一张图描述tio生态结构1.tioutilstioutils是笔者在项目开发中积累的部分工具类里面有少部分代码是在开源许可范围内摘自第三方开源项目代码的，还有部分代码是其它开源作者提供的，譬如hutool的作者路神就提供了许多类，这么做，仅仅是因为广大用户强力要求tio减少第三方依赖当然笔者更愿意使第三方工具类，譬如hutool在tioutils中

一简介（1）过滤器：依赖于servlet容器。在实现上基于函数回调，可以对几乎所有请求进行过滤，但是缺点是一个过滤器实例只能在容器初始化时调用一次。使用过滤器的目的是用来做一些过滤操作，获取我们想要获取的数据，比如：在过滤器中修改字符编码；在过滤器中修改HttpServletRequest的一些参数，包括：过滤低俗文字、危险字符等关于

路网数据对于城市中的很多应用，比如车载导航和线路优化等，都非常重要。传统的道路数据采集方法依赖于采集车，消耗大量的人力物力。随着GPS设备的普及，海量轨迹数据在城市里产生，使我们能够用轨迹数据去生成路网。这个问题在近十年中已经有了广泛的研究，但是其中很多方法的精确度（precision）并不高，特别是上下道路，平行道路等地方。由于轨迹数据在城市内并不是均匀分

在Web开发中，随着需求的增加与代码库的扩张，我们最终发布的Web页面也逐渐膨胀。不过这种膨胀远不止意味着占据更多的传输带宽，其还意味着用户浏览网页时可能更差劲的性能体验。浏览器在下载完某个页面依赖的脚本之后，其还需要经过语法分析、解释与运行这些步骤。而本文则会深入分析浏览器对于JavaScript的这些处理流程，挖掘出那些影响你应用启动时间的罪

在当今快速发展的科技时代，企业创新能力的体现越来越依赖于其专利的持有量和质量。专利不仅是企业技术实力的象征，也是其市场竞争力的重要保障。因此，能够快速、准确地获取企业专利信息，对于企业自身、投资者、合作伙伴乃至市场监管部门来说，都具有极其重要的意义。在这样的背景下，企业专利信息API应运而生，成为了各方获取企业专利信息的高效工具。

在全球制造业迈向工业4.0的今天，传统生产计划模式的“韧性不足”已成为制约企业发展的最大瓶颈。面对小批量、多品种的定制化需求，那些依赖人工经验、信息孤岛林立的旧系统正变得不堪一击。本文将解析MES（制造执行系统）、智能化MES、AI智能化MES如何作为“数字神经中枢”，重构生产全流程，为企业打造应对不确定性的核心竞争力。

机器人组装MES系统本质上是一个连接“计划层”与“执行层”的透明化、精细化管控平台。它将传统制造业中依赖“人”的经验和记录的模式，转变为由“系统和数据”驱动的标准化、自动化、可追溯的智能制造模式，从而直接攻克了机器人这一高端装备制造领域的核心痛点，是实现高质量、高效率、高可靠性生产的必然选择。

作为分布式缓存系统，Redis大量的应用于互联网行业的各类应用，即使是传统行业，只要是面向公众客户的互联网应用，因用户数的激增，也纷纷基于Redis做架构的改造。像微博及Twitter这两大社交平台重度依赖Redis来承载海量用户访问，通过构建可灵活扩展的Redis集群让其能够承载上亿用户的访问规模。我们按照Redis数据结构维度，其适用的具体场景如

前端构建的提速是一项比较复杂且细节的工程,目前产品上在持续跟踪构建慢的应用,努力优化编译速度,但前端本身拥有一个比较自由的技术环境,没有统一的构建工具与流程,另外语言本身的执行效率、单线程的构建也不好让编译机发挥其最大能力,所以目前全局的通用优化手段还是会比较局限,还是依赖项目自身的优化.希望大家一起努力共建美好的明天.

在生活中，如果电路的负载过高，保险箱会自动跳闸，以保护家里的各种电器，这就是熔断器的一个活生生例子。在Hystrix中也存在这样一个熔断器，当所依赖的服务不稳定时，能够自动熔断，并提供有损服务，保护服务的稳定性。在运行过程中，Hystrix会根据接口的执行状态（成功、失败、超时和拒绝），收集并统计这些数据，根据这些信息来实时决策是否进行熔断。