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wx676be6175e246 - Android投擲效果：從物理模型到絲滑交互

在移動端UI設計中，投擲效果通過模擬現實世界的慣性運動，將用户手勢轉化為視覺反饋，顯著提升操作愉悦感。Android系統通過VelocityTracker量化手指滑動的速度與方向，結合Scroller類實現經典減速曲線，其核心公式為v = v0 × e^(-μt)，其中μ為阻尼係數，控制運動衰減速度。 技術實現的三要素 速度計算：在onTou

移動開發 , Android , ci , 回彈 , ui

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愛看C語言的BK - MySQL 21天學習計劃 - 第二天

準備工作：選擇適合你的安裝方式 在開始MySQL學習前，我們需要先在電腦上搭建好運行環境。目前主流的安裝方式有三種，分別適合不同需求的學習者： 獨立安裝包（推薦有一定計算機基礎）：直接從MySQL官網下載對應操作系統的安裝程序，可精確控制版本和配置。訪問MySQL官方下載頁面選擇"MySQL Community Server"，根據你的系統（Windows/macOS

MySQL , 數據庫 , AI寫作 , aigc

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軟件求生 - 我在面試被問懵：Redis 集羣為什麼只能用 0 號數據庫？

大家好，我是小米，一個 31 歲、依然在互聯網行業打怪升級的技術人。 今天要跟你聊一個我在 社招面試中差點翻車的問題： “Redis 集羣模式下，如何選擇數據庫？為什麼很多項目只能用 0 號庫？” 這個看似簡單，卻能把無數 Java 工程師搞得滿頭問號。更離譜的是，面試官往往喜歡用這道題來判斷你對 Redis 架構底層原理是否真正吃透。

redis , yyds乾貨盤點 , 數據 , 數據庫

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PetterLiu - 戰略工程師的思維

1. 重新定義高級工程師的核心職責 對於身處大型科技公司的高級工程師而言，職業生涯的突破點往往並非源於更深層次的技術鑽研，而是來自一項長期被誤解甚至迴避的能力：理解並有效參與組織動態。當技術實力達到一定水平後，真正決定個人價值和影響範圍的，是如何將這份專長轉化為驅動組織前進的實際動力。這要求我們必須重新審視“辦公室政治”這一概念。 著名軟件工程師及博主Sean Geti提出了一個顛覆性的觀點

軟件工程

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CryptoRzz - 美股 (US) 與 墨西哥 (Mexico) 股票數據接口集成指南

1. 接入概述 (General) 本接口用於獲取美國（NYSE, NASDAQ, AMEX）及墨西哥（BMV, BIVA）證券市場的實時行情、歷史 K 線及指數數據。 API Base URL: https://api.stocktv.top WebSocket URL: wss://ws-api.stocktv.top/connect 鑑權方式: 所有請求均需攜帶 URL 參數 key

資訊 , node.js , 教程 , claude

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u_16213722 頭像

mob64ca1419a401 - 網站被搜索引擎轉碼了

這裏所説的搜索引擎主要是Google，因為像百度這種搜索引擎，老老實實的只使用GB2312編碼，自然不存在識別的問題。而Google本來也很厚道的會在Url中標識一下關鍵詞的編碼類型，可惜得加一個修飾“有時”，而另外一些時候，它會十分體貼的自動識別轉化而不告訴你…… 本着“Google可往，我亦可往”的信念，自己動手解決關鍵字編碼自動識別的問題。 好在需要識別的範圍已

ico , 大數據 , google , 數據倉庫 , 編碼格式 , 網站被搜索引擎轉碼了

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長腿大壯 - JS 中 const 關鍵詞的實用指南

JS 中 const 關鍵詞的實用指南 在現代 JavaScript 開發中，const 是和 let 同等重要的變量聲明關鍵詞。它專門用於聲明那些值不允許被重新賦值的變量，憑藉其穩定性和安全性，成為定義常量、固定引用數據的首選。相比於 var 的隨意和 let 的靈活，const 強制開發者遵循 “一旦聲明，不隨意修改” 的原則，讓代碼邏輯更清晰，維護成本更低。 const 最

oracle , 數組 , 初始化 , 賦值 , 數據庫

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sevencoding 頭像

sevencoding - 劍指offer-45、撲克牌順⼦

題⽬描述 撲克牌可以組成順⼦，⼤\⼩ 王可以看成任何數字,並且 A 看作 1 , J 為 11 , Q 為 12 , K 為 13 。 5張牌 【A,0,3,0,5】 就可以變成“ 1,2,3,4,5 ”(⼤⼩王分別看作 2 和 4 ),這樣就組成了順⼦。（可以認為⼤⼩王是 0 。） 輸⼊五張牌，如果牌能組成順⼦就輸出true，否則就輸出 false 。 示例1 輸⼊：[0,3,2,6,4]

後端

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可愛的籃球 - Linux Bash Shell 腳本編程視頻課程

