近日,一则"恶犬伤人"的惨剧登上了热搜,震惊全国。这起悲剧事件再次敲响了科学养狗的警钟,呼吁全社会重视养狗责任和安全。作为科学养狗的倡导者,我们更应当以此为鉴,坚定理念,传播正确的狗狗知识,努力提高全民的养狗文化素养。
正文伤亡无辜,我们内疚且愧疚。作为爱狗人士,我们痛心看到这起悲剧发生,但也应该反思是否做足了科学养狗的宣传工作?是否还有很多人对狗狗的习性和需求缺乏正确认知?
养狗不仅是一种个人爱好,更是一种社会责任。狗狗虽然是人类的好朋友,但它们终归是另一个物种,有着独特的生理和心理需求。如果我们缺乏正确的科学养狗知识,很容易在照顾和管理过程中产生误会和疏忽,给自己和他人带来安全隐患。
科学养狗的核心是:了解狗狗、尊重生命、管理有度。我们要学习狗狗的行为习性、生理需求、压力来源等,通过正确的方式满足它们,建立良好的人狗关系。同时,我们要尊重生命,用友善但不放纵的方式对待狗狗,确保它们受到人性化的照顾,但不会伤害他人。最后,我们要严格管理狗狗,在公共场合给予足够的注意力,做好安全防护措施。
曾经一度,养狗被视为上层阶级的"奢侈品"。而现在,越来越多普通家庭都能享受到狗狗这个"毛孩子"带来的欢乐。但与此同时,随着养狗数量的增加,我们也要提高科学养狗的意识,减少各种冲突和风险。
这不仅关乎狗狗和主人自身的利益,也关系到整个社会的和谐有序。无论你是否养狗,提高科学养狗意识都是应尽的义务。让我们携手共建文明和谐的养狗环境,努力消除人狗矛盾,传递更多正能量!
结语有爱无伤害,科学养狗路更宽。虽然这起惨剧给我们带来了沉重一课,但我们永不放弃公众号初心,继续传播科学养狗的正确理念,用知识和文化的力量让这片土地上的人狗关系更加融洽、和谐。
prisma使用两个数据库
本文大概介绍怎么操作使用两个数据库及多个数据，需要了解prisma的一些基本操作
1.初始化prisma,一般会在你的项目根目录有个prisma文件夹，文件夹里有个schema.prisma文件，这里可以定义第一个数据库
我的db1的schema.prisma文件的开头为：
2.然后在prisma文件夹里新建一个schema2.prisma 文件，这个作为db2,请看注释
db2开头为:
3.关键——更改db2的模型，每次都需要指定schema.prisma的文件
比如你在schema2.prisma 文件里新建了模型，需要执行
或者拉取已经定义好的模型到指定的schema 文件
npx prisma db pull --schema=./prisma/schema2.prisma4.客户端使用时，需要指定导入的client schema文件
先生成客户端使用的schema
然后使用DB2
import { PrismaClient } from "@/prisma/DB2Client/testClient; #这里的路径为步骤2定义的路径 const db2_prisma = new PrismaClient();浏览器渲染页面是一个相对复杂的过程，涉及多个步骤。了解这个过程有助于进行性能优化和编写高效的Web应用。以下是浏览器渲染原理的高级概述：
1. 处理HTML文档- 解析HTML：浏览器下载HTML文件后，解析器（Parser）开始工作，将HTML解析成DOM（Document Object Model）树。DOM树是文档的对象表示，它将文档表示为节点和对象的树结构。
2. 处理CSS- 解析CSS：同时，浏览器解析内部、外部（通过<link>引入）和内联（在<style>标签内）CSS样式，生成CSSOM（CSS Object Model）树。CSSOM树反映了CSS文件中的所有选择器及其属性。
- 构建渲染树：DOM树和CSSOM树构建完成后，浏览器将它们结合形成渲染树（Render Tree）。渲染树只包含需要显示的节点和这些节点的样式信息。隐藏的元素（例如，由于display: none属性）不会包含在渲染树中。
- 布局/回流：有了渲染树后，浏览器就会进行布局（Layout），也称为回流（Reflow），计算每个节点的准确位置和大小。这个阶段确定了页面中所有元素的几何信息（比如宽、高、位置）。
4. 绘制（重绘）- 绘制/重绘：布局完成后，浏览器将渲染树的节点绘制到屏幕上，这个过程叫做绘制（Painting）或重绘（Repaint）。如果元素的外观被改变（例如，颜色或阴影等），但不影响布局，那么就会发生重绘而不是回流。
5. 合成- 合成（Compositing）：现代浏览器通过分层技术优化渲染性能。不同的元素会被分配到不同的图层（Layer），然后浏览器会合成这些图层来显示最终的页面。一些特定的CSS属性会触发新图层的生成（如will-change、transform等），这可以提高性能，因为合成过程中只需要处理变化的图层。
