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微笑的小刀 - 全新Swift從入門到進階實戰探探iOS APP（完結）

在社交應用蓬勃發展的今天，👇🏻ke🍊：xingkeit點top/9447/開發一款類似探探的滑動匹配型APP成為許多開發者的入門選擇。Swift作為蘋果官方推薦的現代編程語言，以其簡潔的語法、強大的性能和豐富的生態，成為iOS開發的首選。本文將從零基礎出發，系統講解如何使用Swift開發一款仿探探的社交應用，涵蓋從環境搭建到功能實現的全流程，幫助開發者快速掌握iOS開發的核心技能。 一、開發

swift , app , 知識 , 入門教程

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Coolmuster - iOS 18/26 照片管理器替代方案：全面評測

iOS 18/26 帶來了一套全新的照片管理工具，讓用户能夠以更直觀的方式編輯和整理照片。然而，內置的“照片”應用並不能滿足所有人的需求。一些用户覺得它的功能有限，或者無法完全契合他們的工作流程。因此，許多人都在尋找一款可靠的iOS 18/26 照片管理應用替代方案。在本文中，我們將帶您瞭解新版“照片”應用的主要更新，分享用户的評價，並介紹幾款優秀的替代方案，幫助您輕鬆管理 iPhone 照片。

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duokeli - 24小時線上線下陪玩服務小程序：深夜匹配語音暢聊/開黑連麥隨時相伴！

當遊戲不止是遊戲，而是隨時可及的温暖陪伴 深夜，城市的喧囂漸次退去，只剩下屏幕的微光和耳機裏循環的背景音樂。你結束了一天的忙碌，終於有時間打開最愛的遊戲，卻發現自己獨自一人身處召喚師峽谷、提瓦特大陸或某個未知的戰場。那份渴望分享勝利喜悦或傾訴失利鬱悶的心情，無處安放。 你是否也經歷過這樣的時刻？ “陪玩小程序”正是為此而生。更是一個 “24小時線上線下，開黑連麥隨時相伴” 的温暖港灣。在這裏，遊

微信小程序 , 二次開發 , uniapp , 開源框架 , thinkphp

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容智信息 - 錨定GCAO核心原則，讓企業智能體建設精準落地、高效產出

不少B端企業在智能體建設中陷入困局：投入了技術資源，落地的智能體卻要麼偏離業務核心目標，要麼決策脱離實際場景，最終淪為“演示工具”而非“生產力引擎”。問題的核心，在於缺乏一套系統、可落地的構建原則——而容智信息提出的GCAO框架，為破解這一困局提供了一套專業方法論，讓智能體建設從“盲目試錯”轉向“價值導向”。 智能體建設的首要誤區，是將“自動化”等同於“價值化”，導致工具落

資訊 , 機器人 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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sysin - Windows Server 2022 中文版、英文版下載 (2025 年 11 月更新)

Windows Server 2022 中文版、英文版下載 (2025 年 11 月更新) Windows Server 2022 x64, Version 21H2 (updated Nov 2025) 請訪問原文鏈接：https://sysin.org/blog/windows-server-2022/ 查看最新版。原創作品，轉載請保留出處。 作者主頁：sysin.org Windows S

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mob64ca12dab0a2 - ollama 安裝llama3

ollama 安裝llama3 的指導 在這篇博文中，我將詳細記錄“ollama 安裝llama3”的整個過程。我會分階段解釋所需的環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧以及排錯指南。希望通過這個詳細的步驟，幫助大家順利安裝和配置好Llama3。 環境準備 首先，確保你的硬件和軟件環境滿足安裝要求。以下是對環境的評估和準備： 軟硬件要求 硬

硬件資源 , aigc , 啓動服務 , CUDA

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sysin - Windows Server 2019 中文版、英文版下載 (2025 年 11 月更新)

Windows Server 2019 中文版、英文版下載 (2025 年 11 月更新) Windows Server 2019 x64 Version 1809 (updated Nov 2025) 請訪問原文鏈接：https://sysin.org/blog/windows-server-2019/ 查看最新版。原創作品，轉載請保留出處。 作者主頁：sysin.org 本站將不定期發佈官方

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mob64ca12e58adb - ollama如何開啓GPU

ollama如何開啓GPU 隨着深度學習和大規模機器學習應用的廣泛普及，GPU加速已成為提升計算性能的關鍵。近期，許多開發者在配置ollama時遭遇瞭如何開啓GPU的問題。本文將記錄解決“ollama如何開啓GPU”的過程，以便為其他開發者提供參考。 問題背景 在使用ollama進行模型訓練或推理時，我們希望利用GPU獲得更高的計算性能。然而，一些用户報告稱未能成功啓用GPU

System , 驅動程序 , aigc , CUDA

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率性的開水瓶 - 2025中國CRM核心品牌 TOP6 橫評：從能力縱深到場景適配全解析

