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8181大拿 - 探索函數式編程的關鍵概念

函數式編程是一種編程範式，它強調使用數學函數來進行計算。這種編程方式提供了許多優勢，例如可預測性、易於測試和併發安全等。本文將深入探討四個關鍵的函數式編程概念：純函數、不可變性、高階函數和函數柯里化。 一、純函數 (Pure Function) 純函數是函數式編程的基礎之一。一個純函數具有以下特性： 輸入確定輸出：給定相同的輸入，總是返回相同的結果。 無副作用：

函數式編程 , 高階函數 , 示例代碼 , 前端開發 , Javascript

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anson12315 - [VMware技能系列] vSphere故障排除和調試技巧：成為虛擬化環境運維高手的必備秘籍

概念解析 vSphere故障排除和調試是確保虛擬化環境穩定運行和快速恢復的關鍵技能。由於vSphere環境的複雜性和分佈式特性，問題可能出現在多個層面，包括物理硬件、hypervisor、虛擬機、網絡、存儲等。掌握系統化的調試方法和工具能幫助快速定位和解決問題。 核心概念 分層調試：按照物理層、虛擬化層、應用層等層次逐層排查問題 日誌分析：收集和分析各組件的日誌

虛擬化 , yyds乾貨盤點 , 雲計算 , esxi , VM , vmware

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anson12315 - [VMware技能系列] vSphere性能監控和優化：掌握虛擬化環境性能調優的核心技術

概念解析 vSphere性能監控和優化是確保虛擬化環境高效運行的關鍵環節。它涉及對計算、存儲、網絡等資源的持續監控，識別性能瓶頸，並實施相應的優化措施。通過有效的性能管理，可以最大化資源利用率，確保應用性能，並降低運營成本。 核心概念 性能監控：持續收集和分析虛擬化環境中的各項性能指標，包括CPU、內存、存儲I/O和網絡吞吐量等 性能基準：建立正常運行狀態下的性

虛擬化 , yyds乾貨盤點 , 雲計算 , esxi , VM , vmware

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anson12315 - [VMware技能系列] vSphere安全管理和最佳實踐：構建企業級虛擬化安全防護體系的終極指南

概念解析 vSphere安全管理和最佳實踐是確保VMware虛擬化環境安全運行的關鍵要素。隨着企業越來越多地採用虛擬化技術，安全威脅也在不斷增加，包括虛擬機逃逸、側通道攻擊、管理接口漏洞等。因此，建立全面的安全管理體系變得至關重要。 核心概念 虛擬化安全：保護虛擬化環境中的虛擬機、網絡、存儲和管理組件免受安全威脅 縱深防禦：通過多層安全控制措施保護虛擬化環境

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anson12315 - [VMware技能系列] vSphere容災和備份：構建企業級數據保護體系的終極指南

概念解析 vSphere容災和備份是VMware虛擬化環境中保障業務連續性和數據安全的關鍵組成部分。容災主要關注在發生重大災難時快速恢復業務運營，而備份則是為了保護數據免受意外刪除、損壞或惡意攻擊的影響。這兩者共同構成了完整的數據保護策略。 核心概念 容災(Disaster Recovery)：在發生自然災害、硬件故障或人為錯誤等重大災難時，快速恢復業務系統和數據的過

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anson12315 - [VMware技能系列] vSphere高可用性(HA)配置：保障業務連續性的核心技術

概念解析 vSphere High Availability (HA) 是VMware vSphere平台中的一項核心功能，旨在通過自動檢測和恢復主機或虛擬機故障來保障業務連續性。當啓用了HA的集羣中的ESXi主機發生故障時，受影響的虛擬機會在集羣中的其他健康主機上自動重啓，從而最大程度地減少停機時間。 核心概念 高可用性(High Availability)：通過冗

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ios技術狂人 - iOS 手機抓包軟件怎麼選？HTTPS 調試、TCP 數據流分析與多工具組合的完整實踐

對 iOS 開發者與測試工程師來説，iOS 手機抓包軟件不僅是調試接口的工具，更是定位複雜網絡問題的關鍵手段。隨着移動端安全策略不斷增強（ATS、證書鏈校驗、pinning）、網絡協議演進（HTTP/2、HTTP/3、QUIC）、以及應用自定義協議的普遍使用，單純依賴某一種抓包軟件往往無法覆蓋所有場景。 因此，一個可長期複用、覆蓋全面的 iOS 抓包體系應該是“工具分層 + 多工具協

yyds乾貨盤點 , 移動開發 , ios

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anson12315 - [VMware技能系列] 資源池和DRS管理：實現vSphere資源智能分配與負載均衡的核心技術

概念解析 資源池和DRS（Distributed Resource Scheduler）是VMware vSphere中用於優化資源分配和實現負載均衡的核心功能。資源池提供了一種分層的資源管理機制，允許管理員將CPU和內存資源組織成邏輯組，從而實現更精細的資源控制。DRS則通過智能算法自動平衡集羣中的資源負載，確保虛擬機獲得最佳性能。 核心概念 資源池(Resourc

