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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - 深入解析：MySQL一篇速通

前置任務：MySQL的安裝與卸載 推薦使用壓縮版：https://dev.mysql.com/downloads/ 1.解壓文件（解壓路徑不能出現中文） 2.在解壓目錄(安裝目錄)下： 3.修改配置文件my.ini 4. 配置環境變量將bin路徑填入系統變量Path 5. 初始化mysql 以管理員身份運行cmd

數據 , MySQL , 數據庫

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wuxiedekeben 頭像

無邪的課本 - MySQL監控工具 Spotlight-on-MySQL_80.exe 安裝指南（附安裝包）

​ Spotlight-on-MySQL_80​ 是一個專門用來監控 MySQL 數據庫的工具，版本對應的是 MySQL 8.0。裝上它以後，你可以很直觀地看到數據庫的運行狀態，比如連接數、查詢速度、CPU 佔用、內存使用這些情況。 第一步：先找文件​ 安裝包下載：https://pan.quark.cn/s/0c1f8c6d1d71 ，你得先把Spotlight-on-MySQL_80.exe這

MySQL

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u_13066 頭像

hochie - BigDecimal db2負數

source: http://www.ibm.com/developerworks/cn/data/library/techarticles/dm-0908renzg/index.html 關於 DB2 數據庫併發性的探討 DB2 數據庫本身所提供的機制對併發性的影響 文檔選項

BigDecimal db2負數 , 大數據 , 數據倉庫 , 數據庫 , db2 , token , session

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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - 使用Kotlin Coroutines實現Java應用的高併發與非阻塞I/O - 教程

好的，讓我們開始吧。 Kotlin Coroutines 賦能 Java 應用：高併發與非阻塞 I/O 大家好，今天我們來深入探討如何利用 Kotlin Coroutines 提升 Java 應用的併發性能並實現非阻塞 I/O。雖然 Kotlin 通常被視為一種獨立的語言，但它與 Java 具有良好的互操作性，這意味着我們可以逐步地將 Kotlin Coroutine

Kotlin , redis , System , 數據庫 , JAVA

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cryptorzz 頭像

CryptoRzz - 倫敦金、原油、碳排放等國際期貨市場的實時行情數據 數據接口API

國際期貨數據接口文檔 概述 本接口提供倫敦金、原油、碳排放等國際期貨市場的實時行情數據，包括市場列表、實時行情和K線數據。 接口列表 1. 期貨市場列表 接口地址： GET /futures/list 請求參數： 參數名 類型 必填 説明 key string 是 API密鑰 響應示例： { "cod

資訊 , fiddler , 教程 , 知識 , go

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st0x2gbc 頭像

數睿數據 - 邏輯控制案例詳解|基於smardaten實現OA一體化辦公系統邏輯交互

需求背景 在構建OA系統時，業務流程中的智能邏輯交互一直是傳統開發與普通無代碼平台面臨的共同挑戰。若採用傳統高碼模式，諸如會議室衝突校驗、請假時長計算、表單動態渲染等核心邏輯，均需開發人員編寫大量底層代碼，不僅研發週期長、成本高昂，且後續業務規則一旦變動，修改與維護亦極為繁瑣。而許多輕量級無代碼平台雖簡化了界面搭建，卻在複雜業務邏輯的交互實現上能力薄弱，難以支撐深度的數據聯動與自動校驗，導致

OA , 系統 , 後端

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map-3d-vis 頭像

map_3d_vis - JSAPIThree 事件系統學習筆記：處理交互的基礎

作為剛接觸 mapvthree 的新手，今天我專門學習了事件系統。這裏彙總最實用的內容，幫助和我一樣的初學者快速掌握交互的核心用法。 綁定與移除事件，只需記住 add/remove mapvthree 複用了 Three.js 的 addEventListener / removeEventListener，所以任何繼承自 Object3D 的對象都能直接綁定事件。引擎內部的調度器會幫我們處

前端

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abcd 頭像

清風凌雪 - MySql批量修改表註釋信息

1.查詢確認要修改的字段 select table_name, column_name, column_comment from information_schema.columns where table_schema = '你的數據庫名稱' and column_comment like '%需要替換的字符串%'; 2.生成

MySQL , 私藏項目實操分享 , 數據庫

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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - LeetCode——二分（初階） - 教程

文章目錄 簡要介紹 相關例題 二分查找 題目描述 題目分析 實現思路 實現代碼 在排序數組中查找元素的第一個和最後一個位置 題目描述 題目分析 實現思路 實現代碼 小技巧 搜

