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FayLau - Windows系統雙擊.msi文件無法進行安裝

所有的.msi文件都安裝不了，雙擊打開結果如圖所示： 這是因為系統沒有關聯正確的打開方式，導致無法正常安裝.msi文件。可以嘗試以下解決方法： 按下Win + R組合鍵打開 “運行” 窗口，輸入regedit並回車，打開註冊表編輯器。 在註冊表中依次找到HKEY_CLASSES_ROOT.msi ，確保右側窗格中 “默認” 項的值為Msi.Package。 接着找到HKEY_CLASS

編輯器 , github , 教程 , 知識 , webstorm

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藍易雲 - 藍易雲cdn:volatile的語義與實現

下面直接聚焦核心、講清本質，從語義 → JVM 實現 → CPU 層機制 → 使用邊界四個層次，把 volatile 徹底講透。內容偏工程與原理結合，不繞彎子。 一、volatile 的本質語義（一句話先給結論）⚠️ volatile 解決的不是併發修改的原子性問題，而是兩個更底層、也更容易被誤解的問題： span style="color:red"可見性/span + span style

服務器 , 微服務 , Debian , Nginx , Ubuntu

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lanyiyun666 頭像

藍易雲 - 藍易雲cdn:Ubuntu18.04下安裝ES6.8基礎服務

下面直接給你一份可落地、可複用、偏運維實戰的方案説明，針對 Ubuntu 18.04 安裝 Elasticsearch 6.8（基礎服務），我會按“為什麼 → 怎麼做 → 做完怎麼驗證”的邏輯展開，避免空話。 一、安裝前的關鍵認知（先把坑堵住）⚠️ 在 6.8 這個版本段，Elasticsearch 對運行環境要求非常明確，否則不是啓動失敗，就是運行一段時間直接崩。 必要前提説明

kubernetes , devops , serverless , Docker , apache

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鐵骨錚錚 - 《實戰覆盤：DeepSeek-7B 在傳統制造業的私有化落地（附硬件清單）》

本文首發於 無形者AI (Wuxingzhe AI) 技術專欄，轉載請註明出處。 一、 背景：當製造業遇到大模型 在過去的一年裏，大模型（LLM）席捲了各行各業。然而，對於主要依靠“非標品”生存的傳統制造業（如傢俱廠、五金廠、注塑廠）來説，直接調用 ChatGPT 或 文心一言等公有云 API 存在兩個無法忽視的痛點： 數據安全（Data Sovereignty）：企業的核心資產是圖紙、

deepseek , 私有化部署 , 人工智能 , 大模型

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Baihai_IDP - Andrej Karpathy：2025 年 LLM 領域的六項範式轉變

編者按： 我們今天為大家帶來的文章，作者的核心觀點是：2025年大語言模型的真正突破不在於參數規模的擴張，而在於訓練範式、智能形態與應用架構的深層轉變——尤其是基於可驗證獎勵的強化學習（RLVR）、AI作為“幽靈”而非“動物”的認知重構，以及面向垂直場景的新型LLM應用層的崛起。 文章系統回顧了 2025 年 LLM 領域的六大關鍵趨勢：首先，RLVR 成為新訓練核心，通過可自動驗證的獎勵信

generative-ai , 觀點 , llm , 知識 , 人工智能

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率性的開水瓶 - 最新！5 大CRM客户管理平台橫評：從業務到生產的全鏈路能力拆解

隨着企業數字化轉型進入深水區，單一模塊的管理工具已無法滿足全鏈路協同需求。從線索獲得到生產交付，從項目管控到上下游協同，企業需要覆蓋核心環節的一體化平台。本文選取超兔一體雲、HubSpot、Microsoft Dynamics 365、Agile CRM 、Apptivo五大品牌，從業務管理、 MES 、項目管理、上下游管理四大維度展開橫向對比，剖析各品牌的核心優勢與適配場景，為企業選型提供專業參

邏輯 , 框架 , 流程 , 後端

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運維有小鄧 - Log360 的可擴展架構實踐：常見場景

