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u_16099299 頭像

網絡智葉 - pikaqiu鏡像

目錄 picgo圖牀方案 Github圖牀 github Vika圖牀 安裝vika插件 配置api和維格表id picgo圖牀方案 不要安裝beta6版本，安裝beat5或者更老的版本，親測，beta6無法使用 下載方法1 下載方法2 G

pikaqiu鏡像 , github , 雲計算 , 搜索 , 雲原生 , 用户名

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u_16640750 頭像

雲和恩墨 - 從集成到管控：校園多系統數據孤島貫通全流程指南

在教育信息化建設過程中，“重建設、輕整合”的現象普遍存在，導致校園內各系統形成數據孤島，權限管理混亂，不僅影響管理效率，還存在數據安全風險。本文從數據集成邏輯、權限管控模型、落地實踐三個方面，探討校園多系統數據打通的實現路徑，為教育行業信息化建設提供參考。 數據孤島的核心成因主要有幾個方面。一方面，校園各系統建設時間跨度大，早期系統採用傳統數據庫，新系統採用雲數據庫

oracle , 數據 , 數據集成 , 數據庫

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u_16099343 頭像

編程夢想編織者 - faster whisper引擎下載

前言 在Flutter連續大版本的迭代下，發現2年前的項目bladeofgod/tank_combat (github.com)已經沒法跑了，為此進行了適配和代碼的重構。 相較於老項目，重構後的項目在代碼、設計以及註釋上更為規範、合理及詳盡，藉此，希望初學者能有所收穫。此外，由於是學習類demo，所以未經過審慎思考，如有設計不合理或不嚴謹的地

swift , Android , 人工智能 , flutter , 深度學習 , faster whisper引擎下載 , 前端

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GMICloud - 硅星人專訪 GMI Cloud 創始人&CEO Alex Yeh：不做算力包租公

摘要： 硅星人對 GMI Cloud 創始人CEO Alex Yeh 進行了專訪，內容包含了對 AI Cloud 市場判斷、公司願景等問題，作者週一笑，下文為對話實錄。 今年，AI 算力市場的重心正在發生偏移。DeepSeek 等開源模型的爆發是一個明確信號，AI 的主戰場正從昂貴的訓練場景，被拽

雲平台 , 雲算力 , 雲計算 , API , AI基礎設施 , 雲GPU

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u_13778063 頭像

u_13778063 - 深度解析 Higress + Nacos 在 MCP Server 部署中的高可用、熱更新與鑑權方案

作者：陸胤任 背景 在 AI 大爆發的時代，已經有非常多的 AI 助手，結合 RAG 通過智能問答幫助用户解答問題。單純地依靠智能問答幫助客户自助解答是遠遠不夠的，我們需要讓 AI 助手能夠直接調用已有的豐富接口，朝着更強大的智能體演進。我們選用當下最為火熱，且已逐步成為標準的 MCP 作為模型和接口之間通信的傳輸協議。關於 MCP，已有非常多的介紹文章，本文不再贅述

雲計算 , nacos , Higress , 阿里雲 , 雲服務 , 雲原生

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u_13259 頭像

kekenai - CVLAN和SVLAN是什麼意思

需要記憶理解的有三個參數：PV、AC、EV。 PV：計劃值，在即定時間點前計劃完成活動或WBS組件工作的預算成本。 PLaned：計劃，Value：數值，簡寫是PV； AC：實際成本，在即定時間段內實比分完成工作發生的實際總成本。 Actual：實際的，cost：成本，簡寫是AC； EV：掙值，在即定時間段內實際完工工作的預算成本。

雲計算 , 時間段 , CVLAN和SVLAN是什麼意思 , 雲原生

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u_17061379 頭像

AI編程社區 - Qoder 全新「上下文壓縮」功能正式上線，省 Credits ！

你是否經歷過與 AI Coding 工具協作編程時，對話越來越長，回答卻開始變慢，甚至跑偏？在使用 AI Coding 工具過程中，是否覺得 tokens 消耗過快，越來越不經用？ Qoder 全新「上下文壓縮」功能正式上線，高效管理會話上下文，節省開發成本，同時保持高效協作！ 什麼是上下文窗口？ 上下文窗口（Context Window）可以理解成 AI 的“

機器學習 , 請求處理 , 新功能 , 人工智能 , 官網

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u_16099231 頭像

半夜未央好 - visual studio 怎麼將api 發佈到本機docker

一、快速格式化快捷鍵 在visual studio2018中，快捷鍵是Ctrl + K, Ctrl + F, 這是一個組合鍵，即先按Ctrl + K, 這時候編輯器會等待下一個按鍵動作，此時再按Ctrl + F, 即可以格式化代碼了，當然，也可以在選項裏面設置成使用VC6的快捷鍵，就可以繼續使用Alt + F8了 也有 Visual Studio 2005的，下面的快