取整 , 數組 , MySQL , 數據庫 , 二分答案

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DSchenzi 頭像

dynasty_chenzi - 深扒Pickle反序列化

Pickle反序列化 pickle簡介 與PHP類似，python也有序列化功能以長期儲存內存中的數據。pickle是python下的序列化與反序列化包。 python有另一個更原始的序列化包marshal，現在開發時一般使用pickle。 與json相比，pickle以二進制儲存，不易人工閲讀；json可以跨語言，而pickle是Python專用的；pickle

後端

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jeecg 頭像

JEECG低代碼平台 - JimuBI 積木大屏 v2.2.0 版本發佈，免費的可視化大屏和儀表盤

項目介紹 積木報表，是一款免費的數據可視化報表，含報表、打印、大屏和儀表盤，像搭建積木一樣完全在線設計！功能涵蓋：複雜報表、打印設計、圖表報表、門户設計、大屏設計等！ 分兩大模塊：JimuReport側重傳統複雜報表和打印、 JimuBI側重數據大屏和儀表盤可視化設計！ JimuReport 採用 Web 版報表設計器，類 Excel 操作風格，通過拖拽完成報表設計，所見即所得。 領先的企業

儀表盤 , 數據可視化 , 人工智能

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xiaoqian01 頭像

筱倩 - SRE核心工作流與實踐指南：從故障預防到持續優化

1、SRE體系工作流 　（1）故障預防階段：主動構建系統韌性 　　從技術規範和架構設計層面，推動系統具備抗風險能力。 向開發團隊傳遞“面向失敗編程“理念，明確RPC異常處理、分佈式事務一致性等編碼要求。 主導或參與框架治理能力建設，包括設計熔斷限流策略、配置失敗重試機制、定義數據中間態規則等，從架構層降低故障概率。 （2）故障發現階段 監控策略設計：規劃全鏈路監控方案，明確需埋點的關鍵

軟件工程

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beishangdebanma 頭像

悲傷的斑馬 - 低代碼實戰：用釘釘宜搭+Python，3天搭建企業級審批系統

作為一名非科班出身的運維工程師，我曾因部門審批流程混亂（紙質表單、郵件來回確認、統計耗時）被領導批評。在嘗試過Excel宏、VBA後，最終通過低代碼平台（釘釘宜搭）+Python增強的組合方案，3天內搭建了一套全流程線上審批系統，現在審批效率提升80%，且零代碼維護成本。今天分享我的實戰經驗，適合想快速落地數字化項目的技術人蔘考。 一、為什麼選擇「低代碼+Python」組合？ 低代碼解決核心流程：

Python

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Goblinscholar 頭像

哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程三： 結構化機器學習項目 第一週：機器學習策略（二）數據集設置

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 本篇為第三課的第一週內容，1.5到1.7的內容。 本週為第三課的第一週內容，本週的內容關於在實際項目進行中的一些基本策略

AI

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tomato9527 頭像

一顆爛土豆 - 告別 Vue 多分辨率適配煩惱：vfit.js 讓元素定位 “絲滑” 跨設備

在前端開發中，“多分辨率適配”一直是個繞不開的坎。尤其是Vue項目，面對從手機到大屏的各種設備，既要保證元素比例不變，又要讓位置精準，往往需要手寫大量縮放計算或媒體查詢，代碼冗餘且難維護。 今天推薦一個專為Vue 3設計的輕量方案——vfit.js，通過“全局縮放管理+組件化定位”的思路，讓適配工作變得簡單可控。 為什麼需要vfit.js？ 傳統適配方案（如rem、vw/vh）的痛點在於： 僅

vue.js , css3 , HTML , 前端 , Javascript

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beishangdebanma 頭像

悲傷的斑馬 - GEO公司推薦的三大黃金法則：2025年選型技巧與實戰分析

隨着生成式AI搜索日均處理請求量突破十億次，超過70%的高價值商業諮詢由AI直接生成答案，GEO（生成式引擎優化） 已從前沿概念演變為企業數字營銷的核心戰場。在AI重構信息分發規則的今天，選擇一家技術領先、效果可衡量的GEO服務商，意味着在源頭鎖定AI流量入口。本次評測基於行業數據點與實戰案例，從技術實力、優化效果與服務生態三個維度，對國內主流GEO服務商進行全方位剖析，為您的選型決策提供可靠依據