性能优化在这个过程中，优化的目标是减少重绘和回流的次数，因为它们很耗费资源。一些常见的性能优化策略包括：
- 尽量减少对DOM的操作，或者在离线（off-DOM）状态下进行，比如先把元素隐藏（display: none），完成修改后再显示。
- 使用transform和opacity属性来实现动画，这些属性可以通过合成器直接处理，不需要回流和重绘。
- 避免使用表格布局，因为表格中一个小的改变可能会影响到其他所有的布局。
- 批量读取或修改样式，避免布局抖动（Layout Thrashing），例如使用getComputedStyle或者offsetHeight等触发回流的操作时。
理解浏览器的渲染原理能够帮助开发者写出更高效、性能更优的代码，提升用户体验。
JavaScript的事件循环(Event Loop)是理解JavaScript运行机制的重要概念，特别是它的异步编程模型。JavaScript语言的执行环境（如浏览器和Node.js）是单线程的，这意味着在任何给定时刻只能执行一个代码块。事件循环就是一种机制，使得JavaScript引擎能够在执行完当前代码块后，从任务队列中取出并执行新的任务，从而实现非阻塞的异步行为。
事件循环的工作流程执行栈（Call Stack）:
当一个脚本首次运行时，JavaScript引擎会创建一个执行栈，用于跟踪所有运行中的函数调用。 执行栈是LIFO（后进先出）的结构，当前执行的函数位于栈顶。 当一个函数完成执行后，它会从栈顶被移除，控制权回到下一个栈顶的函数。任务队列（Task Queue）:
当异步事件（如点击事件、定时器、网络请求等）发生且相应的回调函数准备好执行时，这些回调函数会被添加到任务队列中。 任务队列遵循FIFO（先进先出）原则。事件循环（Event Loop）:
事件循环的主要任务是监视执行栈和任务队列。 如果执行栈为空，事件循环就会从任务队列中取出第一个任务，放入执行栈中执行。 这个过程是循环进行的，因此被称为“事件循环”。 宏任务（MacroTasks）与微任务（MicroTasks）在现代JavaScript中，任务队列又被细分为宏任务队列和微任务队列。
- 宏任务包括：设置定时器（setTimeout、setInterval）、I/O操作、UI渲染等。
- 微任务包括：Promise回调、MutationObserver、queueMicrotask等。
事件循环的一个周期（tick）的大致流程如下：
执行当前执行栈中的同步代码。 执行栈清空后，检查并执行所有微任务。如果在执行微任务时产生了更多微任务，这些新的微任务也会在当前事件循环周期内执行完成。 进入下一个事件循环周期，从宏任务队列中取出一个任务执行。 每完成一个宏任务，就回到第2步，再次检查微任务队列。 事件循环的重要性事件循环模型使得JavaScript可以执行非阻塞的异步操作，即使它是单线程的。这对于需要响应用户操作、网络请求等异步事件的Web和Node.js开发至关重要。理解事件循环对于编写高效、避免性能瓶颈的JavaScript代码非常有帮助。
在JavaScript中，处理非常大的数（超出Number.MAX_SAFE_INTEGER的范围）时，直接相加会导致精度丢失。为了精确处理大数相加，我们可以使用字符串来表示这些大数，并通过模拟手算加法的方式来逐位计算结果。
以下是实现大数相加的JavaScript函数示例：
function addBigInt(num1, num2) { // 将两个数字字符串逆序，便于从最低位开始相加 let a = num1.split('').reverse(); let b = num2.split('').reverse(); // 结果数组 let result = []; // 进位 let carry = 0; // 以较长的数字为循环次数 let length = Math.max(a.length, b.length); for (let i = 0; i < length; i++) { // 将当前位的数字相加（如果某个数已经没有更多的位，则视为0），加上之前的进位 let sum = (parseInt(a[i] || '0', 10) + parseInt(b[i] || '0', 10)) + carry; // 如果和大于等于10，则需要进位 if (sum >= 10) { carry = 1; sum -= 10; // 取余数作为当前位的结果 } else { carry = 0; } // 将当前位的结果存入结果数组 result.push(sum); } // 如果最后还有进位，增加一个1 if (carry) { result.push(1); } // 将结果数组逆序并转换为字符串 return result.reverse().join(''); } // 测试示例 console.log(addBigInt('123456789123456789', '987654321987654321')); // 输出: "1111111111111111110"这个实现通过逐位相加并处理进位的方式来确保大数相加的精确性。首先，将输入的数字字符串逆序，然后对应位置的数字相加，处理进位，最后将结果数组逆序并拼接成字符串。这种方法能够有效处理任意长度的数字加法，不受JavaScript数字精度限制的影响。
