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u_92655 頭像

小題大作 - js 對java null 正確的處理

js中有六種數據類型，包括五種基本數據類型（String,Number,Boolean,Null,Undefined）,和一種混合數據類型（Object）。 JavaScript 擁有動態類型。這意味着相同的變量可用作不同的類型。分別為：字符串、數字、布爾、數組、對象、Null、Undefined。 其中Null為空值，而Undefined為未定義。

js 對java null 正確的處理 , 數據類型 , 字符串 , 賦值 , 後端開發 , JAVA

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u_16099264 頭像

碼農小哥 - dicky fuller test單位根怎麼算

FFT： 單位根： 在複平面上，以原點為圓心，$1$ 單位根性質： 本文包含：--> --> 本文章為轉載內容，我們尊重原作者對文章享有的著作權。如有內容錯誤或侵權問題，歡迎原作者聯繫我們進行內容更正或刪除文章。

費馬小定理 , 架構 , 後端開發 , 原根 , 代碼實現

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duiniwukenaihe_60e4196de52b7 頭像

對你無可奈何 - 從“玩具”到生產力：用Terraform在Proxmox上構建K8s集羣的探索之旅

背景 玩具 Terraform 很早就嘗試過 Terraform，雖然我也一直信奉"一切皆代碼"的基礎設施即代碼（IaC）理念，但在實際生產中始終沒有大規模落地。國內的雲廠商——騰訊雲、阿里雲、華為雲——其實都對 Terraform 做了相當不錯的適配和支持，官方 Provider 更新也很及時（你信嗎？反正我不信。我嘗試使用過騰訊與華為雲的 Provider）。這麼多年過去了，Terraform

kubernetes , devops , 運維 , Linux

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u_16213614 頭像

mob64ca13ffd0f1 - brainstorm流程

頭腦風暴（Brainstorming）是一種激發集體智慧產生和提出創新設想的思維方法，建議與Brainwriting、Brainwalking、and Braindumping搭配使用。 頭腦風暴是無限制的自由聯想和討論的代名詞，頭腦風暴的力量在於讓參與者在自由思考環境中與吸引他們的想法之間建立聯繫，從而擴大解決方案空間。這些想法不是你坐下來拿着紙

brainstorm流程 , 思維方法 , Storm , 大數據 , 產品經理 , Power , 解決方案

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u_16099165 頭像

編程小達人 - cpp 調用python matplotlib畫圖

Matplotlib是一個強大的Python繪圖和數據可視化的工具包。數據可視化也是我們數據分析的最重要的工作之一，可以幫助我們完成很多操作，例如：找出異常值、必要的一些數據轉換等。完成數據分析的最終結果也許就是做一個可交互的數據可視化 安裝方式： pip install matplotlib 引用方法：import matplotlib.pyplot as plt

餅圖 , 數據可視化 , 柱狀圖 , 後端開發 , Python

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u_16099355 頭像

數據挖掘者 - [BZOJ2669][cqoi2012]局部極小值 狀壓dp+容斥原理

總結 容斥 P6846 首先發現將一張 DAG 的邊全部反向，仍然是一張 DAG。並且這兩種改邊總和是 \(m\)。所以答案就是 \(m\) 考慮一個 DAG 的特徵，考慮剖成若干層入度為 \(0\)。這啓發我們考慮一種計數，設 \(f_{S}\) 表示 \(S\) \[f_S=\sum_{T\subset S,T\ne \varnothing}f_

縮點 , redis , 時間複雜度 , 數據庫 , 權值

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u_16099199 頭像

數據俠客行 - fastapi 對比springboot 性能

flask與sanic框架對比 我在服務器端運行web服務，在本地Windows環境下利用ab對web服務進行壓力測試。分析可以分作兩個部分： flask+gunicorn與sanic的對比； flask+gunicorn與sanic+uvicorn的對比； 主要的參考指標包括： Time taken for tests

ico , flask , Time , 架構 , 後端開發

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eq_xuelidanhuatang 頭像

EQ_雪梨蛋花湯 - 【NDK / JNI】Sceneform-EQR 集成 Filament JNI 源碼：關鍵點與逐步操作記錄

摘要： 在 Sceneform-EQR 項目中，原有對 Filament 的使用方式僅依賴官方預編譯產物，Native 層不可控且 SO 體積較大。 為提升工程可維護性並優化產物體積，本文記錄了在不修改 Filament Java API 的前提下，引入 Filament JNI 源碼、合併 filament-android / filament-utils-android / g

ndk-build , Android , JNI

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u_12855 頭像

西門吹雪 - openharmony resource_schedule_service 調度策略

簡單介紹 調度管理是DNN提供給開發者在一定的時間間隔實現調度任務的一種機制。 類似，它也是在提供者模式的基礎上實現的，所以可以不更改核心代碼就 創建新的或修改原有的調度服務。查看有關資料 你會發現這是DNN核心團隊的成員Dan Caron 的巨大貢獻： It was during this time

