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金海境科技 - 【服務器數據恢復】物流企業WMS系統硬盤固件損壞導致庫存數據丟失數據恢復案例 - 金海境科技

一、客户信息 深圳市某大型物流企業，專注於電商倉儲及配送服務，在全國擁有18個倉儲中心，倉儲面積超50萬平方米，日均處理訂單量達20萬單，服務京東、拼多多等多家知名電商平台。企業核心倉儲管理系統（WMS）部署於5台聯想ThinkSystem SR650服務器，採用5塊8TB SAS硬盤組建RAID5陣列，存儲全國倉儲中心的庫存數據、訂單配送信息、貨物位置信息等核心數據，數據

服務器 , 數據 , mongodb , 固件 , 數據庫

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咚咚王哲 - 人工智能之數據分析 numpy：第四章 數組屬性和數據類型

人工智能之數據分析 numpy 第四章 數組屬性和數據類型 (文章目錄) 前言 NumPy 的 ndarray（N 維數組） 不僅是一個高效的多維容器，還具有豐富的屬性和靈活的​數據類型（dtype）系統​。理解這些內容對於高效使用 NumPy 至關重要。 一、NumPy 數組的核心屬性 創建一個示例數組： import num

數組 , numpy , 後端開發 , Python

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咚咚王哲 - 人工智能之數據分析 numpy：第三章 Ndarray 對象和數組創建

人工智能之數據分析 numpy 第三章 Ndarray 對象和數組創建 (文章目錄) 前言 Ndarray 是 NumPy 的核心數據結構，本質是​存儲單一數據類型的多維數組​，也是後續所有操作的基礎。它具備高效的存儲和運算能力，能夠支持批量數據處理，區別於 Python 原生列表（可存儲多種數據類型、運算效率低）。 一、ndarray

數據類型 , 數組 , 後端開發 , Python

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雲棧開源日記 - Python 開發技術棧梳理：從數據庫、爬蟲到 Django 與機器學習

很多開發者學 Python 都是東拼西湊，學完基礎不知道怎麼做項目，學完框架不懂底層原理。最近整理了一套比較系統的學習資源，從基礎語法到架構設計都有覆蓋，分享給需要的朋友。 什麼是真正的 Python 全棧開發 在整理學習資料時，發現很多同學對"全棧開發"這個概念理解得比較模糊。到底需要掌握哪些技術？各模塊之間是什麼關係？今天結合一套比較完整的課程大綱，系統拆解一下 Python 全棧開發的技術棧

後端

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金海境科技 - AI驅動數據安全防護體系革新 阿里“天盾”系統實現威脅識別零誤報 - 金海境科技

2025年9月，阿里巴巴發佈新一代AI數據安全防護系統“天盾V4.0”，該系統基於多模態大模型技術，實現了數據安全威脅識別“零誤報”的行業突破，引發全球數據安全領域關注。Gartner最新報告顯示，2025年全球AI安全市場規模將達187億美元，其中智能威脅檢測領域佔比超50%，成為行業增長核心引擎。 “天盾V4.0”的核心創新在於構建了“數據行為畫像+動態風險預測

Sybase , 數據 , 數據隱私 , 數據庫 , 數據安全

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老艾的AI世界 - AI證件照製作神器！任意尺寸和類型，兩秒出圖（附下載鏈接）

在日常生活與工作中，證件照的需求無處不在，無論是製作求職簡歷、畢業證還是參加考試，常常需要不同尺寸、不同底色的證件照。但是，拍攝一張符合規範的證件照往往需要前往照相館，專業攝影費用高，不僅耗時耗力，還可能需要長時間排隊等候，如果下次要用到其他類型證件照，還得再跑一趟 IDLyst是一款基於AI技術的專業證件照製作工具，支持批量生成不同尺寸的各類標準證件照，包括排版照

證件照製作軟件 , 證件照製作 , yyds乾貨盤點 , AI證件照製作 , AI , 人工智能 , 深度學習

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wx65dfdaaec020c - 消息隊列在微服務架構中的實戰應用

消息隊列在微服務架構中的實戰應用 摘要 本文將深入探討消息隊列在微服務架構中的核心作用，通過實際案例展示如何利用Kafka、RabbitMQ和RocketMQ解決服務解耦、異步通信、流量削峯等關鍵問題，並提供完整的實現方案和最佳實踐。 微服務架構中的消息隊列模式 事件驅動架構模式 核心架構設計 微服務消息隊列架構： ┌───────────────────