最长递增子序列（Longest Increasing Subsequence，简称LIS）是在一个序列中找到一个最长的子序列（不一定连续），使得这个子序列中的所有元素都按照严格递增的顺序排列。这里的“子序列”是指从给定序列中删除某些（或不删除）元素后剩余元素保持原有的顺序。关键点在于，“递增”要求每个后面的元素都严格大于前面的元素，且“最长”的递增子序列是长度最大的那个。
示例说明假设有序列 A 如下：
A = [10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18]在这个序列中，存在多个递增子序列，例如：
- [2, 3] 是其中一个递增子序列。
- [10, 101] 也是一个递增子序列。
- [2, 5, 7, 101] 是更长的递增子序列。
在所有可能的递增子序列中，最长的是 [2, 3, 7, 101]（长度为4）或者其他长度为4的序列，比如 [2, 5, 7, 101]。因此，对于序列 A，其最长递增子序列的长度是4。
关键点- 子序列不需要在原序列中连续出现。在上面的例子中，[2, 3, 7, 101] 就不是连续出现在原序列中的。
- 最长递增子序列关注的是最大的长度，具体的序列可能不是唯一的，即可能存在多个不同的序列都是最长递增子序列，但长度相同。
- 解决这个问题常用的方法是动态规划，其核心思想是逐步构建每个位置能达到的最长递增子序列的长度，以及使用二分查找法进行优化，达到更高效的解决方案。
最长递增子序列的概念在计算机科学中有广泛的应用，比如数据分析、生物信息学中的序列对齐、以及其他需要分析序列或路径问题的领域。
还是没懂？如果还没看懂，那么下面用一个简单的例子说明下：
让我们用一个更通俗的比喻来理解最长递增子序列（LIS）的概念。
假设你有一串珍珠，这串珍珠按照一定的顺序排列，每颗珍珠上都写有一个数字。现在你的任务是从这串珍珠中挑选出尽可能多的珍珠，但有两个规则需要遵守：
你挑选的珍珠必须保持在原串珍珠中的顺序。也就是说，如果你先挑选了第3颗珍珠，然后想挑选第2颗珍珠，那是不行的，因为这改变了它们原有的顺序。 你挑选的珍珠上的数字必须是递增的。也就是说，如果你挑选了一颗数字为3的珍珠，那么你下一次挑选必须挑选数字大于3的珍珠。 示例假设有一串珍珠，数字依次是：[10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18]。
根据上述规则，我们可以有多种挑选方式，比如我们可以挑选 [2, 3, 7, 18]，这一组就是一个符合规则的递增序列。
但我们的目标是要找到最长的那个符合规则的递增序列。在这个例子中，最长的递增序列之一是 [2, 3, 7, 101]，长度为4。这就是我们所说的最长递增子序列。
关键点- 顺序性：我们挑选珍珠的时候不能改变它们原来的顺序。
- 递增性：挑选的珍珠上的数字必须是递增的。
- 目标是最长：我们要尽可能多地挑选珍珠，使得挑选出的珍珠串是最长的。
通过这个珍珠的比喻，希望你能更好地理解最长递增子序列（LIS）的概念了。
实际应用场景最长递增子序列（LIS）这个概念在实际应用中有多种有趣且重要的应用场景，其中包括：
信息技术：
数据库优化：在数据库查询优化中，可以用来调整数据的存取顺序，减少查询时间。 网络传输：在数据包的传输顺序优化中，如确保数据包的正确排序以优化网络流量和提高传输效率。生物信息学：
基因序列分析：在比对基因序列时，寻找最长公共子序列（LCS）可以认为是LIS问题的一个变种，用于识别不同物种之间的遗传关系或进化过程。软件开发：
版本历史管理：在版本控制系统中，可以利用LIS来优化数据存储，通过保持修改的递增序列来减少存储空间。计算机图形学：
动画和游戏开发：动画关键帧的优化处理，确保动画的流畅性和渲染效率。数学与算法竞赛：
算法设计：LIS是许多算法问题的基础或部分，是解决更复杂问题的一步。用户行为分析：
购物行为分析：通过分析顾客购买商品的顺序，找出潜在的购买模式或偏好，帮助零售商优化库存和销售策略。文本处理：