Linux Bash Shell編程： 👇🏻ke程：shanxueit點com/從命令行到腳本開發的全面指南 本文將系統性地介紹Linux Bash Shell編程的完整知識體系，從基礎概念到高級應用，幫助讀者實現從命令行操作到腳本開發的技能躍遷。 一、Shell編程基礎概念 Shell是用户與Linux內核之間的橋樑，它提供了一個命令行界面，用户輸入的命令由Shell解析後傳遞給

運維

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databend 頭像

databend - 如何打造AI時代的數據基石 | Databend Meetup 上海站回顧

Data + AI 已經成為數據從業人員必須關注的技能。在基於 Databend Cloud 平台上可以大大簡化數據人員在數據基礎工作方面的投入，讓數據人員可以花更多的精力去研究 Data + AI 的實踐。在此背景下，11月29日，Databend Meetup·上海站線下活動"如何打造 AI 時代的數據基石"，彙集了國內數據庫領域多位一線專家：Databend 創始人吳炳錫、沉浸式翻技術專家陳

數據庫

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騰訊藍鯨智雲 - 【運維自動化-標準運維】快捷鍵使用技巧（下）

快速框選畫布流程節點 1.在流程畫布左上方有對應框選畫布的按鈕 2.點擊按鈕—框選節點 3.框選成功後–對應節點有虛線包圍 變量透視 該功能可以展示對應節點中引用了的輸入變量以及該節點的輸出變量 1.在流程畫布做左上方有對應變量透視的按鈕 2.點擊按鈕–展示節點變量按鈕 3.將鼠標移動到對應節點上時，即展示對應節點的變量使用情況 説明：適合產品版本 V6.1/V6.2/V7.0/V7.

容器 , paas , 服務器 , 運維自動化 , saas

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mob649e8159b30b - ollama使用卡

在實際應用過程中，使用 Ollama 時可能會遇到性能瓶頸，通常表現為“ollama使用卡”問題。本文將詳細闡述如何解決該問題的過程，涵蓋環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧及擴展應用等內容，以提供一個全面的解決方案。 環境準備 在着手處理“ollama使用卡”問題之前，首先需要確保環境的軟硬件配置滿足要求。 軟件要求 操作系統：Linux或Windo

User , aigc , ci , 優化技巧

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pannideniupai 頭像

雨大王 - 智能研發管理：製造業如何實現從“單打獨鬥”到“全鏈協同”

最近和製造業的朋友聊天，大家幾乎都在談數字化轉型，聊到研發管理，話題就更熱烈了。市場節奏越來越快，技術也在不斷迭代，傳統研發管理方式顯然跟不上了。尤其是汽車、裝備製造這些離散製造行業，跨部門協作複雜，信息孤島嚴重，研發過程中的痛點太多了。設計數據分散，版本混亂，文檔管理滯後，流程審批依賴人工……這些看似獨立的問題，其實都是一根繩子上綁着的螞蚱。 舉個例子，很多企業的設計文檔和圖紙數據分散在不

人工智能

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mob64ca12e33720 - Langchain 入門指南PDF版

Langchain 入門指南PDF版的描述 在這篇博文中，我將帶你一起探索如何有效地使用 Langchain。我們的目標是從環境準備到擴展應用，詳細闡述整個過程，確保每個步驟都易於理解並且可操作。 環境準備 為了成功運行 Langchain，你需要滿足以下軟硬件要求： 操作系統: Linux/Windows/Mac OS Python版本: 3.7 及以上

配置環境變量 , 硬件資源 , aigc , Python

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未聞花名AI - 構建AI智能體：三十、精雕細琢：駕馭關鍵詞的細微差別，解鎖高質量提示詞編排與視覺表徵

一、似是而非 隨着人工智能圖像生成模型的迅猛發展，我們彷彿一夜之間踏入了"人人都是創作者"的新紀元。只需輸入一段文字描述，AI就能在數十秒內將其轉化為令人驚歎的視覺圖像。然而，在這個過程中，許多人發現了一個關鍵問題：為什麼別人生成的圖像精緻如藝術品，而自己生成的卻總是似是而非？ 這個問題的答案在於提示詞（Prompt）——這門與AI模型溝通的"神秘語言"。提示

yyds乾貨盤點 , 提示詞工程 , 思維鏈提示詞 , aigc , prompt , AI作畫

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shuzibingbaoshichangbu 頭像

圖觀 - 告別數據孤島與運維盲區：一款數字孿生平台如何重塑園區“智理”新範式

當園區的安防、能耗、設備、環境數據散落在十幾個不同的系統裏，當一次應急調度需要打電話、查圖紙、跑現場才能拼湊出全局信息，當領導視察時只能看到靜態的PPT彙報而非動態的運營實況——這或許是許多園區運營管理者正在經歷的日常。 在數字化的浪潮下，園區運營正從傳統的“人防+技防”向“數據驅動、可視可控”的智慧運營演進。然而，理想與現實之間，往往橫亙着技術實現的鴻溝：多源數據如何融合？三維場景如何快速

觀點 , 資訊 , 教程 , 知識 , 可視化

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IvorySQL - 活動預告｜Oracle 到 PostgreSQL 遷移技術研討會

