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夢想啓航吧 - EF單實對應多表

把一個實體類型映射到多個表，官方叫法是 Entity splitting，這個稱呼有點難搞，要是翻譯為“實體拆分”或“拆分實體”，你第一感覺會不會認為是把一個表拆分為多個實體的意思。可它的含義是正好相反。為了避免大夥伴們產生誤解，老周直接叫它“一個實體映射到多個表”，雖然不言簡，但很意賅。 把一個實體類對應到數據庫中的多個表，本質上是啥呢？一對一，是不是？舉個例子，看圖。

外鍵 , 主鍵 , 前端開發 , ide , Javascript

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技術極客 - AcWing311 月之謎（數位dp）

【題目來源】 https://www.acwing.com/problem/content/3713/ 【題目描述】 給定兩個整數 l，r（l≤r），請問 [l, r] 範圍內，滿足數字的任意相鄰兩位差值都恰好為 1，且數字至少有兩位的數有多少個。 【輸入格式】 第一行包含整數 T

數據 , i++ , Css , .net , 前端開發 , HTML

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Coding茶水間 - 基於深度學習的雜草檢測系統演示與介紹(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+訓練代碼+數據集)

視頻演示 基於深度學習的雜草檢測系統演示 1. 前言​ 在農業生產中，雜草的及時檢測與精準識別對作物生長、產量保障及農藥科學施用具有重要意義。傳統雜草識別多依賴人工田間巡查或人工判讀影像，不僅費時費力，而且受主觀經驗和環境條件影響，易出現漏檢或誤判。隨着精準農業和智慧農業的發展，利用計算機視覺與深度學習技術實現自動化雜草檢測成為研究熱點。 目前，基於深度學習的目標檢測算法已在植物表型分析和農田監測

AI

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圍爐聊科技 - 開源黑科技：AutoMV讓AI自動生成專業級全曲MV，成本直降99%

對於獨立音樂人或中小創作團隊來説，製作一支專業MV始終是道難題：需要導演、攝影、剪輯等多個崗位協同，耗時數月不説，成本動輒上萬美元。而現有的AI視頻生成工具，要麼只能生成幾秒的短片段，要麼畫面與音樂節拍、歌詞完全脱節，甚至出現人物"變臉"的尷尬情況。 就在2025年底，這一困境被一款開源系統徹底打破——由M-A-P研究組織聯合北京郵電大學、南京大學、倫敦瑪麗女王大學等機構研

機器學習 , 人工智能

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mob64ca14017c37 - 機器學習之sklearn基本分類方法

一、數據集模塊 ( datasets ) 1.1 數據集生成函數 1.1.1 生成迴歸任務數據集 make_regression(n_samples=100, n_features=100, n_informative=10, n_targets=1, bias=0.0, effective_rank=None, ta

機器學習 , 數據集 , 縮放 , 數據 , 人工智能

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棉花糖 - 學習筆記七：transformer總結（1）

《Transformer最強動畫講解》以“視覺化理論推演+PyTorch工程化落地”的教學範式，讓我實現了從“懂理論”到“通代碼”的進階，更收穫了一套高效的深度學習學習方法。 教程開篇錨定2017年奠基論文《Attention Is All You Need》，直擊傳統序列模型的兩大痛點：RNN及其變體受串行計算限制，長距離依賴捕捉能力弱且並行效率低；CNN雖能

歸一化 , Mask , 人工智能 , 深度學習

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poloai 頭像

poloai - promote排行榜|會寫 Prompt，算不算一種真正的“技術能力”？

看了這份 Prompt 排行榜，我反而有點困惑： 一邊是：“這不就是在教 AI 怎麼幹活嗎？” 另一邊是：“這已經是新的工程能力了” 當你能用一句話： -精準限制行為 -控制上下文 -修正錯誤路徑 這到底是“不會寫代碼”，還是“更高級的編程”？ 剛看到這張圖的時候我其實愣了一下。 表面上看是在統計所謂的「AI Prompt 編程語言」，但往下讀，很難不產生一種熟悉感

程序人生

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西洋無悔 - MySQL的性能優化_51CTO博客

一、基礎優化（低成本、立竿見影） 這是優化的第一步，無需複雜操作，優先排查這些點： 1. 優化 SQL 語句本身 避免全表掃描：杜絕 SELECT * ，只查詢需要的字段（減少數據傳輸和內存佔用）； 示例： sql

字段 , MySQL , 緩存 , 數據庫 , SQL

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nebulabio 頭像

北京辰輝創聚生物 - SUMO標籤（SUMO tag）技術詳解：重組蛋白表達、可溶性增強與純化應用解析

在重組蛋白研究領域，融合標籤技術是提高蛋白實驗可操作性和一致性的常用手段。不同類型的蛋白標籤在表達、純化及後續分析過程中承擔着不同的技術角色。其中，SUMO tag（Small Ubiquitin-like Modifier，SUMO 標籤） 作為一種以提高蛋白可溶性和表達穩定性為主要特徵的融合標籤，在科研實驗中得到廣泛應用。本文從科研試劑與實驗技術角度，對 SUMO 標

