQL, React/Angular)
8. Timbunan DevOps (Docker, Kubernetes, Jenkins, Terraform)
9. Tindanan AI/ML (Python, TensorFlow, PyTorch, FastAPI)
10. Timbunan pembangunan Blockchain (Solidity, Ethereum, Hardhat)
11. Timbunan Spring Boot React
12. Timbunan penuh Karat (Rust, Actix Web, Yew)
Kesimpulan
Jana Pantas $100: Templat Pengertian AI
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Timbunan Teknologi Mesti Tahu

Timbunan Teknologi Mesti Tahu

Jan 11, 2025 pm 10:09 PM

Pada tahun 2025, teknologi berkembang pesat, dan pemilihan susunan teknologi yang betul adalah penting. Artikel ini akan memperkenalkan 12 tindanan teknologi yang akan menarik perhatian pada tahun 2025, dan disertakan dengan panduan templat AI Notion untuk menjana wang dengan cepat. Sama ada anda seorang pembangun web, pembangun aplikasi mudah alih atau pakar dalam bidang AI/chain block, anda boleh mencari arah yang sesuai dengan anda.

1. Timbunan MERN (MongoDB, Express.js, React, Node.js)

Tindanan MERN ialah penyelesaian yang sempurna untuk pembangunan web tindanan penuh, membolehkan anda membina bahagian hadapan dan bahagian belakang tapak web anda menggunakan JavaScript, memperkemas proses pembangunan dan meningkatkan kebolehskalaan aplikasi anda.

Sebab belajar MERN pada tahun 2025:

  • Skalabiliti: Komponen MERN berkuasa dan tahan terhadap kerosakan.
  • Populariti: React dan Node.js ialah pilihan popular dalam kalangan komuniti pembangun.
  • Potensi tindanan penuh: Gunakan satu bahasa, JavaScript, untuk segala-galanya.

Alat yang patut diterokai:

  • Komponen Pelayan React: Mempercepatkan kelajuan memuatkan halaman.
  • Prisma: Urus pangkalan data dengan cekap.

Pautan berkaitan:

  • MongoDB
  • Express.js
  • Bertindak balas
  • Node.js

2. Timbunan MEVN (MongoDB, Express.js, Vue.js, Node.js)

Jika anda mencari kesederhanaan dan prestasi, tindanan MEVN ialah pilihan anda. Ia menggunakan Vue.js sebagai alternatif kepada React, memberikan pengalaman yang lebih mudah diakses tanpa mengorbankan prestasi.

Sebab belajar MEVN pada tahun 2025:

  • Kesederhanaan Vue.js: Sesuai untuk pemula tetapi cukup berkuasa untuk memenuhi keperluan profesional.
  • Penggunaan yang Berkembang: Perusahaan memilih Vue.js kerana fleksibiliti dan kecekapannya.

Pautan berkaitan:

  • Vue.js
  • MongoDB
  • Express.js
  • Node.js

3. JAMstack (JavaScript, API, Markup)

JAMstack bukan sekadar timbunan teknologi, ia adalah revolusi dalam seni bina web. Direka dengan mengambil kira kelajuan, keselamatan dan kesederhanaan, ia merupakan pilihan pertama untuk tapak web statik.

Sebab untuk mempelajari JAMstack pada tahun 2025:

  • Prestasi: Tapak web statik bermaksud kelajuan pemuatan sepantas kilat.
  • Keselamatan: Minimumkan kelemahan bahagian pelayan.

Alat utama:

  • Next.js: Sesuai untuk pemaparan sebelah pelayan.
  • Netlify dan Vercel: Permudahkan proses penggunaan.

Pautan berkaitan:

  • JAMstack
  • Next.js
  • Netlify
  • Vercel

4. Tindanan T3 (Next.js, TypeScript, tRPC, Tailwind CSS, Prisma)

Untuk pembangun yang menyukai TypeScript dan ingin mencapai keselamatan jenis dalam aplikasi mereka, timbunan T3 membuat gelombang.

Sebab belajar T3 pada tahun 2025:

  • Skrip Taip Komprehensif: Memastikan keselamatan taip dari hujung hadapan ke hujung belakang.
  • Prestasi Next.js: Bina apl web yang sangat pantas.

