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u_6813689 頭像

程序員小2 - 高併發下如何防止重複下單？

前言 當你的用户瘋狂點擊提交按鈕時，你的系統準備好迎接這場“連擊風暴”了嗎？ 在電商系統的實戰中，我見過太多因重複提交導致的資損事故——用户一次點擊，系統卻創建了多個訂單，導致庫存錯亂、用户重複支付、客服投訴爆棚。 有些小夥伴在工作中可能遇到過這樣的場景：大促期間，用户反饋“明明只點了一次，為什麼扣了兩次款？” 開發同學查了半天日誌，發現同一個用户請求在毫

redis , 冪等 , 重複提交 , 代碼人生

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u_15022783 頭像

u_15022783 - 基於 DolphinDB 構建收益率曲線與波動率曲面的最佳實踐

1.前言 構建收益率曲線和期權波動率曲面是金融工程和定量分析的核心環節。它確保了定價的精確性、一致性，併為後續的風險管理和交易決策提供了堅實的基礎。一個微小的曲線構建誤差，可能會導致數百萬甚至數億的定價偏差或風險誤判。隨着市場的發展（如 LIBOR 向 SOFR 的過渡）和產品的複雜化（如結構性產品），構建曲線/曲面的模型和技術也變得日益複雜和重要。 DolphinD

波動率曲面 , 收益率曲線 , FICC , 代碼人生

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jump_and_jump 頭像

jump__jump - 手寫一個 Askama 模板壓縮工具

在 Web 開發中，前端資源的大小直接影響用户體驗。大型模板文件不僅佔用帶寬，還會延長頁面加載時間。雖然市面上有很多 HTML 壓縮工具，但對於使用了模板引擎的 HTML 文件（如 Askama、Jinja2 等），通用壓縮器往往會破壞模板語法。 於是個人寫了一個 Askama 模板壓縮工具 askama-minify，專門用於壓縮 Askama 模板文件，同時完美保留模板語法。 Askama 為

性能優化 , node.js , rust , 壓縮工具 , 模板引擎

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jackjiang 頭像

JackJiang - AI大模型爆火的SSE技術到底是什麼？萬字長文，一篇讀懂SSE！

本文由45歲老架構師尼恩分享，感謝作者，有修訂和重新排版。 1、引言 你有沒有想過，為什麼 ChatGPT 的回答能逐字逐句地“流”出來？這一切的背後，都離不開一項關鍵技術——SSE（Server-Sent Events）！ 本文從SSE（Server-Sent Events）技術的原理到示例代碼，為你通俗易懂的講解SSE技術的方方面面。 2、AI大模型實時通信技術專題 技術專題系列

websocket , 網絡編程 , sse , 即時通訊

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fannaodeliushu 頭像

程序員阿偉 - 《遊戲場景下偽造內容的識別與處置技術指南》

當AI生成技術精準復刻遊戲官方的行文肌理、名人的神態聲線，甚至捏造裹挾情緒的誹謗言論，這些偽造內容不僅在排版、術語、語氣上與真實信息高度趨同，更能精準捕捉玩家的關注痛點—從版本更新的核心權益到名人代言的情感共鳴，再到針對性的人格詆譭，其迷惑性讓傳統人工核驗陷入效率困境。輕則引發玩家誤操作、破壞社區信任，重則觸發羣體性維權事件、重創遊戲品牌聲譽。識別與處置這類AI擬真內容，核心在於構建“語義溯源+多

遊戲

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fannaodeliushu 頭像

程序員阿偉 - 《從操作軌跡到認知圖譜：玩家專屬遊戲知識體系圖譜的搭建路徑》

遊戲玩家的每一次場景交互、每一輪角色抉擇、每一套策略推演，這些散落在不同遊戲品類、不同體驗維度中的隱性數據，絕非孤立的操作痕跡，自動生成專屬遊戲知識圖譜，本質上是通過語義化轉譯與動態關聯技術，將這些碎片化的行為軌跡，編織成一幅能精準映射玩家偏好傾向、能力邊界與體驗路徑的數字化鏡像。它突破了傳統遊戲數據統計僅停留在勝率、時長等表層指標的侷限，深入行為背後的動機邏輯與習慣慣性，讓每一位玩家都擁有一份獨

遊戲

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u_75269 頭像

ganmaobuhaowan - Linux下查找Nginx配置文件位置

1.查看nginx主配置文件 # 查看nginx主配置文件位置 nginx -t 21 | grep file # 或 cat /etc/nginx/nginx.conf 2.查看啓用的站點配置 查看sites-enabled目錄（Ubuntu/Debian風格） # 列出所有已啓用的站點 ls -la /etc/nginx/s

