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u_13066 頭像

hochie - java賬單轉CSV下載

近期因為項目的需求，需要開發一個文檔上傳功能，和在線預覽功能，目前上傳的類型限制為txt.ppt,pdf而且需要把上傳之後的文件轉換為swf文件在前台頁面的flash中播放預覽。 在網上找的代碼然後自己整合和修改之後： 功能實現需要，openoffice,swftools工具。 需要的jar包： 鏈接：https://pan.baidu.com/s/1sk

openoffice , txt , 後端開發 , JAVA , java賬單轉CSV下載 , swftools

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u_12190 頭像

藍月亮 - 防火牆鏡像流量製作方法

iptables ip 的 tables ip的表格； iptables只是netfilter的前端管理工具；netfilter是linux內核提供的數據流量管理模塊； iptables/netfilter數據流量管理框架； 普遍人問IPtables就是一個防火牆； 作用：流量過濾；（防火牆：1、流浪過濾 2、接V

流量管理 , 防火牆鏡像流量製作方法 , 數據 , 雲計算 , 鏈表 , 雲原生

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u_17467352 頭像

mb686fbcc4efbd6 - 十三種不同魚類檢測數據集VOC+YOLO格式7798張13類別

數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：7798 標註數量(xml文件個數)：7798 標註數量(txt文件個數)：7798 標註類別數：13 所在github倉庫：firc-dataset 標註類別名

數據集 , 後端開發 , JAVA , txt文件 , fish

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u_14172 頭像

archangle - 供應商比價 python 選擇那種算法

（1）、詢價報價單事務碼:ME41/ME42/ME43 需要的主數據：採購組織、供應商、採購組，物料 （2）ME47:維護供應商的報價。可以用項目明細的條件對供應商的報價進行詳細設置。 （3)供應商價格查詢： ME4L:按照單個供應商進行價格比較。 ME4M：按照單個物料的供應商報價進行比較

主數據 , 後端開發 , 供應商比價 python 選擇那種算法 , Python

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u_16099343 頭像

編程夢想編織者 - SQL查詢入門(上篇)

在 RAG 智能問答系統的搭建系列中，我們已逐步攻克數據處理、向量存儲、檢索優化等關鍵環節。但當系統需要對接結構化數據庫，讓非技術用户通過日常語言獲取數據時，單純的文本檢索已無法滿足需求。此時，Text2SQL 技術與工作流的結合，成為打通 “自然語言→數據庫查詢→結果反饋” 全鏈路的核心方案。本文將帶您完整實現一套基於 RAG 的數據庫智能查詢系統，讓用户無需掌握 SQL 語法

django , 數據庫 , 後端開發 , 人工智能 , SQL , Python

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u_12897 頭像

jordana - PyTorch中文教程 | (15) 在深度學習和NLP中使用PyTorch_pytorch 中文nlp

PyTorch 的 torch.nn 模塊是構建和訓練神經網絡的核心模塊，它提供了豐富的類和函數來定義和操作神經網絡。 以下是 torch.nn 模塊的一些關鍵組成部分及其功能： nn.Module 類 nn.Module 是所有自定義神經網絡模型的基類。用户通常會從這個類派生自己的模型類，並在其中定義網絡層結

卷積 , 神經網絡 , pytorch , 後端開發 , 人工智能 , 深度學習 , Python

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u_16213614 頭像

mob64ca13ffd0f1 - 【DB寶55】兩地三中心部署TiDB數據庫高可用環境 -

三地兩中心架構概述 三地兩中心是一種高可用災備架構設計模式，通過地理分佈確保業務連續性。核心思想是在三個地理位置部署兩個數據中心（主備或雙活），結合冗餘設計防範區域性災難。 關鍵設計原則 地理分散性 三個地理位置需滿足足夠距離（通常≥100公里），避免同時受自然災害（如地震、洪水）影響。兩地中心作為主備或雙活，第三地提

離線 , 數據中心 , 架構 , 後端開發 , 地理位置 , Python

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u_14844 頭像

definitely - process過濾器

我們知道，在使用shiro的時候，需要在web.xml中配置一個DelegatingFilterProxy，這個過濾器就是shiro的入口。然後在applicationContext.xml註冊ShiroFilterFactoryBean這個bean。需要注意過濾器中的filter-name要跟ShiroFilterFactoryBean的Id一樣。原理就是，shiro使用了委託

實例化 , spring , process過濾器 , xml , 架構 , 後端開發

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u_14691 頭像

lemon - 前端排序算法總結；前端面試題2.0；JavaScript異步編程 - 前端開發博客

你是否在前端面試中遇到過排序算法實現的問題？是否想快速掌握常見排序算法的JavaScript實現？本文將帶你深入學習算法/算法.md中提供的8種排序算法，從基礎到進階，助你輕鬆應對面試挑戰。讀完本文，你將能夠理解並實現冒泡排序、選擇排序、插入排序、希爾排序、歸併排序、快速排序、堆排序和基數排序，並瞭解它們的時間複雜度、空間複雜度和穩定性。 排序算法概覽 排序算

