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u_17590620 頭像

mb692901b228770 - 2025年告別熬夜寫論文！推薦4款免費論文神器，一天搞定初稿

寫論文別再焦慮了！這4個免費工具，輕鬆拯救你的論文進度。熬夜趕工、思路卡殼、格式混亂……每一個寫論文的痛，我們都懂。別急，下面這幾個神器或許就是你一直在找的“神助攻”。 ✍️文獻整理神器 幫你自動抓取文獻資料，生成標準引用格式，再也不用一條條手動輸入參考文獻了。 🔄降重潤色小助手 AI輔助改寫句子，調整表達方式，讓語句更學術、邏輯更清晰，還能順便優化重複

功能點 , 數據 , AI寫作 , aigc , 文檔處理

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u_16459925 頭像

wx6583a3b0b06d1 - RUSTFS Docker 容器化部署指南

概述 RUSTFS是一款基於Rust語言開發的高性能分佈式對象存儲軟件，旨在作為MinIO的替代方案，提供高效、安全且易於管理的存儲解決方案。該項目採用Apache 2.0開源許可協議，具備分佈式架構、S3兼容性、數據湖支持等核心特性，適用於大數據、AI工作負載以及各類需要可靠對象存儲的場景。 RUSTFS的設計重點包括： 高性能：利用Rust語言的性

docker部署RUSTFS , AWS , minio , 數據庫 , RustFS , hbase , Docker

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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - 深入解析：Prompt Gen Desktop 管理和迭代你的 Prompt！

Prompt Gen Desktop Prompt Gen Desktop 是一款專為內容創作者打造的桌面提示詞管家。從靈感梳理、關鍵詞治理到版本發佈，全流程都能在幾分鐘內完成；就算離線也能繼續整理 Prompt 資產，並隨時導出備份與日誌。 GitHub：Prompt-Gen GitHub 核心亮點 5 分鐘產出 Prompt：輸入場景後即可獲

安裝包 , MySQL , 離線 , 數據庫 , Json

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hefengbao 頭像

hefengbao - 『京墨文庫』鴻蒙版上線！

用了二十多天，邊學習邊做項目，使用官方提供的 ArkTS、ArkUI、ArkData、ArkWeb、NetworkKit 等技術棧開發的原生 APP，完成了第一個版本的基礎功能，相對於 Android 版而言，功能有些單薄，以後一點一點迭代添加了。先發佈一個版本，看看使用情況。 之前使用 Android Jetpack Compose 、 Room 、Datastore(Preference) 等

arkts , arkui , harmonyos-next

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teayear 頭像

學技術贏未來 - mysql運維工程師之MyCat中間件問題

從日誌中能明確看到核心錯誤：The content of element type "mycat:schema" must match "(schema*,dataNode*,dataHost*)"，這是 MyCAT 的 schema.xml 配置文件標籤順序違反了 XML 語法約束導致的啓動失敗。 一、錯誤本質解讀 MyCAT 對 schema.xml 中 mycat:sche

MySQL , xml , bash , 數據庫

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u_16052073 頭像

龔禮鵬AndroidOrOH - OpenHarmony 5.0 Launcher相關定製

目錄 1.背景 2.修改桌面圖標以及文字大小 3.修改底部Hotseat佈局 ①. 修改底部hotseat的間隔以及寬度 ②.修改底部hotseat的圖標大小 ③.修改底部hotseat的圖標最大容量 1.背景 在適配不同的設備上可能Launcher需要做不同的界面以及功能的適配，比如我們修改底部的hotseat圖標大小，圖標數量，桌面圖

移動開發 , Android , 桌面圖標 , .net

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u_16213694 頭像

mob64ca1412b28c - 「RocketMQ技術專題」幫你梳理RocketMQ/Kafka的選擇理由及二者PK

一、先分清：兩家店 “主打啥”（定位） 店類型 對應 MQ 主打能力（一句話） 像生活裏的啥？

spark , 定時任務 , 大數據 , 高可用

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許國棟 - 2025年團隊知識庫與知識管理工具選型指南：評估維度與思維框架

在企業數據驅動轉型的過程中，僅靠項目管理、CI/CD、代碼倉庫工具，往往難以形成系統化的“組織知識資產”。團隊知識庫成為連接“人—項目—知識—複用”的關鍵橋樑。本文聚焦主流團隊知識庫工具，從戰略與執行雙層視角分析其適用性、優勢與侷限，並提出“工具之外”的思維框架，幫助中高層研發負責人、PMO、效能管理專家在選型時作出理性決策。 為什麼知識庫建設對現代研發組織至關重要 在大型、複雜的 B2B 研發組