服務器 , nginx配置 , 配置文件 , Nginx

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xzqcsj 頭像

愛學習的懶洋洋 - Spring Boot WebSocket方案終極指南：Netty與官方Starter對比與實踐

一、Maven依賴引入 1. Netty-WebSocket-Spring-Boot-Starter dependency groupIdorg.yeauty/groupId artifactIdnetty-websocket-spring-boot-starter/artifactId version0.13.0/version !-- 請使用最新版本 -- /depen

後端

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u_15668812 頭像

ywb201314 - Elasticsearch SQL 查詢中format參數類型

在 Elasticsearch SQL 查詢中，format參數決定了返回數據的結構和可讀性，主要分為人類可讀格式和機器友好格式兩大類。選擇哪種格式取決於你是在命令行查看結果，還是需要程序進一步處理數據。 下面的表格詳細對比了常見的幾種格式： 格式

yyds乾貨盤點 , 數據 , 分頁 , 後端開發 , JAVA , Json

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user_sg59bsuq 頭像

user_sg59bsuq - 打造個人數字大腦：訪答知識庫深度指南

打造個人數字大腦：訪答知識庫深度指南 在信息爆炸的時代，如何高效管理個人知識資產成為現代人面臨的共同挑戰。本地私有知識庫作為解決方案應運而生，而知識庫正是其中的佼佼者，為您提供安全、高效的知識管理體驗。 什麼是本地私有知識庫 本地私有知識庫是指將個人或組織的知識資料存儲在本地設備上，而非雲端服務器。這種模式最大的優勢在於數據完全由用户掌控，無需擔心隱私泄露風險。與傳統的雲存儲知識庫相比，本地解決方

教程 , 人工智能 , 知識庫

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nancheng_692928b663b3c 頭像

南城 - Kafka入門必知概念——Topic、分區、Offset、消費組的協作機制與影響

寫在前面，本人目前處於求職中，如有合適內推崗位，請加：lpshiyue 感謝 理解Kafka的核心概念如同掌握分佈式系統的通用語言，這些基礎組件的高效協作正是Kafka海量數據處理能力的源泉 在消息隊列選型框架中，Kafka以其高吞吐、可擴展架構成為大數據場景的首選。然而，要真正發揮Kafka的潛力，必須深入理解其核心概念之間的協作關係。本文將全面解析Topic、分區、Offset和消費組四大核心

kafka

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u_17602840 頭像

最愛牛腩 - Spring Boot3.3.X 介紹

一、版本定位 Spring Boot 3.3.X 是 Spring Boot 3 系列的穩定升級版本（2024 年發佈），基於 Spring Framework 6.1.X 構建，主打「穩定性提升 + 功能增強 + 體驗優化」，是目前企業級開發中推薦使用的主流版本之一（最新穩定版為 3.3.4）。 二、核心前置要求（必看） 使用 Spring Boot 3.3.

配置文件 , API , HTTP , 後端開發 , JAVA

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fenxiang521 頭像

用愛發電 - PC閲讀TTS朗讀工具 v1.0.1.2 | 電腦聽書工具

PC 閲讀 TTS 朗讀工具 v1.0.1.2 是基於 Python 開發的電腦聽書工具，專為 Windows 平台打造，依託微軟 Edge TTS 引擎，支持多語言音色、自定義參數及後台播放，無需本地語音引擎，輕量化部署即可滿足聽小説、讀文檔等核心需求，兼顧實用性與便捷性。 一、開發背景與適配系統 1.1 開發背景 工具源於開發者自身聽

軟件測試 , windows , 自定義 , 緩存

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blossom_5fdad45ec8100 頭像

blossom - 詳解 Redis Write-Behind 模式：如何用 Redis 給數據庫做“擋板”

1. 引言：數據庫的“至暗時刻” 在互聯網高併發場景下，經常會出現流量突發的狀況。例如短視頻 App 遭遇熱點事件，幾百萬用户瞬間涌入，產生海量的點贊與評論互動。 此時，後端監控系統往往會發出警報： 數據庫 CPU 飆升至 100%。 磁盤 I/O 被打滿，寫入延遲從幾毫秒惡化至數秒。 連接池耗盡，新的請求因無法獲取連接而報錯。 這種現象的根本原因在於：在傳統架構中，每一次前端的“點贊”