SUMO tag , 大數據 , 數據倉庫 , 融合標籤 , 重組蛋白表達 , SUMO標籤 , 親和純化

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u_17182302 頭像

u_17182302 - 2025年底，我還在用哪些AI工具？

25年底了，我還在用哪些AI工具？ 留下來的8個工具 Copilot：每月10刀，性價比之王 這個可能很反常識。網上大量詬病Copilot的帖子，説它不如Cursor和Claude Code聰明。 但它一個月10刀能包含300次調用啊！而且每次超額只要4美分。處理超長上下文任務時按次計費的性價比無需多言，而且最新的模型包括gpt codex都有，後

AIGC二三事 , AI應用 , AI , AI工具 , aigc , 人工智能 , Copilot

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編程藝術之光 - 淺談編譯kernel+busybox構建擁有遠程ssh登錄和web功能最小linux系統_

功能，安裝圖形庫太麻煩，直接啓動服務器開新線程，瀏覽器跑命令 不用安裝VNC各種 當然，一點bug沒時間修復，靠各位了 説明 console.html 是用户端，可以打包成APP等 index是隨便弄得首頁，防止報錯 !DOCTYPE html html lang="

redis , 服務器 , flask , text , 數據庫 , Linux , Css

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西安王曉楠 - 楊建允：AI搜索優化對本地生活、本地服務行業的影響

AI搜索優化（AI Search Optimization）通過提升本地服務企業在AI驅動搜索中的可見度，顯著影響其獲客效率。楊建允從影響因素、實證效果等以下幾個方面進行分析。 影響因素上，AI搜索優化在內容上要講究客觀性、專業性和權威性，AI優化的同時也要結合營銷策略和用户運營策略和實實在在的服務。本地生活重在服務質量和體驗。 技術原理上，AI搜索優化依賴語

AI搜索 , yyds乾貨盤點 , GEO優化 , AI賦能 , AI搜索優化 , AI寫作 , aigc , AI搜索趨勢

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mb694a37feede5d - 免費降ai的指令有哪些？有免費的降ai軟件嗎？

免費降 AI 可通過精準指令用大模型手動改寫，也有不少免費 / 限免工具可用，以下是可直接落地的指令與工具合集，兼顧學術與通用場景。 一、免費降 AI 核心指令（通用 + 學術） 這些指令適配豆包、Kimi、DeepSeek 等免費大模型，按 “結構重構 + 語氣調整 + 邏輯強化” 設計，直接複製替換文本即可。 指令類型適用場景具體指令示例效果要點句式

數據 , 工具推薦 , 邏輯與 , AI寫作 , aigc

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mb694a37feede5d - 快速完成40篇文獻閲讀並完成一份文獻綜述寫作的技巧

不論是本科生，還是碩士博士，在完成畢業論文，畢業設計時都面臨閲讀大量的參考文獻的情況，並且需要對閲讀的文獻，研究的內容，完成一份文獻綜述，論述該項目國內外的研究現狀，有沒有一種簡便的方法來協助完成呢？ 掌握整體流程後，每一步的具體操作方法和工具選擇也很關鍵。 善用工具，優化效率 在篩選、閲讀和整理40篇文獻時，可以合理利用工具：

AI寫作 , 參考文獻 , aigc , 文獻綜述

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AI科技 - AI狂歡，誰在“埋單”？——2025年廣告業的底層邏輯

在科技與資本的高頻碰撞下，2025年的廣告業呈現出一副“表裏不一”的畫面：一方面，廣告主的預算總量增長有限；另一方面，科技巨頭的廣告收入卻呈現出逆勢上揚的強勢表現。作為一名記者，我試圖透過現象，看清這背後到底是怎樣的結構邏輯在發揮作用。 1. 預算總量的“蕭條”與“增長” 過去三年，全球廣告市場的總盤子並沒有因為AI的爆發而變得更大。根據權威數據機構MAGNA

數字化轉型 , 數據 , 自動駕駛 , 搜索

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mb689bf7a82caf3 - 程序化生成PDF：C#開發者實用指南

在現代軟件應用中，PDF文檔因其跨平台、內容固定性強以及易於分享的特性，扮演着不可或缺的角色。從生成報告、發票到電子合同，程序化地創建和管理PDF文檔已成為許多C#開發者的日常需求。但是，如何高效、靈活地使用C#編程語言，將動態數據轉化為高質量的PDF文檔，同時實現複雜的內容佈局（如文本、圖片、形狀和表格）呢？ 本文將深入探討如何利用C#強大的能力，結合一款功能豐富