上一章節我們逐步説明日誌從源設備傳輸到Log360控制枱、直至可供分析的完整流程。點此查看文章詳情。 為了呈現該架構在動態環境中的運行表現，本節將探討多個企業常見場景。這些示例將展示系統在應對組件故障、工作負載變化及業務需求演進時的設計邏輯與響應方式。 場景1：冗餘部署中的處理器節點故障 案例：某企業部署了兩台處理器，且兩台處理器均配置了相同角色（處理引擎、日誌隊列引擎、搜索引擎）。其中一台處理器

容器 , 服務器 , 運維 , 負載均衡 , Linux

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鳩摩智首席音效師 - 如何在 Apache 中排除特定的代理 URL 請求 ？

Apache 的 mod_proxy 模塊允許您使用 ProxyPass 和 ProxyPassReverse 指令將請求轉發到另一個服務器。在某些情況下，您可能希望將某些 URL 從代理中排除。在本教程中，我將向您展示如何 在Apache 中從 ProxyPass 中排除特定的 URL 地址。 假設有一些靜態內容存儲在 "/var/www/html/static" 目錄下，應用程序以 /sta

apache

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RTE開發者社區 - 西工大開源 VoiceSculptor：自然語言靈活設計音色；BreakReal R1：全球首款對話式 AI 調酒機丨日報

開發者朋友們大家好： 這裏是 「RTE 開發者日報」，每天和大家一起看新聞、聊八卦。我們的社區編輯團隊會整理分享 RTE（Real-Time Engagement） 領域內「有話題的技術」、「有亮點的產品」、「有思考的文章」、「有態度的觀點」、「有看點的活動」，但內容僅代表編輯的個人觀點，歡迎大家留言、跟帖、討論。 本期編輯：@瓚an、@鮑勃 01 有話題的技術 1、西工大開源 VoiceScu

人工智能

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宇文成都 - 利用 Python 提取 PDF 圖片的終極指南

PDF 文件中的圖片往往藴藏着重要的信息，但提取它們的過程卻可能頗具挑戰性。藉助 Spire.PDF for Python，我們可以輕鬆高效地從 PDF 文檔中提取所需的圖片，不論是單個頁面還是整個文件。不僅如此，該庫功能強大且使用簡單，適合各類開發者和數據分析師使用。接下來，我們將深入剖析這一過程，幫助你輕鬆獲取 PDF 中的寶貴圖像資源。 安裝 Spire.PDF Spire.PDF 是一款強

pdf , Python

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hjk-airl - 【C++】多線程

前言 實現多線程（win32 API、pthread、std::thread）、線程同步（互斥量、原子變量、讀寫鎖、條件變量、線程局部存儲）、如何調試。 多線程 線程：是操作系統能夠進行運算調度的最小單位。它被包含在進程之中，是進程中的實際運作單位。一條線程指的是進程中一個單一順序的控制流，一個進程中可以併發多個線程，每條線程並行執行不同的任務。 多線程：是多任務處理的一種特殊形式。 一般情

c++

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RTE開發者社區 - 如何用 Fun-ASR-Nano 微調一個「聽懂行話」的語音模型？丨Voice Agent 學習筆記

雖然通用語音識別模型在大多數場景下表現不錯，但有些時候，面對專業術語、特定口音或私有詞彙時，難免“聽錯”甚至“幻聽”，比如把內部產品代號識別為常見詞，或在方言會議中漏掉關鍵信息。 如果你希望模型更貼合自己的業務場景，微調是一個高效且實用的選擇。通過使用領域內標註數據微調模型（幾百到幾千小時不等），可以提升模型在特定場景、特定領域、特定用户羣體下的識別準確率，讓通用的模型更好地適應具體應用需求。微調

人工智能

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青雲交技術圈 - Java 大視界 -- Java 大數據在智能物流末端配送路徑動態規劃與配送員調度中的應用創新

