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Xirwen - sqlilab —— 32關卡

sqlilab靶場 —— 第32關 使用寬字節的用法進行SQL注入 寬字節是什麼 “寬字節” 本質是多字節字符編碼（如 GBK、GB2312、Big5 等）的通俗叫法，這類編碼以2 個字節為單位表示一個字符（區別於 ASCII 單字節編碼，僅用 1 個字節）。 單字節（ASCII）：僅覆蓋 0-127 的字符（如數字、英文字母），每個字符佔 1 字節； 寬字節（如 GBK）：覆蓋中文、日文等

企業信息化

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文檔伴侶 - 個人電腦本地私有知識庫：訪答知識庫全面解析與應用指南

個人電腦本地私有知識庫：訪答知識庫全面解析與應用指南 什麼是本地私有知識庫？ 本地私有知識庫是指安裝在個人電腦上的知識管理軟件，所有數據都存儲在本地設備而非雲端服務器。這種知識庫系統讓用户能夠安全地收集、組織和檢索個人信息，無需擔心數據泄露或第三方訪問風險。 隨着信息爆炸時代的到來，個人知識管理變得越來越重要。無論是學生、研究人員、作家還是職場人士，都需要一個高效的工具來整理零散的知識點，構建個人

opensource

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u_16993624 頭像

長腿大壯 - JS 中 void 關鍵詞的使用解析

JS 中 void 關鍵詞的使用解析 在 JavaScript 中，void是一個容易被忽略但功能獨特的一元運算符，核心作用是執行表達式並強制返回 undefined。無論右側表達式的返回值是什麼，void都會 “吞噬” 其結果，僅輸出 undefined。這個特性讓void在處理表達式執行、避免返回值干擾、創建無返回值的鏈接等場景中發揮關鍵作用，尤其在前端開發和函數式編程中，能解決

oracle , 運算符 , 賦值 , 數據庫 , 函數返回值

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u_15988698 頭像

代碼天地 - 突破隨機森林，結合ARIMA時間序列預測 ！！

一般來説，時間序列像一條由兩部分組成的河流：一部分是“平穩、能用直線或簡單公式描述”的水流（線性成分），另一部分是“突然的涌動、彎曲和複雜模式”（非線性成分）。 ARIMA 擅長抓住那部分可以用線性自迴歸/移動平均解釋的“規矩”水流；隨機森林擅長從複雜、非線性的關係裏找模式。 把兩者“融合”起來，就是先用 ARIMA 把序列裏能用線性解釋的部分拿掉（得到殘差），再讓

隨機森林 , 擬合 , 服務器 , 方差 , 分佈式

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u_16774904 頭像

萌萌朵朵開 - DevOps 流水線設計：從代碼提交到部署全流程

以前團隊開發時，代碼提交後要手動編譯、測試、打包、部署，不僅繁瑣還容易出錯——比如本地編譯沒問題，服務器上卻跑不起來，或者漏了測試步驟導致線上bug。後來引入 DevOps 流水線，把這些重複工作自動化，從代碼提交到部署全流程無需人工干預，效率和穩定性直接翻倍。這篇就分享一套實用的 DevOps 流水線設計方案，基於 Git + Jenkins + Docker + Kubern

雲計算 , 生產環境 , Docker , jenkins

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u_11659620 頭像

爾等氏人 - PostgreSQL複製與備份策略

引言 在現代企業級應用中，數據的高可用性和災難恢復能力是系統設計的核心要求。PostgreSQL作為功能強大的開源關係型數據庫，提供了完善的複製和備份機制，能夠滿足不同規模和重要性級別的業務需求。合理設計和實施複製與備份策略，不僅是數據安全的保障，也是業務連續性的重要支撐。 複製機制概述 PostgreSQL支持多種複製方式，主要包括流複製(Streaming Replica

redis , hive , 數據庫 , postgresql

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Coding茶水間 - 基於深度學習的腦腫瘤檢測系統演示與介紹(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+訓練代碼+數據集)