快捷鍵 , 雲計算 , 搜索 , 解決方案 , Docker

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u_12197 頭像

jack - Hadoop 大數據平台容災部署架構

本講主要剖析Hadoop重要的配置文件。 在前面我們安裝單機版Hadoop以及Hadoop集羣的時候，我們使用的只是可以工作的最小化配置項，有很多重要的配置項都還沒有提及。 首先看一下我們前面對core-site.xml這個配置文件的配置信息: “fs:default.name

大數據 , 雲計算 , hadoop , Hadoop 大數據平台容災部署架構 , 王家林

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u_16213721 頭像

mob64ca14196783 - restful在線測試工具

（自己寫給自己看的，想讓自己熟悉一下） 1.自我介紹 2.測試流程： ①拿到需求文檔，進行需求評審；②編寫測試計劃；③評審測試計劃；④編寫測試用例；⑤評審測試用例；⑥執行測試用例；⑦驗收測試；⑧編寫測試報告； 3.缺陷的生命週期：①新建new：發現一個新的缺陷，將它第一次提交；②打開open：由測試主管確認為一個缺陷後將其置為op

測試用例 , 測試計劃 , 雲計算 , restful在線測試工具 , 開發人員 , 雲原生

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u_15171169 頭像

Datcon - Flutter 開發之打包安裝 iOS 應用

作為一名 Flutter 開發者，通常會在開發過程中遇到這樣一個問題：沒有蘋果開發者賬號，如何將自己的應用打包並安裝到 iOS 設備上進行測試呢？別擔心，今天我們就來詳細探討一下這個過程。 真機調試 準備 Apple ID 首先，你需要一個 Apple ID。如果沒有，可以前往蘋果官網註冊一個，註冊過程比較簡單。註冊成功後，登錄蘋果開發者中心，同意相關協議即可。

移動開發 , Android , flutter , ios

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developer-tianyiyun 頭像

天翼雲開發者社區 - 一種高併發下的自旋鎖優化方案

本文分享自天翼雲開發者社區《一種高併發下的自旋鎖優化方案》.作者：星空趕路者 1.問題背景 CDN線上有一些節點機器cpu存在突刺,都是在晚上業務高峯期才出現。該節點存在大量的小文件訪問，使用了固態硬盤。經過線下壓測模擬復現了線上的問題現象。 2.問題原因 通過工具發現cpu突刺時的堆棧信息在對一張共享內存哈希表進行非常高頻的更新與訪問。主要原因為：1.需要更新當前主機url的訪問量信息。2需要

網絡安全

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雲間月1314 - 在openEuler操作系統基礎上實現機器學習開發以及openEuler優勢分析

一、openEuler操作系統與機器學習開發適配性概述 我們都知道，openEuler 作為華為開源的企業級 Linux 操作系統，憑藉對鯤鵬架構的深度定製優化、經過工業級驗證的穩定內核性能以及持續擴容的開源生態支持，已成為機器學習開發領域的優選底座。其內核層面針對異構計算場景設計的智能算力調度機制，能夠動態分配 CPU、GPU 及 NPU 等硬件資源，精準匹配機器

機器學習 , 數據集 , 數據 , AI寫作 , aigc

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躺柒 - 讀智能新物種07權利理論

1.權利理論 1.1.權利理論是關於誰應該獲得什麼類型的權利，以及為什麼他們應該獲得這項權利的理論 1.2.某人或某物一旦足夠像我們，就應該享有權利，這樣的想法很普遍 1.3.將虛構的未來機器人與人類相提並論的故事，並不能完全捕捉到如果機器人權利成為話題，我們將面臨的真正混亂 1.4.西方動物權利的歷史和現狀提供了更為準確的、截然不同的圖景，這些故事可供我們借 1.4.1.歷史清楚地揭

AI

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u_17119850 頭像

雲間月1314 - 基於openEuler操作系統上的AI圖像分類應用開發實操與測試

摘要 隨着人工智能技術的飛速發展和應用普及，底層操作系統作為承載AI應用的關鍵基礎設施，其重要性日益凸顯。openEuler作為一款開源、穩定、安全的服務器操作系統，在支持多樣性計算、提供原生AI能力方面展現出巨大潛力。本報告旨在深入探究在 openEuler 操作系統上構建、訓練和部署一個完整AI圖像分類應用的具體流程與可行性。報告以一個實際的圖像分類任務（CIFAR-1

數據集 , AI寫作 , aigc , 開發環境 , Docker

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數據探索先鋒 - stp 環檢測和VLAN配置有關係嗎

目錄 一、MSTP介紹 二、MSTP基本原理 三、MSTP保護功能 四、MSTP相關配置 一、MSTP介紹 傳統的生成樹只運行一個實例且收斂速度慢，RSTP在傳統的STP基礎上通過和改進，達到了加速網絡收斂的目的，但是仍有有缺陷。由於STP和RSTP在整個局域網中，所有的VLAN共享一個生成樹實例，因此無法實現基於VLA

優先級 , 雲計算 , 負載均衡 , stp 環檢測和VLAN配置有關係嗎 , 雲原生 , 生成樹

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寫的做不如改的多 - 從代碼質量到性能可觀測 Objective-C（OC）測試的工程化體系構建與多工具協同實踐