Pautan berkaitan:

  • Next.js
  • Skrip Jenis
  • tRPC
  • CSS Tailwind
  • Prisma

5 Timbunan Flutter (Flutter, Firebase)

Pembangunan aplikasi mudah alih ialah medan hangat, dan Flutter ialah susunan teknologi pilihan untuk pembangunan merentas platform.

Sebab untuk mempelajari Flutter pada tahun 2025:

  • Merentas platform: Tulis sekali, gunakan di mana-mana sahaja.
  • Pembangunan pesat: Ciri-ciri seperti muat semula panas mempercepatkan proses pembangunan.

Pautan berkaitan:

  • Berkibar
  • Firebase

6. Timbunan PERN (PostgreSQL, Express.js, React, Node.js)

Untuk pembangun yang memilih pangkalan data SQL, tindanan PERN ialah alat yang berkuasa untuk aplikasi dipacu data.

Sebab belajar PERN pada tahun 2025:

  • Pangkalan Data Berkuasa: PostgreSQL ialah sistem pengurusan pangkalan data hubungan peringkat teratas (RDBMS).
  • Penguasaan React: ialah pilihan yang kukuh untuk antara muka pengguna moden.

Pautan berkaitan:

  • PostgreSQL
  • Express.js
  • Bertindak balas
  • Node.js

7. Timbunan Django (Django, PostgreSQL, React/Angular)

Pencinta python, tindanan ini adalah untuk anda. Timbunan Django sangat bagus untuk pembangunan pesat dan mempunyai ciri keselamatan terbina dalam.

Sebab untuk mempelajari Django pada tahun 2025:

  • Pembangunan Pantas: Sediakan dan jalankan apl anda dengan pantas.
  • Integrasi Sains Data: Gabungkan pembangunan web dengan sains data dengan mudah.

Pautan berkaitan:

  • Django
  • PostgreSQL
  • Bertindak balas
  • Sudut

8. Timbunan DevOps (Docker, Kubernetes, Jenkins, Terraform)

Berminat dengan infrastruktur dan automasi? Timbunan DevOps adalah penting untuk memudahkan penggunaan dan penskalaan.

Sebab untuk mempelajari DevOps pada tahun 2025:

  • Infrastruktur sebagai Kod: Automatikkan segala-galanya.
  • Pebekalan: Docker dan Kubernetes ialah piawaian industri.

Pautan berkaitan:

  • Pelabuh
  • Kubernetes
  • Jenkins
  • Terraform

9. Tindanan AI/ML (Python, TensorFlow, PyTorch, FastAPI)

AI dan ML bukan sekadar kata kunci, ia membentuk masa depan. Timbunan AI/ML adalah penting untuk sesiapa sahaja yang berharap untuk membuat perubahan dalam ruang ini.

Sebab untuk mempelajari AI/ML pada tahun 2025:

  • Permintaan yang semakin meningkat: Pakar AI diperlukan dalam setiap industri.
  • Ekosistem Python: Perpustakaan yang kaya menjadikan model pembinaan lebih mudah.

Pautan berkaitan:

  • Python
  • TensorFlow
  • PyTorch
  • FastAPI

10. Timbunan pembangunan Blockchain (Solidity, Ethereum, Hardhat)

Teknologi Blockchain tidak akan hilang. Menguasai timbunan teknologi ini boleh meletakkan anda di barisan hadapan dalam aplikasi terdesentralisasi.

Sebab untuk mempelajari blockchain pada 2025:

  • Pertumbuhan DeFi: Ruang kewangan terdesentralisasi sedang berkembang pesat.
  • Kontrak Pintar: Solidity ialah bahasa pilihan untuk pembangunan blockchain.

Pautan berkaitan:

  • Keteguhan
  • Ethereum
  • Hardhat

11. Timbunan Spring Boot React

Untuk pembangun yang suka Java, timbunan Spring Boot React menyediakan bahagian belakang yang berkuasa dan bahagian hadapan yang dinamik.

Sebab untuk mempelajari Spring Boot React pada tahun 2025:

  • Penggunaan Perusahaan: Dipercayai oleh perusahaan besar.
  • Ekosistem Java: Manfaatkan pelbagai alatan dan perpustakaan.

