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智慧園區探索者 - 重回單體，真的不是技術倒退

軟件技術發展這麼多年，我們經歷了單體，再到SOA，再到微服務的架構轉變，這些變化的實踐發起者都是用户規模龐大的大型企業，引來行業無數中小公司的效仿。可近些年出現了這樣一個現象。那些已經遷移到微服務的公司，逐漸在試着迴歸單體架構。這不僅是中小公司的選擇，像亞馬遜、字節跳動、阿里、騰訊甚至谷歌都在這樣做。 要想弄懂這種轉變的背後底層邏輯，我們必須清楚以下幾個點，微服務流行的契機

數據 , 微服務 , 運維 , 後端開發 , harmonyos

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智慧園區探索者 - 什麼叫‘好API’

看完這張圖，徹底明白什麼叫‘好API’ API設計的好壞，直接決定一個項目的生死。 這張圖堪稱「程序員聖經級別的API設計心法」，我給大家拆解一下。 一、Idempotency：接口的“防翻車保險” 很多人寫接口不加冪等邏輯，結果用户點兩次“付款”，系統扣了兩次錢。 其實，GET/PUT/D

API , 冪等 , 分頁 , 後端開發 , harmonyos

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智慧園區探索者 - ERP系統流程簡圖

erp系統流程簡圖，留着備用。 本文包含：--> -->

系統 , 前端開發 , Javascript

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智慧園區探索者 - 大數據技術簡史：十年演化，萬象歸流

“以史為鏡，可以明得失。 如果你站在2010年，看着MapReduce把TB級別的日誌壓進Hadoop，然後花上幾個小時跑出一個分析報告，你或許會覺得：這，就是“數據處理”的終極形態了。 如果你站在2015年，看着Spark用內存計算把作業時延從小時壓到分鐘級，你會驚歎：這才是真正的“快”。 如果你站在2020年，看着Kafka、Flink、ClickHouse

大數據 , 數據 , hadoop , 前端開發 , Javascript

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智慧園區探索者 - API設計最佳實踐

後端工程師的API設計與開發實戰指南：從原則到部署 作為一名後端開發，日常工作中一大部分時間都在和API打交道。它就像是整個應用的「服務員」，前端、移動端或者其他服務想要什麼數據、執行什麼操作，都得通過它。一個設計得好的API，能讓團隊協作順暢，系統穩定易擴展；而一個爛API，則是開發者的噩夢，誰用誰吐槽。 今天，就來和大家系統地聊聊API設計

數據 , API , HTTP , Css , 前端開發 , HTML

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智慧園區探索者 - 為什麼池化技術是每個後端都必備的技能？

後端開發裏的“連接池”：讓數據庫歇口氣的秘密武器 故事開場 想象你走進一家熱門餐廳。 如果老闆每次來客人都現搭新桌子，等菜上桌再拆掉，那排隊得排到馬路對面。 聰明的做法是擺好固定數量的桌子，客人來了直接坐，吃完擦擦留給下一批——這就是連接池（Connection Pooling）的思路。 連接池到底是

數據庫連接 , 數據庫 , 後端開發 , 連接池 , Python

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智慧園區探索者 - 2025 完整 AI 模型核心用法速查表

一、通用大模型（全能頂尖） GPT-4o Ultra（OpenAI）最擅長：多模態實時交互（語音+圖像+文本）、複雜Excel函數嵌套生成，錯誤率＜1.5%，通用能力天花板。 Gemini 2.5 Pro（谷歌）最擅長：草圖轉可交互3D模型、百萬token長文本推理+跨語言編程，70秒生成完整小遊戲，多模態融合第一。 Claude Opus 4.1

訊飛 , 3d , 後端開發 , 模態 , Python

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u_16272508 頭像

事辯天下 - 邁瑞發佈啓元檢驗大模型丨AI檢驗專家已就位！

導語：馭數據萬象，啓智檢新元 11月21日，邁瑞醫療在第八屆南方檢驗醫學學術大會暨2025年廣東省醫學會檢驗醫學學術年會上發佈啓元檢驗大模型，以垂直、可生長的AI科技，解決檢驗科報告審核、解讀、管理、評審等多個關鍵問題。讓關於檢驗科的AI設想，在此刻成為現實。 發佈會現場，重磅嘉賓雲集共襄盛舉。廣東省醫學會常務副會長兼秘書長李國營教授、深圳市衞