文本相似性分析：在比较两段文本的相似性时，最长递增子序列可以用来评估它们的相似度，例如，在抄袭检测软件中。教育与学习：
学习路径推荐：在在线教育平台，根据学生的学习进度和兴趣，利用LIS算法为他们推荐个性化的学习路径。这些应用虽然多种多样，但它们共同的基础在于对序列、数据、或事件的排序和优化，以及在这个基础上做出的决策优化或模式识别。通过LIS，我们可以找到在特定约束条件下的最优解或最优路径，这对于提高效率、优化性能和增强用户体验至关重要。
解决最长递增子序列（Longest Increasing Subsequence，简称LIS）的问题，一个常见且有效的方法是使用动态规划。本题的目标是在一个未排序的数组中找到最长递增子序列的长度。
动态规划方法基本思想是创建一个数组 dp，其中 dp[i] 代表以第 i 个元素结尾的最长递增子序列的长度。对于每个新的元素，你都需要遍历之前的所有元素，如果当前元素大于之前的某个元素，那么就更新 dp[i] 的值。
算法步骤： 初始化一个长度与原数组相同的 dp 数组，每个位置的值设为1，因为最长递增子序列的最小长度为1。 双层循环遍历原数组。外层循环遍历每个元素，内层循环遍历当前元素之前的所有元素。 如果外层循环的当前元素大于内层循环的元素，那么就检查 dp[j] + 1 > dp[i] 是否成立，如果成立，则更新 dp[i] = dp[j] + 1。 通过所有迭代后，dp 数组中的最大值即为最长递增子序列的长度。 JavaScript 实现： function lengthOfLIS(nums) { if (nums.length === 0) return 0; // Step 1 const dp = new Array(nums.length).fill(1); let maxLen = 1; // Step 2 for (let i = 1; i < nums.length; i++) { for (let j = 0; j < i; j++) { // Step 3 if (nums[i] > nums[j]) { dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1); } } // Update max length maxLen = Math.max(maxLen, dp[i]); } return maxLen; } // 示例 console.log(lengthOfLIS([10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18])); // 输出：4这段代码的时间复杂度是 (O(n^2))，其中 (n) 是数组 nums 的长度，因为需要双层循环遍历数组。空间复杂度是 (O(n))，因为需要额外的数组 dp 来存储每个元素为结尾的最长递增子序列的长度。
二分查找优化注意，还有一个时间复杂度为 (O(n \log n)) 的解决方案，通过使用二分查找来维护一个递增子序列。这种方法的实现较为复杂，但在处理大数据集时更为高效。
利用二分查找优化最长递增子序列（Longest Increasing Subsequence, LIS）问题的解法，其核心思想是维护一个数组 tails，其中 tails[i] 存储长度为 i+1 的所有递增子序列的最末元素的最小值。通过这种方式，可以确保 tails 数组是一个递增数组，从而可以使用二分查找来优化搜索过程。
算法步骤： 初始化：创建数组 tails，但开始时为空，因为最初没有找到任何递增子序列。 迭代：遍历输入数组 nums 的每个数字 x，对于每个 x，在 tails 中通过二分查找确定 x 应该放置的位置 i。这个位置满足 tails[i-1] < x <= tails[i]。 更新：如果 x 大于 tails 中所有的元素，则将其添加到 tails 末尾；否则，用 x 替换掉 tails[i]。 结果：最终，tails 的长度就是最长递增子序列的长度。 JavaScript 实现： function lengthOfLIS(nums) { let tails = []; for (let x of nums) { let i = 0, j = tails.length; // 二分查找 while (i < j) { let m = Math.floor((i + j) / 2); if (tails[m] < x) { i = m + 1; } else { j = m; } } if (i === tails.length) tails.push(x); else tails[i] = x; } return tails.length; } // 示例 console.log(lengthOfLIS([10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18])); // 输出：4此解法的时间复杂度为 (O(n \log n))，其中 (n) 是数组 nums 的长度。空间复杂度为 (O(n))，因为需要维护数组 tails。