Public , DNN , 架構 , 後端開發 , ide

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u_16213579 頭像

雲端築夢工匠 - 鴻蒙開發入門 | 開發第一個鴻蒙應用+頁面跳轉

目錄 1.0鴻蒙系統介紹 2.0技術選擇與環境搭建 2.1技術選型 2.2環境搭建 2.2.0Git 下載與安裝 2.2.1Java JDK17 下載與安裝 2.3.0FlutterSDK 下載安裝和開發環境搭建 2.3.1DevEco Studio下載安裝 1.0鴻蒙系統介紹 HarmonyOS就是我們説的華為

華為 , JAVA , Css , 環境搭建 , harmonyos , 前端開發 , 下載安裝 , HTML

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u_14126 頭像

網猴兒 - mysql基礎查詢

目錄 前言 目錄 1.基本查詢 2.表的增刪查改 1.increase 1.Create 2.Insert 3.替換 2.Retrieve 1.select列 2.where條件 3.結果查詢 3.update 4.delete 5.插入查詢結果 6.聚合函數

數據 , MySQL , 升序 , 數據庫 , 前端開發 , Javascript

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u_16099212 頭像

智慧編織者 - Flutter是什麼？ -

Flutter 是 Google 推出的一套跨平台 UI 開發框架，它允許開發者使用單一代碼庫構建出在iOS、Android、Web、桌面（Windows、macOS、Linux）等多個平台上運行的高性能、高保真應用。 簡單來説，Flutter 的目標是讓你用一套代碼，寫出在不同設備上都能流暢運行、並且看起來和原生應用幾乎一樣的 App。

跨平台 , Android , flutter , Css , 前端開發 , HTML , ui

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u_16213705 頭像

mob64ca14157da7 - Flutter 64: 圖解基本 TextField 文本輸入框 (一)

本文適合：剛入門 Flutter 想搞懂 TextField 的同學，以及已經在項目中使用，但總覺得“只會 60%”的同學。 文章會從基礎用法一直講到 Controller、Focus、表單驗證、輸入限制、常見坑，配完整代碼。 一、為什麼要系統學 TextField？ 在實際業務裏，輸入框幾乎無處不在：

sed , 輸入框 , flutter , 前端開發 , ide , Javascript

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u_12226 頭像

小蝌蚪 - Windows下Win32 Disk Imager和Linux中dd命令兩種方式燒錄樹莓派鏡像_dd raspbian

為什麼光盤需要使用 ISO 9660 文件系統，而不使用硬盤已有的文件系統？ 因為光盤只能寫入一次，不能擦除，所以需要為光盤定製專用的文件系統 ISO 9660； ISO 9660 規定，文件系統從第 16 個扇區開始，前 16 個扇區保留，通常每個扇區為 2048 字節； 系統啓動方式 如果是從光驅啓動：

windows , 文件系統 , desktop , 前端開發 , Javascript , Ubuntu

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u_16213567 頭像

數碼墨魚 - Flutter 自定義 TextInputFormatter 文本輸入過濾器 Flutter 實現輸入4位自動添加空格_51CTO博客

適用場景：手機號、銀行卡號、身份證號、信用卡號、分段輸入格式化 難點：輸入時自動插入空格 + 光標不亂跳 + 刪除也正常 一、為什麼不能只用 onChanged？ 很多人第一反應是： onChanged: (value) { controller.text = format(valu

sed , 中文輸入法 , flutter , Css , 前端開發 , HTML , Git

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u_17588526 頭像

圍爐聊科技 - Qwen-Image-Edit-2511：AI圖像編輯的新標杆

2025年12月24日，阿里Qwen團隊正式推出圖像編輯模型重大更新版本——Qwen-Image-Edit-2511，作為9月發佈的2509版本的迭代升級之作，新版本聚焦“更強穩定性”與“更可控編輯體驗”兩大核心目標，通過人物一致性強化、LoRA子模型內置、幾何構造能力提升等關鍵優化，進一步鞏固了Qwen系列在圖像編輯領域的技術優勢。 一、版本定位：承接2509優勢，攻克核

