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mob64ca13ffd0f1 - nodejs之express中間件

引言 Node.js 是一個基於 Chrome V8 引擎的 JavaScript 運行時，常用於構建服務器端應用。Express 是一個基於 Node.js 的 web 應用框架，它簡化了許多常見的任務，如路由和中間件管理。本文將介紹 Node.js 中的中間件機制以及如何在 Express 中使用中間件。 Node.js 中間件機制

express , 中間件 , node.js , 前端開發

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u_16099328 頭像

墨染青絲 - Redux複雜應用（一）：淺談狀態管理_weixin

告別Redux複雜性：Nodeclub輕量級前端狀態管理3步落地指南 你還在為社區系統的前端狀態管理頭疼嗎？每次修改都要層層傳遞數據？表單狀態總是不同步？本文將帶你用Nodeclub現有工具鏈實現輕量級狀態管理，無需引入重型框架，3步解決90%的狀態問題。讀完你將掌握：全局狀態設計模式、本地存儲最佳實踐、事件驅動通信方案，讓前端狀態管理像搭積木一樣簡單。

全局變量 , 本地存儲 , 前端開發 , Javascript

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u_14480405 頭像

李國營的博客 - Odoo中qweb報表如何展示單據明細行圖片和pdf文件

在報銷、費用單等業務裏，明細行常常會掛一個「發票附件」字段： 有時候是圖片（JPG/PNG 等）； 有時候是PDF，而且可能還是多頁 PDF。 在 QWeb 報表裏，我們通常希望： HTML預覽裏能直接看到發票； 導出 PDF 報表時，每一頁 PDF 的每一頁發票能清晰、單獨地展示； 最好一套代碼同時支持「單張

字段 , 文件名 , 後端開發 , Image , Python

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u_16099229 頭像

架構設計師之光 - Knockout 組件資源清理和內存管理_hongweigg的博客-博客

Knockout.js與Web Workers內存限制：處理內存限制問題 你是否曾遇到過這樣的情況：使用Knockout.js構建的複雜單頁應用在處理大量數據時，頁面變得卡頓甚至崩潰？這很可能是因為JavaScript主線程被數據處理任務阻塞，同時受到瀏覽器內存限制的影響。本文將介紹如何利用Web Workers解決Knockout.js應

數據 , Knockout , 前端開發 , Javascript , Web

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u_17061379 頭像

AI編程社區 - Java 後端開發工程師使用 Qoder 實現面向 API 的運維平台前端開發

作為一名Java後端開發工程師，我的核心工作聚焦於企業級應用的架構設計與業務邏輯實現，程序開發的技術棧，主要是圍繞Java後端開發。工作的內容主要集中在根據產品需求編寫複雜的業務邏輯代碼，並通過DB、MQ等中間件管理業務數據。通過Web API接口將業務集成，通過阿里雲控制枱或終端設備進行接口調用，構建標準化的對外服務接口，支撐前端應用與外部系統的無縫集成。 從技術層面和業

機器學習 , API , 人工智能 , 開發者 , 迭代

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u_16054295 頭像

百能雲芯 - 電子元器件行業的重大動態┃百能雲芯

　Nexperia（安世半導體）危機催化國產替代，百能雲芯助力供應鏈無縫切換 安世半導體危機持續發酵，儘管其中國公司已恢復以人民幣結算的有限出貨，但由於對元件真實性的顧慮，OEM廠商已不再接受10月10日後生產的元件。這直接引發了全球範圍內的替代需求。百能雲芯作為深耕電子元器件供應鏈的平台，正積極聯動捷捷微電、揚傑科技等國內廠商，為客户提供精準對標安世產品的國產替代方案，涵

機器學習 , 存儲芯片 , 人工智能 , 百能雲芯 , 安世半導體

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JavaEdge - 推出 Google Antigravity —— AI 輔助軟件開發的新紀元

每一次編程智能模型的進步，都讓我們重新思考開發應當如何進行。如今的集成開發環境（IDE），已與幾年前的版本截然不同。我們的最先進模型 Gemini 3 標誌着“智能體式編程”（agentic coding）的重大跨越，也促使我們思考 IDE 的下一個躍遷應當是什麼樣。 今天，我們正式推出 Google Antigravity —— 全新的智能體開發平台。它的核心仍然是一個由

yyds乾貨盤點 , google , 人工智能 , 深度學習 , 代碼補全 , 開發者

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u_13778063 頭像

u_13778063 - AgentScope 擁抱函數計算 FC，為 Agent 應用提供 Serverless 運行底座

作者：靖蘇 在 AI Agent 應用加速落地的今天，開發者和企業普遍面臨三大核心痛點：部署成本高、運維複雜度高、資源利用率低。為應對這些挑戰，AI Agent 與雲原生、Serverless 架構的深度融合正成為行業新趨勢。我們很高興地宣佈，AgentScope 正式集成基於阿里雲函數計算（Function Compute, FC）的全新 Serverless 運行時，為

agent , 雲計算 , 運維 , 雲服務 , 開發者 , serverless

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u_16213630 頭像

mob64ca14038b36 - MotionLayout 基礎篇

MotionLayout使用指南 在傳統Android開發中，創建流暢的交互式動畫往往需要組合使用屬性動畫、TransitionManager或CoordinatorLayout等多種技術，代碼量大且維護困難。Google在ConstraintLayout 2.0中推出的MotionLayout成功解決了這一痛點，它將佈局容器與動畫描述分