後端

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txzz8888 頭像

TXZZ8888 - Python 國內鏡像源地址

阿里雲 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中國科技大學 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 清華大學 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 中國科學技術大學 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/si

yyds乾貨盤點 , python國內鏡像源 , centos 10 , Centos , Linux , 開源 , Python

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zentaopms 頭像

易軟項目平台分享 - 【2025】必備項目管理軟件排行最新top10,省時省力的協作首選

Top1：禪道 核心定位 國產研發項目管理領域的領軍產品，專注於提供“敏捷+DevOps+知識庫”一體化解決方案，實現研發全流程的閉環管理，深度貼合國內企業的組織架構與工作流程。 核心功能 全鏈路研發管理：覆蓋需求評審、任務分配、代碼提交、測試用例管理到上線發佈的全環節，數據自動串聯生成報表 輕量化敏捷工具：包含白板、看板、燃盡圖等極簡功能組合，支持拖拽

軟件工程

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wuxiedekeben 頭像

無邪的課本 - Linux 麒麟系統安裝 libgomp-7.3.0 rpm 包步驟

​ 1. 找到 rpm 文件 安裝包下載：https://pan.quark.cn/s/961c1c11019b，下載完一般在下載​ 目錄，文件名： libgomp-7.3.0-20190804.35.p06.ky10.x86_64.rpm 先確認一下： ls ~/下載/libgomp* 英文環境： ls ~/Downloads/libgomp* * 2. 打開終端

Linux

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u_17006198 頭像

悟已往之不諫 - MSP

/* USER CODE BEGIN Header */ /** ****************************************************************************** * @file stm32f1xx_hal_msp.c * @brief This file provid

sed , 物聯網 , include , ide

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mingzhongshui 頭像

命中水ヽ - 從懷疑到離不開：我第一個由 AI 深度參與完成的真實項目覆盤

首先説明，我不是專業的前端工程師。 但這次，我一個人完成了一個包含聊天窗口、WebSocket 實時推送、多語言翻譯、複雜 UI 狀態管理的前端項目。 説實話，如果沒有 AI，這個項目我大概率會延期，甚至放棄一些體驗上的細節。 這是我第一次，在一個真實、長期維護、並且已經上線使用的項目中，深度引入 AI 參與開發。 不是 Demo，不是練手，而是一個我必須為穩定性、性能和可維護性負責的系

php , 人工智能 , lavarel , 後端 , 前端

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zyx178 頭像

碼出財富 - Spring 實現 3 種異步流式接口，幹掉接口超時煩惱

我們一起聊聊，Spring 中實現異步流式接口的三種方案，解決大查詢、長處理等場景下的接口超時問題。 1. SSE（Server-Sent Events） - 服務器推送事件 實現代碼： // 1. 控制器層 @RestController @RequestMapping("/api/stream") public class SseControlle

spring , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , JAVA , 異步 , 接口

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u_14245214 頭像

wx5c8e482272d36 - minio文件上傳工具類

import io.minio.*; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.web.multipart.MultipartFile; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.net.URLD

上傳文件 , 文件上傳 , JAVA , 代碼人生

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youyacao 頭像

卓伊凡 - 【03】番茄12月新規後為什麼「驗證期沒流量」的作者會突然變多？卓伊凡解析

四、為什麼“以前能過，現在不行”？ 因為 模型升級了。 2023 以前 重點：題材 + 爽點 容忍前期慢熱 人工干預多 2024–2025 現在 重點：即時留存 不給慢熱機會 全自動投流決策 一句話： 系統沒耐心了 五、驗證期“不給量”常見 5 種真實原因（

人工干預 , 人工智能 , 深度學習

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科技報道 - 2025人工智能產業創新發展大會在京召開，共謀AI+賦能新質生產力藍圖

【數科網訊】2025人工智能產業創新發展大會於2025年12月17日，在北京中關村展示交易中心頤和廳成功舉辦，大會由中國工業合作協會、中國電子信息行業聯合會主辦，中國工業合作協會工業信息化分會、北京亞太經濟合作促進會、數科網、天下經合承辦。以“AI賦能 · 共創未來”為主題， 匯聚了政府部門領導、交通、醫療、教育、金融、能源、製造業等細分行業用户、AI領域專家學者和中國移

數字化轉型 , 智能科學 , 數據 , 人工智能

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deephub - Pydantic-DeepAgents：基於 Pydantic-AI 的輕量級生產級 Agent 框架

DeepAgents的靈感源自 LangChain deepagents，但在設計上更做減法，它強調類型安全且內置了 Docker 沙箱 2025 年的Autonomous AI Agents早就不是實驗室裏的花架子了。在現實世界的自動化流程、代碼生成工具、數據管道以及各類智能助手中都能看到它們的身影。 現在的很多主流 Agent 框架越來越重。為了用上 Agent，你往往得引入一堆沉重的

llm , agent , 人工智能 , 深度學習

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