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u_16213647 頭像

mob64ca14079fb3 - coremail 郵箱自動存儲設置

保存附件（Save Attachments）的介紹 將郵件附件保存到指定的文件夾。如果該文件夾不存在，則會自動創建。如果未指定文件夾，則會將下載內容保存在當前項目文件夾中。注意, 指定文件夾中與附件同名的文件將會被覆蓋。 二、Save Attachments在UiPath中的使用 打開設計器，在設計庫中新建

機器學習 , 字符串 , 搜索 , 郵件服務器 , 人工智能 , coremail 郵箱自動存儲設置 , 郵箱總服務器能看到每個人的郵件嗎

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u_13317 頭像

liutao988 - init container 初始化容器可以執行多條命令嗎

IoC容器是什麼？ IoC文英全稱Inversion of Control，即控制反轉，我麼可以這麼理解IoC容器： 　　“把某些業務對象的的控制權交給一個平台或者框架來同一管理，這個同一管理的平台可以稱為IoC容器。” 我們剛開始學習spring的時候會經常看到的類似下面的這代碼： ApplicationContext

spring , 雲計算 , xml , 加載 , 雲原生

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u_16213571 頭像

網絡安全專家 - 基於Matlab使用到達時差 （TDOA） 跟蹤對象仿真（附源碼）_時差定位法matlab代碼

一、TDOA算法原理概述 到達時間差（Time Difference of Arrival, TDOA） 是一種基於多傳感器協同的定位技術，通過測量信號到達不同傳感器的時間差，結合傳感器位置信息，反推信號源（如聲源、無線發射源）的空間座標。其核心原理是：信號源到兩個傳感器的距離差為常數時，信號源位於以這兩個傳感器為焦點的雙曲線上，多個雙曲線的交點即為信號源位置。 1.

大數據 , hadoop , MATLAB , 最小二乘法 , 高精度

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u_17398972 頭像

u_17398972 - 【C++項目實戰】類和對象入門實踐：日期類實現萬字詳解

目錄 引言 介紹 一、類的設計 二、成員函數的實現 🍃構造函數、析構函數、拷貝構造函數和賦值運算符重載 🍃友元函數：重載和 🍃日期合法性檢查函數 🍃獲取某年某月的天數 🍃比較運算符重載 🍃日期加減操作 🍃自增自減操作 🍃日期差計算 結語 引言

日期類 , c++ , 後端開發 , 複用 , 運算符重載 , c

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ivorysql_xiaozhuli 頭像

IvorySQL - PostgreSQL 中的“髒頁（Dirty Pages）”是什麼？

PostgreSQL 以固定大小的數據塊（Page）存儲數據，默認大小為 8 KB。當客户端執行更新或插入操作時，PostgreSQL 並不會立即將變更寫入磁盤，而是先將相關數據頁加載到共享內存（Shared Buffers）中，在內存中完成修改，並將該頁面標記為“髒頁”。所謂“髒頁”，是指內存中的頁面版本已經新於磁盤上的對應版本。 在向客户端返回操作結果之前，PostgreSQL 會先將變更記錄

數據庫 , postgresql , 人工智能 , SQL

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u_16802720 頭像

w_omit - 國產 Canvas 引擎！神器！

寫過原生 Canvas 的朋友都懂： API 低級到懷疑人生——畫個帶圓角的矩形就要 20 行起步，縮放、拖拽、層級管理全靠自己實現。 節點一多直接 PPT——超過 5000 個元素，頁面卡成幻燈片。 於是，我們一邊掉頭髮，一邊默唸：“有沒有一款庫，寫得少、跑得快、文檔還是中文？” 什麼是 LeaferJS LeaferJS 是一

vue.js , 小遊戲 , github , 拖拽 , 前端開發

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u_16099257 頭像

編程小匠人 - element plus 造成內存泄漏

一、寫在前面 js中的內存垃圾回收機制：垃圾回收器會定期掃描內存，當某個內存中的值被引用為零時就會將其回收。當前變量已經使用完畢但依然被引用，導致垃圾回收器無法回收這就造成了內存泄漏。傳統頁面每次跳轉都會釋放內存，所以並不是特別明顯。 Web App 與 傳統Web的區別，因為Web App是單頁面應用頁面通過路由跳轉不會刷新頁面，導致內存泄漏不斷堆積，導致頁面卡頓。

機器學習 , app , 事件監聽 , element plus 造成內存泄漏 , 人工智能 , Web

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lvxingdekaishuiping 頭像

率性的開水瓶 - 國內主流CRM品牌核心能力橫向對比：從獲客到銷售全流程的專業解析

在企業數字化轉型中，CRM（客户關係管理）已從“銷售工具”升級為“全流程業務引擎”，覆蓋獲客-服務-數據-資金-銷售五大核心場景。本文選取超兔一體雲（國內垂直型）、Pipedrive（輕量級銷售導向）、Salesforce（國際巨頭）、Zoho CRM（全球化中型）、用友CRM（傳統ERP協同型）五大代表性品牌，從專業維度展開深度對比，為企業選型提供參考。 一、對比框架：覆蓋業務全生命週期的五大核