在这种方法中，tails 数组的长度即为我们要求的最长递增子序列的长度。需要注意的是，tails 数组本身并不一定是最长递增子序列，但其长度确实反映了LIS的长度。这种方法通过聪明地维护一组“潜在”的递增子序列来避免了复杂的动态规划解法中的重复计算，大大提高了效率。
这个问题是经典的爬楼梯问题，可以通过动态规划解决。基本思路是：如果你在第 (n) 个台阶，那么你是从第 (n-1) 个台阶走上一步上来的，或者是从第 (n-2) 个台阶走上两步上来的。因此，到达第 (n) 个台阶的方法总数就是到第 (n-1) 个台阶和第 (n-2) 个台阶的方法数之和。
这里是一个实现这一思路的JavaScript代码：
function climbStairs(n) { // 初始化前两个台阶的走法 if (n === 1) return 1; if (n === 2) return 2; let oneStepBefore = 2; // 初始化为到达第二个台阶的走法 let twoStepsBefore = 1; // 初始化为到达第一个台阶的走法 let allWays = 0; // 从第三个台阶开始计算 for (let i = 3; i <= n; i++) { // 到达当前台阶的走法等于到达前一个台阶和前两个台阶的走法之和 allWays = oneStepBefore + twoStepsBefore; // 更新前两个台阶的走法，为下一次迭代准备 twoStepsBefore = oneStepBefore; oneStepBefore = allWays; } return allWays; } console.log(climbStairs(5)); // 输出：8这段代码通过递推而不是递归来解决问题，从而避免了递归可能导致的大量重复计算，提高了效率。此代码运行的时间复杂度为 (O(n))，空间复杂度为 (O(1))。
在求解时钟时针与分针夹角的问题时，您可以参考以下JavaScript代码。此代码可以计算出任意给定时间的时针与分针之间的夹角。请注意，返回的角度是两针之间较小的那个角度，并且以度为单位。
function calculateAngle(hour, minute) { // 每分钟时针移动的角度 const anglePerMinuteHourHand = 0.5; // 每分钟分针移动的角度 const anglePerMinute = 6; // 计算时针的位置，注意将分钟转化为小时的一部分 const hourPosition = (hour % 12) * 30 + minute * anglePerMinuteHourHand; // 计算分针的位置 const minutePosition = minute * anglePerMinute; // 计算两针之间的夹角 let angle = Math.abs(hourPosition - minutePosition); // 确保返回的是两针之间较小的角度 angle = Math.min(angle, 360 - angle); return angle; } // 示例：计算2:30的时针和分针的夹角 console.log(calculateAngle(2, 30)); // 输出：105这段代码中，calculateAngle 函数接受两个参数：小时（hour）和分钟（minute）。这两个参数分别用来表示特定的时间。
代码逻辑如下：
首先计算每个时刻时针和分针的角度位置。时针每小时移动30度（360度/12小时 = 30度），但也需要加上由于分钟导致的额外移动，这是因为当分钟针移动时，时针也在缓慢移动向下一个小时的位置。分针每分钟移动6度（360度/60分钟 = 6度）。
计算两针之间的绝对夹角。
从得到的夹角和它与360度的差中选取较小的一个，因为我们寻找的是两者之间的最小夹角。
返回这个角度作为结果。
通过这种方式，您可以计算任何给定时间的时针和分针之间的夹角。
什么是T3 Stack？原文地址：Why I chose T3 stack as the full-stack to build the react app
“T3 Stack”是 Theo 制作的 Web 开发堆栈，专注于简单性、模块化和全堆栈类型安全。它包括：