(centerJava 大視界 -- Java 大數據在智能物流末端配送路徑動態規劃與配送員調度中的應用創新/center) 引言： 嘿，親愛的 Java 和 大數據愛好者們，大家好！我是CSDN（全區域）四榜榜首青雲交！凌晨四點的杭州蕭山物流園，自動化分揀線上閃爍的指示燈與掃碼槍的紅光交織。在這個日均處理 30 萬件包裹的樞紐中心，一套基於 Java 開發的智能調度系統正在悄然

spark , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據 , JAVA , apache

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jiangyi 頭像

我愛哇哈哈 - SpringBoot + Aviator + 規則中心：輕量級表達式引擎實現營銷優惠動態計算

電商大促活動時，營銷規則複雜多變，今天滿300減50，明天買2送1，後天又變成階梯式折扣？每次改規則都得改代碼、重新發布，簡直是開發人員的噩夢！今天就來聊聊如何用SpringBoot + Aviator表達式引擎，搭建一個靈活的營銷規則中心，讓運營同學也能輕鬆配置營銷規則，再也不用求着開發改代碼了！ 一、營銷規則的痛點 1.1 傳統if-else的困境 在沒有規則引擎之前，營

規則引擎 , yyds乾貨盤點 , MySQL , 緩存 , 數據庫 , JAVA

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代碼保安 - Kubernetes 是什麼？把它想象成你的容器“自動駕駛”系統。

下面讓我基於這個比喻來詳細解釋一下 Kubernetes（k8s） 到底是什麼： 核心比喻：Kubernetes 是你的容器“自動駕駛”系統 想象一下，你是一個擁有龐大車隊（容器化應用）的物流公司老闆。在手動管理（傳統部署）時代，你需要： 手動安排每輛車：哪輛卡車裝什麼貨、走哪條路。 時刻盯着儀表盤：車壞了要派人去修，路堵了要指揮繞行。 應對突發流量

服務器 , kubernetes , 雲計算 , 自動駕駛 , ip

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charlee44 - GIS中的“高度”到底指什麼？一文釐清正高、正常高與大地高的區別

節選自《GIS基礎原理與技術實踐》第2章 地理空間參考系統 作者原創內容，轉載請註明出處。 2.3 高程參考系統 使用經度和緯度表示的地理座標系是一種水平座標系統（這裏的水平座標系統並不表示其就是平面座標系的意思，更準確的含義是其表達了三維空間座標系的兩個維度），缺少對於第三維度也就是高程的參考，也就是本節我們要介紹的：高程參考系統。高程參考系統是一種垂直座標系。 2.3.1 大

企業信息化

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北京辰輝創聚生物 - 重組蛋白是什麼？從基因到功能蛋白的技術原理解析

在生命科學研究中，蛋白質是執行生物功能的核心分子，而重組蛋白則是科研中最常見、最標準化的蛋白來源之一。所謂重組蛋白，是指通過基因工程手段，將編碼目標蛋白的基因導入異源宿主細胞中，由宿主的生物合成體系表達並獲得的外源蛋白。與天然提取蛋白相比，重組蛋白的遺傳背景清晰、組成一致性高，能夠滿足科研實驗對可重複性和可控性的基本要求。 從技術層面看，重組蛋白並不是單一

蛋白表達 , 基因克隆 , 大數據 , 重組蛋白 , 數據倉庫 , 外源蛋白 , 轉錄翻譯

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哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程五：自然語言處理 第一週：循環神經網絡 （四）RNN 中的梯度現象

此分類用於記錄吳恩達深度學習課程的學習筆記。 課程相關信息鏈接如下： 原課程視頻鏈接：[雙語字幕]吳恩達深度學習deeplearning.ai github課程資料，含課件與筆記:吳恩達深度學習教學資料 課程配套練習（中英）與答案：吳恩達深度學習課後習題與答案 本篇為第五課的第一週內容，1.8的內容以及一些相關基礎的補充。 本週為第五課的第一週內容，與 CV 相對應的，這一課所有