排序算法 , 快速排序 , 時間複雜度 , 後端開發 , harmonyos

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u_16099314 頭像

技術極客 - 微信小程序學習筆記以及VUE比較

目錄 WXML 模板語法 vs Vue3 模板系統 WXSS 樣式 vs Vue3 組件樣式 全局配置 app.json vs Vue 應用結構 頁面配置 page.json vs Vue 局部控制 網絡數據請求對比：wx.request vs axios 案例：本地生活首頁 Vue3 +

微信小程序 , 學習 , Vue , WXML , 後端開發 , 筆記 , Python

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u_12219 頭像

誤會一場 - RF射頻的定義和原理

什麼是射頻？射頻系統架構？ 一、認識射頻 1、射頻信號 射頻（Radio Frequency），即高頻交流變化電磁波的簡稱，可理解為無線電的代名詞，描繪那些依賴無線技術進行通信的系統，特指頻率範圍在3kHz~300GHz的具有遠距離傳輸能力的高頻電磁波。 電磁波無處不在，根據頻率不同劃分成不同領域，從低

變頻器 , 架構 , 後端開發 , 系統架構 , 數字電路 , Python

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u_16213580 頭像

雲端行者 - YOLO神經網絡_yolo網絡

在計算機視覺領域，目標檢測與跟蹤的性能很大程度上依賴於模型架構的設計。傳統的手動調參方式不僅耗時費力，還難以應對複雜多變的應用場景。神經架構搜索（Neural Architecture Search, NAS）技術的出現，為自動優化模型結構提供了可能。本文將介紹yolo_tracking項目中如何利用NAS技術實現模型的自動設計與優化，幫助開發者快速構建高效的目標跟蹤系統

搜索 , 目標跟蹤 , 後端開發 , 目標檢測 , Python

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u_16099213 頭像

編程思想者 - Flutter如何狀態管理 - 專注於技術的研究

引言 在 Flutter 開發中，“狀態” 是貫穿 APP 生命週期的核心 —— 小到一個按鈕的 “是否選中”，大到跨頁面共享的 “用户登錄信息”，都屬於狀態的範疇。隨着 APP 複雜度提升，開發者常會陷入 “狀態混亂” 的困境：頁面間狀態傳遞繁瑣、狀態更新後 UI 不同步、重複代碼堆積導致維護困難。 傳統的 “父子組件傳參”（setStat

數據 , 架構 , 後端開發 , flutter , ide , Python , ui

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u_16099324 頭像

智能創新夢想家 - 結合RBAC模型講解權限管理系統需求及表結構創建 - 字母哥博客的個人空間 -

hsweb-framework是一個基於Spring Boot 2.x開發的全響應式企業級後台管理系統，其權限管理功能支持RBAC模型和數據權限控制，為企業應用提供完整的安全解決方案。 🎯 權限管理核心功能 hsweb-framework的權限模塊提供了強大的安全保障，主要包含以下核心功能： RBAC權限控制：基於角色的訪問控制，實現精細化的

權限控制 , 權限管理 , 數據 , Css , 前端開發 , HTML

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u_16099277 頭像

架構領航員 - 論文圖形數據獲取工具： Web Plot Digitizer應用詳解

一、項目概覽：認識開源數據提取利器 1.1 工具簡介 WebPlotDigitizer是一款強大的圖像數字化工具，能夠從各類圖表圖片中自動提取數值數據。無論是科研論文中的實驗曲線、工程報告裏的趨勢圖表，還是歷史文獻中的手繪圖形，都可以通過這款開源工具轉化為可編輯的數字數據。作為開源可視化領域的實用工具，它支持XY座標系、極座標、三元圖等多種圖表類型，是科研工作

數據 , 配置文件 , 後端開發 , Git , Python

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u_16281588 頭像

小劉042 - JavaScript 二維數組操作示例

一、什麼是二維數組？ 在編程中，二維數組是一種特殊的數據結構，它本質上是"數組的數組"。與一維數組存儲線性序列不同，二維數組以表格形式組織數據，包含行和列兩個維度。 概念理解 可以將二維數組想象成一個Excel表格： 整個表格是一個二維數組 每一行是一個一維數組 每個單元格是行數組中的一個元素 // 表格類