TypeScript Tailwind CSS Next.js NextAuth.js Prisma tRPCcreate-t3-app 是 @nexxeln 制作的简单 CLI，用于使用 t3 堆栈构建入门项目。如果你还没有尝试过堆栈，看到明星的火箭上升曲线，在六个月内攀升至超过 11k，作为一个现代开发者如何不尝试一下😉
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不管你信不信，在我意识到之前我实际上选择了T3堆栈。经过对市场的大量研究后，我很高兴最终选择了“完美”的全栈作为我将要构建的网络应用程序的标准。然后突然T3冲进了我的眼帘，一切都完美匹配，感觉有点复杂，如下：
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我认为我最终选择与 T3 堆栈相同的堆栈的原因是我完全同意 T3 的公理。
1.解决问题很容易陷入“添加所有内容”的陷阱 - 我们明确不想这样做。添加到 create-t3-app 的所有内容都应该解决所包含的核心技术中存在的特定问题。
2.负责任地流血我们热爱我们的尖端技术。说实话，新事物带来的速度和乐趣真的很酷。我们认为负责任地流血很重要，在风险较小的部分使用风险较高的技术。
3.类型安全不是可选的create-t3-app 的既定目标是提供启动新的全栈、类型安全 Web 应用程序的最快方法。我们认真对待这些部分的类型安全，因为它提高了我们的生产力并帮助我们减少错误。
2和3都是我选择堆栈时的重要原则。
那么替代方案呢？“每个硬币都有两个面”，那么为什么选择这个而不是其他选择呢？嗯，一般来说，我认为这取决于你拥有什么和你相信什么。我将一一给你展示我的。
1.TypeScript尽管“类型安全不是可选的”是原则，但我认为我们不再需要讨论 TypeScript 与 JavaScript。已经是 2022 年了。
2.Tailwind CSS作为一个最近刚进入前端世界的长期后端开发人员，CSS 对我来说始终是最困难的怪物。在阅读了 Tailwind CSS 的创建者 Adam Wathan 的“几千字”之后，我长期以来对 CSS 麻烦的模糊感觉终于清晰了——管理 CSS 的最好方法就是根本不写 CSS。
因此，我完全支持效用优先的方法。在那个世界里，唯一值得一提的就是超光速粒子（Tachyons）。然而，尽管它比 Tailwind 早得多，但据说它的功能很完整，并且不能指望添加新功能或讨论问题。最新版本已经发布快五年了，这绝对违反了“Bleed Responsibly”的原则。从明星趋势上也可以看出：
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本来我以为这是又一个无需讨论的，就像 Typescript 一样，Nextjs 和 Vercel 给前端世界带来的戏剧性的宣传。但在写这篇文章的过程中，我注意到了一个新贵：Remix。
说实话，我对 Remix 的了解并不多。但 Theo 在他的一条推文中确实表达了关于 Remix 的观点，如下：
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虽然体量无法与现在的 Next.js 相比，但它带来了有趣的体验改进，如 Rewrite、Mutation、Unhandled Errors 等，并且有良好的上升趋势。也许这将是另一个前沿，所以让我们密切关注。
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如果您想要一个具有内置提供商（Google、Facebook、GitHub...）、JWT、JWE、电子邮件/密码、魔术链接等的全功能身份验证系统...请使用 next-auth 。
Next.js 的官方文档中对此有明确规定。
5.Prisma由于“类型安全不是可选的”，ORM 是强制性的。
就我个人而言，这是唯一有真正竞争对手的领域：TypeORM
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抛开明星趋势不谈，Prisma 缺乏稳定性，因为他们对版本 2 和版本 3 都做出了重大改变，这对一些人来说是一个主要的反感。
事实上，我自己已经使用 TypeORM 好几年了，一切都运行得很好。
主要原因仍然是“类型安全不是可选的”这一原则。由于 Prisma 会动态为其查询生成类型，因此在很多情况下它可以为查询结果的类型提供比 TypeORM 更强的保证。
另一个考虑因素是 TypeORM 更接近于在其 API 中镜像 SQL，如下所示：
