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nancheng_692928b663b3c 頭像

南城 - 從一個開發工程師的角度，聊聊“什麼是 K 線”

先把話挑明：K 線不是“畫出來”的，而是“算出來”的。它是對一段時間內價格與成交的壓縮表示：Open、High、Low、Close、Volume（常加 Turnover、交易筆數），按某種“窗口”聚合而成。聽起來像個普通的聚合任務，但真要把它在交易系統裏做穩、做快、做準，會踩很多坑。 K 線到底指什麼 時間維度：常見有 1s、1m、5m、15m、1h、日/周/月 K。不是自然時間，而是“交易所

JAVA

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u_16099206 頭像

編程夢想翱翔者 - emqx壓縮包安裝安裝

Xceed Zip Compression Library 是一個高性能的 Zip 和 Unzip 數據壓縮ActiveX控件。通過它，可以創建和操作與Zip文件，也能在內存中直接壓縮/解壓數據。它設計提供高度靈活性，並且使用快速的多線程 zip 壓縮引擎。 具體功能： ActiveX 技術 ATL 3.0編寫，簡單且獨立的 COM 對象和 Activ

控件 , 機器學習 , 應用程序 , 解壓縮 , emqx壓縮包安裝安裝 , 人工智能

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u_16213309 頭像

mob64ca12d2a342 - 40005 getStableAccessToken

在使用某個API時，有很多開發者遇到了“40005 getStableAccessToken”的問題。這個問題不僅影響了項目的實時數據訪問，還會導致服務的中斷，從而影響業務的正常運作。所以，瞭解這一問題的根源和解決方案至關重要。 背景定位 在現代應用中，【獲取穩定的訪問令牌】對於確保用户的無縫體驗十分重要。一個“40005 getStableAccessToken”的錯誤提示，通

API , 訪問令牌 , aigc , 解決方案

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u_16099270 頭像

字節小舞神 - memset 多維數組

指針和多維數組 數組名是特殊的指針 數組是一個特殊的指針，多維數組也是更為複雜的數組，它們的關係是什麼樣的呢？ 我們通過一個簡單的例子來比較形象的瞭解指針和多維數組： int a[2][3]; 這是一個2*3的二維數組，首先我們清楚數組名就是指向數組首元素的常量指針（它不可以指向其他部分，可以對指向的元素進行任意修改）；其次C語言中所

機器學習 , 數組 , 人工智能 , 多維數組 , 二維數組 , memset 多維數組

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u_12218 頭像

棉花糖 - list或者當前索引

1.General 設置默認文件管理器(如tc,路徑，引號不能省去) 2.Keywords 2.1Web 不帶參數:比如輸入lol跳轉到官網 帶參數：比如淘寶查詢 2.2Folder 關鍵字打開文件夾 比如打開我的下載文件夾 2.3Commands

大數據 , 搜索 , list或者當前索引 , 數據倉庫 , 應用程序 , 自定義

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u_16099330 頭像

網絡小墨 - 域名 key和pem

現象： 在上雲過程中，向網絡組申請了一個域名來進行測試，接口測試都沒有問題，開始進行移動端測試，測試終端為微信小程序。發現訪問的內容不是域名應該的指向的這套環境A，而是指向了另外一套環境B 分析： 1、因為在域名指向的兩台機器上，都用nginx做了對後端服務的轉發，懷疑是某台nginx配置有誤，各種檢查，各種修改，對環境B的nginx也是各種檢查，各種修

機器學習 , 內網 , 域名 key和pem , 人工智能 , Nginx , 後端服務

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u_11365839 頭像

尼羲 - vue3使用mitt做事件管理

註冊mitt main.ts註冊 import { createApp } from 'vue'; import App from './App.vue'; // 導入mitt import mitt from 'mitt'; const app = createApp(App); app.config.globalProperties.$mitt =

vue.js , 匿名函數 , yyds乾貨盤點 , app , 監聽器 , 前端開發

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u_12902 頭像

jiecho - 適應性 可擴展性 泛化性

　　今天終於把軟件需求模式讀完了，但是我對這本書的理解還是不夠透徹和明白，然而通過一個月閲讀，還是有很多的感悟和見解，我對軟件需求有了更深一步的理解，下面我就來談一談我對這本書的感受。 　　這次主要介紹適應性需求模式，性能需求模式，訪問控制模式和商業需求模式。適應性需求模式通常有助於產生跟健壯的系統，並滿足特定的目標。但有些適用性使用很昂貴。其中主要包括6方面：可伸縮性（準

