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aqi00 - FFmpeg開發筆記（九十八）基於FFmpeg的跨平台圖形用户界面LosslessCut

​LosslessCut是一款跨平台FFmpeg圖形用户界面，用於對視頻、音頻、字幕和其他相關媒體文件進行極速且無損的操作。雖然《FFmpeg開發實戰：從零基礎到短視頻上線》一書詳細介紹瞭如何通過ffmpeg在命令行剪輯音視頻，但是命令行方式不夠直觀，用户更習慣在圖形界面上操作。於是LosslessCut抓住用户痛點，給FFmpeg封裝了一層操作界面，從而方便用户利用鼠標剪輯音視頻。 Lossl

移動端開發

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躺柒 - 讀共生：4.0時代的人機關係14科技公司（下）

1.自動化解決方案 1.1.我們是在為什麼樣的用途構建產品？‘老大哥’‘老母親’，還是‘老管家’？​ 1.1.1.大多數可以規模化的技術對於這三類用途都適用 1.1.2.意圖很重要 1.1.2.1.意圖是為人類提供服務，是在數字世界中重新創造管家的功能和體驗 1.1.3.開發直觀的邊緣自然語言處理功能以創建類似於人類的數字助理時，這方面的努力主

AI

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u_16040716 頭像

sangwu - 138. 隨機鏈表的複製

138. 隨機鏈表的複製 給你一個長度為n的鏈表，每個節點包含一個額外增加的隨機指針random，該指針可以指向鏈表中的任何節點或空節點。 構造這個鏈表的深拷貝。深拷貝應該正好由n個全新節點組成，其中每個新節點的值都設為其對應的原節點的值。新節點的next指針和random指針也都應指向複製鏈表中的新節點，並使原鏈表和複製鏈表中的這些指針能夠表示相同的鏈表狀態。複製鏈

yyds乾貨盤點 , 深拷貝 , 後端開發 , 鏈表 , JAVA

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u_10538247 頭像

王星星LOVER - JavaScript break 和 continue 語句

break 語句用於跳出循環。 continue 用於跳過循環中的一個迭代。 break 語句 我們已經在本教程之前的章節中見到過 break 語句。它用於跳出 switch() 語句。 break 語句可用於跳出循環。 break 語句跳出循環後，會繼續執行該循環之後的代碼（如果有的話）： 實例 for (i=0;i10;i++

i++ , 跳出循環 , 迭代 , 前端開發 , Javascript

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u_13873498 頭像

IT陳工 - Deepseek介紹

Reasoning 大模型 基本概述 Reasoning大模型特指 ”推理大模型“（Reasoning Large Language Model）是專門設計用於處理需要複雜推理任務的大型語言模型。 推理能力的定義：推理是指根據已知的信息和知識，通過邏輯推導得出新的結論或答案的過程。對於大模型而言，推理能力使其能夠處理不僅僅是簡單的事實查詢，還包括解決複

機器學習 , 蒸餾模型 , 推理大模型 , reasoning , deepseek , 人工智能

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青雲交技術圈 - Java 大視界 -- Java 大數據在智能教育學習社區用户互動分析與社區活躍度提升中的應用

(center Java 大視界 -- Java 大數據在智能教育學習社區用户互動分析與社區活躍度提升中的應用 /center) 引言： 嘿，親愛的 Java 和 大數據愛好者們，大家好！我是CSDN（全區域）四榜榜首青雲交！在國家智慧教育公共服務平台的運營大屏上，Java 驅動的大數據分析系統正以毫秒級速度解析全國 1.2 億學習者的互動行為。當系統捕捉到 “Python 數據

spark , 大數據 , yyds乾貨盤點 , JAVA , apache

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u_17514447 頭像

mb68b85ccf7a016 - SpringBoot 連接 OpenAI API 教程

SpringBoot 連接 OpenAI API 教程 一、環境準備 1.1 創建 SpringBoot 項目 使用 Spring Initializr 創建項目，選擇以下依賴： Spring Web Spring Boot DevTools Lombok 1.2 添加 OpenAI 依賴 在 pom.xml

spring , List , AI寫作 , aigc , JAVA

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u_16322355 頭像

舊約Alatus - Spring Boot配置缺失導致啓動錯誤

根據錯誤信息，問題出現在Spring Boot應用啓動時，創建名為'aliEmbeddingClient'的bean失敗，原因是無法解析佔位符'ali.api.key'。 具體來説，在配置文件中使用了${ali.api.key}，但是Spring在啓動時沒有找到這個屬性的值。 可能的原因和解決步驟： 檢查配置文件（如application.

spring , jar , 配置文件 , 私藏項目實操分享 , 後端開發 , JAVA

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u_16040716 頭像

sangwu - 136. 只出現一次的數字，137. 只出現一次的數字 II

136. 只出現一次的數字 給你一個非空整數數組nums，除了某個元素只出現一次以外，其餘每個元素均出現兩次。找出那個只出現了一次的元素。 你必須設計並實現線性時間複雜度的算法來解決此問題，且該算法只使用常量額外空間。 示例 1 ： 輸入：nums = [2,2,1] 輸出：1 示例 2 ： 輸入：nums = [4,1,2,1,