框架 , 流程圖 , 後端

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gujiachun 頭像

老顧聊技術 - A2A vs MCP：AI架構的協議革命

在AI技術快速發展的今天，兩個關鍵協議正在重塑我們構建智能系統的方式：Google的Agent-to-Agent協議(A2A)和Model Context Protocol(MCP)。這兩個協議代表了AI架構發展的不同維度，但它們共同指向一個未來：我們正從確定性編程轉向自主協作系統。 協議的本質區別：工具vs代理 MCP（Model Context Protocol）

軟件開發 , API , 人工智能 , 深度學習 , 智能系統

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WangMing_X - C#上位機軟件：23.1 多條件動態查詢條件的編寫技巧和完整查詢方法編寫

筆記摘要： 本視頻講述了課程管理系統中多條件動態查詢功能的實現原理與編碼步驟，包括SQL語句拼接、條件組合邏輯處理、數據封裝及UI事件聯動，並強調了整型檢索效率、空值處理細節和可擴展性設計。/n --- - **效果演示：多條件組合查詢功能 - 系統支持根據課程分類和課程名稱進行自由組合查詢。 - 可單獨按課程名稱模糊匹配（如輸入“dnet”返

業務邏輯 , 軟件研發 , yyds乾貨盤點 , 數據 , SQL

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u_13303 頭像

colddawn - Prepare Plugin Module For Deployment 這個現在去哪了

OS : Arch Linux 桌面：Gnome X11 軟件是從網上下載的iso文件，對文件掛載或者使用解壓軟件解壓，我個人更喜歡掛載，解壓有點麻煩（我比較懶） 軟件：matlab(R2016) 開始吧！ #1. 掛載（地址任選，在/mnt下規範些） 　　sudo mkdir /mnt/matlab 　　sudo mount -

雲計算 , so文件 , hive , MATLAB , 雲原生

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u_14172 頭像

archangle - MEM_alloc 在automathion studio中怎麼調用

1、autoscan 　　autoscan是用來掃描源代碼目錄生成configure.scan文件的。autoscan可以用目錄名做為參數，但如果你不使用參數的話，那麼autoscan將認為使用的是當前目錄。autoscan將掃描你所指定目錄中的源文件，並創建configure.scan文件。 　　2、configure.scan 　　c

機器學習 , 可執行文件 , 版本號 , GNU , 人工智能

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u_16213702 頭像

mob64ca1414c613 - spring mongotemplate 強制讀主

枚舉類會隱式的繼承Enum類，無法再繼承其它類（單繼承機制） 一、無實參枚舉類型： 1、定義： /** * 1、無實參枚舉類型 */ public enum NoParamTypeEnums { SPRING, SUMMER, AUTUMN, WINTER; NoParamTypeEnums() {

機器學習 , System , 人工智能 , 對象名 , 枚舉類型

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u_15996251 頭像

明日cto - 機器學習——線性迴歸

線性迴歸是機器學習中最基礎、最常用的算法之一，主要用於預測連續數值（如房價、温度、銷售額等）。它通過建立一個線性關係模型，來擬合輸入特徵與目標變量之間的關係 一、基本概念 1.線性迴歸的定義 線性迴歸是一種監督學習算法，用於預測一個連續的目標變量（輸出）。 模型形式為： 其中： 是目標變量（預測值） 是輸入特徵

機器學習 , 線性迴歸 , yyds乾貨盤點 , 損失函數 , 人工智能 , 正則化

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chenweidong 頭像

隔壁老陳先生 - leetcode 384. Shuffle an Array

問題描述 給定一個數組 nums ，我們可以將這個數組重新排列成 nums[0], nums[1], ..., nums[n-1], nums[0], nums[n-1], ..., nums[1] 的順序。返回重新排列後的數組。 示例: 輸入: [2,5,1,3,4], n = 4 輸出: [2,3,5,4,1,2,1,3,4] 限制: 1 = nums.len

數組 , node.js , 前端開發

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網絡安全俠 - ragflow加速鏡像地址

目錄： 一、TensorFlow使用GPU 二、深度學習訓練與並行模式 三、多GPU並行 四、分佈式TensorFlow 　　4.1分佈式TensorFlow的原理 　　4.2分佈式TensorFlow模型訓練 　　4.3使用caicloud運行分佈式TensorFlow 深度學習應用到實際問題中，一個非常棘手的問題是訓練模

ragflow加速鏡像地址 , tensorflow , 雲計算 , server , 深度學習 , 雲原生

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mob64ca140bbb8b - 飛牛 115 瀏覽器 Docker 版裝載路徑

最火的五大瀏覽器是：google chrome、firefox（FF）、Internet Explorer（IE）、safari、opera。 　　 內核是什麼呢？ 　　谷歌瀏覽器：Google Chrome，谷歌瀏覽器之前一直使用蘋果的webkit內核，但是現在它與蘋果內核分道揚鑣，自己開創了新的blink內核

雲計算 , API , 獲取標籤 , Docker , ide

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beifu - 交換機單線複用怎麼設置?

