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kalii - MySQL高可用方案

一 主從異步複製（MySQL 默認方案） master binlog 實時複製到 slave 的 relay-log 重放 存在延時 優勢 對 master 無影響，支持 master 掛載多個 slave，同時 slave 也可以繼續掛着載 slave（級聯複製） slave 中斷重連可以從記錄的 binlog 最後位置繼續複製 缺點

MySQL , 數據庫 , 高可用 , kv存儲 , 後端

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文博 - DDD 在前端領域的思考和落地

DDD 在前端領域的思考和落地 實踐落地可見：https://github.com/cklwblove/domain-front/ 現狀 問題域本身錯綜複雜 知識的丟失 視圖層代碼分層模糊，過重 違反了代碼重複原則，後期需要統一修改時，涉及文件多成本大 團隊中各成員形成"知識不同步"，同樣的功能 A B 都實現了，但是互相卻不知道 C 端的 UI 層複用性比較差，需求個性化嚴重 數

ddd , 前端 , Javascript

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journey_64224c9377fd5 頭像

journey - Centos7安裝hadoop3.x集羣

1、環境準備 ip hostname 備註 172.16.153.10 node1 NameNode DataNode JobHistoryServer NodeManager 172.16.153.11 node2 ResourceManager SecondeNameNode DataNode

hadoop

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ChaoQiezi - 文獻精讀：青藏高原東北部青海湖流域沿海拔分佈的蒸散量及其主要影響因素

文獻閲讀的是Ma-2019的《Evapotranspiration and its dominant controls along an elevation gradient in the Qinghai Lake watershed, northeast Qinghai-Tibet Plateau》，（IF 6.3，SCI Q1）。 01 引言：研究背景和目的 ET會同時受到多個因子的影響，

pycharm

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ChaoQiezi - GEE：批量處理和下載SoilGrids 250m v2.0

01 説明 1.1 任務和要求 任務：利用GEE分別輸出soc(有機碳含量)和nitrogen(全碳含量)在0-5cm、5-15cm、15-30cm的單波段影像。具體要求包括： 全球範圍，地理座標系WGS84，輸出分辨率0.05°，應用縮放(基於比例因子scaler_factor)還原單位，無效值處理； 1.2 參考 比例因子scaler_factor參考官網(https://gee-commun

pycharm

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ChaoQiezi - GEE：批量處理和下載SoilGrids 250m v2.0

01 説明 1.1 任務和要求 任務：利用GEE分別輸出soc(有機碳含量)和nitrogen(全碳含量)在0-5cm、5-15cm、15-30cm的單波段影像。具體要求包括： 全球範圍，地理座標系WGS84，輸出分辨率0.05°，應用縮放(基於比例因子scaler_factor)還原單位，無效值處理； 1.2 參考 比例因子scaler_factor參考官網(https://gee-commun

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ChaoQiezi - GEE：批量處理和下載指定時間段的MODIS-GPP產品(MOD17A3HGF)

01 説明 任務分成兩個：第一是指定時間範圍，提取該範圍內的所有GPP影像求取均值；第二是指定時間範圍，按年尺度提取每一年中的GPP影像求取均值（一年一景） 要求包括：全球尺度、輸出地理座標系WGS84且分辨率為0.05°、無效值處理； 02 代碼説明 2.1 輸出指定時間段的影像均值 完整代碼： // 選擇需要輸出GPP產品的時間範圍 var start_date = ee.Date.f

pycharm

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journey_64224c9377fd5 頭像

journey - Mac下安裝Vmware Fusion虛擬機軟件並安裝Centos7

1、軟件準備 鏈接：https://pan.quark.cn/s/923a8cec0d7a 提取碼：RB3s 注意 : Centos7鏡像如果從官網(https://www.aliyundrive.com/s/p8eCCzb7yEn)中下載，是不能用的 在安裝頁面一直進不去，所以需要以上的雲盤中的Centos7鏡像 2、Vmware Fusion安裝 下載好的 VMware-F

macbook , vmware

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JeeLowCode - 低代碼可視化工作流的系統設計與實現路徑研究

低代碼可視化工作流的系統設計與實現路徑研究 一、背景分析 在數字化轉型不斷深化的背景下，企業業務流程呈現出高度定製化與動態調整的趨勢，傳統信息系統在開發週期、實施成本與擴展能力上的侷限性日益凸顯，已難以支撐快速響應和敏捷迭代的實際需求。 面向這一現實挑戰，基於 BPMN 2.0 標準的工作流引擎經過可視化增強和低代碼集成，形成了一套支持快速構建與持續演進的業務流程配置方案。該方案通過提升建模的直

