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mb68b85ccf7a016 - Camunda 7 入門教程：從零開始構建你的第一個工作流

目錄 什麼是 Camunda？為什麼要用它？ 核心概念速覽 環境準備：安裝 Camunda Platform 實戰演練：構建“員工請假”流程 步驟一：繪製流程圖 步驟二：配置用户任務 步驟三：部署和啓動流程 步驟四：處理任務 回顧與總結 下一步去哪裏？

業務流程 , 用户任務 , 物聯網 , Web

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江湖有緣 - 【Docker項目實戰】使用Docker部署Nanote輕量級筆記應用程序

(【Docker項目實戰】使用Docker部署Nanote輕量級筆記應用程序) 一、Nanote介紹 1.1 Nanote簡介 Nanote是一款輕量級、自託管的筆記應用程序，採用文件系統進行數據存儲，真正實現100%可移植的筆記管理體驗。使用 Nuxt 3 和 TypeScript 構建，界面簡潔高效，支持 Markdown 編輯、全局搜索、Docker 部署及類型

插入圖片 , 私藏項目實操分享 , 運維 , Docker

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u_17398972 頭像

u_17398972 - 【C++指南】類和對象（九）：內部類

引言 在 C++ 編程中，內部類（也稱為嵌套類）是一個定義在另一個類作用域內的類。 內部類提供了一種封裝和邏輯分組的方式，使得代碼更加模塊化和易於管理。 本文將詳細介紹 C++ 中內部類的定義、使用場景、訪問權限及其與外圍類（外部類）的相互作用。 目錄 引言 🍃內部類的定義 🍃內部類與外

c++ , 後端開發 , 內部類 , 類對象 , 外部類 , c

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lizhuo6 頭像

oioihoii - C++對象生命週期與析構順序深度解析

一、全局/靜態對象的構造與析構時機 構造順序：跨編譯單元的挑戰 全局對象和靜態對象的構造順序在C++標準中沒有明確定義，特別是對於位於不同編譯單元中的對象。這可能導致危險的初始化依賴問題。 // file1.cpp extern int global_from_file2; int global1 = global_from_file2 + 1; // 危險！可能使用未初始

初始化 , c++ , 後端開發 , 解決方案 , 全局對象 , c

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u_15878077 頭像

qife122 - Git預提交鈎子實現代碼美化自動化

大家好。 在這篇文章中，我將分享我創建的一個Git預提交鈎子，用於協助代碼美化工作。 在Linux系統中，我使用兩種不同的編碼風格：用户空間風格和內核風格。 Linux內核有一套非常具體的編碼規範，每一個提交到內核的補丁都必須遵守該規範。 Linux內核提供了一個非常簡潔的腳本，名為 checkpatch.pl，可以用來檢查你的補丁是否符合內核風格。它也可以處理完整的文件。 通常，在

yyds乾貨盤點 , 辦公效率 , 代碼美化 , astyle , 自動化 , 編程規範 , Git

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lizhuo6 頭像

oioihoii - C++異常安全保證：從理論到實踐

1. 異常安全保證的三種級別 1.1 基本保證（Basic Guarantee） 定義：如果異常被拋出，程序保持有效狀態，不會發生資源泄漏，但對象的確切狀態可能是未指定的。 實踐示例： class BasicGuaranteeExample { int* data; size_t size; public: void modify(siz

拋出異常 , 構造函數 , c++ , 後端開發 , sqlite , c

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u_12795311 頭像

CodePulse代碼脈搏 - 每天一個CSS小樣式：炫酷的霓虹脈衝光效邊框

今天我們來創建一個炫酷的霓虹脈衝光效邊框，它結合了霓虹燈的光效和脈衝動畫，創造出未來感十足的UI元素。這個效果使用了CSS邊框、陰影、漸變和動畫的高級技巧。 實現思路 使用多層box-shadow創建霓虹光暈效果 通過@keyframes動畫實現脈衝和流動光效 利用clip-path創建不規則邊框形狀 結合gradient背景和混合模

後端開發 , 4s , JAVA , Css , ci

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fenxiang521 頭像

用愛發電 - foobar2000 2.25.3 漢化版：Windows 音頻播放器

foobar2000 2.25.3 簡體中文漢化綠色單文件版是一款備受推崇的 Windows 平台音頻播放器，以其高效穩定的性能贏得了廣大用户的青睞。該版本不僅繼承了原版多格式音頻解碼和高級標籤管理等核心功能，還集成了多種實用插件，極大地拓展了軟件的應用場景。無論是日常音樂播放還是專業音頻處理，foobar2000 都能為音頻愛好者提供流暢而便捷的體驗。 軟