項目管理 , 知識庫管理 , 教程 , 知識 , 研發管理

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chunzhendegaoshan 頭像

RestCloud - SQL Server到Oracle：不同事務機制下的數據一致性挑戰

在當今企業數據架構日益複雜的背景下，跨數據庫平台的數據同步已成為許多組織的常態化需求。當數據需要從SQL Server遷移至Oracle時，我們不僅面臨語法差異的挑戰，更需深入理解兩大數據庫在事務處理機制上的本質區別。本文將深入探討在異構數據庫同步過程中，通過使用ETLCLoud的離線數據集成及實時數據集成功能，確保數據在跨平台傳輸時的一致性與完整性，為構建可靠的數據流通體系提供實踐指導。 一、創

oracle , 數據同步 , etl , sqlserver , 數據傳輸

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u_17398972 頭像

u_17398972 - 靈活性與高性能兼得：KingbaseES 對 JSON 數據的全面支持解析

像我們現在做開發的時候，誰沒接觸過 JSON 呀，調用 Web API，保存配置文件，處理物聯網設備傳回的日誌之類的，JSON 這種半結構化數據真是隨處可見。 金倉數據庫 KingbaseES (KES) 在國產數據庫中屬於佼佼者，所以其功能自然不容忽視，該數據庫原本就具備 JSON 數據類型的相關支持，而且特意為我們供應了一整套實用的函數以及索引機制，大致來講，就是使得用户既能收穫

oracle , 數據 , 數據庫 , SQL , Json

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ZhenYe 頭像

ClearDrea - 在參數化海洋中捕獲創意：Sloyd使用深度感受

作為一名在3D設計領域摸爬滾打近十年的從業者，我親歷了從手動建模到掃描建模，再到今天AIGC生成建模的技術浪潮。當Sloyd在2023年末進入我的視野時，它宣稱的"文本生成3D模型"並未讓我特別興奮——畢竟見過太多華而不實的demo。但三個月深度使用後，我發現這款工具正在悄然重塑我的工作流。 初識：被低估的"參數化"本質 第一次訪問Sloyd.ai，極簡的Web界面讓

建模 , 3d , AI寫作 , aigc , 參數化

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colddawn - 磁盤數據塊和磁盤索引塊什麼關係

　　這幾天在學文件系統的移植，一大堆大小概念弄得我一臉懵逼，所以趕緊補了補基礎知識，別小看基礎知識，它可以在很大程度上幫助我們撩小姐姐（手動狗頭） 以下解釋出自百度百科： 　　扇區是磁盤最小的物理存儲單元，但由於操作系統無法對數目眾多的扇區進行尋址，所以操作系統就將相鄰的扇區組合在一起，形成一個簇，然後再對簇進行管理。每個簇可以包括2、4、8、16、32或

大數據 , 文件系統 , 讀取數據 , 磁盤控制器 , 數據倉庫 , 磁盤數據塊和磁盤索引塊什麼關係

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miro 頭像

mb6900529f6798c - 重磅！JavaScript 新提案 Temporal API 徹底解決日期處理難題，5大實用場景解析

重磅！JavaScript 新提案 Temporal API 徹底解決日期處理難題，5大實用場景解析 引言 JavaScript 的日期和時間處理一直是開發者們頭疼的問題。從 Date 對象的反人類設計（如月份從0開始）到時區處理的複雜性，這些問題困擾着前端和後端開發者多年。如今，一個名為 Temporal 的新提案正在 Stage 3 階段（截至2023年），它有望徹底解決這些

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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xaye 頭像

祝你今天愉快 - C++學習（二十七）if/if else 語句和邏輯運算符

C++ 中的 if 和 if-else 語句用於根據條件控制程序的執行流程，配合邏輯運算符可以構建複雜的判斷邏輯。 一、if/if-else語句 1. 基本if語句 if (條件表達式) { // 條件為真（true）時執行的代碼 } 如果條件表達式的值為 非零（即邏輯上為 true），則執行大括

指尖人生 , 移動開發 , include , c++ , Android , ios

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IT陳寒 - Vite 4.0 性能優化實戰：5個關鍵配置讓你的構建速度提升50%

Vite 4.0 性能優化實戰：5個關鍵配置讓你的構建速度提升50% 引言 在前端開發領域，構建工具的性能直接影響開發效率和部署速度。Vite 作為新一代前端構建工具，憑藉其原生 ES Modules 支持和極快的冷啓動速度，已經成為許多開發者的首選。隨着 Vite 4.0 的發佈，其性能進一步優化，但如何通過合理配置最大化發揮其潛力，仍然是許多團隊關注的重點。 本文將深入探

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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率性的開水瓶 - 2025CRM廠商全流程數字化能力對比

在企業數字化轉型中，潛客精準營銷、銷售訂單智能拆分、生產排程優化、庫存調撥管理、應收應付對賬是貫穿“獲客-轉化-生產-交付-回款”全鏈路的核心場景。不同品牌的解決方案因定位（中小/大型、製造/商貿）、技術側重（AI/流程/集成）差異顯著。本文基於9大CRM品牌官方功能與實際場景，從痛點解決能力、核心功能差異、適用場景三個維度展開深度對比。 一、整體能力框架對比（雷達圖分值） 先通過雷達圖直觀呈現各

邏輯 , 後端

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軟件求生 - 能進大廠的 Redis 分佈式鎖，和你現在寫的差在哪？

