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無邪的課本 - RedisStudio-en-0.1.5.exe 安裝步驟 詳細教程（附安裝包）

​ RedisStudio 是一個輕量級的 Redis 可視化管理工具，主要面向 Windows 用户。 1、下載安裝包 安裝包下載：https://pan.quark.cn/s/430b00dc07e6，先把RedisStudio-en-0.1.5.exe下載到本地，建議放在桌面或 Downloads 文件夾，方便查找。 2、運行安裝程序 找到下載好的.exe文件，雙擊運行。 如果系統提示“是否

redis

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chenpi_58a5478b3d689 頭像

tonychen - TypeScript 裏 infer 常見用法

1 什麼是「infer」 1.1 概念 infer 只能在 條件類型（conditional types） 中使用，用來 在類型推斷時聲明一個待推斷的類型變量。 語法為： T extends SomeTypeinfer U ? U : never 可以這麼理解： 如果 T 能匹配 SomeType某個類型 的結構 那麼把內部類型推斷為 U 然後返回 U 1.2 特點 1.2.1 只能在

typescript , 前端

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tonychen - 【React源碼閲讀】React 渲染流程 —— 前置知識

系列文章： 【React 源碼閲讀】為什麼 React Hooks 不能用條件語句來執行？ 【React 源碼閲讀】useCallback 【React 源碼閲讀】Scheduler 1 寫在前面 React 源碼裏的概念實在是太多了，以至於如果真的要能完全理解源碼的話，我們就不得不提前瞭解一部分知識，不然看源碼的時候完全就是抓瞎。 2 Fiber 2.1 為什麼要有 Fiber 想象一

react , 源碼分析 , 前端

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chenpi_58a5478b3d689 頭像

tonychen - LeetCode 偶爾一題 —— 301. 刪除無效的括號

原題：https://leetcode.cn/problems/remove-invalid-parentheses/descr... 1 題目 給你一個由若干括號和字母組成的字符串s，刪除最小數量的無效括號，使得輸入的字符串有效。 返回所有可能的結果。答案可以按任意順序返回。 示例 1： 輸入： s = "()())()" 輸出： ["(())()","()()()"] 示例 2： 輸入： s

leetcode , 算法 , 前端

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SelectDB技術團隊 - 字節跳動：Apache Doris + AI 一站式融合數據引擎的探索與實踐

隨着人工智能技術在業務中的滲透，我們逐漸意識到：AI 不僅是提升效率的工具，更是重構數據處理與消費方式的核心驅動力。在這一背景下，我們思考：能否構建一款「AI + Data」一站式融合的數據引擎？ 它不僅能夠統一處理文本、音視頻等非結構化數據與傳統結構化數據，還能為算法工程師提供流暢的數據開發體驗，實現數據處理與 AI 模型無縫銜接，並能確保數據處理負載與在線服務負載完全隔離。這是 2024 年末

字節跳動 , 數據庫 , apache

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u_16213392 頭像

mob64ca12e6f33c - langchain 通義千問embedding model

在搭建和使用“langchain 通義千問embedding model”時，備份策略是確保數據安全和模型持續運行的關鍵。以下是有關如何管理備份和恢復的詳細過程記錄。 備份策略 備份是確保“langchain 通義千問embedding model”正常運行的第一步。我們需要制定適合的備份方案，結合流程圖和代碼示例，確保操作的直觀性和可操作性。 flowchart TD

雲存儲 , 數據庫 , aigc , ci

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harusamei 頭像

harusamei - 用copilot 生成一個貪吃蛇

在VSCODE裏接入copilot 已經快一年了。 寫代碼有了這個小助手確實如有神助。 不過我用它一直都是解決程序錯誤信息，寫明確功能的小函數，或者查某個語句怎麼寫 並沒有嘗試用它生成一個完整的項目 這幾天大家都LLM的代碼生成越來越信任，紛紛寫複雜的PROMPT生成完成的項目，簡直做到了立等可用。代碼agent是真香 我也試試讓copilot給我輸出一個完整的python

人工智能

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Baihai_IDP - 為什麼語言模型偏愛使用破折號？反駁多種主流解釋，並提出猜想

編者按： 難道語言模型對破折號的偏愛，真的只是因為它們“喜歡”嗎？ 我們今天為大家帶來的文章，作者的核心觀點是：當前主流大語言模型對破折號的偏愛，很可能源於其訓練數據中大量引入了 19 世紀末至 20 世紀初的紙質書籍 —— 這些文本本身就比當代英語更頻繁地使用破折號。 文章系統梳理並逐一反駁了多種主流解釋，然後通過分析標點使用的歷史趨勢、尼日利亞英語語料庫統計數據，以及 GPT-3.5

generative-ai , 觀點 , llm , 知識 , 人工智能

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kaizx 頭像

KAI智習 - "靈光"上線兩週創建330萬個"閃應用"， 阿里開源圖像處理新王，亞馬遜Trainium3芯片登場，AI也會"壓力崩潰"

