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事辯天下 - 從全球議題到日常餐桌：COP30視角下的植物基實踐

近期，在地球的另一端，一場重要的氣候變化大會正在亞馬孫雨林腹地舉行。 11月10日至21日，《聯合國氣候變化框架公約》第三十次締約方大會（COP30）在巴西亞馬孫雨林地區的帕拉州首府貝倫市舉辦。這是COP首次開到“地球之肺”裏，也為全球應對氣候變化提供了更迫切的背景與象徵意義。 今年也是《巴黎協定》達成十週年的關鍵節點。在過去的十年裏，全球主要温室氣體濃度持續

sed , 大數據 , 數據倉庫 , 參考資料 , 協作平台

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codechen8848 - 社區新體驗！一款基於 Golang + Vue 的開源社區系統！

大家好，我是 Java陳序員。 在數字化時代，擁有一個屬於自己的社區論壇是許多開發者、創業者或興趣愛好者的需求。無論是技術交流、興趣分享還是垂直領域討論，一個穩定、高效且易於擴展的社區論壇系統都至關重要。 今天，給大家介紹一款基於 Golang + Vue 的開源社區系統！ 關注微信公眾號：【Java陳序員】，獲取開源項目分享、AI副業分享、超200本經典計算機電子書籍等。 項目介紹 bbs

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Coolmuster - 如何將文件從電腦傳輸到三星平板電腦？

難以將文件從 PC 傳輸到三星平板電腦？這是一個常見的頭痛問題，但並非一定如此。我們在這裏提供五種萬無一失的方法，讓您的文件傳輸順利進行。無論您是電影愛好者、攝影愛好者還是文檔嚮導，我們都提供了一些提示，可幫助您輕鬆地將文件保存到需要的位置。 方法 1. 如何通過Coolmuster Android Assistant將文件傳輸到三星平板電腦 只需單擊一下即可將所有重要數據從計算機發送到智能手機，

Android

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宇文成都 - 如何使用 C# 在 Excel 中創建下拉列表

在日常的數據管理和分析中，Excel 扮演着不可或缺的角色。為了確保數據的準確性和一致性，Excel 下拉列表（數據驗證）成為了一個極其有用的功能。它能夠限制用户在一個單元格中輸入的值，從而減少錯誤並提高數據質量。然而，手動創建大量下拉列表不僅效率低下，而且容易出錯。 本文將為您介紹如何利用 C# 編程語言和強大的第三方庫 Spire.XLS for .NET，自動化地在 Excel 中創建各種類

excel , .net

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HarmonyOS_SDK - 全局取色，手寫筆服務讓精準配色“一觸即達”

在設計、繪畫或文檔編輯等工作中，顏色的一致性非常重要。通過精確取色，用户可以實現更專業的視覺效果，尤其是在需要高度精確的顏色匹配的場景中，如品牌設計、廣告製作等。傳統取色工具需通過複雜的調色板選擇或手動輸入色值代碼，操作繁瑣且易出錯。開發者則面臨調色算法自研成本高、多端適配邏輯複雜等痛點。 為了精確地獲取屏幕上的顏色，HarmonyOS SDK手寫筆服務（Pen Kit）推出了"全局取色"功能，適

harmonyos-sdk , harmonyos-next

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HarmonyOS_SDK - 手寫套件五大能力，讓創作辦公高效流暢

在數字創作與移動辦公場景中，手寫功能是提升效率與體驗的關鍵。然而，傳統手寫工具存在諸多痛點：對於用户來説，頻繁切換筆刷、調整顏色、保存筆跡等操作繁瑣且容易打斷創作思路；而對於開發者而言，自研手寫功能需要處理複雜的筆跡渲染、多設備適配以及功能集成等問題，開發成本高且週期長。 HarmonyOS SDK 手寫筆服務（Pen Kit）推出了手寫套件功能，提供筆刷效果、筆跡編輯、報點預測、一筆成形、全局取

harmonyos-sdk , harmonyos-next

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MySQL實戰作者 - MySQL 8.4：未使用 mysql_native_password 卻報插件未加載(Plugin 'mysql_native_password' is not loaded)？

現象 最近遇到一個有趣的案例：在一個新創建的 MySQL 8.4 實例中，使用用户 u2 登錄時，返回了Plugin 'mysql_native_password' is not loaded錯誤。 $ mysql -h127.0.0.1 -P3316 -uu2 -p123 mysql: [Warning] Using a password on the command line

MySQL , 數據庫

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Coolmuster - DiskDigger 適合你嗎？DiskDigger 評測

在當今的數字時代，數據丟失問題頻發，無論是意外刪除、設備故障還是系統崩潰，都使得找回丟失的數據變得至關重要。為了解決這些問題，各種數據恢復軟件應運而生，其中 DiskDigger 因其卓越的性能而備受推崇。本文將對 DiskDigger 進行詳細評測，並推薦一款更優秀的替代軟件。 第一部分：DiskDigger 評測 在深入評測 DiskDigger 之前，讓我們先從基礎知識入手——這款工具究竟是