關鍵幀 , xml , Android , XSL , 前端開發

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u_17061379 頭像

AI編程社區 - 全球首個支持記憶感知的 Qoder JetBrains 插件正式上線

今天，備受期待的Qoder 插件已在 JetBrains 全家桶IDE（包括IntelliJ IDEA、PyCharm、WebStorm等）官方市場全面上線，開發者可以在熟悉的 IDE 中直接使用 Qoder Agent 能力進行編碼工作，無需切換環境，為開發者帶來高效、流暢的編碼體驗。 Qoder JetBrains插件集成全球頂尖的編程模型，是業

機器學習 , 重啓 , 人工智能 , 記憶感知 , 開發者 , 代碼規範

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u_16018702 頭像

架構師李哲 - 16k數據撬動300億大模型！用Qwen3-VL打造了一位“頂尖放射科醫生”

僅用1.6萬張醫學影像，我們讓大模型學會了“看片子”。 患者提問：“請使用中文詳細描述這張圖像並給出你的診斷結果。” 這是微調前模型的回答。雖然能夠識別出基本病變，但其分析存在明顯不足，描述過於簡略，僅關注單一病灶而忽略了圖像中實際存在的雙肺多發性結節，且診斷結論過於武斷，直接定性為"良性腫瘤"，缺乏嚴謹的鑑別診斷思

數據集 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , Json

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u_17517048 頭像

調試人生 - iOS 上架 4.3，重複 App 審核條款的真實邏輯與團隊應對策略研究

在 App Store 審核條款中，4.3 – Spam 是讓許多團隊頭疼的拒審代碼——中文常被描述為“重複 App”“功能過於雷同”“模板化應用”等。相比其他技術類拒審（如 2.1、5.1.1），4.3 屬於典型的“審核判斷型”條款： 不是應用崩潰，也不是隱私缺失，而是蘋果認為“這款應用沒提供足夠獨特價值”。 對跨端團隊、運營團隊、多版本產品線以及使用 uni-app/H5 的團隊

yyds乾貨盤點 , 移動開發 , ios

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u_16099314 頭像

技術極客 - 從存儲部署OVF

在沒有core的bfm平台跑一下用例： 步驟一、選擇NVR=0，即main array； 步驟二、配置chip-erase time TERASE，需要大於30ms——這是重點； 步驟三、配置chip-erase的recovery timeTRCV，需要大於200us； 步驟四、配置chip-erase使能寄存器ME； 步驟五、等待40ms後，配置p

偏移量 , 數據 , 從存儲部署OVF , 人工智能 , 寄存器 , 計算機視覺

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mob64ca13f9a97c - datax進行postgres插入更新操作增量更新

安裝了2003 SP1 更新時總是會有 8024402C錯誤 錯誤 網上daimoon兄的解決方式 他的機器在ISA SERVER後 而我的機器是ISA SERVER 2004 網上daimoon兄的解

sed , List , 雲計算 , 雲原生 , 代理服務器

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萬嶽程序員小城 - 在線教育系統源碼開發指南：功能、架構、部署全解析（2025最新版）

2025年的在線教育，已經從“有沒有”變成“好不好用”。 但殘酷的是——市面上80%的在線教育系統，都還停留在“能用”的階段： 視頻卡頓、直播延遲、無法併發、題庫混亂、課程無法數據化…… 這些問題的背後，本質是： 傳統教育平台沒跟上系統架構升級的節奏。 今天這篇文章，我帶你完整拆解一套2025最新版在線教育系統的源

軟件研發 , 教育小程序開發 , 在線教育系統源碼 , 教育平台搭建 , 教育APP開發 , 教育軟件開發 , 在51CTO的第一篇博文

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架構領航博主 - winserver emqx 攜帶的erlang 啓動不起來

gen_server 概要： 　　通用服務器行為 描述： 　　行為模塊實現服務器的客户端-服務器關係。一個通用的服務器進程使用這個模塊將實現一組標準的接口功能,包括跟蹤和錯誤報告功能。它也符合OTP進程監控樹。瞭解更多信息參考OTP設計原則。 　　gen_server假定所有特定部分位於一個回調模塊，它導

機器學習 , hibernate , 人工智能 , Reason , 函數返回

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編程小達人 - 輕量化transformer實現圖像生成

