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藍易雲 - php-fpm的pool

php-fpm 的 pool 是什麼？ 它是 PHP-FPM 的“span style="color:red"進程池/span”，用來按站點/應用把 PHP 解釋進程分組運行：每個 pool 有獨立的監聽地址、用户組、資源上限、日誌與健康檢查，從而實現span style="color:red"隔離/span、span style="color:red"可觀測/span與span style

MySQL , 數據庫 , postgresql , sqlite , SQL

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小童童 - Mac用户安裝JDK 22完整流程（Intel版dmg文件安裝指南附安裝包下載）

​ 一、準備工作 ​確認你的 Mac 是 Intel 芯片的​ 如果你的 Mac 是 2020 年及之前出的，大概率是 Intel 芯片，可以用這個 ​jdk-22_macos-x64_bin.dmg。 如果是 2020 年之後出的 M1 或 M2 芯片的 Mac（就是 Apple 芯片），那這個版本不適合你，你應該找 ​jdk-22_macos-aarch64_bin

JDK

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大丸子 - 使用 C# 在內存中讀取與編輯 PDF（字節數組操作）

在 C# 項目開發中，我們經常需要處理 PDF 文件與字節數組（byte[]）之間的轉換，例如： 數據庫存儲的 PDF 文件以二進制形式存在，需要在應用中加載並編輯； Web API 上傳或返回 PDF 時，通常採用字節流傳輸； 服務端處理 PDF 後再將結果以 byte[] 返回給前端。 本文將介紹如何在 C# 中使用 Spire.PDF 將 PDF 加載為字節數組，直接在內存中編輯，

pdf導出 , byte , pdf , c# , .net

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數據工坊 - 百分點科技+DeepSeek：重塑數據治理新範式 AI賦能數據價值釋放

作為國內數據治理領域的領軍企業，百分點科技近日已將核心數據融合治理產品BD-OS與DeepSeek-R1大模型成功對接，實現數據集成、數據開發、數據治理、數據資產、數據服務等全流程的自動化、智能化升級，讓AI更便捷地融入客户的數據應用場景。 BD-OS致力於為數據工程師提供基於可視化界面和低代碼開發的數據全生命週期管理解決方案，涵蓋數據接入、治理、處理、管理及服務等核心功能，助力政企構建高效、可靠

數據 , 數據分析

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思否編輯部 - OSCAR 開源市集招募開啓

在開放協作的浪潮中，開源正不斷推動技術創新與產業發展煥發新活力。習近平總書記強調，要“營造具有全球競爭力的開放創新生態”，這一要求正契合開源的發展實踐，使其在技術突破、產業升級和生態建設中發揮着越來越核心的作用。在這一背景下，中國通信標準化協會擬於2025 年 10 月舉辦第九屆“OSCAR 開源產業大會”，匯聚來自國內外的開源專家、企業和社區代表，分享經驗、交流實踐。 作為大會的重要組成部分，開

行業 , 開源 , 活動

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美團技術團隊 - 可信實驗白皮書系列08：開放式分析引擎 | 附PDF合集下載

本篇為《可信實驗白皮書》系列的最後一篇內容，主要分享了AB實驗分析方法庫在美團的實踐。同時，我們也為大家準備了一份系列全集的PDF文檔，希望能夠幫助到更多從事AB實驗工作的同學們。 獲取方式：關注美團技術團隊微信公眾號，在對話框回覆「可信實驗白皮書」即可獲取下載鏈接。 為了幫助任何用户輕鬆擺脱A/B測試中的各種挑戰，讓沒有複雜實驗背景和專家知識的人也能零門檻自主進行可信、高效的實驗。同時實

ab測試 , 美團

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軟件部長 - 開發週期從3天到2小時！JVS低代碼如何顛覆表單校驗？

在企業的日常運營中，表單數據是業務流轉的核心載體。 用户隨意填寫導致數據混亂，後續處理成本飆升； 關鍵字段漏填、格式錯誤，系統崩潰，決策失誤； 傳統開發需要寫大量代碼校驗，耗時耗力，並且難以靈活調整。 這些是經常會遇到的困擾。 在JVS低代碼開發中，輕應用顛覆了傳統開發模式，通過邏輯引擎和智能校驗組件，讓表單校驗從寫代碼變成配置化！ 在JVS低代碼輕應用中，我們都

表單 , 低代碼 , 表單驗證 , 低代碼開發平台

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數據工坊 - 2025 年數據治理主流方案對比：從技術深耕到價值釋放

在數字化轉型進入深水區的今天，數據已成為企業與政府機構的核心資產。然而，多源數據孤島、質量參差不齊、安全合規壓力等問題，讓數據治理從 “選擇題” 變成 “必修課”。一款高效的數據治理方案，不僅需要打通數據全生命週期管理，更要在智能化、兼容性、場景適配性上形成差異化優勢。 本文選取 6 款國內外主流數據治理方案，從核心能力、技術特性、適用場景三個維度展開對比，為不同規模、不同行業的用户提供選型參考。