性能需求 , 大數據 , 用户認證 , 數據倉庫 , 訪問控制 , 適應性 可擴展性 泛化性

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u_16175484 頭像

mob649e81607bf3 - Nginx Stable download

Nginx Stable download是一個常見問題，本文將詳細記錄解決這一問題的完整過程，包括環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、服務驗證和遷移指南。以下是具體步驟。 環境預檢 在進行Nginx的穩定版本下載前，我們需要進行環境預檢，以確保系統的硬件和軟件環境滿足Nginx運行的要求。通過四象限圖，我們將可以分析不同環境配置對Nginx的兼容性，確保資源的高效利用。

server , aigc , Nginx

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u_16099177 頭像

雲端小夢 - 外部中斷CUbemax配置

_:簡單介紹--[高手繞過這一段；心急的直接跳到下一部份] _:51單片機上的應用[應用控制篇] _:MCS51的中斷源 外部中斷請求源：即外部中斷0 和1，經由外部引腳引入，在單片機上有兩個引腳，外稱為INT0、INT1，也就是P3.2、P3.3這兩個引腳 _:MCS51的中斷向量表

機器學習 , 外部中斷 , 外部中斷CUbemax配置 , 引腳 , 人工智能 , 中斷向量

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u_16099283 頭像

編程之翼 - html rem 寫網頁端

HTML文件最重要的特徵之一就是超鏈接，通過網頁上所提供的連接功能，用户可以鏈接到網絡上的其他網頁。 4.1 設置基本文字超鏈接 建立超鏈接所使用的HTML標記為a/a標記。超鏈接最重要的有兩個要素，設置為超鏈接的文本內容和超鏈接指向的目標地址。 !DOCTYPE html html lang="en" head meta charset="U

機器學習 , html rem 寫網頁端 , 人工智能 , 超鏈接 , HTML

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浪人小風光 - emotiv epoc 可以用psychopy

上篇線程/進程併發服務器中提到，提高服務器性能在IO層需要關注兩個地方，一個是文件描述符處理，一個是線程調度。 IO複用是什麼？IO即Input/Output，在網絡編程中，文件描述符就是一種IO操作。 為什麼要IO複用？ 1.網絡編程中非常多函數是阻塞的，如connect，利用IO複用可以以非阻塞形式執行代碼。 2.之前提到listen

機器學習 , 文件描述符 , include , 人工智能 , 描述符

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IvorySQL - 活動預告｜IvorySQL 與您相約 COSCon'25

COSCon'25 第十屆中國開源年會，將於 2025 年 12 月 6-7 日，在北京市海淀區·麗亭華苑酒店舉辦。本次大會的主題是：「眾智開源 Open Source， Open Intelligence」！ 📅 活動時間：2025 年 12 月 6-7 日 📌 活動地點：北京市海淀區 · 麗亭華苑酒店 中國開源年會（COSCon） 由開源社於 2015 年發起，九年來已成長為國內最

數據庫 , postgresql , 開源 , 程序員

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jack - istio版本對應表

一，域名服務 1，何為DNS DNS域名系統是因特網的一項核心服務，它作為將域名和IP地址相互映射的一個分佈式數據庫，能夠使人更方便地訪問互聯網，而不用記住能夠被機器直接讀取的IP數串。 全球13台DNS根服務器分佈： 美國VeriSign公司　2台 網絡管理組織IANA(Internet Assigned Number Au

服務器 , 雲計算 , dns , istio版本對應表 , 域名服務器 , 雲原生

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文心快碼 - Agent如何重塑跨角色協作的AI提效新範式

什麼是Agent？ 我們開始看到一種新的“AI勞動力市場”雛形： 需求Agent、設計Agent、前端 Agent、運營Agent、數據 Agent…它們就像數字版的“崗位角色”，但永不疲憊、隨時可調度。你可以把它想象成：“團隊裏突然多了一些懂規則、懂產品、懂代碼、懂設計的AI新同事。”總結起來，Agent是“有大腦和工具調用能力”的執行者，它能做到規劃、執行、調用工具、持續推進任務，完成一整套動

教程 , 知識 , 人工智能 , 程序員 , 前端

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selectdb 頭像

SelectDB技術團隊 - Apache Doris 在小米統一 OLAP 和湖倉一體的實踐

小米早在 2019 年便引入 Apache Doris 作為 OLAP 分析型數據庫之一，經過五年的技術沉澱，已形成以 Doris 為核心的分析體系，並基於 2.1 版本異步物化視圖、3.0 版本湖倉一體與存算分離等核心能力優化數據架構。本文將詳細介紹小米數據中台基於 Apache Doris 3.0 的查詢鏈路優化、性能提升、資源管理、自動化運維、可觀測等一系列應用實踐。 小米集團成立於

運維 , 數據庫 , apache

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16213681 - stablediffusion列表索引