Pautan berkaitan:

  • But Musim Bunga
  • Bertindak balas

12. Timbunan penuh Karat (Rust, Actix Web, Yew)

Rust telah mendapat perhatian untuk prestasi dan keselamatannya, menjadikannya pilihan terbaik untuk pembangunan bahagian hadapan dan belakang.

Sebab untuk mempelajari Rust pada tahun 2025:

  • Prestasi Tinggi: Sesuai untuk aplikasi intensif memori.
  • Ekosistem Berkembang: Komuniti dan perkakas Rust berkembang pesat.

Pautan berkaitan:

  • Karat
  • Actix Web
  • Ya

Kesimpulan

Memilih susunan teknologi yang betul bergantung pada matlamat peribadi anda dan jenis projek yang ingin anda buat. Sama ada anda sedang mengusahakan pembangunan web, apl mudah alih, AI atau blockchain, terdapat timbunan teknologi yang sesuai untuk anda. Menggali, terus belajar, dan mula membina perkara yang menakjubkan! Apakah timbunan teknologi anda untuk 2025? Jangan ragu untuk berkongsi pendapat anda!


Must-Know Tech Stacks

Jana Pantas $100: Templat Pengertian AI

Kini percuma!

Klik di sini untuk panduan

Ingin membuat wang tambahan dengan cepat? Panduan ini akan membawa anda langkah demi langkah membuat dan menjual templat Notion. Sesuai untuk pemula atau sesiapa sahaja yang mencari cara mudah untuk menjana wang dalam talian.

Sebab untuk memuat turun panduan ini:

  • Mula buat duit dengan cepat: Ikuti langkah mudah untuk mencipta templat yang orang mahu dan sanggup beli.
  • Jimat masa dengan AI: Belajar menggunakan alatan seperti ChatGPT untuk mereka bentuk dan menambah baik templat.
  • Sertai pasaran yang semakin berkembang: Lebih ramai orang menggunakan Notion setiap hari dan mereka memerlukan templat untuk menjimatkan masa dan kekal teratur.

Mengandungi alatan berguna:

  • Petua ChatGPT PDF: Petua sedia untuk mencetuskan kreativiti dan mencipta templat dengan lebih pantas.
  • Senarai Semak PDF: Kekal di landasan semasa anda bekerja.

Ringkasan kandungan:

  • Langkah Jelas: Pelajari segala-galanya daripada idea kepada jualan.
  • Cara mencari idea hangat: Selidik trend dan permintaan.
  • Buat dengan AI: Petua untuk menggunakan alatan AI untuk menambah baik templat anda.
  • Jadikan templat mudah digunakan: Petua reka bentuk yang bersih.
  • Menjual templat anda: Petua untuk berkongsi dan menjual pada platform seperti Gumroad atau Etsy.
  • Selesaikan masalah biasa: Selesaikan masalah seperti jualan rendah atau reka bentuk yang rumit.

Sesuai untuk:

  • Sesiapa yang ingin menjana pendapatan tambahan secara online.
  • Orang yang gemar menggunakan Notion dan ingin berkongsi pendapat mereka.
  • Pencipta mencari cara mudah untuk mula menjual produk digital.

Dapatkan salinan percuma anda sekarang dan mula menjana wang!

Atas ialah kandungan terperinci Timbunan Teknologi Mesti Tahu. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Apakah beberapa kelemahan keselamatan biasa dalam aplikasi web Python (mis., XSS, suntikan SQL) dan bagaimana mereka dapat dikurangkan? Apakah beberapa kelemahan keselamatan biasa dalam aplikasi web Python (mis., XSS, suntikan SQL) dan bagaimana mereka dapat dikurangkan? Jun 10, 2025 am 12:13 AM

Keselamatan aplikasi web perlu diberi perhatian. Kelemahan umum di laman web python termasuk XSS, suntikan SQL, CSRF dan risiko memuat naik fail. Untuk XSS, enjin template harus digunakan untuk melarikan diri secara automatik, penapis teks HTML yang kaya dan menetapkan dasar CSP; untuk mengelakkan suntikan SQL, rangka pertanyaan parameter atau ORM, dan mengesahkan input pengguna; Untuk mengelakkan CSRF, mekanisme CSRFTToken mesti diaktifkan dan operasi sensitif mesti disahkan dua kali; Kelemahan muat naik fail mesti digunakan untuk menyekat jenis, menamakan semula fail, dan melarang keizinan pelaksanaan. Berikutan norma -norma dan menggunakan alat yang matang dapat mengurangkan risiko, dan keselamatan memerlukan perhatian dan ujian yang berterusan.