AI

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林恆 - 【Vue3】我用 Vue 封裝了個 ECharts Hooks

🧑‍💻 寫在開頭 點贊 + 收藏 === 學會🤣🤣🤣 前言 在前端開發中，ECharts 作為數據可視化的利器被廣泛使用，但每次使用都要重複處理初始化、容器獲取、事件綁定、窗口 resize 等邏輯，不僅繁瑣還容易出錯。最近我封裝了一個useEchartHooks，徹底解決了這些痛點，今天就來分享一下實現思路和使用技巧。 為什麼需要這個 Hooks？

前端

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zhangguilandocpartner 頭像

aaabbbcccd - 本地知識庫：數據安全的智能文件管理

本地知識庫：數據安全的智能文件管理 在當今信息爆炸的時代，如何高效管理和利用本地文件成為個人和企業面臨的共同挑戰。傳統的雲存儲和搜索服務雖然便捷，但數據安全和隱私泄露的風險不容忽視。訪答本地知識庫應運而生，為用户提供了一種安全、高效的本地文件智能管理解決方案。 什麼是本地知識庫 本地知識庫是一種基於用户本地設備的智能文件管理系統，能夠深度解析各種文件內容，實現精準搜索和智能問答。與依賴網絡知識的通

opensource

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u_15988698 頭像

代碼天地 - 先驗、似然、後驗：貝葉斯定理的核心三要素 ！！

當你走進一家咖啡館，看到一個朋友面前放着半杯咖啡。 經典統計學家可能會説：根據歷史數據，80%的人在這裏點美式咖啡。 而貝葉斯主義者：讓我用新證據更新一下我的信念，既然杯子只有半滿，説明他可能剛來不久，而且眉頭微皺，可能咖啡不太合口味... 貝葉斯定理的數學表達式： 翻譯成人話就是：新證據出現後，我對某個假設的信念需要更新。其中P(A)是先驗概率（原來的信

服務器 , 貝葉斯分類器 , 垃圾郵件 , 分佈式 , Git

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mob64ca13ff28f1 - 蘋果審核文檔 restore purchase

為了提高IEG蘋果審核通過率，騰訊專門成立了蘋果審核測試團隊，打造出iOS預審工具這款產品。經過1年半的內部運營，騰訊內部應用的iOS審核通過率從平均35%提升到90%+。 現將騰訊內部產品的過審經驗，以線上工具的形式共享給各位。在WeTest騰訊質量開放平台上可以在線使用。 作者：Jamie，專項技術測試工程師，在iOS預審和ASO優化領域從事專項測試相關工作，為騰訊遊戲

app , 雲計算 , 蘋果審核 , 雲原生 , ios

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mob64ca14085c24 - windows下安裝ripgrep

1.安裝rlwrap的初衷; 2.安裝rlwrap工具和遇到的問題; 3.使用rlwrap 工具; 1.安裝rlwrap的初衷: 在Windows 下使用SQLPLUS都是可以使用上下左右方向鍵前後左右翻轉移動,每句命令也是可以往前或往後修改,但Linux 下卻不行,一直要使用SQLPLUS,這樣做有些難受,網上查詢了下,可以使用

雲計算 , windows下安裝ripgrep , bash , 方向鍵 , 雲原生 , 官網

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我愛哇哈哈 - Kafka消息丟失的3種場景，生產環境千萬要注意！老司機帶你避坑

明明發送了重要消息，但消費者就是收不到？或者消息處理了一半，突然就消失了？這些問題很可能就是Kafka消息丟失造成的！今天就來聊聊Kafka消息丟失的3種典型場景，以及如何在生產環境中完美避免這些坑！ 一、Kafka消息丟失的根源分析 在深入討論具體場景之前，我們先來了解一下Kafka的消息流轉過程和可能導致消息丟失的關鍵環節。 1.1 Kafka消息流轉過程 // Ka

System , yyds乾貨盤點 , MySQL , 數據庫 , JAVA , kafka

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