更強筆記 · 更易截圖 · 更多智能體 · 更順會議記錄 【2025年12月8日】 FlowyAIPC v4.0.1 版本已經正式上線,本次更新圍繞“效率提升”與“智能體驗”進行全面優化,為你帶來更順滑的創作體驗與更高效的工作流。 01|筆記功能再進化:支持 PDF / Docx 導出 + 表格插入 本次升級,讓筆記功能正式邁向專業內容創作工具。 ✨ 支持 一鍵導出PDF、Docx 格式文件
FastAdmin 用來搭建高併發的收費 API 系統,它的核心定位是 快速開發後台管理系統(基於 ThinkPHP ),本身在高併發、分佈式、收費結算等場景的原生支持較弱,需要通過「核心框架 + 擴展技術棧」的方式補齊短板。以下是具體方案: 一、先明確:FastAdmin 適合做什麼?不適合做什麼? 適合的部分(核心價值): 快速搭建 API 後台管理系統:用户管理(註冊、認證、權限
存儲故障: 管理員對一台存儲設備內的文件進行遷移操作時,數據突然無法讀取,管理界面出現報錯。管理員查看數據時發現其中一個lun的數據丟失。 存儲數據恢復過程: 1、服務器數據恢復工程師對原存儲設備中所有硬盤以只讀方式進行完整鏡像,在鏡像過程中觀測硬盤的物理狀態。後續的數據分析和數據恢復操作基於鏡像文件進行,避免對原始磁盤數據造成二次破壞。 2、基於鏡像文件分析後發現存儲設備被劃分
2025 年 12 月 3 日,一個 CVSS 評分為 10.0 的致命漏洞 CVE-2025-55182 被公開。利用此漏洞,攻擊者僅需向服務器發送一個特製的 HTTP 請求,即可遠程執行任意代碼,完全控制您的應用。 面對這場席捲全球的實時安全危機,Mend.io SCA 解決方案能幫助技術團隊在 72 小時內完成從風險發現到修復加固的全流程應急響應,將威脅轉化為強化安全治理的契機。 一、引言:
本文介紹如何使用Dify、雲原生數據倉庫AnalyticDB PostgreSQL版的Supabase和LLM構建一個AI客服系統,幫助在線服裝店高效處理售後諮詢、訂單查詢和個性化回覆。通過結合Dify的工作流能力、Supabase的實時數據存儲與LLM的自然語言理解能力,實現快速自動化響應,顯著減輕人工客服壓力並提升客户滿意度。 一、背景 雲原生數據倉庫AnalyticDB PostgreSQL
本文介紹如何使用Dify、雲原生數據倉庫AnalyticDB PostgreSQL版的Supabase和LLM構建一個AI客服系統,幫助在線服裝店高效處理售後諮詢、訂單查詢和個性化回覆。通過結合Dify的工作流能力、Supabase的實時數據存儲與LLM的自然語言理解能力,實現快速自動化響應,顯著減輕人工客服壓力並提升客户滿意度。 一、背景 雲原生數據倉庫AnalyticDB PostgreSQL
一、高級別身份驗證與信任度 嚴格審核機制:高端品牌(如DigiCert、GlobalSign)提供擴展驗證(EV)證書,需企業提交詳細的法律和財務文件進行審核,確保網站合法性。瀏覽器地址欄會直接顯示企業名稱,顯著增強用户信任感,尤其適用於金融、電商等敏感領域。 反釣魚與中間人攻擊防護:通過證書頒發機構(CA)的權威驗證,建立可信的身份認證鏈,有效抵禦仿冒網站和數據劫持風險。 二
1. JoySSL(最常用) 特點:高兼容性與標準性,安全性與技術保障,性價比高、中文支持好、類型齊全。 獲取方式: 打開JoySSL官網,完成註冊,註冊碼填寫230976 2. ZeroSSL(替代方案) 提供免費證書(有效期 90 天),支持 Web 界面或 acme.sh 工具簽發。 需註冊賬户,泛域名證書可能需要付費。 3. 國內服務商免費證書 騰訊雲:TrustAsia 品牌,免費單域
在當今數字時代,我們的日常生活與網絡緊密相連,從在線購物、移動銀行到信息瀏覽,大量敏感數據在指尖流動。然而,您是否曾思考過,這些信息如何在浩瀚的互聯網中安全傳輸?答案的關鍵,便在於一個看似微小卻至關重要的技術——SSL證書。當您在瀏覽器地址欄看到那把綠色的鎖形標誌或“https”開頭的網址時,正是SSL證書在默默守護您的安全。它的作用遠不止一把“鎖”,其主要作用可歸結為以下三大核心點。 一、 數
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:如
一、引言 FinalShell 是一款免費的國產的集 SSH 工具、服務器管理、遠程桌面加速的良心軟件,同時支持 Windows,macOS,Linux,它不單單是一個 SSH 工具,完整的説法應該叫一體化的的服務器,網絡管理軟件,在很大程度上可以免費替代 XShell,是國產中不多見的良心產品,具有免費海外服務器遠程桌面加速,ssh 加速,雙邊 tcp 加速,內
文章目錄 前言 一、Python 3.11安裝包下載 1. Python 3.11下載與安裝 二、python3.11安裝步驟 三、驗證 四、最後點個贊,關注一下。(超級重要) 前言 本文為 Python 3.11安裝教程,詳盡闡述了從下載 Python 3.11 到完成安裝的每一步操作流程,並分享了實用的安裝技巧。 Python 3.11