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英勇無比的羽毛球 - 佈局和字段如何幫助您管理項目？

項目管理工具中的佈局和字段對於清晰地組織信息和確保一致、準確的項目跟蹤至關重要。字段用於記錄管理工作所需的具體數據，例如狀態、截止日期、負責人、優先級和預算，從而實現流程標準化、工作流自動化和生成可靠的報告。佈局決定了信息的顯示方式，通過以邏輯清晰、直觀的方式呈現字段，幫助團隊快速瞭解最重要的內容。精心設計的佈局和周全選擇的字段能夠提高項目團隊的工作效率，減少錯誤，並更好地掌握各項任務和項目的進

項目管理工具 , 項目管理 , 項目管理軟件 , 項目管理系統

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sevencoding - SpringCloud 常見面試題（三）

服務網關 在微服務架構中，網關的作用是什麼 在微服務架構中，網關（Gateway）具有以下作用： 統一入口：網關為所有的微服務提供一個唯一的入口點，從而簡化了客户端與服務的交互，同時保障了後台服務的安全性。 鑑權校驗：網關能夠識別每個進來的請求，並根據其權限進行校驗，阻止不符合要求的請求通過。 動態路由：根據需要，網關可以動態地將請求路由到不同的後端集羣中，實現服務的靈活調度。 降低耦合

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長腿大壯 - H2 數據庫中的備份恢復進階與鎖機制關鍵字

H2 數據庫中的備份恢復進階與鎖機制關鍵字 在 H2 數據庫的運維和併發控制場景中，備份恢復進階關鍵字提供了更靈活的數據安全保障方案，鎖機制關鍵字則能精準控制併發操作，避免數據衝突。這兩類關鍵字覆蓋了數據安全進階需求和高併發場景下的一致性保障，讓數據庫運行更可靠、可控。 一、備份恢復進階關鍵字 除了基礎的BACKUP和RESTORE，H2 還提供了增量備份、定時備份相關的關鍵

oracle , 鎖機制 , 數據庫 , H2 , 增量備份

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iVictor - MySQL 8.4：未使用 mysql_native_password 卻報插件未加載(Plugin 'mysql_native_password' is not loaded)？

現象 最近遇到一個有趣的案例：在一個新創建的 MySQL 8.4 實例中，使用用户 u2 登錄時，返回了Plugin 'mysql_native_password' is not loaded錯誤。 $ mysql -h127.0.0.1 -P3316 -uu2 -p123mysql: [Warning] Using a password on thecommandline interface c

數據庫

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wx690f565d7bc78 - 基於單片機的籃球計分器系統設計

基於單片機的籃球計分器系統設計通常包含硬件電路設計和軟件程序設計兩部分，以下是一個詳細的設計方案： 一、系統功能需求 基本計分：支持兩隊得分（2分、3分、罰球1分）。 犯規次數統計：記錄每隊犯規次數（最多5次）。 節次/時間顯示：支持4節比賽，每節12分鐘倒計時。 暫停功能：支持比賽暫停。 復位功能：重置比分、犯規、時間等參數

初始化 , MySQL , 單片機 , 數據庫 , 硬件電路設計

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阿里雲大數據AI - 阿里雲 Elasticsearch 的 AI 革新：高性能、低成本、智能化的搜索新紀元

數據爆炸、多模態融合、實時智能推理的浪潮，正在重塑企業的搜索需求——它們需要的不僅是“找到信息”，還要更快、更準、更智能地理解和響應複雜的業務場景。 一、AI搜索的背景與趨勢 在AIGC技術席捲全球的當下，搜索技術正迎來前所未有的升級窗口。電商平台通過多模態搜索精準理解用户需求，酒旅行業借力智能體Agent進行行程規劃與住宿推薦，傳統企業則利用獨有知識庫和RAG技術賦能售前售後服務——搜索能力的智

搜索 , 阿里雲 , 人工智能

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Serverless - 從代碼到生產推理服務：DevPod 全流程部署 DeepSeek-OCR 模型實戰指南

開發調試到生產上線，全流程僅需一個工作區——DevPod重新定義AI工程化標準，當開發與部署不再割裂，模型價值才真正釋放。 簡介 告別碎片化開發體驗，DevPod 打造從代碼到服務的一站式閉環。本文手把手演示在函數計算 Funmodel 上完成 DeepSeek-OCR 模型從雲端開發、本地調試到生產部署的完整工作流，讓模型真正走出實驗室，實現分鐘級服務化，重塑 AI 模型從開發到落地的高效路徑。

阿里雲 , 雲原生 , serverless

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賀公子 - openMind Library 核心功能與應用

openMind Library 核心功能與應用 openMind Library 是一個面向深度學習開發的工具套件，旨在簡化模型開發全流程。其核心功能包括預訓練、微調、推理和部署，並通過統一的 API 設計兼容多種主流框架和硬件平台。 框架兼容性與硬件支持 多框架兼容：通過適配層接口，無縫支持 PyTorch 和 MindSpore 的代碼遷移，用户無需重寫現有模型

