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易軟項目平台分享 - 2025輕量VS企業級：十大項目管理軟件全場景實力榜

在2025年這個數字化轉型的深化之年，項目管理已從單純的任務追蹤工具，演變為企業運營的核心數字中樞。據行業報告，超過70%的企業正在尋求能整合智能決策與數據主權的綜合性解決方案。面對市場上琳琅滿目的產品，企業選型者常常陷入兩難：是選擇靈活易用的輕量級工具，還是功能強大的企業級平台？如何找到與自身業務場景最適配的解決方案？ 本文將為您深度剖析2025年最具代表性的十款項目管理軟件，從 輕量級敏

軟件工程

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星星上的柳樹 - 功耗網路籤核工具大盤點

“功耗/IR/EM 分析是芯片籤核不可或缺的一環。” 隨着製程節點縮減、堆棧 3D-IC 與片上系統（SoC）複雜度提升，芯片設計中功耗送配網絡 (PDN ) 的 IR 壓降、 EM 風險與熱耦合效應成為性能與可靠性籤核的瓶頸。早期忽視這些因素可能導致後段 tape-out 失敗或壽命衰減。為此，業界推出了多款專用於功耗／IR／EM 籤核的工具，幫助設計團隊在流片前完成全片分析、根因定位與閉

資訊 , 教程 , 知識 , 人工智能 , 深度學習

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NocoBase - 6 個最佳開源 AI 儀表盤工具

原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/6-best-open-source-ai-tools-to-build-dashboards 引言 去年我們寫過一篇核心應用儀表盤工具盤點，聊到不少團隊在做數據可視化時遇到的一些共性問題。當時我們提到的，大多是已經比較成熟的商業化產品，體驗不錯，但在授權方式、部署模式和擴展能力上，都有相對固定的邊界。後來和一些讀者交流時

無代碼開發平台 , 儀表盤 , 低代碼 , 數據可視化 , 開源

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JavaEdge - 永別了，控制枱！

本文已收錄在Github，關注我，緊跟本系列專欄文章，咱們下篇再續！ 🚀 魔都架構師 | 全網30W技術追隨者 🔧 大廠分佈式系統/數據中台實戰專家 🏆 主導交易系統百萬級流量調優 車聯網平台架構 🧠 AIGC應用開發先行者 | 區塊鏈落地實踐者 🌍 以技術驅動創新，我們的征途是改變世界！ 👉 實戰乾貨：編程嚴選網 0 前言 從 2025.3 版本開始，DataGri

後端

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南城 - 高可用架構速覽——主從、哨兵與 Cluster 的角色分工與故障轉移路徑

從數據備份到故障自動恢復，再到無限水平擴展，Redis 高可用架構的演進之路 在單機 Redis 面臨性能瓶頸和單點故障的風險下，構建高可用架構成為保障業務連續性的關鍵。本文將深入解析 Redis 的三種高可用架構方案——主從複製、哨兵模式和 Cluster 集羣，揭示它們各自的設計哲學、適用場景及故障轉移機制，幫助您在業務發展不同階段做出正確的技術選型。 1 高可用架構演進之路 1.1 高可用的

redis

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哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程四：計算機視覺 第一週：卷積基礎知識 課後習題和代碼代碼實踐

此分類用於記錄吳恩達深度學習課程的學習筆記。 課程相關信息鏈接如下： 原課程視頻鏈接：[雙語字幕]吳恩達深度學習deeplearning.ai github課程資料，含課件與筆記:吳恩達深度學習教學資料 課程配套練習（中英）與答案：吳恩達深度學習課後習題與答案 本篇為第四課第一週的課後習題和代碼實踐部分。 1. 理論習題 【中英】【吳恩達課後測驗】Course 4 -卷積神經網絡

AI

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MSSQL123 - SQLServer 2019 標準版在虛擬機上無法充分利用CPU的問題診斷

最近發現一台SQLServer服務器CPU使用率中，有4個CPU心很繁忙，6個CPU核心卻很空閒，由於是SQLServer 2019標準版，猜測到可能是跟虛擬機的CPU授權數有關。 這台機器是筆者從Infrastructure部門接到的乾淨的虛擬機，然後自己安裝的數據庫，數據庫本身沒有對CPU有任何限制，當時並沒有注意這個細節，從任務管理器中可以看到虛擬機的CPU是10個邏輯核心（process

數據庫

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架構思維大師 - dinky 設置allowNonRestoredState