Bagaimanakah rangka kerja Python atau PyTest memudahkan ujian automatik? Bagaimanakah rangka kerja Python atau PyTest memudahkan ujian automatik? Jun 19, 2025 am 01:10 AM

Python's Unittest and Pytest adalah dua kerangka ujian yang digunakan secara meluas yang memudahkan penulisan, penganjuran dan menjalankan ujian automatik. 1. Kedua -duanya menyokong penemuan automatik kes ujian dan menyediakan struktur ujian yang jelas: Unittest mentakrifkan ujian dengan mewarisi kelas ujian dan bermula dengan ujian \ _; Pytest lebih ringkas, hanya memerlukan fungsi bermula dengan ujian \ _. 2. Mereka semua mempunyai sokongan dakwaan terbina dalam: Unittest menyediakan kaedah AssertEqual, AssertTrue dan lain-lain, manakala PYTest menggunakan pernyataan menegaskan yang dipertingkatkan untuk memaparkan butiran kegagalan secara automatik. 3. Semua mempunyai mekanisme untuk mengendalikan penyediaan ujian dan pembersihan: un

Bagaimanakah Python mengendalikan argumen lalai yang boleh berubah dalam fungsi, dan mengapa ini boleh menjadi masalah? Bagaimanakah Python mengendalikan argumen lalai yang boleh berubah dalam fungsi, dan mengapa ini boleh menjadi masalah? Jun 14, 2025 am 12:27 AM

Parameter lalai Python hanya dimulakan sekali apabila ditakrifkan. Jika objek yang boleh berubah (seperti senarai atau kamus) digunakan sebagai parameter lalai, tingkah laku yang tidak dijangka mungkin disebabkan. Sebagai contoh, apabila menggunakan senarai kosong sebagai parameter lalai, pelbagai panggilan ke fungsi akan menggunakan semula senarai yang sama dan bukannya menghasilkan senarai baru setiap kali. Masalah yang disebabkan oleh tingkah laku ini termasuk: 1. Perkongsian data yang tidak dijangka antara panggilan fungsi; 2. Hasil panggilan berikutnya dipengaruhi oleh panggilan sebelumnya, meningkatkan kesukaran debugging; 3. Ia menyebabkan kesilapan logik dan sukar untuk dikesan; 4. Mudah untuk mengelirukan kedua -dua pemaju baru dan berpengalaman. Untuk mengelakkan masalah, amalan terbaik adalah untuk menetapkan nilai lalai kepada tiada dan membuat objek baru di dalam fungsi, seperti menggunakan my_list = tiada bukan my_list = [] dan pada mulanya dalam fungsi

Apakah pertimbangan untuk menggunakan aplikasi Python ke persekitaran pengeluaran? Apakah pertimbangan untuk menggunakan aplikasi Python ke persekitaran pengeluaran? Jun 10, 2025 am 12:14 AM

Menggunakan aplikasi python ke persekitaran pengeluaran memerlukan perhatian terhadap kestabilan, keselamatan dan penyelenggaraan. Pertama, gunakan Gunicorn atau UWSGI untuk menggantikan pelayan pembangunan untuk menyokong pemprosesan serentak; kedua, bekerjasama dengan Nginx sebagai proksi terbalik untuk meningkatkan prestasi; Ketiga, konfigurasikan bilangan proses mengikut bilangan teras CPU untuk mengoptimumkan sumber; Keempat, gunakan persekitaran maya untuk mengasingkan kebergantungan dan membekukan versi untuk memastikan konsistensi; Kelima, membolehkan log terperinci, mengintegrasikan sistem pemantauan, dan menyediakan mekanisme penggera untuk memudahkan operasi dan penyelenggaraan; Keenam, elakkan keizinan akar untuk menjalankan aplikasi, menutup maklumat debugging, dan konfigurasikan HTTPS untuk memastikan keselamatan; Akhirnya, penggunaan automatik dicapai melalui alat CI/CD untuk mengurangkan kesilapan manusia.

