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- 2010年代，Python 在科学计算领域取得了巨大的进展，成为了数据科学家和研究人员的首选语言。得益于 NumPy、SciPy、Pandas 和 Matplotlib 等库的开发，Python 提供了强大的数据处理和分析能力。此外，机器学习库如 TensorFlow 和 PyTorch 的出现，使得 Python 成为人工智能和深度学习领域的主要工具。这些发展进一步巩固了 Python 在学术和工业界的重要地位。展开评论点赞
- 2008年12月，Python 3.0 正式发布。Python 3.0 的设计目标是纠正 Python 2.x 中的一些设计缺陷，并为未来的发展奠定基础。为了实现这些目标，Python 3.0 不兼容 Python 2.x，这意味着许多现有的代码需要进行修改才能在 Python 3.x 中运行。Python 3.0 的发布推动了 Python 社区的现代化进程，尽管迁移过程经历了一段时间，但最终取得了成功。展开评论点赞
- 2000年10月，Python 2.0 发布，这标志着 Python 发展史上的一个重要里程碑。Python 2.0 引入了许多新的特性，如垃圾回收机制和对 Unicode 的支持，使得 Python 更加强大和灵活。Python 2.x 系列在之后的十多年中不断发展，成为许多开发者的首选编程语言。赞过 评论2
- Python 诞生于20世纪80年代末，由荷兰数学和计算机科学研究所（CWI）的 Guido van Rossum 开发。Guido 受到了 ABC 语言的启发，旨在创建一种易于阅读和编写的语言。1989年圣诞节期间，Guido 开始了 Python 语言的开发工作，最终在1991年发布了第一个 Python 版本。Python 的名字来源于英国喜剧团体 Monty Python，因为 Guido 是他们的忠实粉丝。展开评论点赞
- Spring Boot: 用于快速构建独立、生产级别的基于Spring的应用程序。
CompletableFuture: Java 8引入的类，用于实现异步编程模型，提供了丰富的API来处理异步计算。
Spring WebFlux: 虽然本文主要使用Spring MVC进行演示，但提及WebFlux是因为它是Spring Boot中用于构建响应式应用的框架，同样支持异步处理。展开评论点赞 - JAR包部署: Spring Cloud应用被打包成一个JAR文件，可以直接在任何安装了Java运行环境的机器上通过java -jar命令运行。这种方式相对简单直接，但依赖于目标环境已正确配置Java环境和其他可能的依赖（如系统库）。
Docker部署: Docker将应用及其所有依赖（包括操作系统层的依赖）封装在一个轻量级、可执行的容器中。这意味着你不仅打包了应用本身，还包括运行该应用所需的整个运行时环境。这样可以在几乎任何支持Docker的系统上运行，无论底层操作系统如何，从而极大地提高了应用的可移植性。展开评论点赞 - JAR包部署: 在没有额外隔离措施的情况下，应用直接运行在主机的操作系统上，可能会与其他应用共享系统资源，如CPU、内存和磁盘空间，可能导致资源竞争或冲突。
Docker部署: Docker利用容器化技术为每个应用提供独立的运行环境，实现了资源（如CPU、内存、磁盘）的隔离，确保每个容器内的应用不会干扰其他容器或主机上的应用，提高了运行时的稳定性和安全性。展开评论点赞 - 控制资源是确保按计划为项目分配实物资源，监督资源实际使用情况，并采取必要纠正措施的过程。本过程的主要作用是确保所分配的资源适时、适地可用于项目，资源在不再需要时被释放。应在整个项目期间持续开展。评论点赞
- 有效的沟通活动和成果应具备如下3个基本属性：沟通目的明确、尽量了解沟通接收方以满足其需求及偏好、监督并衡量沟通的效果。书面沟通的5C原则包括正确的语法和拼写、简洁的表述、清晰的目的和表述、连贯的思维逻辑、善用控制语句和承接。评论点赞
- 沟通模型显示了信息如何在发送方和接收方之间被发送和接收。关键要素包括编码、信息和反馈信息、媒介、噪声和解码。沟通模型包含了5种状态：已发送、已收到、已理解、已认可、已转化为积极的行动。评论点赞