微服務 , 後端開發 , 消息隊列 , kafka , Python

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計算機專業指導老師 - 基於VUE的榮盛智慧物業管理系統[VUE]-計算機畢業設計源碼+LW文檔

摘要 隨着城市化進程加速，物業管理效率直接影響居民生活品質。本文設計並實現了一套基於Vue.js的榮盛智慧物業管理系統，採用前後端分離架構，前端通過Vue.js結合Element UI實現響應式界面，後端基於RESTful API提供數據支持，數據庫選用MySQL存儲業務數據。系統涵蓋車位管理、用户管理、費用催繳、公告發布、數據統計等核心功能，支持物業人員高效處理租賃車位審

軟件研發 , 數據 , Vue , ui

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老艾的智能世界 - AI證件照製作神器！任意尺寸和類型，兩秒出圖（附下載鏈接）

在日常生活與工作中，證件照的需求無處不在，無論是製作求職簡歷、畢業證還是參加考試，常常需要不同尺寸、不同底色的證件照。但是，拍攝一張符合規範的證件照往往需要前往照相館，專業攝影費用高，不僅耗時耗力，還可能需要長時間排隊等候，如果下次要用到其他類型證件照，還得再跑一趟 IDLyst是一款基於AI技術的專業證件照製作工具，支持批量生成不同尺寸的各類標準證件照，包括排版照。它依託於一套優化的AI工作模

AI

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咚咚王哲 - 人工智能之數據分析 numpy：第二章 簡介與安裝

人工智能之數據分析 numpy 第二章 簡介與安裝 (文章目錄) 前言 NumPy（Numerical Python 的簡稱）是 Python 中用於科學計算的核心庫之一。它提供了高性能的多維數組對象（ndarray）以及用於操作這些數組的工具，廣泛應用於數據分析、機器學習、圖像處理、物理模擬等領域。 一、NumPy 的主要特點

機器學習 , yyds乾貨盤點 , numpy , 後端開發 , Python

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xiongood - Vue 中 v-if 與 v-show 的使用方法與區別

Vue 中 v-if 與 v-show 的使用方法與區別 在 Vue 中，v-if 和 v-show 是兩個用於控制元素顯示與隱藏的核心指令，就像給元素裝了 “開關”，但兩者的 “開關邏輯” 和適用場景截然不同。掌握它們的用法和區別，能讓我們更合理地控制 DOM 顯示，提升頁面性能。 一、基礎用法 1. v-if：條件渲染（動態創建 / 銷燬 DOM） v-if 是 “條

動態創建 , Vue , 後端開發 , JAVA , Css

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長腿大壯 - H2 數據庫中的加密與壓縮及分區表相關關鍵字

H2 數據庫中的加密與壓縮及分區表相關關鍵字 在 H2 數據庫的安全與高性能場景中，加密關鍵字保障數據存儲和傳輸安全，壓縮關鍵字減少存儲佔用，分區表關鍵字則通過數據分片提升查詢效率。這三類關鍵字覆蓋了數據安全、存儲優化和性能提升的核心需求，讓 H2 在敏感數據存儲、大數據量場景中更具競爭力。 一、加密相關關鍵字 H2 提供了數據加密和連接加密能力，ENCRYPTED、PASS

oracle , 字段 , 數據 , 數據庫

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G佳偉123 - el-switch在按鈕內加文字內嵌文字

產品需求：在按鈕內內嵌對應操作文字 原生展示效果： 升級展示效果： 解決方案 完整代碼實現 HTML模板部分 template div el-switch v-model="fieldForm.state" class="main-el-switch"

php , 後端開發 , 解決方案 , ci , 代碼實現

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資深程序設計 - 2026版基於python大數據的電影分析可視化系統

1、研究背景 在當今數字化時代，電影產業蓬勃發展，全球電影市場年票房收入持續增長。據統計，2023 年全球電影票房總收入達到數百億美元，電影數量也呈爆發式增長，每年有數千部電影在全球各大院線上映。然而，如此龐大的電影數據藴含着豐富的信息，但缺乏有效的分析手段，使得電影從業者、投資者和觀眾難以從中獲取有價值的知識。傳統的電影分析方法主要依賴人工統計和簡單圖表展示，效率低下且難

大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 電影分析 , 後端開發 , JAVA , Python , Web

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咚咚王哲 - 人工智能之數據分析 numpy：第一章 學習鏈路