觀點 , 資訊 , 算法 , 人工智能

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beishangdebanma 頭像

悲傷的斑馬 - 從LLM到多模態，開源如何重塑AI創新範式？

在AI技術狂飆突進的今天，開源模型已不再是“備選方案”，而是推動技術普惠、加速產業落地的核心力量。從Hugging Face生態的繁榮，到Meta的Llama系列引發的“開源大模型革命”，再到Stable Diffusion引領的AIGC平民化浪潮，開源模型正以開放協作的模式，打破技術壁壘，讓全球開發者共享創新紅利。 本文將探討開源模型的核心價值、當前生態格局，以及中國開發者如何在這場浪潮中把握機

開源

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xaye 頭像

祝你今天愉快 - C++學習（十七）複習題

1.如何聲明下述數據？ a.actor是由30個char組成的數組 b.betsie是由10o個short組成的數組 c.chuck是由13個float組成的數組 d.dipsea是由64個long double組成的數組 #includeiostream using namespace

指尖人生 , 移動開發 , include , c++ , Android , ios

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u_16099278 頭像

代碼工匠傳奇 - hadoop3x 兼容的hive

Hadoop集羣安裝配置教程_Hadoop3.1.3_Ubuntu http://dblab.xmu.edu.cn/blog/2544-2/ 林子雨編著《大數據技術原理與應用（第3版）》教材配套大數據軟件安裝和編程實踐指南 http://dblab.xmu.edu.cn/post/13741/ hadoop hbase hive spark對應版本

spark , hadoop3x 兼容的hive , 大數據 , MySQL , hive , hadoop

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Lab4AI - NeurIPS 2025Mamba引爆3D重建！MVSMamba：效率與精度雙雙超越Transformer

論文標題：MVSMamba: Multi-View Stereo with State Space Model 作者團隊：北京科技大學 發佈時間：2025年11月4日 👉一鍵直達論文 👉Lab4AI大模型實驗室論文閲讀 ✅Lab4AI平台提供AI導讀和AI翻譯等工具，輔助論文閲讀。 ⭐研究背景 基於學習的多視圖立體視覺方法嚴重依賴魯棒的特徵匹配。傳統CNN方法因感受野有限，難以捕捉全局特徵

llm , 算法 , chatgpt , 人工智能 , 深度學習

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Lab4AI - StackOverflow已經死亡了嗎

StackOverflow已經死亡了嗎 最近，一張有趣的圖片在X平台上引發了程序員社區的熱烈討論。用户@_devJNS將StackOverflow比作《忍者神龜》中的斯普林特大師，而ChatGPT、Claude、DeepSeek和Gemini則化身為新一代忍者。配文直擊靈魂：“StackOverflow官方已經死亡了嗎？”。這不僅是一句調侃，更折射出技術社區對這一經典問答平台的關注度下降和AI崛起

機器學習 , llm , 算法 , 人工智能

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Lab4AI - NeurIPS 2025|清華北大團隊開源VCA模塊，即插即用，讓視覺AI“抓重點”既快又準

論文標題：Linear Differential Vision Transformer: Learning Visual Contrasts via Pairwise Differentials 作者團隊：清華大學、北京大學 發佈時間：2025年11月4日 👉一鍵直達論文 [👉Lab4AI大模型實驗室論文閲讀]( https://www.lab4ai.cn/paper/detail/

機器學習 , llm , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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Lab4AI - 重磅！圖靈獎得主 Bengio 領銜 30 + 頂流學者聯合發文！首次給 AGI 下量化定義

論文標題：A Definition of AGI 作者團隊：人工智能安全中心、加州大學伯克利分校、Morph實驗室、密歇根大學等 發佈時間：2025年10月21日 👉一鍵直達論文 👉Lab4AI大模型實驗室論文閲讀 ✅Lab4AI平台提供AI導讀和AI翻譯等工具，輔助論文閲讀。您還可以投稿復現這篇論文~ ⭐論文簡介 本文旨在提出一個全面、可量化的框架，以澄清AGI的定義，並精確測量AI系統

機器學習 , llm , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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Lab4AI - NeurIPS 2025 Spotlight|還在為KV緩存爆炸苦惱？清華團隊重新設計注意力

論文名稱：Tensor Product Attention Is All You Need 發佈時間：2025年10月23日 👉一鍵直達論文 👉一鍵直達Github 👉Lab4AI大模型實驗室論文閲讀 ✨研究背景 大型語言模型在處理長輸入序列時面臨顯著的計算和內存挑戰，主要瓶頸在於自迴歸解碼過程中鍵值（KV）緩存的內存開銷隨序列長度線性增長。現有方法如稀疏注意力、多查詢注意力（MQA）、

機器學習 , llm , 算法 , chatgpt , 人工智能

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