Bagaimanakah Python boleh digunakan untuk analisis data dan manipulasi dengan perpustakaan seperti numpy dan panda? Bagaimanakah Python boleh digunakan untuk analisis data dan manipulasi dengan perpustakaan seperti numpy dan panda? Jun 19, 2025 am 01:04 AM

Pythonisidealfordataanalysisysisduetonumpyandpandas.1) numpyexcelsatnumericalcomputationswithfast, multi-dimensiArarraySandvectorizedoperationsLikenp.sqrt ()

Bagaimanakah Python dapat diintegrasikan dengan bahasa atau sistem lain dalam seni bina microservices? Bagaimanakah Python dapat diintegrasikan dengan bahasa atau sistem lain dalam seni bina microservices? Jun 14, 2025 am 12:25 AM

Python berfungsi dengan baik dengan bahasa dan sistem lain dalam seni bina mikroservis, kunci adalah bagaimana setiap perkhidmatan berjalan secara bebas dan berkomunikasi dengan berkesan. 1. Menggunakan API standard dan protokol komunikasi (seperti HTTP, REST, GRPC), Python membina API melalui rangka kerja seperti Flask dan FastAPI, dan menggunakan permintaan atau HTTPX untuk memanggil perkhidmatan bahasa lain; 2. Menggunakan broker mesej (seperti Kafka, Rabbitmq, Redis) untuk merealisasikan komunikasi tak segerak, perkhidmatan Python dapat menerbitkan mesej untuk pengguna bahasa lain untuk memproses, meningkatkan sistem decoupling, skalabilitas dan toleransi kesalahan; 3. Memperluas atau membenamkan runtime bahasa lain (seperti Jython) melalui C/C untuk mencapai pelaksanaan

Bagaimanakah senarai, kamus, dan menetapkan pemantauan meningkatkan kebolehbacaan kod dan kesimpulan dalam Python? Bagaimanakah senarai, kamus, dan menetapkan pemantauan meningkatkan kebolehbacaan kod dan kesimpulan dalam Python? Jun 14, 2025 am 12:31 AM

Senarai Python, Kamus dan Pengumpulan Pengumpulan meningkatkan kebolehbacaan kod dan kecekapan penulisan melalui sintaks ringkas. Mereka sesuai untuk memudahkan operasi lelaran dan penukaran, seperti menggantikan gelung berbilang baris dengan kod satu baris untuk melaksanakan transformasi atau penapisan unsur. 1. Senarai pemantauan seperti [x2forxinrange (10)] secara langsung boleh menghasilkan urutan persegi; 2. KESELAMATAN KAMI seperti {x: x2forxinrange (5)} jelas menyatakan pemetaan nilai utama; 3. Penapisan bersyarat seperti [XforxinNumbersifx%2 == 0] membuat logik penapisan lebih intuitif; 4. Keadaan kompleks juga boleh tertanam, seperti menggabungkan penapisan pelbagai syarat atau ekspresi ternary; Tetapi operasi bersarang atau kesan sampingan yang berlebihan harus dielakkan untuk mengelakkan mengurangkan kebolehkerjaan. Penggunaan derivasi yang rasional dapat mengurangkan

Bagaimana anda boleh melaksanakan iterators tersuai di Python menggunakan __iter__ dan __Next__? Bagaimana anda boleh melaksanakan iterators tersuai di Python menggunakan __iter__ dan __Next__? Jun 19, 2025 am 01:12 AM

Untuk melaksanakan iterator tersuai, anda perlu menentukan kaedah __iter__ dan __Next__ di dalam kelas. ① Kaedah __iter__ mengembalikan objek iterator itu sendiri, biasanya diri sendiri, bersesuaian dengan persekitaran berulang seperti untuk gelung; ② Kaedah __Next__ mengawal nilai setiap lelaran, mengembalikan elemen seterusnya dalam urutan, dan apabila tidak ada lagi item, pengecualian hentian harus dibuang; ③ Status mesti dikesan dengan betul dan keadaan penamatan mesti ditetapkan untuk mengelakkan gelung tak terhingga; ④ Logik kompleks seperti penapisan talian fail, dan perhatikan pembersihan sumber dan pengurusan memori; ⑤ Untuk logik mudah, anda boleh mempertimbangkan menggunakan hasil fungsi penjana sebaliknya, tetapi anda perlu memilih kaedah yang sesuai berdasarkan senario tertentu.

See all articles