視頻演示 基於深度學習的腦腫瘤檢測系統演示 1. 前言​ 腦腫瘤作為一種常見的神經系統疾病，其早期精準識別對臨牀診療方案的制定及預後評估具有重要意義。近年來，計算機斷層掃描（CT）、磁共振成像（MRI）等醫學影像技術為腦腫瘤的診斷提供了重要依據，但傳統影像分析高度依賴醫師經驗，存在診斷週期長、主觀差異大等問題。隨着人工智能與醫學影像分析的深度融合，基於深度學習的目標檢測技術為腦腫瘤的自動化檢測提供

AI

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xiuji 頭像

修己xj - PostgreSQL：開源數據庫的王者

在當今數據驅動的時代，選擇合適的數據庫管理系統對任何項目都至關重要。當人們談論開源數據庫時，PostgreSQL 總是位居榜首。但究竟是什麼讓這個誕生超過30年的數據庫系統經久不衰，甚至在雲時代愈發耀眼？讓我們一探究竟。 PostgreSQL 的歷史沿革 PostgreSQL 的故事始於1986年加州大學伯克利分校的POSTGRES項目。它的名字本身是對其歷史的致敬：“Postg

MySQL , 數據庫 , postgresql , SQL

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universe_king - 火山引擎，通過 1panel 申請 Let's Encrypt 的證書，DNS 賬號需要哪些權限？

這些權限都加了，但是還是會失敗 2025/12/15 00:30:28 [INFO] Skipping deactivating of valid auth: https://acme-v02.api.letsencrypt.org/acme/authz/2878167546/627432071296 2025/12/15 00:30:29 [INFO] Skipping deactivatin

segmentfault , 程序員

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u_16992695 頭像

mb66d5bdacc3b93 - 專業好用的數據恢復軟件（iTop Data Recovery Pro v4.4 激活版 )

由於 iTop 獨特的恢復算法，這個強大的數據恢復工具加快了掃描和數據恢復過程。您無需等待很長時間即可取回數據。只需幾分鐘，您就可以按預期完美找回已刪除的文件。此外，掃描選項多種多樣，可滿足不同的需求。您可以通過位置和文件類型快速找到丟失的數據。 （文末附安裝包獲取地址） 一、安裝步驟 1、解壓後點擊安裝 2、選擇安裝路徑，建議別默認選C盤，因為C盤為系統盤，安裝軟件多了會變卡 3

iTop Data Recovery , 辦公效率 , 數據恢復軟件

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wodekouwei 頭像

輕口味 - HarmonyOS 6.0 UI開發新姿勢：基於ArkUI NDK用 C、C++ 構建高性能自定義 UI 界面

HarmonyOS 6.0 UI開發新姿勢：基於ArkUI NDK用 C、C++ 構建高性能自定義 UI 界面 在 HarmonyOS 應用開發中，ArkUI 聲明式開發框架憑藉 ArkTS 語言的簡潔性和高效性，成為了通用 UI 界面開發的首選方案。但在一些特殊的開發場景下，單純的 ArkTS 開發難以滿足定製化、高性能或跨框架橋接的需求。此時，ArkUI 提供的 NDK 接口就成為了關鍵突破口

harmonyos-next , harmonyos

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深圳大表哥 - Exchange 介紹

Microsoft Exchange Server，它是一套面向企業的協作與郵件服務器解決方案，核心用於管理企業郵件、日曆、聯繫人、任務等辦公數據，同時提供高安全性、可擴展性和跨設備協同能力。以下是其核心功能與特點的詳細介紹： 一、核心功能 企業級郵件管理 作為核心功能，Exchange 支持收發郵件、創建共享郵箱 / 通訊組，可設置

