【GraphQL 】GraphQL API与PostGraphile的全堆栈应用程序集成[教程第2部分]
【GraphQL 】用TypeScript+Node.js构建GraphQL API[完整教程第1部分]
【全栈开发】使用GraphQL、Amazon Rds和Hasura开发Angular应用程序的终极指南
使用GraphQL编写数据和查询API可以加快软件开发过程。与REST API相比，使用GraphQL可以得到您想要的东西，后者为您提供了一个可能导致数据传输浪费的完整数据集。使用GraphQL技术查询API意味着我们终于可以告别过度获取了。
将任何软件应用程序与GraphQL绑定将提高应用程序的性能，因为您只选择需要的字段。在本教程中，您将学习如何使用Apollo客户端将GraphQL与Angular框架绑定。AWS RDS将成为我们的Postgres数据库，我们将在其上部署Hasura。Hasura GraphQL引擎将使我们能够快速连接到我们的GraphQL API。为了高效地开发我们的GraphQL API，我们将使用Hasura来完成以下工作；
- 创建一个表。
- 设置外键。
- 查询响应缓存。
为了更好地理解这个概念，我们的Angular应用程序将使用突变创建新闻文章，并提取文章，以便将它们注入用户界面。
【全栈开发】使用NestJS、Angular和Prisma的全栈Typescript
在开发Angular应用程序时，我非常喜欢Typescript。使用NestJS，您可以以与Angular非常相似的方式编写后端。
我偶然发现了这个库，发现它非常有趣，所以我想设置一个简单的测试项目。一般来说，我主要使用SQL数据库，因此我也将尝试Prisma将我们的数据存储在PostgreSQL中，并在前端和后端之间提供一个通用模型。
要开始使用NestJS，您必须安装npm包并运行CLI命令来创建新的应用程序。为了在NestJS项目中托管我们的Angular应用程序，我们还需要添加NestJS静态包。
【预测工具】不须编码的预测工具
有一天，我的同事问我，他应该如何做一个快速预测模型而不是Excel，并产生比线性回归或Excel图中的那些简单方程更好的结果。这是我的答案。
【预测】加速解决方案开发的预测最佳实践的开源存储库
这篇文章由胡晨辉，VanjaPaunic，洪，吴涛，周贤德合著。
时间序列预测是数据科学中最重要的课题之一。假设你是一名企业主，你可能想预测未来不同类型的事件，以做出更好的决策并优化资源分配。时间序列预测用例的典型示例包括零售销售预测、包裹发货延迟预测、能源需求预测和财务预测。正如你所看到的，预测无处不在！
鉴于其无处不在的性质和广泛的业务应用，我们开发了一个开源预测回购，将世界级的模型和预测最佳实践交给数据科学家和行业专家，即您！
【预测工具】Python中的开源预测工具
自从Rob Hyndman和Stephan Kolassa在2010年写了一篇关于“使用R进行免费开源预测”的前瞻性文章以来，已经发生了很多事情。R统计语言的预测包（Hyndman&Khandakar，2008），在下文中缩写为“R预测包”，是当时文章的主要焦点。现在，它是许多经典预测方法的参考实现，如指数平滑和ARIMA。但更多高质量的R软件包已经出现，如贝叶斯结构时间序列（BSTS，Scott&Varian，2014），Rob Hyndman和Mitchell O'Hara的一个名为Fable的新软件包正在着手取代R Forecast软件包，其他高质量的软件包如hts、tsintermitnet、wiger、smooth和tsutils也可用。在R生态系统之外，值得注意的新软件包包括Prophet、Tensorflow STS和Gloon时间序列。
与2010年的一个重要区别是，开源似乎已经进入了亚瑟·叔本华真相发现过程的第三阶段：
“所有真理都经历三个阶段。第一，它被嘲笑。第二，它被激烈反对。第三，它被认为是不言自明的。”
许多对开源的怀疑已经被克服，以至于闭源软件也遭到了怀疑。这在科学界尤其如此，尤其是在数据科学领域，对于大学毕业的一代学生来说。
【forecasting 】开源预测库和工具
https://github.com/antoinecarme/pyaf
- PyAF is an Open Source Python library for Automatic Time Series Forecasting built on top of popular pydata modules.
- PyAF is an Open Source Python library for Automatic Forecasting built on top of popular data science python modules: NumPy, SciPy, Pandas and scikit-learn.
- PyAF works as an automated process for predicting future values of a signal using a machine learning approach.
【Angular】具有Angular、Nest、Nx和Prisma的全堆叠式安全
当我们能够将类型安全性扩展到堆栈的所有部分时，TypeScript真的大放异彩。在本文中，我们将研究如何将类型安全应用于全栈Angular和NestJS应用程序的每个部分，包括数据库访问。我们将看到如何通过使用Nx单回购在整个堆栈中共享类型。
2020年对TypeScript来说是伟大的一年。使用量激增，开发人员开始喜欢类型安全的好处，该语言在许多不同的环境中被采用。
虽然TypeScript对于主要使用React、Vue、Svelte和其他软件的开发人员来说可能是相当新的，但对于Angular开发人员来说，它已经存在了相当长的一段时间。Angular（2+版本）最初于2015年编写，并使用TypeScript完成。Angular团队早期就在类型安全上下了赌注，鼓励开发人员也用TypeScript编写Angular应用程序，尽管用JavaScript编写它们是一种选择。
【Angular】如何使用Angular Scully和Prisma构建JamStack应用程序
TLDR;
By using Angular Scully and Prisma we have a powerful ecosystem where we can leverage full type safety and easily connect to a database that contains data that will be injected into the components by Scully. After the Scully process, we can upload our app to a CDN and have a fully working SEO-friendly Angular app.
What is Prisma?
Prisma is an open-source ORM, it consists of three parts: