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

本文由體驗技術團隊Kagol原創，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

富文本編輯器 , 開源 , 前端

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雲輕雨細 - 從哈希到挑戰響應，密碼傳輸安全解析

“知彼知己，百戰不殆。” 在數字世界中，密碼的每一次旅程都是一次潛在的風險之旅。無論是登錄銀行賬户、訪問後台系統，還是提交一次普通表單，密碼若未被妥善保護，就可能成為黑客的“免費門票”。 本文將帶你走進密碼傳輸的安全機制世界，從最基礎的哈希加密，到進階的挑戰-響應機制，逐步解析當前主流方案，説明每種方式的優勢與風險。 一、明文傳輸：一場毫無遮掩的對話 如果客户端直接把用户輸入的原始密碼發送給服務

hash , 密碼保護

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老紀的技術嘮嗑局 - 度小滿列舉五大技術場景拆解數據庫選型方案，降本、性能、效率均翻倍

首先為大家推薦這個 OceanBase 開源負責人老紀的公眾號 “老紀的技術嘮嗑局”，會持續更新和 #數據庫、#AI、#技術架構 相關的各種技術內容。歡迎感興趣的朋友們關注！ 本文整理自6月21日“OceanBase 城市交流會 · SQL 遇上 AI ”《度小滿 × OceanBase 實踐：統一架構驅動效率與成本雙突破》，點擊鏈接可觀看視頻回顧。 作者：趙輝，度小滿技術委員會負責人 度

oceanbase , 百度

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ChaoQiezi - 文獻精讀：氣候變化、CO2濃度提高和土地利用變化對全球陸地蒸散發的影響分析

閲讀文獻是Liu(2021)發表的《Response of global land evapotranspiration to climate change, elevated CO2, and land use change》。 01 引言：研究背景和目的 1.1 陸地蒸散發(ET)的重要性 論文首先闡述了陸地蒸散發的重要性，陸地通過ET將陸地降水中的58-65%返回到大氣(水蒸氣形式)，同時帶

pycharm

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sihaihande 頭像

漢得數字平台 - H-ZERO富文本組件又上新啦！新增快速創建表格和配置文件封面，快來使用吧！

01 引言 H-ZERO 平台團隊始終專注於開發高效的前端工具組件，通過對 CKEditor4 的深度封裝與創新拓展，為企業用户提供更強大、更貼合業務需求的富文本解決方案。 最近，我們收到了不少項目的真實反饋，集中在這幾個痛點： 關於大家關心的 “是否升級 CKEditor5”：我們調研後發現，CKEditor5 採用 GPL 2+ 開源許可證，該條款要求所有衍生產品必須開源 ——

組件庫 , 前端

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騰訊藍鯨智雲 - DevOps落地的終極實踐：8大關鍵路徑揭秘！

本文來自騰訊藍鯨智雲社區用户: CanWay 當前，DevOps因其能夠降低IT運營成本、提高軟件質量並加快上市時間的能力而在全球範圍內引起廣泛關注。它打破了傳統軟件開發與運營的界限，消除了新功能發佈延遲和軟件質量下降的障礙。DevOps通過實施持續集成、持續交付、自動化測試和應用監控等實踐，推動了軟件開發的持續革新，顯著提高了軟件質量，為全球企業帶來了卓越的競爭優勢。 DevOps的性質 根據信

it , 服務器 , devops , 運維 , 研發管理

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vistart - Python複雜服務的配置管理完整方案

引言 隨着Python應用程序規模的不斷擴大，配置管理已成為現代軟件開發中的關鍵挑戰。從簡單的Web服務到複雜的AI驅動應用，合理的配置架構不僅影響開發效率，更直接關係到系統的可維護性、可擴展性和部署靈活性。 本文將採用遞進式設計，從基礎的本地配置管理開始，逐步介紹遠程配置管理和企業級部署方案。對於大多數開發者和項目而言，基礎配置管理已經足夠應對日常需求。 第一階段：基礎配置管理（推薦95%場景使

配置 , 熱加載 , 雲服務 , 後端 , Python

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阿里雲大數據AI - 跨國數倉遷移背後的統一存儲格式創新-Append Delta Table

本系列文章將圍繞東南亞頭部科技集團的真實遷移歷程展開，逐步拆解BigQuery遷移至MaxCompute過程中的關鍵挑戰與技術創新。本篇為第一篇，跨國數倉遷移背後MaxCompute的統一存儲格式創新。 注：客户背景為東南亞頭部科技集團，文中用GoTerra表示 背景 當東南亞頭部科技集團GoTerra決定將其集團數據倉庫從BigQuery遷移至阿里雲MaxCompute時，這一決策背後折射出更深

大數據處理 , 大數據 , 存儲技術 , 數據遷移 , 人工智能

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fuGUI - UniApp 中實現 App 與 H5 頁面相互通信

前言 在使用uni-app進行套殼打包的app，需要和web-view引入的網頁（H5）相互通信，在此記錄分享下。 web-views官方文檔 H5 向 App 通信 H5 頁面代碼 1、在官網中下載最新的 uni.webview.js，uni.web-view.js是一個可以幫助我們在非uniapp的項目中使用uni-app方法的庫。（下載地址） 2、在子應用的index.ht

uniapp , h5頁面

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小童童 - Xftp 7.0.0109p 安裝教程 - 詳細步驟圖解

Xftp 是一款好用的 FTP/SFTP 文件傳輸工具，支持 Windows 系統。本教程詳細講解Xftp 7.0.0109p 的安裝步驟，包括下載、運行安裝程序、配置選項等，讓你輕鬆完成安裝，快速上手使用！ 下載安裝包 安裝包下載：https://pan.quark.cn/s/643ee24d2667。先找到你下載的Xftp-7.0.0109p.exe文件，一般是在“下載”文件夾裏

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阿里雲大數據AI - 阿里雲 EMR Serverless Spark： 面向 Data+AI 的高性能 Lakehouse 產品

作者：玄橙 - 阿里雲 EMR Serverless Spark 產品專家 EMR Serverless Spark 是一款面向 Data+AI 的高性能 Lakehouse 產品。它為企業提供了一站式的數據平台服務，包括任務開發、調試、調度和運維等，極大地簡化了數據處理和模型訓練的全流程。同時，它100%兼容開源 Spark 生態，能夠無縫集成到客户現有的數據平台。使用 EMR Serverle

spark , 大數據 , 人工智能 , serverless , 數據處理

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deephub - 告別低效代碼：用對這10個Pandas方法讓數據分析效率翻倍

對於 Python 數據處理的初學者而言，早期的 Pandas 代碼往往充斥着基礎的 .head() 、 .dropna() 調用以及大量的在線搜索。然而，掌握一些核心的處理模式後，Pandas 將展現出其快速、表達力強且優雅的特性。 本文將介紹 10 個在數據處理中至關重要的 Pandas 技術模式。這些模式能夠顯著減少調試時間，提升代碼的可維護性，並構建更加清晰的數據處理流水線。 使用

機器學習 , 數據挖掘 , 人工智能 , pandas , Python

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