人工智能 , 計算機視覺 , Image

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u_16213676 頭像

mob64ca140e76c8 - .NET誕生20週年，微軟透露新版本發佈_51CTO博客

目錄 一、性能巔峯：刷新"最快.NET"紀錄 1. JIT編譯：37.5%的速度飛躍 2. GC優化：52%的暫停時間縮減 3. 服務端冷啓動：43.75%的速度提升 二、語言升級：C# 14與F# 10的簡潔之道 C# 14核心特性：少寫代碼，多做事情 F# 10亮點：併發與性能雙提升 三、框架革新：Bl

vue.js , 開發者 , 前端開發 , ASP , 前端 , Javascript

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u_16099249 頭像

雲端築夢大師 - Go微服務架構實戰[完整]

在現代互聯網系統中，微服務架構是支撐大規模應用、高併發請求和持續迭代的重要方式。Go 語言憑藉高併發能力和輕量特性，非常適合開發微服務系統。結合 gRPC，可以實現高性能服務間通信。本文結合作者在長沙一家 SaaS 公司的實踐經驗，分享 Go 微服務設計、gRPC 集成及高性能優化實戰經驗。 一、gRPC 核心特性 高性能通

微服務 , 異步調用 , eureka , 前端開發 , go , Javascript

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u_16213703 頭像

mob64ca14150f43 - python用TensorFlow做圖像識別的實現 -

隨着人工智能和計算機視覺技術的發展，圖像識別與分類平台在智慧安防、工業檢測和智能監控中廣泛應用。傳統人工檢測效率低、準確率不高，無法滿足大規模圖像數據處理需求。本文結合作者在南京智慧安防和工業檢測項目實踐經驗，分享 Python + TensorFlow + Flask 構建高性能圖像識別與分類平台的架構設計、模型訓練、推理優化和部署經驗，為大規

redis , MySQL , API , rabbitmq , 緩存 , 數據庫

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u_12935 頭像

doscommand - 超大文件上傳方案實現

📝 大文件上傳前端設計文檔 一、方案概述與設計依據 1.1 設計目標 基於文件分塊和斷點續傳機制，實現高效、穩定、可恢復的大文件上傳功能，解決傳統上傳模式下大文件易失敗的問題。 1.2 核心流程（圖示解析） 環節

上傳 , 斷點續傳 , 唯一標識 , 前端開發 , 前端 , Javascript

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u_16213657 頭像

mob64ca140a1f7c - .NET數據庫ORM框架SqlSugar使用筆記 - time

SQLSugar 是一個高效、易用的 .NET ORM 框架，支持多種數據庫（如 SQL Server、MySQL、PostgreSQL 等）。它提供了豐富的功能，包括 CRUD 操作、事務管理、動態表名、多表聯查等，開發者可以通過簡單的鏈式操作實現複雜的數據庫邏輯。 本文將以完整的示例，詳細介紹 SQLSugar 的安裝、配置和功能使用，適用於

User , 數據庫 , Css , .net , SQL , 前端開發 , HTML

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u_16213628 頭像

mob64ca14031c97 - Flutter踩坑 錯誤解決整理

徹底解決 Flutter 開發 HarmonyOS 應用：No Hmos SDK found 報錯 在使用 flutter create --platforms ohos 創建 HarmonyOS（簡稱 OHOS）相關 Flutter 項目時，很多開發者會遇到核心報錯：No Hmos SDK found. Try setting the HOS_S

華為 , flutter , 根目錄 , harmonyos , 前端開發 , Javascript

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u_16099325 頭像

數據小築 - 一種靈活的WPF程序多國語言支持

概念 應用程序具備多語言支持，是實現全球化（Globalization）和本地化（Localization）最重要的功能。 關於全球化和本地化的概念、設計原則、基本流程可參考微軟文檔https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/framework/wpf/advanced/wpf-globalization-and-local

資源文件 , 應用程序 , Click , jquery , 前端開發

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u_16213706 頭像

mob64ca1415bcee - 搭建合約量化機器人和現貨量化機器人現在這麼火爆？ - osc

1. 為什麼你的模型“記性”這麼差？（痛點與背景） 想象一下，你訓練了一個神經網絡來識別手寫數字（MNIST），準確率高達 99%。 接着，你希望能複用這個聰明的腦子，讓它繼續學習識別時尚單品（Fashion-MNIST）。 你把模型拿來，在“衣服鞋子”的數據集上跑了幾輪訓練。結果很棒，它現在能完美識別運動鞋和襯衫了。 但是，當你隨手扔給它一張數字 “7”

神經網絡 , 權重 , fish , jquery , 前端開發

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