🌟 30 秒生成 AI 應用？"靈光"引爆全民創作熱潮 螞蟻集團通用 AI 助手"靈光"上線兩週，用户已創建 330 萬個"閃應用"！ 無需編程基礎，僅用自然語言對話即可打造個性化工具——"靈光"以"30 秒生應用"功能掀起全民 AI 創作風暴。數據顯示，6 天下載量突破 200 萬，遠超 ChatGPT 首周表現。 這 330 萬個閃應用並非空洞玩具，而是深深嵌入日常生活的真實場景。根據

llm , 資訊 , 人工智能

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u_16213453 頭像

mob64ca12f58d71 - langchain python token統計

在本文中，我們將深入探討如何進行“langchain python token統計”。本文的結構將包括協議背景、抓包方法、報文結構、交互過程、字段解析和工具鏈集成。整體流程將幫助你理解如何高效處理token統計，掌握對於語言鏈的操作與可視化。 langchain python token統計是在文本處理與語言模型訓練中的一個重要環節，特別是在自然語言處理（NLP）的應用場景中。

抓包 , 字段 , 工具鏈 , aigc

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多情的青蛙 - DeepSeek V3.2發佈：AI進入“效率革命”新時代

一邊是達到GPT-5水平的性能，一邊是大幅降低的計算開銷，DeepSeek V3.2正式版正在重新定義AI模型的性價比標準。 2025年12月1日，深度求索公司宣佈推出DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale兩個正式版模型。與以往單純追求性能突破不同，此次發佈凸顯了AI產業的重要轉向：從“唯參數論”到“效率至上”的戰略轉型。 標準版V3.2在公開推理測試中達到GPT

觀點 , 資訊 , 人工智能

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商湯萬象開發者 - LazyLLM教程 | 第17講：企業級RAG：權限、共享與內容安全的全鏈路方案

在之前的教程中，我們主要探討了個人級 RAG（檢索增強生成）應用的實現方式和優化技巧。 但在企業級應用中，知識管理和智能檢索的需求更為複雜，涉及多個部門，各自具備獨立的業務領域、數據存儲方式和算法需求。因此，高效管理和檢索知識，確保不同部門靈活訪問知識庫，同時滿足數據隔離、安全性和共享機制，是企業級知識管理系統的核心挑戰。 本章將介紹如何使用 LazyLLM 快速構建面向企業級的數據庫管

llm , 教程 , 知識 , 數據庫 , 人工智能

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oneslide 頭像

oneslide - Docker Registry UI

該項目旨在為你的私有 Docker 倉庫提供簡潔且功能完整的用户界面。 沒有Harbor那樣那麼多的依賴組件，當你只需要一個內網Docker私庫和一個簡單的用户界面查看倉庫有哪些鏡像時，這個項目是一個不錯的選擇。該項目僅包含一個前端頁面，後端也僅依賴registry鏡像。 Docker-Compose registry-ui 推薦的docker-compose啓動配置如下： version: '3

容器

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lu_lu 頭像

Lu_Lu - Word文檔中插入圖片：使用Java實現自動化與精細控制

在日常工作中，Word文檔是不可或缺的工具，而圖片作為信息傳達的重要載體，其在文檔中的插入與佈局顯得尤為關鍵。當我們需要批量處理、自動化生成包含圖片的Word文檔時，手動操作顯然效率低下。本文將深入探討如何利用強大的Spire.Doc for Java庫，實現Word文檔插入圖片的自動化，並精細控制圖片環繞方式和圖片定位，助你輕鬆駕馭Java操作Word的複雜場景，實現高效Word自動化。 1.

JAVA

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jilingderiguangdeng 頭像

關注網絡安全 - SSL證書真的有必要買嗎？免費的SSL能用嗎？

SSL證書作為網站安全的“第一道防線”，不僅能加密數據傳輸，還能提升用户信任度。但面對免費和付費SSL證書的選擇，許多網站管理者陷入困惑：SSL證書真的有必要買嗎？免費證書能用嗎？ 一、SSL證書的核心作用 SSL證書對網站等應用起到加密作用，SSL證書產品需要在PinTrust這樣的專業平台申請，以獲取安全可信的證書產品。 1.數據加密：防止信息泄露 SSL證書通過公鑰加密技術

ssl , ssl證書 , 網站安全 , 網絡安全 , HTTPS

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wx69174675d7f57 - ArcGIS 10.8中文版安裝教程以及安裝包

ArcGIS 10.8中文版安裝教程以及安裝包 對於地理信息相關專業的學生、科研人員以及行業從業者來説，ArcGIS是一款不可或缺的專業工具。其10.8版本作為穩定性與功能性兼具的經典版本，更是受到廣泛青睞。不少朋友在尋找靠譜的安裝包和詳細教程時屢屢碰壁，今天就為大家整理了ArcGIS 10.8中文版的完整安裝指南，還附上了親測可用的安裝包鏈接，幫你少走彎路，順利