在全球數據庫架構向 PostgreSQL 轉型的浪潮中，如何低成本解決 Oracle 存量業務的兼容性難題？IvorySQL 開源社區特邀歐洲技術專家，結合最新發布的 IvorySQL 5.0 版本，通過實戰演示為您剖析異構數據庫遷移的破局之道。 📅 會議概況 主題： Oracle 遷移挑戰與 IvorySQL 解決方案探討 時間： 2025年12月12日 (週五) 15:00 - 16:

oracle , 數據庫 , postgresql

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邱米 - 從零開始：新手下載MT4的完整流程

對於剛接觸外匯或差價合約交易的新手而言，下載並安裝MT4交易軟件是開啓交易的第一步。為確保軟件安全性和下載效率，以下將詳細介紹通過官方渠道下載MT4的完整流程，幫助新手快速完成安裝。 第一步：精準定位官方下載入口 打開瀏覽器，在地址欄輸入智能跳轉鏈接： v.3px.cc/EKQG 該頁面採用智能識別技術，可自動匹配您的設備類型（Windows/Mac/iOS/Android），並跳轉至適配的加密下

數據

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Lab4AI - NeurIPS 2025 Spotlight！跨模態重識別革命！東北大學等 MDReID 圖像信息智能匹配

NeurIPS 2025 Spotlight！跨模態重識別革命！東北大學等 MDReID 圖像信息智能匹配 論文標題：MDReID: Modality-Decoupled Learning for Any-to-Any Multi-Modal Object Re-Identification 作者團隊：東北大學、廈門大學、新加坡國立大學 發佈時間：2025年10月27日 👉一鍵直達論文 👉

人工智能

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mob64ca12e83232 - ollama 怎麼計算模型推理需要多少gpu

要解決“ollama 怎麼計算模型推理需要多少GPU”這個問題，我們首先需要明確模型推理的背景與現象。模型在進行推理時，各種參數的設置與系統的硬件資源密切相關。因此，計算推理所需的GPU數量顯得尤為重要。 在此背景下，我們可以建立數學模型來描述推理的規模。對於一個模型，假設其計算複雜度為 $C$，輸入數據的大小為 $N$，則推理所需的GPU數量可以用以下公式表示： $$ GPU_

複雜度 , System , 數據 , aigc

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艾體寶IT - 艾體寶乾貨 | Redis Java 開發系列#1 從零開始的環境搭建與實踐指南

前言 Java 開發領域，Redis 已成為構建高性能緩存、分佈式鎖、會話管理和消息隊列等系統的核心組件之一。 然而，許多初學者在第一次將 Redis 引入 Java 項目時，往往被各種客户端選擇、連接配置、性能優化等問題困擾。 本系列文章就是為此而設計的，本文將從零開始完成 Redis 開發環境的搭建與實戰演示，並結合業界最佳實踐講解連接池優化、生產安全配置及故障診斷方法。 無論是第一次使用 R

知識 , JAVA

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圖觀 - 數字孿生：國防航天領域智能指揮決策的“智慧大腦”

在國防航天這一關乎國家安全與戰略優勢的核心領域，運營管理的複雜性與日俱增。從航天發射場的全流程管控，到國防設施的態勢感知與應急指揮，再到大型裝備的全生命週期運維，系統日益龐雜，數據源空前多元，決策壓力巨大。傳統的管理模式與信息呈現方式，已難以滿足對全局實時、精準、協同洞察的迫切需求。 近年來，一項關鍵技術——數字孿生，正悄然成為破解這些難題的“金鑰匙”。而其中我們發現一款數字孿生平台—孿易I

資訊 , 知識 , 可視化

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圖觀 - 從“建模型”到“管業務”：一位開發者眼中的數據中心數字孿生實戰心法

作為一名在數字孿生領域摸爬滾打多年的應用開發者。過去幾年，我和團隊接過不少數據中心運維管理的項目，從最初的“炫酷大屏”到後來的“實用工具”，踩過不少坑，也積累了一些心得。今天，我想拋開那些宏大的概念，以一個同行、一個實踐者的身份，和大家聊聊，在數據中心這個精密複雜的領域，我們究竟需要什麼樣的工具，才能把數字孿生從“可視化看板”變成真正的“業務駕駛艙”。 一、 第一道坎：如何讓運維團隊自己“搭場景”

資訊 , 知識 , 可視化

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商湯萬象開發者 - LazyLLM × 硅基流動：共造面向開發者的下一代智能應用底座

在大模型全面走向工程落地的當下，LazyLLM正式與硅基流動（SiliconFlow） 達成深度合作，共同打造面向開發者的下一代智能應用底座。藉助LazyLLM的一鍵接入線上模型API能力，硅基流動的大語言模型、多模態模型、向量與Embedding模型、文生圖模型等已經完整接入，同一套接口即可覆蓋從文本到圖像、從檢索到生成的全鏈路需求。 這次合作帶來的不僅是更強大的RAG選型，還進一步放大

應用開發 , 資訊 , 部署 , 合作 , 人工智能

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