Dec 09 2025
時尚的臉盆_cC7e4Y -
家庭眾多場景
11月摩根士丹利新發布的一份研究報告中預測，蘋果這家行業巨頭正在逐步推進他們的人形機器人計劃，想要打造下一個超級增長引擎；結合此前8月份彭博社等財經媒體的相關報道，機器人市場可能真的要在不久的將來迎來蘋果這頭“巨鯨”了。
蘋果為什麼要在此時開始加速下注機器人賽道？
行業的熱度自然是最顯要的背景，而對蘋果自身來説，驅動它進軍機器人領域的自身動力也在這個時間點上異常的大----
長達15年的庫克掌舵時
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Dec 09 2025
圖形學愛好者Wu -
每日一個C++知識點|多線程基礎
多線程開發場景基本是每一個C++開發工程師無法避免的場景,今天就帶大家從零基礎入門C++多線程編程,掌握其中的基礎用法、鎖管理工具和條件變量的內容
多線程的認識
多線程就是一個程序內部運行多個任務,每個任務就是一個線程,充分利用CPU的資源,提高效率的技術
在多個線程中,作為程序入口的線程稱為主線程,由主線程創建負責獨立執行細分任務的線程稱為子線程
實現依賴
在C++中想使用多線程技術,就要引入頭
c++
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Dec 09 2025
曾經愛過的烤麪包 -
中國開源大模型全球登頂，你的未來會被誰改寫？
下載量首次超越美國，中國開源大模型拿下全球第一的寶座，而這場技術競賽的下半場，正悄悄轉向普通人觸手可及的賽道。
最近，麻省理工大學和 Hugging Face 聯合發佈的最新開源大模型排行榜震撼業界：中國企業全面霸榜。更為關鍵的是，中國團隊自主研發的開源大模型下載份額已達到 17.1%，超過美國企業的 15.8%。
這一數據標誌着中國已躍升為全球開源大模型市場的引領者。分析指出，中美在AI領域已走
數據挖掘
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人工智能
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深度學習
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Dec 09 2025
蟻景網安實驗室 -
淺析如何在逆向中分析AES算法
AES算法淺析
AES是對稱加密算法，在逆向中常常使用到，白盒AES算法詳解這篇文章寫的非常好，通俗易懂。但是我在原理到代碼的過程經常會卡殼，因此結合C語言代碼淺析一下算法。
這裏使用的源碼為https://github.com/kokke/tiny-AES-c
密鑰擴展
這裏以AES-128為例子（以下用AES代替），初始時輸入的密鑰長度是16字節的，因此每次加密的長度的明文也需要與之匹配，在加
網絡安全
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Dec 09 2025
可不簡單 -
vxe-table 如何實現每一行的下拉框選項都是不一樣的
vxe-table 如何實現每一行的下拉框選項都是不一樣的
實現方式非常簡單，通過自定義插槽模板，給每一行的下拉框賦值不同的 options 就可以實現
查看官網：https://vxetable.cn
gitbub：https://github.com/x-extends/vxe-table
gitee：https://gitee.com/x-extends/vxe-table
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Dec 09 2025
用户新 -
五萬字瀝血事件 深度學習 事件 循環 事件傳播 異步 脱離新手區 成為事件達人
一 、事件的綜述
首先需要了解幾個術語：
宿主環境：將js引擎作為一個組件包含在內，並且為它提供運行所需的資源的外部系統。
就是説，宿主環境提供了所有的資源，比如網絡 文件 渲染 各種功能接口等等，沒有了宿主環境， js引擎就是光桿司令，它就只能空轉，做不了任何事情。
宿主對象：所有不是由 JS 語言本身定義的、而是由環境提供的對象/功能/api，都叫宿主對象。
比如 Fetc
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Dec 09 2025
程序員阿偉 -
《競技遊戲埋點工具場景化配置指南》
競技遊戲的核心魅力在於對抗的公平性與操作的反饋感，而數據埋點工具的價值，正是將玩家每一次技能釋放、走位決策、對戰交互轉化為可溯源的分析維度，為平衡校準與體驗優化提供底層支撐。不同於休閒遊戲的輕量化採集，競技遊戲對埋點的實時性、細粒度、抗干擾性要求極致—既要捕捉毫秒級的操作響應數據，又要避免採集行為影響對戰流暢度，還要精準區分有效操作與無效交互，這對工具配置提出了獨特的挑戰。實踐中發現，很多競技遊戲