網盤 , 安裝包 , 自定義 , aigc , bard

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mob64ca12eaf194 - redis stable 安裝包下載地址

在本文中，我們將詳細描述如何下載並安裝 Redis 的穩定版安裝包，並配置環境以便讓 Redis 在您的系統上正常運行。Redis 是一個開源的鍵值數據庫，極為流行且高效，適用於許多應用場景。接下來將從環境準備開始，將整個過程分解為多個步驟，提供詳盡的指南和優化技巧，確保您能順利完成安裝。 環境準備 在安裝 Redis 之前，需要確保您的系統滿足以下軟硬件要求：

redis , 安裝包 , aigc

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mob64ca12d61d6b - spring ai ollama embedding

在現代開發中，AI 模型的接入和嵌入變得越來越重要，特別是在 Spring AI 中，Ollama 提供了強大的嵌入功能。此博文將詳細探討關於 “spring ai ollama embedding” 的版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、性能優化以及生態擴展的各項內容，以幫助開發者更好地理解和應用這一技術。 版本對比 在我們開始討論遷移指南前，先來看看不同版本之間的特性差

性能優化 , 新版本 , aigc , 開發者

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短短同學 - x86操作系統——內存管理

x86 操作系統：內存管理核心機制解析 內存是 x86 操作系統運行的核心資源，所有程序的指令與數據都需加載到內存才能執行。x86 架構下的內存管理，核心目標是 “高效利用物理內存、隔離不同程序內存空間、支持大程序運行”，其底層依賴 “地址轉換、分頁機制、內存保護” 三大核心技術。本文從 x86 架構特性出發，拆解內存管理的關鍵機制，帶你理解操作系統如何 “管好” 物理內存

頁表 , 物理內存 , 人工智能 , 深度學習 , 虛擬地址

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正點原子 - 《ESP32-S3使用指南—IDF版 V1.6》第五十二章 UDP實驗

第五十二章 UDP實驗 對於lwIP的Socket的使用方式，它與文件操作非常相似。在文件操作中，我們首先打開文件，然後進行讀/寫操作，最後關閉文件。在TCP/IP網絡通信中，也存在着相同的操作流程，但所使用的接口不再是文件描述符或FILE*，而是被稱為Socket的描述符。通過Socket，我們可以進行讀、寫、打開和關閉操作來進行網絡數據的傳輸。此外，還有一些輔助函數，如查詢域名/IP地址和設置

嵌入式 , 物聯網 , 單片機 , 程序員 , 產品

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天生帥才 - 2025年主流低代碼開發平台全景洞察：趨勢、選型與實踐

在數字化轉型進入深水區的2025年，低代碼開發平台已從“效率工具”升級為企業數字化轉型的核心基礎設施。據Gartner 2025年Q4最新報告顯示，中國低代碼市場規模已突破131億元，年複合增長率超20%，70%的新應用將通過低代碼/無代碼技術構建，遠超2023年的45%。低代碼開發平台憑藉可視化編程、組件化配置與少量代碼編寫的融合模式，將軟件開發門檻降低60%以上，實現業務人員與技術團隊的高效協

低代碼 , 後端

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coolfengsy - ollama裏的切片和arg的模型是哪些

OLAP和BI是日常工作中比較熟悉的了，也是經常會接觸到的，這裏總結下。 這裏先説一個概念：數據立方體 我們分析一堆數據報告時候通常這些數據報告採用二維表示，是行與列組成的二維表格。但在我們分析數據的角度很可能有多個，數據立方體可以理解為就是維度擴展後的二維表格。但更多時候數據立方體是多維的，如下圖數據立方體： 數據立方體中常規的五大操作：切片，切塊，旋

建模 , 數據 , 數據倉庫 , aigc , bard

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u_16213327 頭像

mob64ca12d70c79 - Stable Diffusion 主模型 下載

Stable Diffusion 主模型 下載所涉及的問題不僅僅是技術層面的瓶頸，更直接影響到圖像生成以及相關業務的發展。為了有效解決“Stable Diffusion 主模型 下載”問題，我們將進行詳細的分析和解決方案的規劃。 背景定位 在當前的圖像生成領域，Stable Diffusion 模型因其出色的性能而得到廣泛應用。然而，模型的下載速度和穩定性對日常業務的運行產生了顯

下載速度 , 最佳實踐 , 應用程序 , aigc

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網絡鋭評 - 使用csstable製作組織樹

樣式表創建 創建樣式表的目的是為了修改標籤的樣式。 css（cascading style sheets）層疊樣式表，主要是為了修改網頁信息的顯示樣式。 css語法： 選擇器名稱{ 屬性1：屬性值1； 屬性2：屬性值2 ......... } 樣式表的創建分為行內樣式、內部樣式和外部樣式。 1、行內樣式

加載 , aigc , bard , 使用csstable製作組織樹 , Css

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