數據

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百度Geek説 - 播放器視頻後處理實踐（一）

1. 前言 在播放器架構不斷演進的今天，視頻後處理技術正在成為提升用户體驗的關鍵環節。相比傳統的解碼即播，現代播放器越來越多地引入後處理鏈路，通過增強畫質、渲染氛圍等手段，為用户提供更具沉浸感的視聽體驗。 本系列文章將系統介紹我們在播放器視頻後處理模塊中的技術方案與工程實現，涵蓋從效果設計、算法選型，到性能優化和跨平台兼容的全鏈路細節。第一期內容聚焦在兩類核心能力： 視頻增強：提升畫面清晰度、

視頻處理

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NocoBase - 10 個開源工具，快速構建數據應用

原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/open-source-data-apps。 寫在開頭 對開發者來説，工作中最常見的需求之一就是：臨時需要快速搭建一個數據應用。 可能是一個運營看板、一個內部查詢工具，或者一個簡單的客户數據門户。 傳統的做法需要寫後端、接數據庫、再做前端。 好在現在已經有不少優秀的開源工具，能幫你在幾小時內就構建出一個可用的數據應用。

無代碼開發平台 , 數據 , 低代碼 , 數據庫 , 開源

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sevencoding - 用過redis哪些數據類型？Redis String 類型的底層實現是什麼?

Redis 數據類型有哪些？ 詳細可以查看：數據類型及其應用場景 基本數據類型： String：最常用的一種數據類型，String類型的值可以是字符串、數字或者二進制，但值最大不能超過512MB。一般用於 緩存和計數器 Hash：Hash 是一個鍵值對集合。存儲商品的各個屬性 Set：無序去重的集合。Set 提供了交集、並集等方法，對於實現共同好友、共同關注等功能特別方便。 List：有

nosql

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阿里雲大數據AI - MaxCompute聚簇優化推薦功能發佈，單日節省2PB Shuffle、7000+CU！

Shuffle優化利器｜聚簇優化推薦 在MaxCompute每日EB級規模的計算場景中，Join、Group By、Window等算子所產生的Shuffle數據流量已佔據整體網絡傳輸的60%以上，成為影響大數據計算成本的核心因素。以阿里內部某業務為例，單日Shuffle數據量高達2 PB，直接消耗7000+ CU資源——這一數字僅是問題的冰山一角。 MaxCompute 哈希聚簇（Hash Clu

hash , shuffle

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大丸子 - Java處理Base64 PDF：解碼、編輯與重新編碼

在分佈式服務、Web API 或無服務器函數中，PDF 文件常常以 Base64 字符串 的形式傳輸。這種方式避免了直接的文件操作，更適合跨網絡調用。開發者若希望對接收到的 PDF 進行處理（例如加水印、加批註、簽章等），就需要掌握 Base64 與 PDF 的互轉 以及 文檔編輯 方法。 本文將介紹如何使用 Java 和 Free Spire.PDF for Java 來完成以下操作： 將

pdf導出 , pdf , base64 , base64-encode , JAVA

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龍智DevSecOps - 深度解析Atlassian 團隊協作套件（Jira、Confluence、Loom、Rovo）如何賦能全球分佈式團隊協作

無窮無盡的聊天記錄、混亂不堪的文檔、反饋信息分散在各個不同時區……在全球分佈式團隊中開展真正的高效協作，就像是一場不可能完成的任務。 為什麼會這樣？因為即使是最聰明的團隊，也會遇到類似的障礙： 割裂的工作流：任務在這裏，文檔在那邊，視頻又在別處 溝通斷層：重要信息消失在郵件、通話或從未被閲讀的文檔中 重複勞動：相同信息出現在多個地方，需要不停地開會“澄清”問題 …… 這些摩擦不僅消耗團

confluence , atlassian , 人工智能 , jira , 團隊協作

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一點人工一點智能 - 《高斯積分及其應用》

書籍：Gaussian Integrals and their Applications 作者：Oscar A. Nieves 出版：Chapman and Hall/CRC 編輯：陳萍萍的公主@一點人工一點智能 下載：書籍下載-《高斯積分及其應用》 01 書籍簡介 高斯積分是應用數學和物理學許多子領域的核心內容，尤其在概率論、統計學、統計力學、量子力學等主題中發揮

數學 , 高斯模糊 , 人工智能

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小白獅ww - 圖像+文檔+視頻，從理解到思考，GLM-4.1V-9B-Thinking 引領多模態推理新範式

2025 年 7 月 2 日，智譜 AI 聯合清華大學團隊發佈開源視覺語言模型 GLM-4.1V-9B-Thinking，專為複雜認知與推理任務打造。該模型基於 GLM-4-9B-0414 基座模型，支持圖像、視頻、文檔等多模態輸入，採用創新的「思考範式」設計。 這款模型名字有點長，我們拆開來看： GLM-4.1V → 新一代多模態模型框架 9B → 參數量約 90 億，屬於輕量級「實力派」

llm , 圖像識別 , 算法 , 自然語言處理 , 視頻處理

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葡萄城技術團隊 - 微軟 AI 商業智能體將如何顛覆 SaaS？2030 年或成變革元年