工作流可視化 , 低代碼 , 低代碼開發平台 , 工作流

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kagol 頭像

Kagol - TinyEditor v4.0 alpha 版本發佈：表格更強大，表情更豐富，上傳體驗超乎想象！

你好，我是 Kagol，個人公眾號：前端開源星球。 TinyEditor 是一個基於 Quill 2.0 的富文本編輯器，在 Quill 基礎上擴展了豐富的模塊和格式，框架無關、功能強大、開箱即用。 源碼：https://github.com/opentiny/tiny-editor/ 官網：https://opentiny.github.io/tiny-editor/ 對於富文本編輯器來

富文本編輯器 , 開源 , 前端

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jackjiang 頭像

JackJiang - 鴻蒙NEXT時代你所不知道的全平台跨端框架：CMP、Kuikly、Lynx、uni-app x等

本文由GSYTech 戀貓de小郭分享，原題“2025 跨平台框架更新和發佈對比，這是你沒看過的全新版本”，下文有修訂和重新排版。 1、前言 2025 年可以説又是一個跨平台的元年，其中不妨有鴻蒙Next平台刺激的原因，也有大廠技術積累“達到瓶頸”的可能，又或者“開猿截流、降本增笑”的趨勢的影響，2025 年上半年確實讓跨平台框架又成為最活躍的時刻。例如： 1）Flutter Platfor

im , 網絡編程 , 即時通訊

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meituanjishutuandui 頭像

美團技術團隊 - 美團開源OIBench與CoreCodeBench：揭示大模型編程能力的真實水平

Meituan-M17 團隊聯合上海交大等機構，分別推出了 OIBench（聚焦高區分度算法題評測）與 CoreCodeBench（聚焦多場景工程級代碼基準）兩大數據集，旨在揭示大模型編程能力真實水平，這兩大數據集已分別在GitHub和Huggingface上進行開源。 當前，大語言模型（LLMs）在編程領域的能力宣稱引人矚目——DeepMind 的 AlphaCode 曾對標人類競技編程選手，O

開源 , 美團

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qiumi_685b70038c171 頭像

邱米 - 繁花有聲｜塗鴉智能與阿里雲一起，共同推動萬物智能

阿里雲和塗鴉智能攜手11年，始終圍繞"技術共研、生態共享"理念，構建起覆蓋設備接入、雲端協同、行業場景的全棧式解決方案。 作為阿里雲AI生態夥伴計劃-"繁花計劃"首批標杆夥伴，雙方聯合推出的Tuya物聯網平台阿里雲版深度融合塗鴉生態優勢與阿里雲基礎設施能力，具有高性能、高可靠、低成本三大優勢。 1.億級連接的高性能 平台基於阿里云云原生架構打造,支持億級設備連接擴展和千萬級併發處理能力，可從容應對

技術

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邱米 - 繁花有聲｜高德與阿里雲一起，開啓智慧出行新範式

作為阿里雲AI生態夥伴計劃-"繁花計劃"首批標杆夥伴，高德開放平台攜手阿里雲，面向企業開發者推出地圖服務產品MCP Server ，通過技術能力與生態資源的深度協同，助力開發者高效構建標準化地圖服務，加速智能化場景落地。 技術融合：大模型賦能地圖交互升級 基於阿里雲通義千問系列大模型領先的自然語言處理與多模態交互能力，MCP Server實現從文本指令到可視化地圖的精準轉化。用户可通過自然語

技術

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無邪的課本 - JDK 7u (1.7.0.0) 64位安裝教程詳細步驟+環境變量配置（Windows版）

​​1. 下載安裝包​​ 確保已從官方渠道（如 Oracle 存檔頁面）下載jdk_7u_1.7.0.0_64.exe文件，提供安裝包下載：https://pan.quark.cn/s/774a33df7ec9。 * ​​2. 運行安裝程序​​ 雙擊下載的jdk_7u_1.7.0.0_64.exe文件，啓動安裝嚮導。 * ​​3. 安

JDK

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老實的甘蔗 - Z-library - 世界上最大的電子圖書館。鏡像網址及官網入口

Z-Library可是個寶藏級電子圖書館，裏面有超2300萬本書和8400多萬篇學術文章，資源多到讓人眼花繚亂！不過吧，它官網老是被封，找最新入口有時候真是個頭疼的事兒。網上搜一搜，還容易撞上些冒牌貨網站，比如zlibrary.to、zlibrary.st、z-lib.is啥的，這些假網站不僅沒啥用，還可能讓你的信息安全翻車。 好在有位熱心網友建了個Z-Library入口彙總網站，超級給力！這網站

圖書 , 自學 , z-library , 學習資料

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gvison - 手寫CRUD的時代結束了！低代碼框架Sponge重新定義Go開發效率極限