有一些朋友家裏由於種種原因，弱電箱到客廳（電視櫃）只布了一根網線，這時又想裝主路由放電視櫃位置。有什麼不用重新抽線佈線的一勞永逸的方法呢？就是別人常説的”單線複用“，對於這個詞，我認為它的全稱應該是這樣：有好L多個網口共同使用一個網口來傳輸數據，裏面的“共“字體現了兩個方面：共用一個網口和共用一個網口的帶寬。 對於現在市面上消費級的帶WEB界面的交換機來説，設置並不複雜。只

組網 , 運維 , 自定義 , 電視盒子

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mob64ca13fd9f8e - ospf多個進程選路規則

一、背景知識 顧名思義，進程即正在執行的一個過程。進程是對正在運行程序的一個抽象。 進程的概念起源於操作系統，是操作系統最核心的概念，也是操作系統提供的最古老也是最重要的抽象概念之一。操作系統的其他所有內容都是圍繞進程的概念展開的。 所以想要真正瞭解進程，必須事先了解操作系統： PS：即使可以利用的cpu只有一個（早期的計算機確實如此），也能保證支持（偽）

父進程 , ospf多個進程選路規則 , 子進程 , 雲計算 , unix , 雲原生

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Python數據分析 - linux yarn配置全局路徑

前言:在linux命令使用中，有些命令總是又長又難記，就算是經常使用的命令每次都敲也真的很煩，所以今天教大家一個方法，來簡化命令，創建我們自己的內建命令！！！ 創建內置命令 創建命令存儲目錄 現在linux上創建一個保存我們自己命令文件夾 [root@localhost /]# cd / [root@localhost /]#

大數據 , yarn , linux yarn配置全局路徑 , Docker , shell

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墨舞天涯 - 會議室預約demo

題目描述 PP大廈有一間空的禮堂，可以為企業或者單位提供會議場地。這些會議中的大多數都需要連續幾天的時間（個別的可能只需要一天），不過場地只有一個，所以不同的會議的時間申請不能夠衝突。也就是説，前一個會議的結束日期必須在後一個會議的開始日期之前。所以，如果要接受一個新的場地預約申請，就必須拒絕掉與這個申請相沖突的預約。 一般來説，如果PP大廈方面事先已經接受了一個會場預約，

機器學習 , 數據 , include , 會議室預約demo , 人工智能 , ci

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雨大王 - 製造業設備全生命週期管理怎麼做？EAM系統在轉型中的關鍵作用

在製造業邁向數字化的浪潮中，設備資產管理系統（EAM）已成為推動企業轉型的關鍵工具之一。傳統的設備管理方式往往依賴人工記錄和經驗判斷，難以應對日益複雜的生產需求和海量數據的處理。而EAM系統通過集成物聯網、大數據、人工智能等技術，實現了從設備採購到報廢的全生命週期數字化管理，為企業提供了更高效、更智能的解決方案。 一、設備管理的痛點與EAM系統的價值 製造業的設備管理長期面臨諸多挑戰，

人工智能

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wx65bc375171f34 - 從圖靈之問到大模型時代：人工智能的“三生三世”

1950年，英國數學家艾倫·圖靈在《心智》雜誌發表了一篇題為《計算機器與智能》的論文，提出了一個看似簡單卻震撼世界的問題：“機器能思考嗎？”這個後來被稱為“圖靈之問”的問題，如同一顆投入平靜湖面的石子，激起了持續至今的漣漪。而圖靈設計的“模仿遊戲”——後來廣為人知的“圖靈測試”，為人工智能領域樹立了第一個里程碑。七十餘年來，人工智能經歷了從實驗室概念到日常生活無處不在的演變，其發

神經網絡 , 人工智能 , 深度學習 , Css , 前端開發 , HTML

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無聊的紅茶 - 5大策略助力企業實現YashanDB高效資源利用

在現代企業信息系統中，數據庫性能直接影響業務連續性與用户體驗，尤其在大數據和實時分析需求日益增長的背景下，如何優化數據庫的資源利用效率成為關鍵問題。YashanDB作為一款面向多種業務場景設計的高性能數據庫，其複雜而豐富的架構和機制為資源的高效利用提供了堅實基礎。本文將圍繞YashanDB的體系架構與技術特性，深入剖析五大策略，助力企業實現數據庫資源的最優配置與利用。 策略一：合理選擇部署架構，匹

數據庫

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