遊戲
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Dec 09 2025
程序員阿偉 -
《埋點工具的極簡配置與高效應用指南》
開發者初入小遊戲賽道時，容易照搬傳統遊戲的埋點邏輯，選擇功能全面但體積龐大的工具，結果導致遊戲啓動時間延長30%以上，用户流失率顯著上升；也有開發者因盲目追求輕量化，選用過於簡單的工具，最終因關鍵數據缺失無法判斷玩法優劣，錯失迭代時機。而真正高效的埋點實踐，往往是在工具選型與業務場景的深度適配中找到平衡，比如某休閒消除類小遊戲，通過搭配輕量化工具聚焦“關卡通關率”“道具使用頻率”“失敗節點分佈”三
遊戲
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Dec 09 2025
深紫色的三北六號 -
Quartz定時任務持久化（服務重啓後自動恢復）
Quartz 定時任務持久化（重啓後自動恢復）
聲明： 本文內容由 ChatGPT 協助生成，僅作為個人學習與記錄之用。
Quartz 默認使用 RAMJobStore（內存存儲），服務重啓後任務會丟失。
要讓定時任務在重啓後仍然有效，必須啓用：JDBCJobStore（數據庫持久化）
本文説明如何在 Spring Boot 項目中配置 Quartz 持久化，使任務存入數據庫並在重啓後自動恢
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Dec 09 2025
程序員鋒仔 -
2025-11-27 GitHub 熱點項目精選
🌟 2025-11-27 GitHub Python 熱點項目精選
每日同步 GitHub Trending 趨勢，篩選優質 Python 項目，助力開發者快速把握技術風向標～
📋 項目列表（按 Star 數排序）
1. sansan0/TrendRadar
🎯 告別信息過載，AI 助你看懂新聞資訊熱點，簡單的輿情監控分析 - 多平台熱點聚合+基於 MCP 的AI分析工具。監控35個平台（
支付寶
,
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Dec 09 2025
易軟項目平台分享 -
2025年專為分佈式團隊設計的十大項目管理工具深度測評
本文將為大家系統評測2025年遠程辦公場景下的10佳項目管理工具，分別是禪道、ClickUp、Asana、Monday.com、Trello、Jira、飛書項目、Teambition、Gitee、Oracle Primavera P6。在遠程辦公滲透率已達68%的2025年，項目管理工具的安全性能與跨平台支持直接決定團隊協作效率，而真實客户案例更能驗證工具的實戰價值。但隨之而來的是兩個核心疑問
軟件工程
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Dec 09 2025
底層邏輯探索 -
數據脱敏：在數據價值與隱私安全之間構建平衡
在大數據與數字化轉型的浪潮中，數據已成為機構與企業最核心的資產之一。然而，隨着數據的集中與流動，隱私泄露風險也日益加劇。如何在充分利用數據價值的同時，確保個人敏感信息與商業機密的安全？數據脱敏作為一種關鍵的數據安全技術，正是解決這一矛盾的重要橋樑。
一、 數據脱敏：定義與核心目標
數據脱敏，是指通過特定的技術手段，對敏感數據進行變形、替換或遮蔽，以降低其敏感級別的過程。其核心目標並非簡
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Dec 09 2025
底層邏輯探索 -
深度解析零信任：以身份為中心的持續安全驗證
零信任，這一重塑現代網絡安全格局的理念，最早由Forrester分析師John Kindervag於2010年正式提出。其誕生背景正是由於傳統邊界安全模型在日益分佈式的網絡環境中逐漸顯露出不足。零信任從根本上挑戰了“內部即安全、外部即危險”的傳統假設，它指出，無論設備處於網絡中的何種位置——內部還是外部，都應被視為如同連接在互聯網上一樣不可輕信，所有網絡流量都必須經過嚴格驗證與管控。
零信任
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Dec 09 2025
dashery -
Keepalived詳解：原理、編譯安裝與高可用集羣配置
在高可用架構中，避免單點故障至關重要。Keepalived正是為了解決這一問題而生的輕量級工具。本文將深入淺出地介紹Keepalived的工作原理，並提供從編譯安裝到實戰配置的完整指南。
1. Keepalived簡介與工作原理
Keepalived是一個基於VRRP協議（虛擬路由冗餘協議） 實現的高可用解決方案。它的核心目標是通過自動故障轉移來確保服務的連續性。
1.1 核心思想：VRRP協議