在數字化轉型背景下，CRM已從“客户資料管理工具”升級為“全鏈路業務運營平台”。本文選取超兔一體雲、Salesforce、紛享銷客、Zoho CRM、HubSpot CRM、EC系統六大主流品牌，圍繞客户觸達與線索跟進、銷售流程自動化、銷售團隊協作、 數據分析 與決策支持、移動辦公與雲部署五大核心維度，展開專業橫向對比，結合場景適配性給出選型建議。 一、核心能力全景對比表 先通過結構化表格直觀呈現

邏輯 , 框架 , 對比

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mob64ca12dea1dc - ollama 停止一個模型

ollama 停止一個模型的描述 在雲計算和機器學習的背景下，使用的模型可能會出現問題，需要及時停止這些模型以防止資源浪費或服務中斷。一個常見的問題是如何有效地停止一個運行中的模型。在這篇博文中，我們將通過覆盤“ollama 停止一個模型”的問題，詳細討論相關的背景、技術原理、架構解析、源碼分析以及性能優化。 背景描述 在管理大型分佈式系統時，我們經常會面臨需要停止正在運行的

性能優化 , 優先級 , API , aigc

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晨曦鑰匙扣 - 借力 CRM“客户生命週期管理 + 復購挖掘工具”，激活中小企業客户資產價值

中小企業客户資產激活能力橫評：五大CRM品牌的“客户生命週期+復購挖掘”核心戰力對比 在流量紅利消退、獲客成本高企的當下，激活存量客户資產成為中小企業可持續增長的關鍵——通過“客户生命週期管理（CLM）+復購挖掘工具”，將“一次性交易”轉化為“長期價值貢獻”，已成為企業的核心競爭力。 本文基於超兔 CRM 、Salesforce、釘釘、Microsoft Dynamics 365 CRM、銷售易五

人工智能 , 前端

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張老師講數字孿生 - 數據整合太難？標準化中間件或是數字孿生落地關鍵

數字孿生技術的應用正從概念驗證走向規模化部署，但數據整合瓶頸成為制約其落地的主要障礙。面對多源異構的工業數據，傳統定製化集成方案成本高、效率低，而標準化中間件通過構建統一的數據交換層，正成為破解這一難題的技術關鍵。 數據整合的三大技術挑戰 在數字孿生實施過程中，數據整合面臨三大核心挑戰。數據源異構性首當其衝：企業系統中同時存在關係數據庫、時序數據庫、NoSQL等多種數據存儲形式，數據格式和

機器學習 , 觀點 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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mb686fbcc4efbd6 - 布料缺陷破洞油污檢測數據集VOC+YOLO格式896張4類別

數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：896 標註數量(xml文件個數)：896 標註數量(txt文件個數)：896 標註類別數：4 所在倉庫：firc-dataset 標註類別名稱(注意yolo格式

數據集 , 後端開發 , JAVA , txt文件 , xml文件

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王星星LOVER - HTML5 Web IndexedDB 數據庫

IndexedDB 是一種基於瀏覽器的 NoSQL 數據庫，用於在客户端持久化存儲大量結構化數據。 IndexedDB 允許通過鍵值對存儲複雜的數據對象（如對象、數組、文件等），並支持事務、索引、版本控制和複雜查詢操作。 IndexedDB 是異步的，不會阻塞主線程，適合離線應用程序、緩存等場景。 IndexedDB 非常適合需要存儲大量結構化數據的應用程序，尤

數據 , 離線 , 數據庫 , 代碼人生

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mb686fbcc4efbd6 - 布料缺陷破洞污漬檢測數據集VOC+YOLO格式1690張2類別

數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：1690 標註數量(xml文件個數)：1690 標註數量(txt文件個數)：1690 標註類別數：2 所在倉庫：firc-dataset 標註類別名稱(注意yol

數據集 , 後端開發 , JAVA , txt文件 , xml文件

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mob649e81637cea - langchain本地嵌入向量

本篇文章記錄的主題是“langchain本地嵌入向量”的應用和問題解決過程。在實際應用中，我們遇到了一些挑戰，包括向量的嵌入、處理及多人合作中配置的不一致性等，這些因素都可能影響整體性能。以下將詳細介紹解決這一問題的過程。 問題背景 在一個使用langchain實現嵌入向量的項目中，我們需要將文本數據轉化為向量以便進行後續的處理與分析。嵌入向量的計算量大且複雜度高，參與的人員需要

數據 , 依賴庫 , aigc , ci

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mob64ca12eee07b - Diffusion Model matlab

Diffusion Model MATLAB 的集成與實戰應用 在當前的科技時代，Diffusion Model（擴散模型）作為研究複雜系統行為的重要工具，被廣泛應用於各種領域。本文將圍繞在 MATLAB 中實現 Diffusion Model 的過程，涵蓋環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化以及生態擴展等內容，幫助讀者更好地理解和應用這一模型。 環境準備 為順利