MobileNet v2是對MobileNet v1的改進，也是一個輕量化模型。 MobileNet v1遺留下的問題 1）結構問題 MobileNet v1的結構非常簡單，是一個直筒結構，這種結構的性價比其實不高，後續一系列的ResNet，DenseNet等結構已經證明通過複用圖像特徵，使用Concat/Eltwise+等操作進行特徵融合，能極大提升網

點乘 , 人工智能 , 深度學習 , 複用 , ide

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AI編程社區 - 我為什麼從眾多 AI 編程工具裏選擇 Qoder JetBrains插件？

個人一直在使用各種AI工具，因為使用習慣的原因，即便使用Cursor等工具，還是會回到IDE中進行代碼編寫和Review。 在有AI之前，很多人都問過VS Code和JetBrains IDE的區別，主要如下： 1、出色的開發語言支持：目前來説，雖然VS Code有眾多的插件，但是諸如Java/Kotlin/Python等語言的支持，還是不如JetBrains IDE

code , 機器學習 , 人工智能 , 開發者 , jetbrains , ui

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mob64ca1406d617 - BEVFusion項目文件解讀

簡介 BeeGo是一個快速開發Go而應用的HTTP框架，他可以用來快速開發API，web以及後端服務等各種應用，是一個restful 的框架，主要涉及靈感來源於tornado,sinatr和flask這三個框架，但是結合了Go本身一些的特性(interface,struct嵌入等)而設計的一個框架 架構 beego有八個模塊，分別是

web項目 , API , BEVFusion項目文件解讀 , 人工智能 , 計算機視覺 , go

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u_15082365 - 項目級效能提升一站式交付最佳實踐

導讀 面對研發交付中Feature級項目複雜度攀升、信息分散及跨端協作低效等痛點，傳統的Story級管理模式已顯乏力。本文詳細闡述了一套“項目級效能提升一站式交付最佳實踐”，通過構建三大核心體系重塑研發流程：一是通過AI側邊欄與風險管控打造“AI項目管理”，實現信息聚合與決策提效；二是推動“一站式Feature交付”，利用AI自動生成測試方案與搭建環境，實現端到端閉環；三是

側邊欄 , 數字化度量 , AI項目管理 , 智能化測試 , 人工智能 , 一站式交付 , 深度學習

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數據分析大師 - iptables數據流轉過程

流量經過防火牆設備，防火牆會從上至下來讀取規則策略，一旦匹配到了合適的就會去執行並立即結束匹配且不再進行默認區域的匹配；如果不能匹配到明細規則，則進行默認區域的匹配。這是硬件防火牆手冊寫的話，也同樣適用於別的形態防火牆邏輯 原文參考： 系統學習建議參考原文，寫以下筆記只是為了讓我後續使用過程中快速查找 iptables命令把對數據

請求超時 , 數據 , 雲計算 , iptables數據流轉過程 , 端口號 , 雲原生

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AI編程社區 - Qoder 提效實戰：數據開發工程師用 Qoder 提效50%

我是阿里雲的一名數據開發工程師，今天非常榮幸能分享Qoder在數據開發場景中的實戰經驗。本次分享將圍繞以下四個核心模塊展開。 Qoder在數據開發中的背景與需求 當前，我們正在構建一個阿里雲新產品的數據體系，從0到1搭建數倉架構。這一過程面臨三重挑戰： 時間緊迫：項目啓動時對產品邏輯完全陌生，需快速理解業務代碼並設計數倉架構。 資源有限：團隊規

機器學習 , 數據 , AI , 人工智能 , 解決方案 , SQL

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萬嶽程序員小城 - 教育APP/小程序開發標準版圖：課程、題庫、直播、學習一站式梳理

在許多教育機構內部，開發一款教育APP或小程序往往從“做視頻課”開始，隨後不斷追加直播、題庫、簽到、作業、圖文課、互動白板……功能越加越多，但整體體驗卻越來越混亂。真正的核心問題並不是缺少功能，而是缺乏一張足夠清晰的“產品標準版圖”，讓整個教育服務體系能夠從內容、學習、運營三條線高效協同。 今天，小編將從課程體系、題庫結構、直播能力、學習路徑四個維度，對教育APP/小程序的

軟件研發 , 教育小程序開發 , 在線教育系統源碼 , 教育平台搭建 , 教育APP開發 , 教育軟件開發 , 在51CTO的第一篇博文

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梁正雄的博客 - 8、python特有特性

Python 特有特性 本章學習知識點 生成器（yield 關鍵字）：節省內存的迭代器 迭代器（iter/next）：理解可迭代對象與迭代器的區別 上下文管理器（with 語句）：文件操作、數據庫連接（自動關閉資源） 推導式：列表推導式、字典推導式、集合推導式（簡潔高效）

迭代器 , 運維 , 生成器 , 迭代

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