本文為墨天輪數據庫管理服務團隊第149期技術分享,內容原創,作者為技術顧問達世德,如需轉載請聯繫小墨(VX:modb666)並註明來源。如需查看更多文章可關注【墨天輪】公眾號。 當ADG發生故障時的切換,我們稱之為高烈度切換。因為這個和你的生產系統是息息相關的。 模擬故障前建立保障(強制)還原點 查看主庫狀態 selectdatabase_role,protection_mode,open_mo
聊一聊 圖片格式日益多樣化,從傳統的JPG、PNG到新興的HEIC、WebP等格式層出不窮。用户對圖像處理的需求也變得更加多元化和專業化,不僅需要高效的圖片管理功能,還希望能在同一工具上完成裁剪、編輯添加等基礎編輯操作; 分享一款高效專業的圖像管理工具:Bkviewe Prov8.2; Bkviewe是一款輕量級且功能強大的圖片查看器軟件。它支持
打開鏈接即可點亮社區Star,照亮技術的前進之路。 Github 地址:https://github.com/secretflow/kuscia Tips:由於內部 Kuscia P2P 協議升級,當前版本暫不支持銀聯 BFIA 協議,適配銀聯 BFIA 正在進行中。 若您使用第三方算法鏡像提交互聯互通作業,強烈建議您檢查鏡像安全性。 本教程以秘密分享-邏輯迴歸(SS-LR)算子為示例,介紹
照片作為日常生活中記錄美好瞬間的重要載體,對於年代久遠的老舊設備拍攝的照片,常常會遇到畫面模糊、分辨率過低或噪點過多等問題。這些技術缺陷往往讓珍貴的回憶變得模糊不清,通過先進的AI圖像處理算法,可以智能修復照片的清晰度,提升分辨率,消除噪點,甚至還能對褪色部分進行色彩還原,能讓老照片重獲新生; 分享一款專業的智能化圖像增強修復工具:AiArty Image
微信小程序和網頁應用在跨平台運行時,常因系統版本和設備差異導致功能失效或界面錯亂,這帶來了很多負面的用户體驗,進而影響產品的口碑。 作為開發者,我們應該如何確保自己的應用能在各個平台中都能正確運行? 本文將為你係統梳理常見的設備兼容問題,並提供一套行之有效的解決方案。 小程序 platform 適配 在微信小程序中,platform 是系統信息(systemInfo)中的一個重要字段,用於表示當前
一、IPD:重新定義產品開發模式 集成產品開發(Integrated Product Development,簡稱IPD)是一套系統性的產品開發管理理念與方法論。它起源於20世紀80年代的美國,由IBM、波音等大型科技和製造企業率先實踐,隨後華為在1999年引入併成功本土化,使其在中國企業界廣為人知。 IPD的核心思想是通過跨部門協作、結構化流程和基於市場需求的決策,將產品開發從傳統的“技術驅動”
商用級校園外賣跑腿小程序的快速部署,核心是 “標準化流程 + 校園場景適配 + 合規落地”,本文基於可商用的完整源碼包(UniApp 前端 + SpringBoot 後端),從環境準備、源碼部署、配置調試到上線商用,拆解全流程,讓你最快 1 天完成部署,適配校園商業化運營需求。 一、部署前核心準備 核心資源清單(商用必備) 二、5 分鐘適配前端小程序(UniApp)
在信息爆炸的2025年,企業知識管理正經歷着一場由AI驅動的革命。傳統的文檔管理系統已無法滿足現代企業對知識高效流轉、智能應用的需求,而新一代AI Wiki軟件正在重塑企業知識管理的格局。本文將為您深度剖析五款在2025年表現突出的AI Wiki工具,幫助您找到最適合企業需求的知識管理解決方案。 一、AI Wiki軟件:企業知識管理的新範式 隨着大模型技術的成熟,Wiki軟件已從簡單的文檔存儲工具
圖書信息 《面向學科領域的網絡信息資源深度聚合與服務研究》 項目背景 本書是國家社科基金重大項目“面向學科領域的網絡信息資源深度聚合與服務研究”的結項成果, 孫建軍教授是該項目的首席專家。 回目錄 第六部分 學科網絡資源導航機制及可視化 12 網絡導航建設現狀 12.1 國內學科導航建設現狀 12.2 國外學科導航建設現狀 12.2.1 國外學科導航系統簡介 12.2.2
圖書信息 《面向學科領域的網絡信息資源深度聚合與服務研究》 項目背景 本書是國家社科基金重大項目“面向學科領域的網絡信息資源深度聚合與服務研究”的結項成果, 孫建軍教授是該項目的首席專家。 回目錄 第五部分 學科網絡資源聚合 10 學科網絡資源的主題聚合 10.1 基於關聯數據的學科網絡資源主題聚合 10.1.1 學科網絡資源主題聚合可行性分析 10.1.2 學科網絡資源主
圖書信息 《面向學科領域的網絡信息資源深度聚合與服務研究》 項目背景 本書是國家社科基金重大項目“面向學科領域的網絡信息資源深度聚合與服務研究”的結項成果, 孫建軍教授是該項目的首席專家。 回目錄 第四部分 學科網絡資源深度標註 6 本體學習和資源深度標註理論基礎 6.1 本體學習的現狀 6.1.1 概念學習理論 6.1.2 等級關係抽取方法 6.1.3 非等級關係抽取方法
圖書信息 《面向學科領域的網絡信息資源深度聚合與服務研究》 項目背景 本書是國家社科基金重大項目“面向學科領域的網絡信息資源深度聚合與服務研究”的結項成果, 孫建軍教授是該項目的首席專家。 回目錄 第三部分 學科網絡資源採集與獲取 4 學科網絡資源採集與預處理 4.1 信息資源採集 4.1.1 信息資源採集策略 4.1.2 信息資源採集技術與方法 4.2 信息資源預處理 4