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 人工智能

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u_17389659 頭像

ios技術狂人 - iOS 開發者工具全景指南，構建高效開發、調試與性能優化的多工具工作體系

在移動應用規模不斷擴大、跨端架構快速演進、性能與穩定性要求持續提升的當下，iOS 開發者工具 不再只是“寫代碼 + 跑模擬器”這樣簡單，而是完整的工程化生態。 一個成熟的 iOS 工程師往往需要掌握包含： 開發工具 調試工具 性能工具 系統日誌工具 網絡調試工具 Web 調試工具 文件系統工具 自動化測試工具 線上監控工具

yyds乾貨盤點 , 移動開發 , ios

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u_16060192 頭像

HyperAI超神經 - 重塑無序蛋白集合預測能力，英偉達/MIT/牛津大學/哥本哈根大學/Peptone等發佈生成式模型及新評測基準

在結構生物學的發展歷史中，「結構決定功能」一度被視為近乎不可動搖的基本法則。無論是胰島素的經典螺旋構象，還是血紅蛋白的四聚體架構，都強化了一個共識：蛋白質要發揮生物學作用，必須擁有穩定的三維結構。 然而，內在無序蛋白（IDPs）及其內在無序區域（IDRs）的發現， 正不斷重塑這一傳統認知。它們在生理條件下並不形成固定結構，卻深度參與信號轉導、基因轉錄調控等核心過程，並與癌症、神經退行

生成模型 , 生物醫學 , AI , 人工智能 , 深度學習 , 蛋白質

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u_11908275 頭像

AI算法專家李智華 - deepseek-r1-distill-qwen-32B 模型技術過程——做了SFT

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 是 DeepSeek 團隊通過“知識蒸餾”（Knowledge Distillation）技術創造出來的。 簡單來説，它的誕生過程並非像傳統的“從零訓練”或單純的“繼續預訓練”，而是**“大號學霸（DeepSeek-R1）手把手教小號（Qwen-32B）做題”**的過程。 以下是其核心

sed , 強化學習 , 數據 , 前端開發 , Javascript

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u_16105286 頭像

Cold_Chair - huggingface 倉庫申請權限失敗 （換 modelscope）

huggingface 有些倉庫需要申請權限才能下載和查看，例如：https://huggingface.co/facebook/sam3 這種倉庫填中國大陸的信息基本一定會失敗，失敗了這個賬號就可能永久不能再申請該倉庫權限了。 一種方法是申請時虛擬一個美國的信息，當然可能需要重新註冊一個號碼，依然有失敗風險（可能查 ip）。 最好的方法是直接去 https:/

Facebook , redis , 數據庫

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u_15535797 頭像

香吧香Blog - docker網絡總結

轉載請註明出處： 一、 Docker 網絡核心概念 在 Docker 中，網絡的核心目標是讓容器之間、容器與外部世界（包括宿主機和其他機器）能夠進行通信。 Docker 採用了一種可插拔的驅動架構，默認提供了幾種網絡驅動程序（Driver），每種驅動對應一種網絡模式，以適應不同的使用場景。 關鍵概念： 網絡命名空間（Network Name

ip , Docker , 前端開發 , Javascript

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香吧香Blog - Go語言Panic異常服務崩潰

轉載請註明出處：　　 一、 Go 的異常處理哲學：顯式錯誤處理 　　與 Java語言使用try-catch進行“控制流逆轉”的異常處理不同，Go 語言的設計哲學是“錯誤是值”。 多返回值與錯誤值 Go 函數通常返回一個(result, error)對。調用者必須顯式地檢查這個error值。 file, er

棧展開 , 控制流 , 後端開發 , JAVA , go

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mb43f60adeco02a - DBA必備腳本：一鍵殺會話

在週末時一位朋友諮詢有沒有自動殺會話的腳本，今天就和大家分享一下自己常用的兩個殺會話的腳本。殺會話這個工作本身來説非常的簡單，但是在日常工作中怎麼能把殺會話的效率做到極致是我們衡量的一個標準，因為在系統緊急故障時，我們需要通過殺會話來快速恢復系統，如果殺會話的速度跟不上，那整個系統就直接掛了。記得曾經在駐場時就出現過兩次類似的情況：一次是國慶值班時，跟值

微信 , 數據庫 , 後端開發 , SQL , Python

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mb43f60adeco02a - 故障處理：RAC環境deconfig的未知BUG，導致集羣配置信息未被清空的案例處理