時間複雜度 , 數組 , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , JAVA

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u_13715298 頭像

技術員阿偉 - 《Python生態事件溯源與CQRS輕量化落地指南》

事件溯源與CQRS的組合架構，在技術社區中常被賦予“重型架構”的刻板印象，尤其在崇尚簡潔靈活的Python生態中，不少開發者在嘗試落地時，極易陷入過度抽象的誤區，最終讓架構偏離業務本質，淪為華而不實的技術堆砌。很多人會下意識照搬其他靜態語言生態的成熟方案，引入層層嵌套的分層設計、重型的領域驅動框架，甚至強行拆分獨立的讀寫服務，結果不僅讓Python的動態特性無從發揮，還徒增了部署

業務邏輯 , yyds乾貨盤點 , 簡潔性 , 後端開發 , Python

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oioihoii - 構建高併發AI服務網關：C++與gRPC的工程實踐

隨着AI服務在企業中的規模化部署，如何高效、可靠地將多個異構AI模型集成到統一的服務架構中，成為後端工程師面臨的重要挑戰。本文介紹基於C++與gRPC構建高併發AI服務網關的完整實踐方案，涵蓋架構設計、性能優化、容錯機制等關鍵環節。 1. 問題背景：AI服務部署的挑戰 1.1 現狀分析 典型的AI服務部署面臨以下痛點： 異構環境：PyTorch、TensorFlo

批處理 , 數據 , 服務部署 , aigc , llama

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u_13715298 頭像

技術員阿偉 - 《從拷貝到共享：Python/Rust FFI零拷貝的落地路徑與調優秘籍》

傳統的“序列化-傳輸-反序列化”流程，在處理大規模傳感器數據流、高精度數值計算這類任務時，會產生巨量的冗餘內存操作，不僅吞噬算力，還會引發頻繁的GC回收，讓系統穩定性大打折扣。最初探索兩者協同方案時，我曾陷入“減少拷貝次數”的慣性思維，嘗試通過批量傳輸、緩衝區複用等手段優化，卻發現性能提升始終有限，直到偶然間觸及零拷貝的核心邏輯：不是讓數據少移動幾次，而是從根源上讓數據不移動，通

yyds乾貨盤點 , 數據 , rust , 後端開發 , Python

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u_15591470 頭像

ceshiren2022 - 人工智能測試開發系列教程 L2：大語言模型提示工程與AIGC應用體系

可能很多同學疑惑的點在於，提示詞還需要另外去學嗎？這個看起來貌似有手就行的操作，只要會打字就能夠立刻上手吧？ 但是會和用的好是兩回事。我們可以把ChatGPT想象成孫悟空的金箍棒，本身它是一個非常強大的法器，但是如果不會使用，它也不過是一根鐵棍而已。提示詞用得越好，ChatGPT就越強大。 而且對於有編程基礎的人來説，後續如果想要基於 LLM 或大語言模型快速構建、開發一些應用

人工智能 , 深度學習 , 大模型

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lizhuo6 頭像

oioihoii - AI 技能工程入門：從獨立能力到協作生態

隨着大型語言模型（LLM）能力的飛速發展，如何讓它們穩定、高效地執行復雜任務，已成為AI工程化的核心挑戰。作為應對，“技能”（Skills） 作為一種新興的AI能力封裝範式應運而生，而由其引發的AI智能體間的互操作性問題，則催生了以模型上下文協議（MCP） 為代表的一系列通信協議。 本文將系統性地介紹技能的概念、開發方法，並深入探討其與MCP等協議的關係，為你構建下一代智能應用奠定基

外部工具 , 封裝 , aigc , llama , 複用

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千尋技術幫 - 10349_基於Springboot的萬仙山旅遊管理系統

1、項目包含 項目源碼、項目文檔、數據庫腳本、軟件工具等資料； 帶你從零開始部署運行本套系統。綠-泡-泡：QianXun-Software 2、項目介紹 目前，在社會的和諧發展和經濟水平穩步上升的時代背景中，人們的消費觀念大幅度變革，吃穿住行之外也開始追求精神享受，因此旅遊業發展迅速，已經逐步成為全球經濟中發展勢頭最強勁和規模最大的產業之一，互聯網的興起給旅遊業帶來了新的契機。在線瀏覽、預定以高效

後端

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qian5201314 頭像

代碼保安 - 揭秘“雲原生”的基石：Kubernetes 憑什麼一統容器編排天下？

Kubernetes 能成為雲原生時代的基石並“一統天下”，並非偶然，而是天時、地利、人和共同作用的結果。我們可以從以下幾個方面來深入揭秘： 一、問題的起源：為什麼需要容器編排？ 在容器技術（尤其是 Docker）普及之後，開發者可以輕鬆地將應用和其依賴打包成一個輕量級、可移植的容器。但隨之而來的是新的挑戰： 數量龐大：成百上千個容器如何管理？ 高可用性：某個容

