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话说这天，我们团队开会讨论了一个问题，不，与其说“讨论”，不如说“争吵”更合适。 背景是这样的： 我们要开发一个 xxx 后台管理系统，这个系统业务复杂、功能又多，大家的争吵集中在“这个系统是否应该用前后端分离的方案”。 这次争吵的问题比较典型，于是我就写了这篇文章。为了大家好理解，把“xxx 后台管理系统”泛化一下，变成： 开发一个大型后台管理系统，应该用前后端分离的技术方案吗？ 先说一下，本文中的观点肯定有人不认同，再加上我对前端技术掌握有限，所以大家批判的看吧。 1. 先审题，冷静的分析一下 前后端分离的优点多多，这不需要多说，大家人人都清楚。 来，讨论之前，我们先一起好好审审题。 结合“ 开发一个大型后台管理系统 ”这个约束条件，冷静的分析一下： • 什么是后台管理系统：首先后台管理系统这个称呼，意味着这是一个 B 端系统 。可以小到部门级应用（客户投诉登记系统、办公设备台账系统），大一点可以是大集团级核心系统（500 强保险公司客服、呼叫中心），可以是 ERP、CRM、OA（SAP、用友、泛微协同），可以是一个 B2C 电商的商城后台、支付网关管理控制台，可以是 Saas 的管理后台（Salesforce、Teambition、Jira），可以大到阿里云控制台…… • 什么是大型：我理解大型系统是指功能模块多、交互复杂，而不是访问量、TPS、数据量大。所以 CMS、OA

话说这天，我们团队开会讨论了一个问题，不，与其说“讨论”，不如说“争吵”更合适。 背景是这样的： 我们要开发一个 xxx 后台管理系统，这个系统业务复杂、功能又多，大家的争吵集中在“这个系统是否应该用前后端分离的方案”。 这次争吵的问题比较典型，于是我就写了这篇文章。为了大家好理解，把“xxx 后台管理系统”泛化一下，变成： 开发一个大型后台管理系统，应该用前后端分离的技术方案吗？ 先说一下，本文中的观点肯定有人不认同，再加上我对前端技术掌握有限，所以大家批判的看吧。 1. 先审题，冷静的分析一下 前后端分离的优点多多，这不需要多说，大家人人都清楚。 来，讨论之前，我们先一起好好审审题。 结合“ 开发一个大型后台管理系统 ”这个约束条件，冷静的分析一下： • 什么是后台管理系统：首先后台管理系统这个称呼，意味着这是一个 B 端系统 。可以小到部门级应用（客户投诉登记系统、办公设备台账系统），大一点可以是大集团级核心系统（500 强保险公司客服、呼叫中心），可以是 ERP、CRM、OA（SAP、用友、泛微协同），可以是一个 B2C 电商的商城后台、支付网关管理控制台，可以是 Saas 的管理后台（Salesforce、Teambition、Jira），可以大到阿里云控制台…… • 什么是大型：我理解大型系统是指功能模块多、交互复杂，而不是访问量、TPS、数据量大。所以 CMS、OA

Kendo UI for jQuery R2 2020 SP1试用版下载 Kendo UI 目前最新提供 Kendo UI for jQuery 、 Kendo UI for Angular 、 Kendo UI Support for React 和 Kendo UI Support for Vue 四个控件。Kendo UI for jQuery是创建现代Web应用程序的最完整UI库。 Grid小部件提供内置的PDF导出功能。 入门 要启用PDF导出： 1. 包括相应的工具栏命令并设置导出设置。 工具栏配置 PDF导出配置 2. 在页面中包含Pako Deflate库来启用压缩。 要通过代码启动PDF导出，请调用saveAsPdf方法。 注意 ： 默认情况下，Kendo UI Grid导出数据的当前页面并应用排序、过滤、分组和聚合。 Grid使用当前的列顺序、可见性和尺寸来生成PDF文件。 下面的示例演示如何启用Grid的PDF导出功能。 <!-- Load Pako Deflate library to enable PDF compression --> <script src="https://kendo.cdn.telerik.com/2020.2.617/js/pako_deflate.min.js"></script> <div id="grid"></div>

　　 本文解读的是论文《SNE-RoadSeg: Incorporating Surface Normal Information into Semantic Segmentation for Accurate Freespace Detection》，论文作者来自 加州大学圣地亚哥分校和 香港科技大学机器人学院 。 该论文解读首发于“AI算法修炼营”。 　　作者 | SFXiang 　　编辑 | 青暮 　　 　　 这篇文章收录于ECCV2020，是一篇关于无碰撞空间区域分割的文章，整体效果很不错。最主要的核心思想是在表面发现估计器的设计，在得到表面法线后将其用于分割网络的编码器环节，并在特征融合部分，借鉴了DenseNet的思想，进行密集连接。网络的计算量和参数量文中并没有比较，应该做不到实时。 　　论文地址：https://arxiv.org/abs/2008.11351 　　代码地址：https://github.com/hlwang1124/SNE-RoadSeg 　　Freespace无碰撞空间检测是自动驾驶汽车视觉感知的重要组成部分。近年来，数据融合data-fusion卷积神经网络CNN架构大大改善了语义场景分割算法的性能。通常，可以将自由空间假设为一个地面平面，在这个平面上，各点具有相似的表面法线。 　　因此，在本文中，首先介绍了一个名为表面法线估计器（