作為Go開發者，愛它的簡潔，愛它的併發，愛它的性能。但説句心裏話，你有沒有被實現一個簡單API到底要寫多少代碼這個問題困擾過？ 從定義struct，到寫handler，再到service、repository，最後註冊路由、處理錯誤、寫文檔……一套流程下來，真正的核心業務邏輯可能就幾行，剩下的全是在寫"膠水代碼"和"八股文"。 我們總開玩笑説自己是"面向CV編程工程師"，但夜深人靜的時候，你有沒有

grpc , 低代碼 , gin , go , 後端

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大丸子 - 使用 Java 將 CSV 文件轉換為格式化的 Excel 文件

在日常的數據處理和報表生成工作中，CSV 格式因其簡潔性而被廣泛採用。但在展示數據時，CSV 文件往往缺乏格式和結構化樣式，不利於閲讀與分析。相比之下，Excel 格式（如 .xlsx）不僅支持豐富的樣式設置，還可直接用於報表分發和打印。 本文將介紹如何使用 Java 將 CSV 文件轉換為 Excel 文件，並根據需求添加樣式優化，讓輸出結果更美觀、更專業。 將 CSV 轉換為 Excel（

csv , xlsx , 表格 , excel , JAVA

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海豚調度 - DolphinScheduler 如何高效調度 AnalyticDB on Spark 作業？

DolphinScheduler是一個分佈式易擴展的可視化DAG工作流任務調度開源系統，能高效地執行和管理大數據流程。用户可以在DolphinScheduler Web界面輕鬆創建、編輯和調度雲原生數據倉庫 AnalyticDB MySQL 版的Spark作業。 前提條件 AnalyticDB for MySQL集羣的產品系列為企業版、基礎版或湖倉版。 AnalyticDB for MySQ

spark , 大數據處理 , dolphinscheduler , 大數據 , 開源

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龍智DevSecOps - 2025年企業級Java開發環境現狀分析、優化建議與工具推薦（Perforce JRebel）

各種規模的企業都依賴 Java 來開發關鍵型業務應用程序，這是有原因的，自從三十年前 Java 語言問世以來就一直如此。Java 是一種穩定且多用途的開發語言，擁有強大的生態系統支持。如今，越來越多的開發者開始使用遠程或雲端開發環境、多種集成開發環境（IDE）等。但這也帶來了更高的複雜性，尤其是對於大型企業而言。 這種複雜性的增加可能會阻礙企業的創新進程，並延長產品上市時間——而這兩者正是企業脱穎

jrebel , 軟件開發 , java開發 , 開發者

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sysin - Windows Server 2019 中文版、英文版下載 (2025 年 7 月更新)

Windows Server 2019 中文版、英文版下載 (2025 年 7 月更新) Windows Server 2019 x64 Version 1809 (updated Jul 2025) 請訪問原文鏈接：https://sysin.org/blog/windows-server-2019/ 查看最新版。原創作品，轉載請保留出處。 作者主頁：sysin.org 本站將不定期發佈官方原

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sysin - Windows Server 2016 中文版、英文版下載 (2025 年 7 月更新)

Windows Server 2016 中文版、英文版下載 (2025 年 7 月更新) Windows Server 2016 x64 Version 1607 (updated Jul 2025) 請訪問原文鏈接：https://sysin.org/blog/windows-server-2016/ 查看最新版。原創作品，轉載請保留出處。 作者主頁：sysin.org 本站將不定期發佈官方原

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阿里雲大數據AI - Post-Training on PAI (4)：模型微調SFT、DPO、GRPO

引言 Post-Training（即模型後訓練）作為大模型落地的重要一環，能顯著優化模型性能，適配特定領域需求。相比於 Pre-Training（即模型預訓練），Post-Training 階段對計算資源和數據資源需求更小，更易迭代，因此備受推崇。 近期，我們將體系化地分享基於阿里雲人工智能平台 PAI 在強化學習、模型蒸餾、數據預處理、SFT等方向的技術實踐，旨在清晰地展現 PAI 在 Post

大數據處理 , 雲計算 , 算法 , 人工智能 , 模型

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極限實驗室 - Console 納管 Elasticsearch 9（二）：日誌監控

前面介紹過 INFINI Console 納管 Elasticsearch 9（一），進行指標監控、數據管理、DSL 語句執行，但日誌監控功能需要結合 Agent 才能使用。現在來實現一下： Agent 需要和 ES 部署到同一機器上，這裏是在我本地電腦上進行安裝。 安裝 Elastisearch curl -O https://artifacts.elastic.co/downloads/ela

console , elasticsearch

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