性能優化 , MATLAB , aigc , ci

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大仲馬小茶花 - 解密全網大模型都在推薦的數據對接工具

史上最全各大AI模型對數據集成平台分析彙總 在企業數字化轉型的深水區，異構系統間的數據割裂已成為制約業務敏捷性的核心瓶頸。當ERP、MES、WMS、CRM等系統因技術棧差異（.NET/Java/Python）、協議碎片化（REST/SOAP/數據庫直連）及數據模型衝突（多組織/多幣種/税則邏輯）形成"數據孤島"時，傳統ESB或自研微服務方案往往陷入開發週期冗長、運維成本高企、實時性難保障的困局。

教程 , 知識 , 數據庫 , 人工智能

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子午 - 昆蟲識別系統【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度學習+卷積神經網絡算法

一、介紹 昆蟲識別系統，本項目為一款基於深度學習的昆蟲識別系統，融合當前人工智能技術熱點，針對10種常見昆蟲（包括蜜蜂、甲蟲、蝴蝶、蟬、蜻蜓、蚱蜢、蛾、蠍子、蝸牛、蜘蛛）構建數據集，採用卷積神經網絡（CNN）進行模型訓練，最終實現了高精度的圖像識別模型，並搭建了完整的Web端操作平台。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、卷積神經網絡算法 具

圖像識別 , 人工智能 , 深度學習

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圖觀 - 從“看得見”到“看得懂”：數字孿生如何重塑城市公共安全新格局

作為一名在城市公共安全領域深耕多年的從業者，我深知傳統安防系統的痛點：數據孤島林立、應急響應遲緩、決策依賴經驗。直到我們引入了數字孿生智能運營中心—孿易IOC，才真正實現了從“被動應對”到“主動防控”的跨越。今天，我想通過幾個真實場景，分享這項技術如何讓城市安全“活”起來。 一、當消防警鈴響起時，我們看到了什麼？ 過去，接到火警報警後，我們需要調取建築圖紙、查看監控畫面、聯繫現場人員……信息碎片化

資訊 , 知識 , 可視化

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躺柒 - 讀社會工程：防範釣魚欺詐（卷3）03保護課程

1.保護課程 1.1.批判性思維 1.1.1.很多時候人們把批判性思維和逆反、缺乏信仰或者為了質疑而質疑聯繫在一起 1.1.2.告誡自己不要事事都信以為真 1.1.3.攻擊者不希望你思考，尤其不希望你進行批判性思考 1.1.3.1.會利用情緒來阻止你的批判性思維或者邏輯思考，並且會試圖喚起你的恐懼、憂傷或者憤怒等情緒，迫使你採取一些你不該採取的行動

企業信息化

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Serverless - 【本不該故障系列】告別資源“不確定性”，SAE如何破解剛性交付核心困境

作者：娜米 資源的剛性交付，不是雲上天生就具備的能力。當選擇自建或自管理一個 Kubernetes/ECS 資源池時，就必須直面一個殘酷的現實：所依賴的底層 IaaS 資源本身就是非剛性的。 阿里雲上 ECS 有多代實例規格（如 g6、c7i、r8y 等），基於 Intel、AMD 及自研倚天 ARM 芯片，但這並不保證在任何時刻、任何地域、任何可用區，所需要的那款機型就一定有庫存。這種底層資源的

阿里雲 , 雲原生 , serverless

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京東雲開發者 - 深入理解分佈式共識算法 Raft

“不可靠的網絡”、“不穩定的時鐘”和“節點的故障”都是在分佈式系統中常見的問題，在文章開始前，我們先來看一下：如果在分佈式系統中網絡不可靠會發生什麼樣的問題。 有以下 3 個服務構成的分佈式集羣，並在 server\_1 中發生寫請求變更 A = 1，“正常情況下” server\_1 將 A 值同步給 server\_2 和 server\_3，保證集羣的數據一致性： 但是如果在數據變更時發生

程序員

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圖觀 - 當城市裝上"數字大腦"：看數字孿生如何重塑現代城市治理新格局

清晨7點，城市交通早高峯如期而至。在某個城市的指揮中心大屏上，整座城市的運行狀態以三維立體的形式實時呈現：主幹道的車流如血液般奔涌，地鐵線路如神經網絡般閃爍，重點區域的安防監控如敏鋭的眼睛般警惕。這不是科幻電影的場景，而是數字孿生技術在城市治理中的真實應用。 一、從"經驗決策"到"數據驅動"的治理變革 傳統城市治理往往依賴於管理者的經驗和分散的數據報表。當突發事件發生時，各部門信息不通、決策滯後的

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