const posts = await postRepository.find({ where: { title: ILike('Hello World'), }, })对于后端开发人员来说这不是问题，但作为全栈解决方案，最好完全避免 SQL 概念。
6.tRPC看看tRPC网站的标题，你肯定知道我为什么选择它。
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是的，“类型安全不是可选的。
如果您使用 GraphQL，您可能会认为由于前端和后端之间达成了一致的架构，它最终也获得了类型安全。它可能最适合分离的前端和后端（这有一个不可避免的版本管理问题），但不适用于全栈单一存储库。它必须经历代码生成过程，其代价是类型检查时间长、IDE 智能支持较少、客户端包大小较大。此外，它确实引入了一个新的重要术语，这意味着您需要先学习并理解它，然后才能正确理解它。
相反，tRPC 依赖于一个非常大的假设：您的服务器是用 TypeScript 编写的，并且与客户端代码位于同一位置。 tRPC 让您为您的过程定义一个服务器端路由器，然后导出 Typescript 自动推断的类型，然后导入该类型以在客户端使用。由于编译 Typescript 代码时会自动删除类型，因此不会向客户端捆绑包添加额外的代码，也不会减慢类型检查器的速度。只需输入安全即可。
它来自一篇从 GraphQL 切换到 tRPC 的真实案例的帖子，其中详细阐述了 GraphQL 和 tRPC 之间的比较。
反思有一点我需要承认，虽然我一开始确实考虑过使用 tRPC，但最终我没有使用它。
原因之一是，既然 Prisma 已经为后端生成了 CRUD，为什么不进一步生成前端查询呢？
另一个原因是，与 GraphQL 相比，客户端无法选择要获取的字段。
我最终使用了新的工具包 ZenStack：一个使用 Next.js + Typescript 构建安全 CRUD 应用程序的工具包。您将获得架构中定义的每种数据类型的类型安全挂钩，而无需定义 API。此外，由客户决定结果。
查看我用于构建 SaaS 应用程序的实际堆栈：
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这份数据表呈现了一系列经济指标及其变化，涵盖了货币、股市、国内生产总值（GDP）增长率、失业率、通货膨胀率、利率、存款准备金率、贸易差额、经常账户余额、政府债务、政府预算、商业信心、制造业和非制造业采购经理人指数（PMI）、服务业PMI、消费者信心指数、零售销售、以及税率等多个方面。
从这些数据中可以观察到几个关键点：
货币与股市：货币相比前次数据有所贬值，股市则上升，表明投资者对市场的信心可能有所增强。 GDP增长率：国内生产总值的增长率和年增长率都有所提高，说明经济正在增长。 失业率有所下降，但变化幅度不大，表明就业市场相对稳定。 通货膨胀率：月度通货膨胀率出现下降，年度通货膨胀率则显著低于前次数据，表明物价水平的增长放缓。 利率与存款准备金率保持不变，这可能意味着中央银行正在采取稳健的货币政策。 贸易差额和经常账户余额显示出一定程度的波动，但仍需结合更多信息来分析其对经济的具体影响。 政府债务占GDP的比重上升，这可能增加了政府的偿债压力。 商业、制造业和服务业的信心指数相对稳定，表明企业对未来经济发展持谨慎乐观态度。 消费者信心指数微幅上升，表明消费者对经济前景的信心有所增强。 税率方面，企业所得税和个人所得税税率保持不变，显示出税收政策的稳定性。总体来说，这份数据反映了一个正在逐渐增长且相对稳定的经济环境，但也提示了一些潜在的挑战，如政府债务水平的上升和贸易差额的波动。对政策制定者而言，可能需要关注通货膨胀率的变化、维持就业市场的稳定以及控制政府债务水平，以支持经济的持续增长。
动画与物理是动画与系列的第九部，也是动画与教育系列的第二部。
概要 阴谋 经典物理学在“动画与数学”之后，动画以“第二次降临”漂浮在太空中开始，然后落到白色地板上。第二次降临行走时，底部会出现一条距离线，指示他走了多少米，紧接着顶部会出现一个速度矢量，以米/秒为单位计算他的速度。第二次降临在距离线上轻击了几下，然后出现一条位移线，显示他已经走了多少米。
由于摩擦，第二次降临最终会走进“湿滑的地板”。然后，他从夜空中似乎有一颗星星以绳子和球的形式得到了帮助。他抓住一根绳子并用它来抓住一个球。他将球和绳子变成套索，并利用线性动量推动自己前进。他能够毫不费力地滑行，直到他看到前面有一个更大的球。他无法阻止自己前进的脚步，结果却撞上了。