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anson12315 - [VMware技能系列] vSphere存儲配置和管理：構建高性能可擴展的虛擬化存儲基礎設施

概念解析 vSphere存儲是VMware虛擬化環境中的核心組件，負責為虛擬機提供持久化數據存儲。通過靈活的存儲架構，vSphere支持多種存儲類型和協議，能夠滿足不同應用場景的性能和容量需求。存儲管理不僅涉及存儲空間的分配，還包括性能優化、數據保護和存儲資源的高效利用。 核心存儲概念 數據存儲(Datastore)：vSphere中用於存儲虛擬機文件的邏輯容器，可以

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anson12315 - [VMware技能系列] vSphere網絡配置和管理：構建安全高效的虛擬化網絡基礎設施

概念解析 vSphere網絡是VMware虛擬化環境中的關鍵組件，它負責連接虛擬機、物理網絡以及外部世界。通過虛擬網絡，虛擬機可以相互通信，也可以與外部網絡進行數據交換。vSphere網絡架構提供了靈活、安全且高性能的網絡連接解決方案。 核心網絡概念 虛擬交換機：在虛擬化環境中模擬物理交換機功能的軟件組件，負責在虛擬機之間以及虛擬機與物理網絡之間轉發網絡流量 端

虛擬化 , VMkernel , 虛擬交換機 , yyds乾貨盤點 , 雲計算 , VM網絡策略 , esxi , vmware

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anson12315 - [VMware技能系列] 虛擬機創建和管理：掌握vSphere環境中核心工作負載的全生命週期管理

概念解析 虛擬機（Virtual Machine, VM）是VMware vSphere環境中的核心工作負載單元，它是在物理硬件之上通過虛擬化技術創建的虛擬計算機系統。每個虛擬機都擁有自己的虛擬CPU、內存、存儲和網絡接口，可以運行獨立的操作系統和應用程序，就像一台真實的物理計算機一樣。 虛擬機核心概念 虛擬硬件：虛擬機使用虛擬化的硬件組件，包括vCPU、vRAM、虛

虛擬化 , yyds乾貨盤點 , 雲計算 , 虛擬機 , esxi , VM , vmware

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賀公子 - # AI眼鏡Rokid記賬本實戰開發 - 每日花費智能彙總應用

AI眼鏡Rokid記賬本實戰開發 - 每日花費智能彙總應用 作者：kevin賀老師 一、實戰應用思路 1.1應用概述 基於Rokid AI眼鏡的智能記賬本應用是一個革命性的財務管理系統，通過語音識別、圖像識別和AI智能分析，實現每日花費的自動記錄、智能分類和晚間彙總分析。該應用充分利用了rokid眼鏡的攝像頭、麥克風、觸控板和揚聲器等硬件特性，打造了全新的免

圖像識別 , 事件監聽 , 前端開發 , ide , Javascript

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footballboy - linux文件系統overlay擴大

塊大小是文件系統的歷史中的一種工件,其中內存和存儲是珍貴的商品,因此即使是指向數據的指針也必須進行大小優化. MS-DOS使用12位寬指針用於早期版本的FAT,因此允許管理多達2 ^ 12 = 4096個塊(或文件).由於文件系統的最大大小固有地限制為(max_block_size)x(max_block_number),因此“右”塊大小是一個問題,您必

linux如何設置文件系統大小 , 文件系統 , 數據 , 雲計算 , 應用程序 , 雲原生 , linux文件系統overlay擴大

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deephub - GraphRAG進階：基於Neo4j與LlamaIndex的DRIFT搜索實現詳解

微軟的GraphRAG算得上是最早一批成熟的GraphRAG系統，它把索引階段（抽取實體、關係、構建層級社區並生成摘要）和查詢階段的高級能力整合到了一起。這套方案的優勢在於，可以藉助預先計算好的實體、關係、社區摘要來回答那些宏觀的、主題性的問題，這恰恰是傳統RAG系統基於文檔檢索難以做到的。 本文的重點是DRIFT搜索：Dynamic Reasoning and Inference with F

llm , 教程 , 檢索系統 , Python

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網絡小墨 - 1.SparkSQL基礎—Spark SQL概述、Spark SQL核心編程—DataFrame(重要)、DataSet 與 RDD 之間相互轉換

作為大數據處理領域的明星框架，Apache Spark以其卓越的性能和易用性贏得了廣泛認可。本文將深入探討Spark的數據讀取方式、核心概念以及RDD與SparkSQL的關鍵特性，幫助您全面掌握Spark的核心機制。 一、數據讀取：多種方式滿足不同場景 1. SparkCore數據讀取方式 SparkCore提供了兩種主要的數據讀取方式

spark , 大數據 , 數據庫 , 分佈式 , 前端開發 , Javascript , Python

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mob64ca1400133b - Table API & SQL - 概念與通用 API - 《Apache Flink v1.13 官方中文文檔》