大家好，我是小米，今年 31 歲。寫這篇文章的時候，我正坐在公司工位上，盯着 禪道 上一個“看似簡單”的 Bug 單子發呆。這個 Bug 的標題只有一句話： “生產環境：訂單重複扣款，概率出現” 如果你是 Java 工程師，看到這句話，後背基本已經開始冒冷汗了。那一刻，我腦子裏閃過的不是 JVM，不是 GC，也不是 SQL，而是一個老朋友——

redis , 服務器 , yyds乾貨盤點 , 分佈式鎖 , 數據庫

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mob64ca13fbd761 - （I）Banach空間和不動點定理 4: Schauder 不動點及其應用

本節的主要內容在於lambda函數和let函數，通過兩種新的函數形式減少了定義的使用，對過程設計進行了簡化。 lambda函數用於減少define的使用，使得過程的編制更加符合直覺，通過lambda(x)（fx)的形式可以減少很多函數體外的定義過程。 let函數更多用於定義局部變量，通過let體內的定義可以直接完成局部變量的運算，但需要注意區分

d3 , 大數據 , hadoop , 函數體 , 局部變量

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JuiceFS - JuiceFS + MinIO：Ariste AI 量化投資高性能存儲實踐

Ariste AI 是一家專注於 AI 驅動交易的公司，業務涵蓋自營交易、資產管理、高頻做市等多個領域。在量化交易研究中，數據的讀取速度和存儲效率，往往直接決定了研究迭代的速度。 Ariste AI 團隊在構建量化研究基礎設施的過程中，面對總規模超過 500TB，行情與因子數據，經歷了從本地盤到最終選擇在 MinIO 對象存儲之上疊加 JuiceFS 文件系統的四個階段。通過緩存機制與分層架構，團

運維 , 人工智能

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墨天輪 - 「實操看我的」徵文：聚焦數據庫性能優化，分享你的實戰方案

9月墨天輪社區舉辦的「實操看我的」數據庫徵文活動，收到了很多DBA分享的故障處理、性能優化、安裝部署等數據庫實操乾貨，文章也得到了很多讀者朋友的收藏。為了讓創作者的乾貨獲得更聚焦的認可，我們決定升級欄目形式，舉辦「實操看我的」多期不同主題的系列徵文活動，每期將聚焦一個DBA高頻剛需的技術實操方向，集中徵集該主題的實戰方案、避坑技巧。當然，您的投稿文章亦可同步參與社區常規月度徵文活動“墨力原創作者計

oracle , 性能優化 , MySQL , 數據庫 , SQL

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qishilingrendelizhi 頭像

氣勢凌人的荔枝 - 雲電腦系列1：雲電腦助力大型代碼編譯、數據分析與 AI 模型訓練

大型代碼編譯時的“數小時等待”、海量數據分析中的“內存溢出”、AI模型訓練時的“顯卡算力不足”——這些高性能計算場景下的痛點，長期困擾着企業研發團隊與科研人員。傳統解決方案需購置高性能工作站（單台成本超10萬元）或搭建本地集羣（維護成本每年5萬元以上），不僅初期投入高，還面臨“算力閒置浪費”“硬件更新迭代快”等問題。雲電腦憑藉“彈性算力分配”“按需付費”“專業硬件集羣支撐”的特性，成為高性能計算的

雲計算

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容智信息 - 人才盤點分析解決方案：助力企業精準識才，實現人崗高效匹配

在人才競爭日趨激烈的市場環境下，企業的人力資源管理正面臨前所未有的挑戰。某高速成長的科技企業人力資源負責人對此感觸頗深：“我們每天需要處理數百份來自不同渠道的簡歷，但招聘效率卻不盡如人意。更關鍵的是，即便人才入職後，我們也缺乏系統化的方法來評估其真實潛力，導致內部晉升和轉崗決策常常依賴管理者的主觀印象。”這家公司的困境並非個例。在傳統人力資源管理模式中，簡歷篩選耗時耗力、人才評估標準不一、

觀點 , 自動駕駛 , 機器人 , 自然語言處理 , 人工智能

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codists - 在 Pycharm 中 debug Scrapy 項目

緣起 為什麼寫這篇文章呢？因為自己想在 Scrapy 項目裏 debug, 看看 Response 有哪些屬性。但是 Scrapy 的官方文檔的 debug 説明只有 VSCode 的，沒有 Pycharm 的(詳見：https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/debug.html)： { "version": "0.1.0", "config

Python

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Aloudata大應科技 - 從“是什麼”到“為什麼”：Aloudata Agent 智能歸因的底層邏輯與配置指南

當數據看板上銷售額那條紅色曲線突然掉頭向下時，業務主管的第一反應不再是手忙腳亂地召集數據分析師會議，而是轉向電腦屏幕，平靜地輸入一個最直接的問題：“為什麼？” 面對海量指標波動、業務異常或營銷效果變化，分析師往往只能回答“發生了什麼”（What），卻難以深入解釋“為什麼會這樣”（Why）。這種從“What”到“Why”的鴻溝，正是 Aloudata Agent 智能歸因功能試圖解決的核心問題。 A

自然語言處理 , 數據庫 , chatgpt , 人工智能

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