大球滚到陡峭山谷的边缘，中间有一棵树。一根绳子从山谷的另一边垂下来。第二次降临轻轻推了球一下，球就从斜坡上滚下来，滚到另一边，它的能量刚好足以到达另一边。他尝试了同样的事情，用套索作为抓钩，将其固定在树枝上。他往下滑，但由于他不是从上面开始，所以他的动力和能量不足以到达另一边。
他到达了绳子并返回到起始位置，在那里他给了自己一点额外的推力。这足以到达另一边，他收起绳子，看到一枚火箭漂浮在他上方。他思考如何到达那里，但绳子和更大的球给了他一个想法。他将绳子绕在球上，然后带着球滑下斜坡。他回到另一边，爬上树，踩上一根树枝，然后像跳水板一样跳上去。他把绳子绑在树枝上，并将球推得更远一点，将绳子牢牢地固定住。他站在上面，用力推了推它。它像弹射器一样将树枝拉下来，而第二次降临则以一种离心力围绕它旋转。他加速并放手，将自己直接发射到空中，冲向火箭。
天体物理学他轻轻一踢火箭，火箭就启动了，并缓慢加速。他发现一支火炬漂浮在真空中，并简要研究了光波的行为。火箭到达另一个恒星系统，并且发现自己被附近的一颗行星吸引，他改变了飞行器的轨迹，绕着行星的轨道飞行并转身离开。当他对其他两颗行星和恒星重复此操作时，该操作会呈指数级增加速度。
接下来，他遇到了一块小磁铁。他跳起来接住它，并用它把自己拉回到火箭上。他发现了一排巨大的磁环，将磁铁固定在火箭上，南极在前面。这会将火箭吸引到磁环的北极（面向第二次降临）。火箭在穿过每个环时都会加速，并最终离开银河系。
接近类星体时，第二次降临会穿过吸积盘到达中心，直到绕黑洞运行。一个苹果从黑洞的奇点扔向他，然后又落回原处。他从早些时候的黑洞内看到了这个闪亮的物体，然后将火箭俯冲到这个目标上。在里面，他点燃了手电筒，发现黑洞的巨大引力也会影响光（这在标题“外部视角”中显示，显示了当简笔画接近事件视界时，观众看到的“第二次降临”图像发生了扭曲）。随着他越陷越深，引力将他拉长（意大利面条化）。他接住了苹果，但尺寸逐渐缩小，穿过苹果的细胞和分子结构，直到到达亚原子。
亚原子、弦理论和时间旅行第二次降临穿过原子核和形成质子的夸克，收缩到世界片以下到时间之外的水平，在那里粒子由弦形成。在那里，他发现了以前的帮助的来源：它来自未来的自己。未来的第二次降临邀请现在的第二次降临观看他们过去的自己，扔下打开和闭合的绳子作为绳索和重球，以及火箭、其他工具和苹果。
未来版本将世界线滚动为蒂普勒圆柱体，使他们的时间观念倒退，展示现在的第二次降临在他过去的自我到来之前建造宇宙。未来的第二次降临然后前进到绕黑洞运行的过去的第二次降临。现在的第二次降临会掉落苹果，将第二次降临引诱到黑洞中。未来的二次降临拿起苹果，再次将其掉落，并指向过去的二次降临从世界纸上掉下来。然后他拿走了现在的第二次降临的牛仔帽并消失了。
原文： https://animatorvsanimation.fandom.com/wiki/Animation_vs._Physics
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格式化日期时间库，比如：“3 hours ago”，支持多语言，仅 2Kb 大小。同时提供了 React 版本 timeago-react。
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filesize.js 提供了一种简单方法，便于从数字（浮点数或整数）或字符串转换成可读性高的文件大小。
import {filesize} from "filesize"; filesize(265318, {standard: "jedec"}); // "259.1 KB" driver.js：driver.js 是一款用原生 js 实现的页面引导库，上手非常简单，体积在 gzip 压缩下仅仅 5kb。 import {filesize} from "filesize"; filesize(265318, {standard: "jedec"}); // "259.1 KB" driver.js：driver.js 是一款用原生 js 实现的页面引导库，上手非常简单，体积在 gzip 压缩下仅仅 5kb。 driver.jsdriver.js 是一款用原生 js 实现的页面引导库，上手非常简单，体积在 gzip 压缩下仅仅 5kb。
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FormKit DnD 是一个小型库，它简单、灵活、与框架无关，压缩后只有 4Kb 左右，设计理念为数据优先。
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玩手机对孩子的大脑会有哪些影响
脑白质（髓鞘）异常
多巴胺
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