尼康D5100使用設置及技巧，同樣也適用尼康D5200，希望對新手能有點幫助。 一、設置1．優化校準：可以在menu菜單中找到它，一般使用"標準"就可以，建議將"標準"的鋭度調+3，對比+1，飽和度+1,這樣可以使照片"更鋭"，拍人像時建議鋭度調+4，風景建議鋭度調+7。 2.D-Lighting：關閉，可以在menu菜單中找到它。這個功能

f5 , 雲計算 , 自定義 , 灰度 , 雲原生

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tong_6816038415d24 頭像

小童童 - Mac版 Things3 v3.20.1 任務管理神器 安裝教程（超簡單，一看就會）

​ 準備工作 先下好安裝包：安裝包下載：https://pan.quark.cn/s/6485dfe6d4a6，把 Things3 for Mac v3.20.1.dmg這個文件下載到你的電腦裏。一般是個幾MB到幾十MB的壓縮包，下完解壓出來就是這個 .dmg文件。 騰個地方：確保你的Mac硬盤上有幾個G的空閒空間，雖然軟件本身不大，但系統緩存啥的也需要地方。 正式開搞！ 第一步：雙擊打開

macos

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deephub - PyCausalSim：基於模擬的因果發現的Python框架

做 A/B 測試或者分析轉化率的時候，經常會碰到那個老生常談的問題： “這數據的波動到底是干預引起的，還是僅僅是相關性？” 傳統的分析手段和機器學習擅長告訴你什麼能預測結果，但預測不等於因果。而在做決策，不管是干預、優化還是調整業務邏輯時，我們需要的是因果關係。 今天介紹一下 PyCausalSim，這是一個利用模擬方法來挖掘和驗證數據中因果關係的 Python 框架。 問題：相關性好找，

機器學習 , 人工智能 , Python

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爾等氏人 - PostgreSQL併發控制機制

引言 在現代多用户數據庫環境中，併發控制是確保數據一致性和系統性能的關鍵技術。PostgreSQL採用了先進的多版本併發控制(MVCC)機制，配合靈活的鎖系統，實現了高性能的數據併發訪問。理解PostgreSQL的併發控制機制，對於數據庫性能優化和故障排查具有重要意義。 MVCC核心原理 多版本併發控制(MVCC)是PostgreSQL併發控制的核心機制。與傳統的鎖機制不同，

併發控制 , 數據 , MySQL , 數據庫 , postgresql

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曾經愛過的烤麪包 - 2025刷屏事件背後：一場正在席捲每個人的“能力革命”

當AI一夜之間撼動美股，機器人登上春晚舞台，你我的未來，其實早已被重新書寫。 時光飛逝，2025年僅餘最後一月。回望這一年，從DeepSeek的技術突破到《哪吒2》的文化出圈，從春晚機器人扭秧歌到神舟凱旋的家國自豪——每一次刷屏，都是時代車輪滾過的深深印跡。 這些瞬間不只停留在熱搜，它們共同拼貼出一個正在加速運轉的世界。而在所有宏大敍事的背後，一場關乎每個人職業生涯的“能力革命”，已悄然拉開序幕。

pytorch , 機器人 , 人工智能 , 深度學習 , 後端

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無邪的課本 - VS Professional 安裝教程 vs_professional.exe 詳細步驟

​ s_professional.exe是 Visual Studio Professional（可視化工作室 專業版）的安裝程序文件名。Visual Studio 是微軟出的集成開發環境（IDE），主要用來寫 C/C++、C#、VB.NET、Python、Web 前端等代碼，還能調試、編譯、發佈項目。 先找安裝包​ 安裝包下載：https://pan.quark.cn/s/6

visual-studio

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藍色憂鬱花 - 學習建議，大數據組件那麼多，可以重點學習這幾個

Cloudera、Hadoop的Impala、Hive、Spark、Flink組件在2025年AI時代“數據中台BI”出路 建議由CDH遷移到CMP 7.13平台（類Cloudera CDP，如華為鯤鵬 ARM版）可以做到無縫切換平緩遷移 摘要：2025年數據中台BI架構演進建議：Hadoop生態組件（Hive、Impala、Spark、Flink）將

大數據 , hive , hadoop , SQL

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事辯天下 - 看遠看近都清晰，激光老視手術來幫您

12月8日，由北京地區副總院長張豐菊教授親自操刀，46歲S先生在北京愛爾新力眼科進行了LBV激光老視矯正手術。 　　2021年，S先生到院瞭解近視手術，檢查完畢後，因擔心後續的老視問題，暫時放棄了近視手術的想法。 　　時隔4年，S先生已出現明顯老視症狀，近距離閲讀、手機使用等日常場景常需反覆摘戴眼鏡，為工作生活帶來明顯困擾。為此，再次來到北京愛爾新力眼科尋求個