Pod , kubernetes , 雲計算 , google , 開發者

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u_16265376 頭像

尼古拉斯舞王 - MySQL表的內外連接

內連接 內連接實際上就是利用where子句對兩種表形成的笛卡爾積進行篩選，前面所説過的查詢都是內連接，也是在開發過程中使用的最多的連接查詢。 select 字段 from 表1 inner join 表2 on 連接條件 and 其他條件； AI寫代碼 sql inner join ： 將兩個表按照指定條件關聯匹配，只返回兩個表中滿足連接條件的行。可簡寫為join o

表名 , 內連接 , 後端開發 , JAVA , SQL

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u_15988698 頭像

代碼天地 - 基於yolov11實現車輛速度估計+距離測量+軌跡跟蹤+區域進出統計python源碼實現

這個是網上目前可能唯一一個使用不足一百行代碼實現了複雜車輛速度估計+距離測量+軌跡跟蹤+區域進出統計系統。之所以這麼簡單是因為ultralytics模塊現在已經成熟而且強大，不需要從頭開始寫車輛速度估計、距離測量、軌跡跟蹤、區域進出統計系統代碼，因為裏面邏輯比想象要複雜不少，不是有經驗程序員無法短時間從邏輯代碼解放出來。因此代碼對小白十分友好，而且我們只需要關注功能結果本身不必注

文件路徑 , 服務器 , 分佈式 , ide , Python

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u_16213701 頭像

mob64ca14147fe3 - 人工智能之數據分析 Pandas：第四章 常用函數

文章目錄 人工智能之數據分析 Pandas 前言 一、數據創建與讀取 二、數據基本信息查看 三、數據選擇與篩選 四、排序（Sorting） 自定義排序示例：

字符串 , 數據 , 後端開發 , 人工智能 , pandas , 數據分析 , Python

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u_13527 頭像

bigrobin - Mac系統-安裝 wget

忘記什麼安裝wget了，大概是因為mac電腦想鏈接服務器下載文件，才安裝的wget，但是後來找到了Royal TSX軟件； wget 是一個在Linux/Unix系統中常用的命令行工具，主要用於從網絡上自動下載文件。 它的核心功能和特點包括： 支持多種協議：可以下載通過 HTTP、HTTPS 和 FTP 協議提供的

後台下載 , 下載文件 , 記錄日誌 , 後端開發 , Mac , harmonyos

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數碼悟透 - serverless - WebAssembly 一週一報 0603 - Wasm

第一章：錯過WebAssembly，就等於錯過下一個十年的C++生態主導權？ WebAssembly（簡稱Wasm）正迅速從一種瀏覽器優化技術演變為跨平台系統級運行時的核心組件。其高性能、語言中立性和沙箱安全模型，使其成為C++等系統編程語言在雲端、邊緣計算和前端複雜應用中重新確立主導地位的關鍵載體。 為什麼C++開發者應關注Web

工具鏈 , include , webassembly , 後端開發 , harmonyos

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u_16099296 頭像

mob6454cc73e9a6 - github的webhooks簡記_giihub 鈎子webhooks

GitHub Pages是GitHub提供的靜態網站託管服務，讓開發者能夠輕鬆地將代碼倉庫轉換為專業的網站。本文將深入探討GitHub Pages的Webhooks和API集成功能，幫助您實現自動化部署和高級定製。 GitHub Pages作為GitHub生態系統的重要組成部分，不僅提供基礎的靜態網站託管，還通過Webhooks和API集成支持高級

github , API , 自定義 , 後端開發 , Python

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u_16213590 頭像

mob64ca13f9e726 - HTML循環創建div和table並實現滾動效果_html循環生成div

一、div列表滾動 現在需要實現一個效果，內容無限、平滑、無閃動地向上滾動；當鼠標懸停到列表時，滾動暫停並高亮當前項；鼠標移出後繼續滾動。這是在大屏項目中經常見到的一種展示數據的方式，本文為具體的實現方式。 實現原理： 在使用了js控制之後發現有閃動的現象，然後就換了種方式，我的想法是：把原始列表渲染兩次（A +

vue.js , 數據 , 後端開發 , 無縫滾動 , Css , harmonyos , 前端

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u_16099168 頭像

代碼匠人之心 - Java XML 教程

簡介：Java XML編程指南系統講解了在Java環境中處理XML文檔的核心技術與方法。XML作為重要的數據交換格式，廣泛應用於Web服務、配置管理與數據序列化等領域。本指南涵蓋DOM、SAX、StAX等解析方式，深入介紹JAXB對象映射、XPath節點查詢、XSLT轉換、XML Schema驗證以及JAX-WS等Web服務相關技術，幫助開發者掌握高效處理XML的技能。通過理論結

xml , 後端開發 , JAVA , harmonyos

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