軟件測試 , 自定義 , 音頻格式 , 音頻處理

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wintersun 頭像

PetterLiu - 氛圍編程工具個人推薦

大模型推理能力（腦子） 編輯器功能（手）。它更推崇擁有強大邏輯架構能力的模型（如Claude），而不是單純的IDE集成工具。 第一梯隊 (First Echelon)：主力軍 這一層級是作者認為完成“Vibe Coding”最核心的工具組合。 Claude Code (核心大腦) 定位： 架構師、總指揮。 專家解讀： 這裏指的應該是搭載

AI

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u_16305703 頭像

Robert_Jen - Oracle需要單獨刪除UNIQUE約束嗎？

在 Oracle 數據庫中，不需要單獨刪除 UNIQUE 約束。當你使用 DROP TABLE 語句刪除一張表時，Oracle 會自動刪除與該表相關的所有約束（包括主鍵、唯一約束（UNIQUE）、外鍵、檢查約束等），以及索引（除非是函數索引或被其他對象引用的索引）。 示例： -- 創建一個帶 UNIQUE 約束的表 CREATE TABLE employee

oracle , yyds乾貨盤點 , 約束 , 數據庫

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u_11659620 頭像

爾等氏人 - PostgreSQL批量數據導入優化

引言 在大數據時代，高效的數據導入能力成為衡量數據庫性能的重要指標。無論是數據倉庫建設、日誌分析還是系統遷移，批量數據導入都是不可避免的操作。PostgreSQL提供了多種優化手段來提升大批量數據插入的性能，正確使用這些技術可以將導入速度提升數倍甚至數十倍。 影響導入性能的關鍵因素 批量數據導入的性能受到多個因素的影響，包括硬件配置、網絡帶寬、數據格式、索引結構以及Postg

redis , 數據 , 數據導入 , 數據庫 , SQL

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u_16052073 頭像

龔禮鵬AndroidOrOH - 一篇文章徹底理解自定義View

目錄 一.View的基礎 1.view的基礎概念 2.view的位置和事件event幾種表示法 3.view的滑動 ①.ScrollTo、ScrollBy: ②.佈局位置(layout,offsetLeftAndRight,offsetTopAndBottom) ③.佈局參數(LayoutParams) 4.view的彈性滑動

控件 , 屬性動畫 , 移動開發 , 自定義 , Android

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文檔伴侶 - 個人電腦上的本地私有知識庫解決方案：訪答知識庫深度解析

個人電腦上的本地私有知識庫解決方案：訪答知識庫深度解析 在信息爆炸的時代，如何有效管理和利用個人知識資產成為了許多專業人士面臨的挑戰。隨着數據隱私意識的增強，越來越多的用户開始尋求既安全又高效的知識管理方案。本文將深入探討個人電腦上的本地私有知識庫解決方案，並重點介紹知識庫的特點與優勢。 什麼是本地私有知識庫？ 本地私有知識庫是指安裝在個人計算機上的知識管理系統，所有數據都存儲在本地設備中，不依賴

opensource

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技術員阿偉 - 《DNS解析+HTTPS配置：網站加密訪問從0到1深度解析》

很多開發者在實踐中往往偏重單一環節的配置，卻忽視了二者聯動產生的倍增效應—DNS解析決定了用户請求能否跨越網絡壁壘精準抵達服務器，HTTPS配置則保障了數據從服務器到用户終端的全程加密傳輸，任何一方的配置疏漏或協同不足，都可能導致訪問延遲、安全風險或用户體驗滑坡。不同於傳統教程的機械步驟羅列，這裏將從技術實踐的獨特視角，深度拆解二者的底層運行邏輯、場景化適配方案與進階優化技巧，讓

服務器 , yyds乾貨盤點 , dns , HTTPS , 代碼人生

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lu952450497 頭像

lu952450497 - 數據建模中不同模型的區別與適用場景的討論

數據建模是數據開發體系中的核心環節，它直接決定數據資產質量、可維護性、複用能力，以及最終對業務價值的支撐能力。建模不是單純字段命名與表結構設計，而是一套體系化的抽象方法論。此文將從模型體系説明開始，逐一拆解建模方式區別、典型適配場景與落地難點。 1. 為什麼需要數據建模 數據建模目標並非“定義表結構”，而是實現： 指標口徑統一 跨主題數據複用

大數據 , 建模 , 數據 , 數據倉庫 , 複用

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u_16993624 頭像

長腿大壯 - JS 中 this 關鍵詞的使用解析

JS 中 this 關鍵詞的使用解析 在 JavaScript 中，this是一個極具辨識度又容易讓人混淆的關鍵詞。它的指向並非固定不變，而是取決於函數的調用方式，這一特性讓它在不同場景下表現出截然不同的行為。掌握this的綁定規則，是寫出健壯 JS 代碼的關鍵，尤其是在面向對象編程、事件處理和異步操作中，this的正確運用直接影響代碼邏輯的正確性。 一、全局作用域中的 this

oracle , 函數調用 , 作用域 , 數據庫 , 全局對象

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u_17171325 頭像

鴿鴿程序猿 - 【Redis】zset 類型介紹

一、簡介 有序集合保留了集合不能有重複成員的特點，但與集合不同的是，有序集合中的每個元素都有⼀個唯⼀的浮點類型的分數（score）與之關聯，這使得有序集合中的元素是可以維護有序性的，但這個有序不是⽤下標作為排序依據⽽是⽤這個 分數。 有序集合提供了獲取指定分數和元素範圍查找、計算成員排名等功能，有序集合中的元素是不能重複的，但分數允許重複。類⽐於⼀次考試之後，每個⼈⼀