1. 項目結構與最小閉環 1.1 建立 TableEnvironment（入口） import org.apache.flink.table.api.*; EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings .newInstance() .inStreamingMo

大數據 , API , flink , Css , SQL , 前端開發 , HTML

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u_16213574 頭像

數據分析家 - MySql技術棧

一、引言：MyEMS 的定位與價值背景 在 “雙碳” 目標與工業精細化管理需求驅動下，能源管理系統（EMS）已成為企業降本增效、綠色轉型的核心工具。MyEMS（My Energy Management System）作為開源化、可定製的能源管理解決方案，憑藉模塊化架構與全流程技術覆蓋能力，實現從能源數據 “採、傳、存、算、用” 的閉環管理。其核心價

能源 , 大數據 , 信息可視化 , 架構 , 人工智能 , Css , 前端開發 , HTML

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doscommand - 在Python 中解析 JSON 數據 -

目錄 引言 一、JSON簡介 二、python中JSON模塊 2.1 json.load() 2.2 json.loads() 2.3 json.load() 2.4 json.dumps() 三、數據格式轉換規則 四、異常處理 五、完整示例 參考 引言 在當今數據驅動

前端開發 , Javascript , Json , Python

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mob64ca1419e0cc - (掃盲)DTO數據傳輸對象 - _

目錄 引言：為什麼我們需要 "DTO" 這個角色？ 一、什麼是 DTO？3 分鐘搞懂核心定義 1.1 DTO 的本質 1.2 DTO 的 3 個核心作用（列表版） 二、沒有 DTO 會怎樣？踩過的坑告訴你 三、DTO 實戰：代碼例子帶你落地 3

字段 , 數據 , mvc , c , 前端開發 , asp.net , Javascript

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程序員阿偉 - 《iOS相機/定位的精準適配指南》

多數開發者在推進功能開發時，往往將重心放在鏡頭捕捉的流暢度、定位數據的實時性等顯性指標上，卻忽視了權限聲明作為系統與應用達成交互共識的底層邏輯—它絕非簡單的文本補充，而是應用融入iOS生態的前置承諾，是用户與應用建立信任關係的初始觸點。曾在優化一款場景化服務類功能時，投入大量精力打磨定位與影像的協同體驗，確保在不同光線、地形條件下的數據穩定性，卻在實際驗證過程中發現，部分場景下功能雖能啓動卻無法獲

ios

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KaiwuDB - K-Mind 行業數智大腦：破解企業 AI 工程化落地難題

大模型時代的機遇與困境：高成本與低落地率的矛盾 在人工智能技術飛速發展的當下，大模型已成為推動產業變革的核心力量，但其高昂的研發成本與落地挑戰卻讓眾多企業望而卻步。除了資金投入，模型訓練還面臨數據質量要求高、模態結構複雜、算力消耗大、耗時久等多重難題，這些都成為企業入局大模型的 "高門檻"。 2016-2023 年部分人工智能模型訓練成本估算（圖片來源於網絡） 成本壓力之下，企業 AI 工程化落

數據庫

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zhf_sy - # 好用且功能強大的自建CA證書服務器工具：zzxia-openssl-ca-server

中文名：豬豬俠之CA服務器 項目地址：https://gitee.com/zhf_sy/zzxia-openssl-ca-server 這基於openssl的CA證書服務器。你可以用它搭建自己的專屬CA服務器，以方便為用户生成私鑰、證書請求、頒發證書、吊銷證書、證書續期、證書吊銷列表等。它可以生成多種類型的證書，包括且不限於web服務器、代碼、計算機、客户端、信任列表、時間戳、IPSec、Emai

ssl , 服務器 , 教程 , 知識 , Linux

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blossom - Spec Kit 踩坑實錄：為什麼我嚴格走了7步，AI 生成的代碼還是沒法用？

引言：完美的流程，崩塌的結果 最近我在使用 Spec Kit 做需求開發。這套工具宣稱通過標準化的 7 個步驟——Specify（定義）、Clarify（澄清）、Plan（計劃）、Tasks（任務）、Analyze（分析）、Checklist（檢查）、Implement（實現）——來生成高質量代碼。 我的初衷是美好的：輸入需求，喝杯咖啡，輸出代碼。 但現實給了我一記響亮的耳光。當我滿懷期待地跑到第

後端

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鏡舟科技 - 以 StarRocks 4.0 為核，引領企業邁入 AI 實時湖倉新時代

隨着人工智能與大數據技術的深度融合，數據分析平台正面臨一場深刻的變革。傳統的 T+1 批處理模式、孤立的分析系統以及僅面向內部用户的服務模式，已無法滿足當今業務對實時性、靈活性和智能化的高度需求。 新時代的分析場景，正從高層戰略延伸至一線運營，從批處理轉向批流一體，服務對象也從內部員工擴展至外部客户乃至 AI Agent。在這一背景下，一個能夠支撐極速、實時、統一分析的數據底座，已成為企業在 A

大數據 , 架構 , 人工智能 , starrocks , 數據分析

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