Exchange , 服務器 , 數據 , Outlook

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u_17594848 頭像

深圳大表哥 - PotPlayer 輕量播放器天花板！4K/8K 流暢播，無廣告免費影音利器安裝設置步驟

簡介 PotPlayer，是一款深耕 Windows 系統的多媒體播放器，現歸屬韓國 Kakao 公司。這款播放器以輕量純淨無廣告、解碼性能強勁、功能豐富全面為核心優勢，堪稱 Win 平台免費影音播放的標杆之選。 解碼強勁，格式全覆蓋內置齊全音視頻解碼器，無需額外安裝即可播放 avi、mkv、mp4 等主流視頻及 mp3、flac、ape 等音頻格式，流暢支

編碼器 , 辦公效率 , 3d , 好用

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明日cto - 機器學習——可視化工具

機器學習中，可視化工具用於幫助理解數據分佈、模型性能、訓練過程以及結果分析。以下是一些常用的可視化工具及其詳細講解 一、Matplotlib 作用：基礎的繪圖庫，適用於各種靜態、動態和交互式圖表。 主要功能： 繪製折線圖、柱狀圖、散點圖、直方圖等 自定義圖表樣式、座標軸、圖例等 示例： pythoni

機器學習 , yyds乾貨盤點 , 人工智能 , 可視化工具 , Python

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u_13491009 頭像

wx5a1391a34821a - 思維導圖XMind電腦端免費版下載和安裝圖文教程（附安裝包，親測有效）

XMind 是一款國產的思維導圖軟件，用來把雜亂的想法變成一眼能看懂的樹狀圖。 個人使用 XMind 完全免費，Windows、macOS、Linux、iOS、安卓都能裝，文件還能存到雲端，回家打開筆記本就能繼續畫。 XMind 使用起來非常簡單，新手不用學教程，打開後只有“中心主題”一個框，往裏打字，按 Tab 就能加分支，回車就能加同級，十分鐘就能畫出第一

XMind思維導圖電腦端下載 , yyds乾貨盤點 , 辦公效率 , XMind下載免費版 , XMind思維導圖下載 , xmind電腦版下載免費 , xmind電腦端下載

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xiaogeit - MongoDB 架構師選型指南

肖哥彈架構 跟大家“彈彈” MongoDB 設計與實戰應用，需要代碼關注 歡迎 關注，點贊，留言。 關注公號Solomon肖哥彈架構獲取更多精彩內容 歷史熱點文章 MyCat應用實戰：分佈式數據庫中間件的實踐與優化（篇幅一） 圖解深度剖析：MyCat 架構設計與組件協同 （篇幅二） 一個項目代碼講清楚DO/PO/BO/AO/E/

字段 , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , JAVA , 副本集 , Javascript

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qife122 - ADBKeyBoard：通過ADB實現Android虛擬鍵盤輸入

ADBKeyBoard：通過ADB實現Android虛擬鍵盤輸入 項目描述 ADBKeyBoard 是一個創新的Android虛擬鍵盤輸入法。它通過接收系統廣播意圖（Broadcast Intents）來執行輸入命令，使得用户能夠使用ADB（Android Debug Bridge）直接向Android設備發送文本輸入。該項目主要解決了標準ADB input 命令無法輸入Unic

yyds乾貨盤點 , 辦公效率 , adb , 虛擬鍵盤 , Android , 自動化測試

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KAI智習 - 一張圖看懂AI Agent的6種模式—MAS

在大模型（LLM）狂飆突進的今天，我們經常聽到“AI Agent（智能體）”這個詞。如果説 ChatGPT 是一個超級大腦，那麼 Agent 就是給這個大腦裝上了手腳（工具）和耳朵（感知）。 但是，面對複雜的任務，一個 Agent 往往力不從心。於是，多智能體系統（Multi-Agent System） 成為了新的趨勢。 今天，我們就深度解讀一張硬核架構圖，帶你從最基礎的單體模式，一路進階到複雜

agent , 人工智能

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Lycoris_Go - NCHU-數字電路模擬程序-23207332