工作效率 , 大數據 , MDT , 數據倉庫

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luckyliang - 四、企業級夜鶯集羣部署之時序數據庫VictoriaMetrics篇

目標：部署組件各2個，做高可用，組件：vmstorage、vmselect、vminsert 按照企業級標準設置參數 步驟： 操作系統設置主機名、進程數限制、依賴包安裝、源、關閉防火牆、對時等。 下載，解壓，不要編譯安裝，已經是二進制的文件。 創建用户 做成systemd服務管理。 啓動 測試 機器列表 • 節點1：192.16

VictoriaMetrics , 夜鶯 , 雲計算 , 時序數據庫 , 雲原生

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時光機3號 - istio和feign

Feign的使用優化和抽取方式的服務構建。 一、Feign的抽取使用方式 將Feign的Client抽取為獨立模塊，並且把接口有關的POJO、默認的Feign配置都放到這個模塊中，提供給所有消費者使用。 項目結構如下： cloud-demo (父工程) feign-api

User , spring , 雲計算 , istio和feign , 雲原生 , ci

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向量檢索 - 如何通過HTTP API插入或更新Doc

本文介紹如何通過HTTP API向Collection中插入或更新Doc。 説明 若調用本接口時Doc Id已存在，則等同於更新Doc；Doc Id不存在，則等同於插入Doc。 若調用本接口時不指定DocId，則等同於插入Doc，DashVector會自動生成Doc Id，並在返回結果中攜帶id信息。

向量檢索 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據倉庫 , AI , 數據庫 , 人工智能 , 大模型

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sysin - Windows Server 2019 中文版、英文版下載 (2025 年 12 月更新)

Windows Server 2019 中文版、英文版下載 (2025 年 12 月更新) Windows Server 2019 x64 Version 1809 (updated Dec 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

windows , 服務器 , 應用程序 , server , Windows Server

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sysin - Windows Server 2016 中文版、英文版下載 (2025 年 12 月更新)

Windows Server 2016 中文版、英文版下載 (2025 年 12 月更新) Windows Server 2016 x64 Version 1607 (updated Dec 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

windows , 服務器 , 應用程序 , server , Windows Server

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sysin - Windows Admin Center 2511 發佈 - 適用於所有環境的 Windows Server 遠程管理工具

Windows Admin Center 2511 發佈 - 適用於所有環境的 Windows Server 遠程管理工具 Windows Admin Center is your remote management tool for Windows Server running anywhere—physical, virtual, on-premises, in Azure, o

windows , 服務器 , azure , server , Windows Server

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青雲交技術圈 - Java 大視界 -- Java 大數據機器學習模型在自然語言生成中的可控性研究與應用實戰

(centerJava 大視界 -- Java 大數據機器學習模型在自然語言生成中的可控性研究與應用實戰/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！自然語言生成（NLG）技術正掀起人工智能領域的新一輪變革 —— 從智能客服自動應答，到新聞稿件批量生成，NLG 已深入內容生產、智能交互的每個角落。但當我們嘗試讓機

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

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u_14767244 - 面向 Agent 的高併發分析：Doris vs. Snowflake vs. ClickHouse

數據價值的不斷升級，是過去三十年來數據庫演進的核心驅動力。而 AI 的崛起，將這一需求推向新的高度：數據不僅要能被“看”到，更要能被“理解”和“創造”——這一點已在基於大語言模型（LLM）為核心的代碼生成、智能對話等應用中得以驗證。 這一背景下，由自主 AI 智能體（Agent）驅動的分析已成為典型範式。 智能體能夠獨立推理、實時分析數據，甚至主動觸發行動。這意味着分析模式正從被動報

執行引擎 , 大數據 , 數據 , 數據倉庫 , apache

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愛看C語言的BK - MySQL 21天學習計劃 - 第九天：數據修改語句（INSERT、UPDATE、DELETE）

數據修改語句概述 經過前八天的學習，我們已經掌握瞭如何從數據庫中查詢和檢索數據。但在實際應用中，數據庫不僅需要"讀"數據，更需要"寫"數據。今天我們將學習MySQL中的三大數據修改語句——INSERT（插入）、UPDATE（更新）和DELETE（刪除），這些操作能幫助我們實現對數據庫內容的增刪改功能。 注意：數據修改操作直接影響數據庫中的實際數據，錯誤的操作

數據 , 數據庫 , AI寫作 , aigc , 基本語法

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