一維數組 , 數組 , yyds乾貨盤點 , 二維數組 , 前端開發 , Javascript

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u_16099189 頭像

智能領航員 - 《前端跨界開發指南》重磅來襲！ - 大史住在大前端

還在用 Docker Desktop？這套雲原生開發工作流，讓我扔掉了本地所有環境。 我曾以為，寫完代碼就等於完成了80%的工作。直到我開始負責部署上線，才發現那只是個開始。為了讓應用跑起來，我將大量精力“浪費”在了基礎設施上，而那句“在我電腦上明明是好的”，更是成了團隊協作中揮之不去的噩夢。 為什麼在容器化如此普及的今天，部署應用依然是一件讓許多團隊頭疼

新版本 , 後端開發 , 基礎設施 , 開發環境 , Python

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u_16099246 頭像

編程藝術家 - ? 恢復 Cursor 缺失的功能！一鍵生成你的專屬 AI 編程助手配置

🚀 恢復 Cursor 缺失的功能！一鍵生成你的專屬 AI 編程助手配置 generate-cursor-rule - 完美恢復 Cursor 更新後移除的 /Generate Cursor Rules 命令 ⚠️ 重要提示：Cursor 編輯器在最近的更新中移除了 /Generate Cursor Rules 命令。ge

後端開發 , 重啓 , 解決方案 , 開發者 , Python

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u_16099329 頭像

數據狂徒 - java 抽象類加component註解

java語言，聲明類時格式為：　abstract class Db{} 説明Db類為抽象類。抽象方法是説沒有方法的實現（方法體）此方法為抽象方法，只有抽象類和接口中才可以有抽象方法。簡而言之，含有抽象方法的類一定是抽象類；關鍵字是abstract 抽象類本質 1.從類的組成上看其是抽象方法和非抽象方法的集合，還有屬性（常量）。 2.從設

子類 , 抽象類 , 後端開發 , 抽象方法 , JAVA

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u_13479 頭像

jkfox - stm32外部脈衝觸發計數 cubemx

1.脈衝寬度調製是（PWM）：用微處理器的數字輸出來對模擬電路進行控制的一種非常有效的技術，廣泛應用在從測量、通信到功率控制與變換的許多領域中。一般用於直流電機調速。 2.外部中斷：外部中斷是單片機實時地處理外部事件的一種內部機制。當某種外部事件發生時，單片機的中斷系統將迫使CPU暫停正在執行的程序，轉而去進行中斷事件的處理；中斷處理完畢後．又返回被中斷的程序處，繼

機器學習 , 優先級 , 看門狗 , 人工智能 , 數據傳輸

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u_16213647 頭像

mob64ca14079fb3 - se 2d nesting 中文版

sed是一種在線編輯器，它一次處理一行內容。處理時，把當前處理的行存儲在臨時緩衝區中，稱為“模式空間”（pattern space），接着用sed命令處理緩衝區中的內容，處理完成後，把緩衝區的內容送往屏幕。接着處理下一行，這樣不斷重複，直到文件末尾。文件內容並沒有改變，除非你使用重定向存儲輸出。Sed主要用來自動編輯一個或多個文件；簡化對文件的反覆操作；編寫轉換程序等。 S

sed , 字符串 , 分隔符 , 架構 , 後端開發 , se 2d nesting 中文版

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u_16193391 頭像

學編程的小程 - 開源也要順手：openEuler 文檔生態的即取即用體驗

一、引言：文檔，作為操作系統的核心交付物 一個企業級操作系統的評估，不應僅限於其內核性能或軟件包數量，更需審視其知識文檔體系的可獲得性與可用性。文檔並非網站上的靜態文本，而是與系統深度集成的、可在任何環境下調用的核心資產。在無網絡、弱網絡或安全隔離環境中，無法訪問在線文檔是開發者和運維人員面臨的普遍痛退點。這次我們來深入剖析 openEuler 如何通過一個多層次、線上線下互通、可搜

辦公效率 , 離線 , 搜索 , 開發者

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u_16099236 頭像

是大魔術師 - Java中面向對象的知識點總結_java

- 第 152 篇 - Date: 2025 - 11- 16 Author: 鄭龍浩（仟墨） 【Java 基礎】 文章目錄 【Java 基礎】 5 面向對象 - 實體類 5.1 定義 5.2 實體類的要求： 5.2 實體類的設

開發語言 , 後端開發 , 構造器 , JAVA , harmonyos , 實體類 , Python

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u_16193391 頭像

學編程的小程 - 從 CPU 到 NPU：openEuler 異構算力調度的可得性實驗

一、引言：AI 時代的算力聯合國，操作系統如何應對？ 現代 AI 應用的算力需求，已遠非單一的 CPU 所能滿足。NVIDIA GPU (CUDA)、華為昇騰 NPU (Ascend)、華為 GPU 等異構加速器，共同構成了 AI 時代的算力聯盟。然而，每一種算力都有其獨立的驅動棧、運行時庫和工具鏈，這給操作系統的適配帶來了巨大挑戰。一個無法即插即用識別和管理這些加速器的系統，將嚴重

辦公效率 , 工具鏈 , 已驗證 , hg

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