操作系統
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Dec 09 2025
沉着的牙膏 -
數據資產管理：從定義到價值實現的全流程指南
一、什麼是數據資產？
1.1 數據的來源
數據源自企業在經營過程中不斷累積的各類數字化記錄。這些數據既包括傳統結構化數據，也涵蓋文本、語音、圖像、照片、視頻等多媒體信息，還延伸至微博、微信、消費與出行記錄、各類文件等多種形式。凡是企業活動沉澱下的數字記錄，都屬於數據範疇。
1.2 什麼數據才能被視為資產？
會計學對“資產”的界定是：由企業過去的交易或事項形成，被企業擁有或控制，並
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Dec 09 2025
沉着的牙膏 -
AI與網絡安全的較量：主動防禦時代的策略與實踐
一、人工智能下隱藏的威脅
1.1 數據污染
在訓練階段，一旦AI數據集被惡意篡改（如加入虛假信息、重複數據或偏置樣本），模型可能在關鍵場景中出現嚴重誤判。典型案例包括：被植入木馬的面部識別系統只需識別到特定飾品便會放行；而自動駕駛車輛即便在日常運行中表現正常，也可能在看到某個特定信號後觸發預設木馬，導致危險行為。
1.2 門檻降低
生成式AI顯著降低了發動複雜攻擊的技術門檻
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Dec 09 2025
沉着的牙膏 -
差異化、彈性化與 AI 驅動：數據安全平台邁向泛在化的新階段
一、概要
（提示：當數據風險跨越系統邊界時，傳統監測工具的侷限性正被無限放大。）
近幾年，隨着《數據安全法》《網絡數據安全管理條例》等監管要求不斷明確，數據安全監測已從“合規必做”躍升為“體系能力建設”。國家數據局在《數字中國發展報告（2023）》中明確提出，要加快建立數據風險監測預警體系，推動可信數字基礎設施建設。然而，大多數企業與政府機構在落地過程中仍面臨覆蓋盲區大、誤報噪聲高、業
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Dec 09 2025
沉着的牙膏 -
構建高準確率、可控、符合規範的政務數據庫審計和監測方案
一、概要
提示：本文旨在系統性闡述政務行業數據庫風險監測的整體框架與實踐成效，突出數據化治理與落地成果。在數字化政務全面推進的背景下，數據庫已成為政府數據資產的核心載體與安全薄弱環節。“知形-數據庫風險監測系統”，以高準確率、可控性強、符合規範為核心特性，通過智能化監測與可視化審計，助力政務機構實現數據庫風險的全鏈路感知與閉環處置。在某省級政務數據中心的落地實踐中，系統實現數據庫資產自動發現
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Dec 09 2025
沉着的牙膏 -
數據脱敏：在數據價值與隱私安全之間構建平衡
在大數據與數字化轉型的浪潮中，數據已成為機構與企業最核心的資產之一。然而，隨着數據的集中與流動，隱私泄露風險也日益加劇。如何在充分利用數據價值的同時，確保個人敏感信息與商業機密的安全？數據脱敏作為一種關鍵的數據安全技術，正是解決這一矛盾的重要橋樑。
一、 數據脱敏：定義與核心目標
數據脱敏，是指通過特定的技術手段，對敏感數據進行變形、替換或遮蔽，以降低其敏感級別的過程。其核心目標並非簡
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Dec 09 2025
沉着的牙膏 -
深度解析零信任：以身份為中心的持續安全驗證
零信任，這一重塑現代網絡安全格局的理念，最早由Forrester分析師John Kindervag於2010年正式提出。其誕生背景正是由於傳統邊界安全模型在日益分佈式的網絡環境中逐漸顯露出不足。零信任從根本上挑戰了“內部即安全、外部即危險”的傳統假設，它指出，無論設備處於網絡中的何種位置——內部還是外部，都應被視為如同連接在互聯網上一樣不可輕信，所有網絡流量都必須經過嚴格驗證與管控。
零信任
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Dec 09 2025
小童童 -
Mac版 QLab Pro v5.3.5.dmg 安裝教程
1. 先把安裝包下好
安裝包下載：https://pan.quark.cn/s/3f74cd84e7f1，把 QLab Pro for Mac v5.3.5.dmg下載下來，一般會在“下載”文件夾裏，記好位置，別等會兒找不到。
2. 雙擊打開 DMG 文件
找到剛下載的 .dmg文件，雙擊它，會彈出一個新窗口，裏面能看到 QLab Pro 的圖標和一個箭頭（箭頭指到“應用程序”文件夾）。
3. 拖
macos
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