在上上週分享了故障處理：19C RAC改私網IP後重建集羣時報網絡找不到，這套環境重新運行root.sh後，集羣在初始化時仍然有報錯，今天來回一趟重慶，晚上不想看書，所以臨時想到把這個故障分析一下，大概發了點時間，這裏和大家分析一下大概的思路： 環境信息 這個環境是在我自己的MacOS裏面的虛擬機安裝的Oracle Arm版本，版本為19.1

sed , oracle , 初始化 , 後端開發 , Python

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mb43f60adeco02a - DBA必備腳本：一鍵殺會話版本迭代二

前段寫了一篇DBA必備腳本：一鍵殺會話文章，有朋友反饋部分功能不完善。最近幾天根據朋友的建議，將核心的代碼做了適當修改，引入了部分新功能和排除了一些高危的進行。腳本的名字如下： kill_sess_by_where.sql 主要的變動內容如下： 新增kill條件 根據SQLID的信息來選擇需要kill的

微信 , 後端開發 , SQL , 公眾號 , harmonyos

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wx646b12d2b10e1 - pt-online-schema-change修改表結構

1 工具原理 pt-online工具主要是為了實現在線修改表結構，避免執行執行造成的鎖表時間太長問題。其運行原理是按執行的SQL命令創建新表，把原表的數據同步到新表內，然後刪除原表，把新表的表名修改為原表表名。 2 業務背景 大部分表的設計包含json字段，由於json字段不能之間創建索引，導致慢SQL。針對這一問題，目前的解決方案是表內添加不同條件的虛擬列。在

字段 , pt , MySQL , 數據庫 , SQL , Json

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張永清 - 每週讀書與學習->JMeter性能測試腳本編寫實戰(二)- 前一個請求返回的結果作為後一個請求的入參

每週讀書與學習是由清華大學出版社出版的《JMeter核心技術、性能測試與性能分析》一書的作者推出，分享作者多年的IT從業經歷，希望對很多計算機科學技術IT類專業畢業生以及IT從業者有所幫助。 在前面的學習中，介紹了很多Jmeter的理論知識，包括Jmeter中很多不同元件的詳細介紹以及每個元件的作用，本次主要從實踐的角度來介紹怎麼用這些元件來完成常見性能測試腳本的編寫，將會介紹一些常見的性能測試腳

軟件測試

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mb43f60adeco02a - PG故障處理：LOG: invalid resource manager ID 54故障處理

1、 故障現象 某數據庫在2025-04-02發現備庫同步中斷，簡單查看數據庫LOG日誌中有如下的報錯信息： 2025-04-02 09:42:00.899 CST [1952298] 日誌: 在456/7ECCB34D8處的資源管理器ID54不合法 2025-04-02 09:42:01.763 CST [

系統啓動 , 致命錯誤 , 數據庫 , 後端開發 , Python

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mb43f60adeco02a - 運維工具：支持win、linux、macos的平台的免密一鍵配置工

引言 這兩台在寫ADG一鍵部署的腳本，寫到RAC到RAC時，密碼驗證和密碼繼承的問題就耗了很多時間，哎，搞冒火了，就想先去掉密碼驗證和集成的問題，採用SSH來實現，但是遇到Win下面還需要手動配置等效性，哎。於是將原來的SHELL配置Linux平台的腳本，用AI寫了一個支持Win、MacOS、Linux通用的腳本，取名叫ssh

oracle , windows , 服務器 , 後端開發 , Python

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我不是蕭海哇 - c++之packaged_task和future實現異步效果

class CObject { public: CObject(string str) :m_str(unique_ptrstring(new string(str))) { cout "構造函數" endl; } ~CObject() { if (m_str) cout "析構函數: " *m_str " [" this "

拷貝構造函數 , 析構函數 , 構造函數 , 後端開發 , Python

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我不是蕭海哇 - 【C++】完美轉發（轉載）

【C++】完美轉發 一個右值引用作為函數參數的形參時，在函數內部轉發該參數給內部其他函數時，它就變成一個左值，並不是原來的類型了。為什麼會這樣？ 1. 核心原因：變量名是左值 這是最根本的規則。在C++中，任何有名字的變量（包括右值引用變量）都是一個左值，因為它有標識符，可以取得它的內存地址（使用 操作符），

右值 , 引用類型 , 後端開發 , JAVA , 右值引用

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