近年來，人工智能技術的飛速發展正在重塑全球科技行業的格局。微軟作為 AI 領域的領軍者，近期提出了一項大膽預測：到 2030 年，AI 驅動的商業智能體（Business Agents）可能會顛覆傳統的 SaaS（軟件即服務）模式。這一觀點引發了業界廣泛討論，也為國內開發者提供了新的思考方向。本文將從國內開發者的視角出發，解讀這一趨勢，並探討其對技術生態和開發實踐的潛在影響。 AI 商業智能體是

microsoft , 人工智能

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RestCloud - ETL數據集成中的數據映射與轉換規則

企業每天都需要處理海量的數據，如何將分散在不同系統中的數據高效地整合起來，是企業在轉型過程中需要面對的一個十分關鍵的課題。 ETL（Extract-Transform-Load，提取-轉換-加載)作為數據集成的核心技術，能夠完美地解決這個問題。在ETL流程中，數據映射與轉換規則的設計尤為重要，它們是構建高效數據流的關鍵環節。 本文將圍繞ETL數據集成中的數據映射與轉換規則，探討其重要性、設計原則以

數據 , etl , 數據處理

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JeeLowCode - 從百萬到十萬：低代碼在企業應用系統開發中的成本優化路徑

以前做個系統，少説十幾萬，還得熬上半年時間。需求一改，開發週期就拉長，預算也飆升，很多中小企業直接搖頭。 現在用低代碼，事情完全不一樣了。1萬塊錢，幾天就能把核心功能搭出來，改需求也不用返工。低代碼把複雜的開發工作變成拖拽和配置，像搭積木一樣簡單： 可視化開發：拖拽組件、配置邏輯，減少手寫代碼； 快速交付：從需求到上線大幅縮短週期； 低成本：人力和項目預算顯著降低； 靈活可改：需求

低代碼 , 低代碼開發平台 , 工作流 , 可視化

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無邪的課本 - Visual Studio 2010 簡體中文旗艦版 安裝全過程詳解（附安裝包下載）

​ 一、安裝之前，先準備一下 ​確認你有安裝文件​ 你手裏應該有一個文件，名字就叫： ​Visual Studio 2010 簡體中文旗艦版.exe​ 這個就是安裝程序，一般是你從網上下載下來的， 安裝包下載地址：https://pan.quark.cn/s/cd7c0a64fe70 ​關掉殺毒軟件（避免誤攔）​​ 像 360、騰訊電腦管家、火絨這些

vscode插件

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邱米 - 2025年MT4最新版下載安裝全流程指南（新手必看）

對於剛接觸金融交易的新手而言，選擇一款穩定、易用的交易軟件至關重要。MT4（MetaTrader 4）作為全球廣受歡迎的交易平台，以其簡潔的操作界面和強大的功能成為眾多投資者的首選。本文將詳細介紹2025年最新版MT4的下載與安裝方法，助您快速上手。 第一步：確認下載渠道 在瀏覽器輸入： mt4.51ag.top/MNGB 第二步：選擇適合的版本 進入頁面後，您將看到針對不同系統的下載選項： 電腦

互聯網

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軟件部長 - 【JVS更新日誌】低代碼、APS排產、開源框架、物聯網8.20更新説明！

項目介紹 JVS是企業級數字化服務構建的基礎腳手架，主要解決企業信息化項目交付難、實施效率低、開發成本高的問題，採用微服務+配置化的方式，提供了低代碼+數據分析+物聯網的核心能力產品，並構建了協同辦公、企業常用的管理工具等，所有的應用與能力採用模塊化構建，按需開箱使用。 更新日誌 一、生產計劃排程系統（APS） 當前版本：v2.3.X 更新時間：2025.8.20 在線demo：htt

規則引擎 , 物聯網 , 低代碼 , 低代碼開發平台 , 開源框架

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超神經HyperAI - 【TVM 教程】向 TVM 中添加 Codegen

Apache TVM 是一個深度的深度學習編譯框架，適用於 CPU、GPU 和各種機器學習加速芯片。更多 TVM 中文文檔可訪問 →https://tvm.hyper.ai/ 隨着深度學習工作負載所針對的硬件設備數量不斷增加，用户在各種設備上實現高性能所需的知識也在不斷增加。為了讓數據科學家在開發新模型時不必擔心性能問題，硬件廠商或是基於一些常見的深度學習算子，提供 MKLDNN 或 cuDNN

算法 , gpu , 代碼編輯器 , cpu , Python

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雲輕雨細 - 解密虛擬化彈性內存：五大核心技術與實施策略

本文系轉載。轉載鏈接：解密虛擬化彈性內存：五大核心技術與實施策略 Gartner研究顯示，有效實施彈性內存管理可使虛擬機密度提升60%。本文深度解析服務器虛擬化中內存動態分配機制，揭示實現資源高效利用的技術路徑。 一、虛擬化內存架構演進 現代虛擬化平台通過三層架構實現內存彈性管理： 物理層 → 虛擬化層(Hypervisor) → 虛擬機層(VM) │ ├─ 內存超分(

虛擬化 , 虛擬機

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