String.format是在JDK1.5中新增的靜態方法，功能強。它主要功能是格式化數據，大致分為這些類（常規類型、字符類型、數值類型、日期類型）。它的語法如下： 常規類型、字符類型和數值類型的格式説明符的語法：%[參數索引位置$][轉換標識符][最小官渡][.保留精度位數]轉換方式 日期語法：%[參數索引位置$][t或T]轉換

stablediffusion列表索引 , System , 大數據 , 字符串 , 數據倉庫 , 語言環境

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大雨治水 - Apipost 自動化測試實戰：用 IF 控制器實現“增刪改查”依賴鏈

在日常的API測試中，我們經常遇到後一個請求依賴於前一個請求結果的情況。比如，刪除一條數據前，必須先成功創建它；或者，當查詢結果為空時，我們可能希望跳過後續的更新操作。在這種場景下，簡單的線性測試腳本就無法滿足需求了。 Apipost的自動化測試功能提供了很便捷的條件判斷功能，允許我們根據前一個請求的響應結果，動態地決定後續測試的執行流程。本文將通過一個完整的“公寓管理”（增刪改查）案例，手

apipost , API , postman , if判斷 , 自動化測試

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mob649e815cb099 - ollama list顯示隱藏

在使用“ollama list”命令時遇到“顯示隱藏”問題是一個較為普遍的技術難題，解決此類問題對於確保系統穩定性和數據完整性是至關重要的。本博文將從多個維度梳理備份策略、恢復流程、災難場景、工具鏈集成、驗證方法，為開發人員和運維人員提供清晰的參考。 備份策略 備份策略是確保數據安全和可恢復性的首要步驟。通過以下甘特圖可以清楚地看到備份任務的安排： gantt tit

System , bash , 數據恢復 , aigc

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lichong951 - RelativeLayout 根佈局裏有一個子佈局預期一直展示，但子佈局RelativeLayout被 覆蓋了

原因一句話 LinearLayout 寬高都是 match_parent，又在 RelativeLayout 裏 默認不設置任何相對位置，於是它把父佈局空間全部佔滿，之前靠 align* 或 margin 定位的子控件自然被蓋住。 解決思路（3 選 1） 讓 LinearLayout 只佔剩餘區域，而不是全屏 給前面那個需要“一直展示”的控件一個 id，然後讓 LinearL

Android , android-studio , JAVA

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u_16175455 頭像

mob649e8159b30b - 如何使用AIGC

在使用人工智能生成內容（AIGC）的過程中，我遇到了一些挑戰。作為一個IT技術類專家，理解AIGC背後的原理和使用方法顯得尤為重要。接下來，我將詳細記錄我解決“如何使用AIGC”這一問題的過程。 問題背景 近年來，AIGC技術迅速發展，為各行各業帶來了新的可能性，尤其在內容創作方面。然而，在實際應用中，我發現了一個問題：許多用户在使用AIGC工具時，未能有效獲得所需的內容，甚至面

User , aigc , 解決方案 , ci

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悲傷的煎雞蛋_cQXuXF - 資深前端工程師| 升職加薪這件事，我困頓了2年

我大概是在工作的第五年，晉升到了高級前端工程師。那時候我挺自豪的，覺得自己技術不錯，能獨立負責複雜的業務，也能搞定線上疑難雜症，再往上走，應該也只是時間問題。 但沒想到，高級這個title，我一掛就是三年多。 其中有整整兩年，我感覺自己撞到了一堵看不見的牆。我明明是團隊裏解決技術難題最多的人，寫的代碼質量也公認是最好的，但每次晉升季，我和老闆聊，得到的反饋總是有點虛： “要多思考業務價值。” “要

程序員 , 前端

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數睿數據 - 數據交換機案例詳解|基於smardaten實現智慧園區數據處理與分析

需求背景 在智慧園區治理中，管理人員常常面臨多重數據挑戰。各個業務系統的數據壁壘導致企業信息、合同數據、納税記錄等分散存儲，形成數據孤島。更為棘手的是，數據處理過程嚴重依賴IT人員和技術團隊，業務人員即使有分析思路，也難以快速實現。從數據接入到最終可視化展示，往往需要經歷漫長開發週期，無法支持實時決策。當需要計算一些專業指標時，業務人員不得不等待技術團隊開發相應計算邏輯，響應速度慢，成本高昂

後端

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沉着的牙膏 - 2025數據安全管理平台Top榜：自定義·合規治理·AI優化能力評測

隨着《數據安全法》《個人信息保護法》《網絡數據安全管理條例》等法規體系持續完善，數據安全平台正在從工具型產品邁向企業數字安全體系的戰略基礎設施。2025年的市場競爭不再只關注單點審計或局部監測，而是全面轉向“平台化整合、AI智能治理、全鏈路防護”三大核心方向。本文結合行業標準、技術趨勢與文檔內容，對國內主流數據安全管理平台進行排名式分析，並圍繞“自定義、合規治理、AI優化”三個關鍵能力進行綜合評價

深度學習

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