時間複雜度 , yyds乾貨盤點 , 升序 , 後端開發 , JAVA , 有序集合

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u_16459925 頭像

wx6583a3b0b06d1 - Milvus GUI ATTU Docker 容器化部署指南

概述 ATTU是一款全方位的Milvus管理工具（Milvus GUI），旨在簡化Milvus向量數據庫的管理流程，降低運維成本。通過直觀的圖形界面，用户可以輕鬆完成Milvus集羣監控、數據管理、向量檢索等核心操作。採用Docker容器化部署ATTU，能夠顯著提升部署效率、確保環境一致性，並簡化版本管理流程。本文將詳細介紹通過Docker部署ATTU的完整流程，包括環境準

milvus , Milvus向量數據庫 , Milvus GUI , 數據庫 , SQL Server , Docker , Milvus GUI ATTU Dock

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yuhaibao324 頭像

DeepSeaAI - 醫療行業大模型微調

醫療行業大模型微調 一、整體解決方案框架 1.1 分層解決方案體系 ┌─────────────────────────────────────────┐ │ 應用層（場景解決方案） │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ 智能診療 │ 病歷質控 │ 科研輔助 │ ├

數據 , 神經網絡 , 人工智能 , 解決方案 , Python

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西安王曉楠 - 楊建允：AI搜索趨勢對品牌營銷的核心影響

AI搜索趨勢下品牌營銷：從流量爭奪到AI認知權競爭 AI搜索趨勢對品牌營銷的核心影響：用户行為與流量邏輯重構 AI搜索通過多輪對話直接生成答案，改變了傳統“關鍵詞-鏈接”的單向模式。貝恩研究數據顯示，80%消費者在40%以上搜索場景依賴AI摘要，導致自然流量減少15%-25%。 極光月狐數據也顯示，AI搜索工具使用率與月活用户數呈幾何式增長，“零點擊”獲

AI搜索 , yyds乾貨盤點 , AI賦能 , AI搜索優化 , AI寫作 , aigc , AI搜索趨勢 , AI賦能品牌

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小劉042 - Redis IO 多路複用模型

一、基礎概念 1. 什麼是 I/O 多路複用？ 核心思想：使用一個進程/線程同時監聽多個文件描述符（Socket），當某些描述符就緒（可讀/可寫）時，通知程序進行相應操作。 解決的問題：避免為每個連接創建線程/進程帶來的資源消耗，實現高併發連接處理。 2. Redis 的架構選擇 # 傳統多線程模型 vs Redis單線

redis , yyds乾貨盤點 , 數據庫 , 多線程 , 多路複用

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20214843 頭像

龐然大悟 - NGINX 配置解析引擎：語法樹構建、指令優先級與動態重載機制

一、配置解析核心目標：結構化與高可用性 NGINX 的配置文件（nginx.conf）採用類 C 語法的塊級結構，包含全局配置、虛擬主機（server）、location 等多層級指令。配置解析引擎的核心目標是 將文本配置轉化為內存中的結構化數據，同時支持動態更新配置而不中斷服務，為 Master-Worker 架構提供穩定的配置支撐。其設計需兼顧解析效率、指令衝突解決、熱

服務器 , 優先級 , 語法樹 , Nginx , 結構化

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代碼天地 - 融合Transformer+LSTM+CNN，時間序列預測 ！！

咱們今天來聊聊融合Transformer+LSTM+CNN，這也是有一位同學提到的。 核心點：用卷積抓短期、用 LSTM 維護狀態、用自注意力抓任意距離的依賴。 首先，咱們來看看這三位“同學”各自擅長的點在哪裏？ CNN（卷積）：擅長抓“局部模式”，像短期的波峯/波谷、週期裏的固定形狀。 LSTM（長短時記憶網絡）：擅長記住“時間上的因果和長期依賴”，把過

卷積 , 服務器 , 數據 , 時間序列 , 分佈式

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悟已往之不諫 - can通信案例

... /* USER CODE BEGIN 1 */ void User_Config_Filter(void) { // 給FIFO0配置一個過濾器0 CAN_FilterTypeDef filter_config; filter_config.FilterBank = 0; filter_config.FilterFIFOAssignment =

User , 數據 , 物聯網 , 賦值

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