執行效率 , 動態圖 , 前端開發 , Javascript , Python

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陌上 - Salesforce原生PDF編輯的重要性：效率、合規性與用户體驗

PDF文件在企業運營中扮演着核心角色，尤其是在需要正式文檔、合同和報告的場景中。對於依賴Salesforce作為其核心客户關係管理（CRM）平台的企業來説，處理PDF文檔是日常工作的重要組成部分。然而，Salesforce原生的PDF編輯能力缺失，給企業帶來了效率低下、合規風險和用户體驗不佳等一系列挑戰。 本文將探討Salesforce中原生PDF編輯為何至關重要，並重點闡述它在效率提升、確保合規

pdf , salesforce , 文檔 , salesforce-lightning

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完美的鐵板燒 - 谷歌2025最新搜索算法強化安全信號 JoySSL以數字證書技術助力企業贏在起點

2025年，谷歌的核心算法迎來更新，網站安全再次成為谷歌搜索算法的重要指標之一。事實上，早在2014年，谷歌就已首次公開宣佈，將HTTPS作為搜索排序的重要型號；2017年，SSL證書正式被谷歌納入排名算法因素，所有未部署數字證書的網站一律會被標記為“不安全”。直到2024年，SSL證書已經成為谷歌搜索算法中，唯一帶有基礎安全指標的要素。而在最新的谷歌排序算法中，SSL證書的權重佔比甚至達到了2%

ssl證書 , HTTPS

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mob649e81597922 - ollama api調用嵌入型模型

Ollama API調用嵌入型模型是近年來熱門的AI技術之一，藉助API調用，我們能有效地利用嵌入型模型進行多種任務，包括自然語言處理和推薦系統。在本篇博文中，我將詳細闡述如何解決“ollama api調用嵌入型模型”的問題，涵蓋環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化和生態擴展六大部分。 環境準備 為了能夠運行Ollama API並調用嵌入型模型，我們需要確保環境中安裝

windows , 配置文件 , API , aigc

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angel - 面向對象的程序設計

從單體到分佈式：Java 電梯調度系統的演進與實踐 在現代建築中，電梯系統是不可或缺的垂直交通樞紐，其調度算法的優劣直接影響着用户體驗與運行效率。本文將圍繞“單部電梯調度”這一經典問題，通過三次遞進的題集，詳細闡述一個電梯調度系統從基礎功能實現到多電梯協同調度的完整演進過程。我們將深入剖析設計決策、重構優化以及在實際開發中遇到的種種“坑”，旨在展現一個真實的軟件迭代過程。

System , 單一職責原則 , JAVA , 前端開發 , Javascript

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尼羲 - Docker 的打包及基本使用

Docker 的打包及基本使用 Docker的打包是將應用程序及其依賴項封裝到一個容器中，以便在任何支持Docker的環境中運行。 本教程將詳細介紹如何通過Dockerfile打包應用程序，並基本使用Docker容器。 Docker 打包 創建 Dockerfile Dockerfile是一個文本文件，包含了一系列指令，用於自動化構建Dock

yyds乾貨盤點 , 雲計算 , dockerfile , Docker

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mob64ca1416f1ef - 數學建模學習：蒙特卡洛模擬_小季不是鹹魚的博客-博客

功能概述與核心價值定位 本文聚焦於量化交易領域中極具實踐意義的組合優化問題——通過蒙特卡洛方法對ETF網格交易策略的動態止盈參數進行系統性尋優。該方案的核心在於構建基於歷史數據的隨機抽樣實驗框架，在多維度參數空間中搜索能夠最大化風險調整後收益的最優解集合。相較於傳統手工調參或單一指標優化方式，本方法具有三大技術優勢：①突破局部最優陷阱的全局搜索能力；②天然適配非線性、非凸的

極值 , 分佈式計算 , 參數空間 , Css , 前端開發 , HTML

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IvorySQL - 2025 開放原子開發者大會回顧｜IvorySQL 內核實現原理

2025 年 11 月 21-22 日，2025 開放原子開發者大會在北京圓滿落幕。本次大會以“AI 共智 開源共享”為主題，聚焦 AI，匯聚頂尖開源力量，洞見行業前沿實踐。 作為開源數據庫領域的重要參與者，IvorySQL 在本次大會分論壇進行了演講分享，並在展台與參會者開展了互動。 演講分享 IvorySQL 受邀在 11 月 21 日的《AI 時代數據庫創新實踐分論壇》進行了演講分享。 本次

數據庫 , postgresql , SQL , 程序員

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mob64ca140e4022 - Adam 優化算法詳解_51CTO博客

一.算法背景 Adam(Adaptive Moment Estimation)是一種廣泛應用於深度學習模型訓練的自適應優化算法，由Diederik P. Kingma和Jimmy Lei Ba於2014年提出，旨在解決傳統優化算法在深度學習中的侷限性。它融合了Momentum動量優化器和RMSProp動態自適應學習率優化器兩種主流優化技術的優勢。 二.數學公式

自適應 , 初始化 , 後端開發 , 迭代 , Python

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