儘管 Swift 已成為主流，但許多核心業務、底層框架與大型存量項目仍然以 Objective-C（OC） 作為開發主語言。 而 OC 的動態性（Runtime）、消息派發機制、內存模型（ARC）、KVO/KVC 特性也使其在測試環節擁有更高要求： 功能正確性要更嚴格、內存管理要更精確、性能測試必須更全面、系統行為更需關注。 因此，真正的 OC 測試體系從來不是“寫幾個單測”或“點點

yyds乾貨盤點 , 移動開發 , ios

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u_15266301 頭像

off_time - Cron 定時任務執行 Java 服務啓動失敗的解決方案

在日常運維中，我們經常會使用 cron 定時任務來管理 Java 應用的自動化部署和重啓。然而，直接在 cron 中執行 java -jar 命令時，經常會遇到啓動失敗、進程異常終止等問題。本文將深入分析原因並提供一套完整的解決方案。 一、問題根源剖析 Cron 執行任務時處於一個最小化的環境中，與我們日常登錄的 Shell 環境存在顯著差異： 環境變

jar , 數據庫 , SQL Server , JAVA

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AI科技 - AI代理首戰開啓：豆包手機助手引發超級APP安全“拉鋸”！

12 月 6 日，字節跳動與中興合作的 Nubia M153 首批用户在體驗“豆包手機助手”後，陸續報告微信登錄異常、淘寶下單被攔、銀行支付受阻等問題。字節緊急下線涉及金融、遊戲類 App 的自動化功能，併發布安全白皮書，標誌着生成式 AI 代理（Agent）首次在手機系統層面與已有的超級APP展開正面衝突。 事件回顧 豆包手機助手在上線僅三天後，即在銷售渠道

數字化轉型 , app , 生成式 , 手機助手

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圖形學愛好者Wu - 每日分享一個C++知識點☞析構函數

每日分享一個C++知識點☞析構函數 在C++中，對象有生命週期： 創建時調用構造函數，銷燬前調用析構函數。 很多人重視構造，卻忽略析構。 結果就是：內存泄漏、資源未釋放、程序越跑越慢。 今天就把析構函數説清楚。 什麼是析構函數？ 它是類的一個特殊成員函數，作用是： 👉 在對象被銷燬前，自動執行清理工作。 比如釋放 new 出來的內存、關閉文件、斷開連接等。 基本規則 函

程序員

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u_13778063 - UModel 查詢：阿里雲如何通過圖模型實現企業級可觀測數據的統一建模與分析

點擊此處，立即查看視頻課程！ 背景 想象一下，你站在一個巨大的圖書館裏，這裏有成千上萬本書，但每本書的目錄都散落在不同的房間裏，而且每間房間的索引方式都不一樣。當你想要找一本關於“服務調用”的書時，你需要在 APM 房間、K8s 房間、雲資源房間之間來回奔波，還要記住每個房間不同的查找規則... 這就是很多企業在可觀測性領域面臨的真實困境。而 UModel 就像

雲計算 , UModel , 阿里雲 , 雲服務 , 元數據 , 雲原生

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雲和恩墨 - 醫療多系統數據融合實戰：HIS/LIS/PACS 集成與數據庫性能提升方案

在醫療機構數字化建設中，HIS（醫院信息系統）、LIS（檢驗信息系統）、PACS（影像歸檔和通信系統）是核心業務系統，但各系統獨立建設導致的數據不通、性能瓶頸等問題，嚴重影響了診療效率和患者體驗，成為醫療機構數字化轉型的“絆腳石”。本文結合醫療行業數據庫集成項目實踐，分享HIS/LIS/PACS系統數據打通與性能優化的實戰方案，助力醫療機構提升信息化服務水平。 第一

oracle , 性能優化 , 數據 , 數據庫

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大數據在線 - 從Graviton 5看數據中心算力結構的轉變

如果説GPU是AI時代的加速器，那麼CPU依然是整個數字世界的基石。 如今，數字世界的基石因為ARM處理器的崛起而愈發光彩。在今天的亞馬遜雲科技re：Invent 2025大會上，亞馬遜雲科技正式推出Graviton 5處理器。Graviton 5採用 192 核設計和3nm製程工藝，面向通用、計算密集型和內存密集型工作負載，性能比上一代產品提升高達 25%。 此外，

亞馬遜雲科技 , 雲平台 , AWS , 雲計算 , 數據中心 , re:Invent2025 , Graviton5

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jpx - doc-llm-autotest 基於大模型的文檔自動化測試平台:：用户提交文件進行文檔測試

一、技術選型與功能設計 使用minio服務，進行文件的中轉與存儲。用户提交文件到doc-llm-controller，控制面將文件轉存到minio中，關聯此次任務id。然後doc-llm-worker輪詢redis發現有需要執行的任務，拿到id後，根據id從minio拿取文件，然後將文件解析成結構化信息，再提交到大模型，進行文檔測試。 那麼此部分功能流程圖大致如下： 相對應的，在整體業務流程中補

後端

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