插入圖片 , yyds乾貨盤點 , 數據 , pdf , 後端開發 , .net , 文檔 , c

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mob64ca14040d22 - 數據庫pem密碼

數據庫常識 1.登錄數據庫：mysql -h 127.0.0.1 -P 3306 -uroot -p 簡寫為 mysql -uroot -p 説明： -h 後面是主機名（ip） -P 後面是端口號 -u 後面是登錄的用户名 -p 後面是登錄密碼，如果不填寫，回車之後，會提示輸入密碼 2.輸入錯誤內容不想讓服務端執行 錯誤命令 \c 3.修改密碼： mysqla

機器學習 , 增刪改查 , MySQL , 數據庫pem密碼 , 數據庫 , 人工智能

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colddawn - egret引擎教程

１．真是不錯！國外廉價引擎評價最好的兩個是 Turque 、Truevision3D，免費開源引擎評價最好的是 OGRE 和 IrrLicht ，綜合考慮起來， OGRE 還不是個完整的遊戲引擎，它首先只是個圖形渲染引擎，用着也比較麻煩；IrrLicht 易用性最強，但是功能比較落後，因為作者現在只是一個人在開發；Turque 商業氣氛太濃，不掏錢搞不到 SDK ；相比之

商業 , 雲計算 , 3d , 物理引擎 , 雲原生 , egret引擎教程

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mb694e4967bbd4e - MongoDB常用概念解析

數據庫 數據庫是用於存儲數據的物理容器，每個數據庫在文件系統中都有屬於自己的文件集。一台 MongoDB 服務器中可以創建多個數據庫，並且每個數據庫都是獨立的，都有屬於自己的集合和權限，而且不同數據庫中的數據會放置在不同的文件中。 MongoDB 的默認數據庫為“test”，該數據庫存儲在 data 目錄中，您可以使用show dbs命令來查看所有的數據庫列表，如下所

字段 , yyds乾貨盤點 , 關係型數據庫 , mongodb , 數據庫

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低温燒結銀 - 低温燒結可焊接納米銀漿AS9120W對FPC製造格局的重構

低温燒結可焊接納米銀漿AS9120W對FPC製造格局的重構 一、AS9120W納米銀漿的核心特性：突破傳統FPC製造瓶頸 AS9120W作為低温燒結可焊接納米銀漿，其核心特性直接針對傳統FPC製造的痛點，如高温損傷基材、焊接性能不足、線路精度受限，為FPC製造提供了全新解決方案： 1超低温燒結（120℃）：傳統銀漿需200℃以上高温燒結，易導致柔性基材如PI、

智能手錶 , FPC , 可穿戴設備 , 納米銀漿 , 人工智能 , 深度學習 , 應用領域

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Navy 頭像

會飛的猴兒 - 【分佈式事務】3、分佈式事務解決方案Seata初體驗

本文基於SpringBoot+Dubbo+Nacos+Seata+MyBatis-Plus搭建分佈式事務案例，模擬電商下單場景，包含扣減庫存、賬户餘額和創建訂單三個關鍵步驟。案例完整展示了分佈式系統中如何保證多個服務操作的原子性，為處理跨服務事務提供實踐參考。 1、案例搭建 1.1、業務説明 本案例演示的是下單的過程，具體流程包括：

後端開發 , 分佈式事務 , JAVA , seata

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HyperAI超神經 - 在線教程丨 David Baker 團隊開源 RFdiffusion3，實現全原子蛋白質設計的生成式突破

近年來，利用生成式深度學習方法在新功能蛋白質設計方面取得了顯著進展。目前包括 RFdiffusion（RFD1）和 BindCraft 在內的大多數方法，均採用氨基酸殘基水平的蛋白質表示，已能夠成功設計蛋白質單體、組裝體以及蛋白質-蛋白質相互作用體系，但其分辨率仍不足以精確設計與非蛋白質組分（如小分子配體與核酸）發生特異性側鏈相互作用的結構。 RFdiffusion2（RFD2）雖然

機器學習 , DNA , AI , 人工智能 , 深度學習

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mob64ca13f87273 - redis怎麼刪數據-Redis

redis惰性刪除與異步刪除 文檔 redis單機安裝 redis集羣模式 -集羣搭建 redis大key問題-生成大key-生成100萬條測試數據 官方文檔 官網操作命令指南頁面：https://redis.io/docs/latest/commands/?name=getgroup=string

redis , 數據庫

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IT獨行俠客 - ARM 虛擬機使用同一個公共 IP 訪問公網的解決方案

概述 在非局域網環境想要訪問家中局域網機器的方案： 方案一：運營商側開通固定IP，現在一般很少提供給家用寬帶，所以文中不提及這種方案 方案二：使用內網穿透 方案三：搭建虛擬局域網 方案四：域名綁定IPV6（推薦） 方案二 使用花生殼等第三方提供的軟件，優點是簡單方便，但是缺點也很明顯：流

服務器 , 雲計算 , ipv6 , 網絡 , Docker , 計算機網絡

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