數字電路模擬程序系列題目實踐總結與分析 一、前言 數字電路模擬程序系列題目是面向編程與數字電路知識結合的綜合性實踐任務，分為四個迭代版本，本次聚焦前兩個核心版本（數字電路模擬程序1與程序2）。該系列題目圍繞數字電路中核心邏輯元件的功能模擬展開，逐步增加元件類型、擴展引腳功能、提升電路複雜度，旨在檢驗開發者的需求拆解能力、面向對象設計思維、邏輯運算實現能力以及邊界條件處理能力。 （一）核心知識點覆蓋

後端

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階段性debugger - 外匯與貴金屬行情 API 集成指南：WebSocket 與 REST 調用實踐

在金融科技快速發展的當下，外匯實時行情、外匯歷史數據、外匯行情、貴金屬實時行情的精準獲取，已成為量化交易、行情分析、金融產品開發的核心需求。而實現這一需求的關鍵，在於熟練運用外匯實時報價 API、外匯行情 api、貴金屬實時報價 API，這些都隸屬於金融 api 的核心範疇，更是金融行情數據 API 體系中不可或缺的組成部分，尤其在外匯期貨行情的實時監控與歷史回溯場景中，API 集成能力直接決定了

金融 , api文檔 , 接口文檔 , 後端 , Python

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程序員阿偉 - 《多賬號同源識別核心技術拆解：從行為指紋到身份錨定的實操邏輯》

同一用户多賬號的同源識別，核心是突破“單一標識校驗”的傳統侷限，轉向“多維隱性特徵協同錨定”的深層邏輯，其技術核心並非依賴固定標識的抓取，而是通過“行為基因圖譜構建”與“動態軌跡同源校準”，挖掘不同賬號背後用户行為、設備交互、網絡鏈路的隱性關聯，實現對用户身份的精準溯源。這類識別邏輯的核心切入點，是用户在多賬號操作中難以刻意規避的“隱性行為慣性”與“硬件網絡特質”，比如在內容平台場景中，用户切換不

遊戲

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程序員阿偉 - 《高價值付費玩家行為共性深析：從體驗錨定到價值共生的實操拆解》

高價值付費玩家的行為核心邏輯，本質是玩家對“體驗完整性與獨特性”的極致追求，與開發側價值供給體系的高度適配。這類玩家對付費內容的選擇，絕非單純受數值誘惑，而是圍繞“自身核心體驗訴求”構建的“試錯式付費篩選”鏈路，往往會通過多輪淺層次付費測試，校驗內容與自身沉浸需求的契合度，最終錨定符合體驗閾值的高價值模塊。比如在開放世界類場景中，玩家更傾向於為“非對稱價值供給”內容買單，諸如解鎖專屬劇情支線、定製

遊戲

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DeepSeaAI - 基於 NVIDIA Run:ai 的 GPU 調度解決方案

基於 NVIDIA Run:ai 的 GPU 調度解決方案，是一個企業級的AI算力管理與編排平台。它通過智能調度和策略管理，旨在解決GPU資源利用率低和分佈式AI工作負載管理複雜這兩大核心挑戰。 下面的表格彙總了其核心調度與策略功能，可以幫助你快速瞭解全貌： 調度策略 核心功能 解決的問題

細粒度 , 神經網絡 , 人工智能 , 解決方案 , 混合雲

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TwcatL - 深度學習中的正則化技術全攻略：從基礎到進階，告別過擬合

在深度學習實踐中，你是否曾遇到過這樣的困境：模型在訓練集上表現完美，準確率高達99%，但一到測試集就“原形畢露”，準確率驟降至60%；模型參數越來越多，訓練過程中損失函數震盪不止，始終無法穩定收斂。這些問題的核心，往往指向同一個“元兇”——過擬合。而過擬合的剋星，正是正則化技術。今天，我們就從正則化的核心原理入手，全面拆解從基礎的L1/L2正則化，到進階的Dropout、早停，再

指尖人生 , 數據 , 權重 , 正則化 , jquery , 前端開發

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