人工智能之數據分析 numpy 第一章 學習鏈路 (文章目錄) 前言 本文主要學習人工智能的整體鏈路，相當於數據分析模塊的開端，學習整體思維導圖，有利於更加清晰的知道後面需要學習什麼，達到什麼樣的程度，對於單一的ai繪圖短劇小説等也是當前的熱門方向之一。掌握基礎有利於更加靈活的創造和應用解決問題的能力。 一、頂層設計：理解人工智能全景圖

機器學習 , 數據 , 後端開發 , Python

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咚咚王哲 - 人工智能之編程進階 Python高級：第十一章 過渡項目

人工智能之編程進階 Python高級 第十一章 過渡項目 以下是 ​5 個由淺入深、覆蓋 Python 核心技能的實戰項目​，每個項目都包含： 🎯 項目目標 🔧 技術棧（知識點） 📦 功能模塊 💡 實現要點與代碼片段 🚀 擴展建議 適合從入門到進階的學習者動手實踐，真正“學以致用”。 🌟 項目一：天氣查詢

技術棧 , yyds乾貨盤點 , API , 後端開發 , Python

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GeorgeGcs - 【HarmonyOS 6】在UI控件上滑動也會觸發onClick點擊事件？

【HarmonyOS 6】在UI控件上滑動也會觸發onClick點擊事件？ 一、問題背景 最近忙了幾個月的HarmonyOS 6 AI項目已提測。測試老鐵們和領導們瘋狂的使用，提出了很多奇奇怪怪的問題。 如題所述，項目中有個全屏提示遮罩，背景設置了點擊事件。點擊後隱藏遮罩。 測試代碼如下： /** * 點擊測試頁面 */ @Entry @Component struct ClickT

harmonyos-next

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晴空月明 - 告別 “今天吃什麼” 選擇困難！這款 AI 工作餐推薦工具太香了

測試網站 每天到飯點就陷入糾結？食堂菜單翻來覆去不知道選啥？常去的餐廳吃膩了想換口味卻沒頭緒？今天給大家推薦一款解決“乾飯選擇困難症”的神器——AI-Meal，一款用AI精準推薦工作餐的實用工具，讓你輕鬆搞定每日干飯難題！ 核心亮點：AI加持，乾飯決策快準狠 AI-Meal的核心優勢在於把“盲選”變成“精準匹配”，從根本上降低用餐決策成本。 心情導向推薦：提供4種情緒化偏好入口，想吃辣、愛啃肉

開源 , 開源項目介紹

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上海拔俗網絡 - AI大模型視覺檢測平台：讓“機器眼”精準識別千萬場景

傳統視覺檢測總陷“兩難”：簡單場景靠人工累到眼痠，複雜場景靠普通算法漏檢錯檢；換個檢測對象，又得重新標註數據、訓練模型，耗時耗力。AI大模型視覺檢測平台，就像給機器裝了“進化版火眼金睛”，靠大模型加持的核心技術，打破“場景受限、效率低下、適配困難”的困局。今天就用通俗的話，拆解它的技術邏輯。 核心技術之一是大模型預訓練+微調技術，讓檢測模型“一學多用”。傳統視覺模型像“偏科生”，只懂

數據 , NLP , 人工智能 , 核心技術 , 模態

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虎斑嘟嘟 - 魯棒性認證：隨機平滑的ℓ₁/ℓ₂認證半徑精確分析

魯棒性認證：隨機平滑的ℓ₁/ℓ₂認證半徑精確分析 對抗樣本的存在猶如深度學習領域的"暗物質"，揭示了模型決策邊界中隱藏的脆弱性。面對這一挑戰，隨機平滑技術脱穎而出，成為首個能夠為大規模深度學習模型提供可證明魯棒性保證的實用方法。然而，傳統的隨機平滑分析主要集中於ℓ₂範數威脅模型，在現實世界中更為常見的ℓ₁威脅（如稀疏對抗擾動）面前顯得力不從心。 本文將深入探討隨機平滑

縮放 , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , JAVA , 深度學習 , 二分搜索

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上海拔俗網絡 - AI婦幼全生命週期管理系統：技術守護母嬰“從備孕到成長”

婦幼健康管理總繞着“碎、雜、急”：備孕不知如何調理、孕期產檢記不住節點、產後康復沒方向、孩子成長指標看不懂，還常面臨醫院、社區、家裏的數據“各管一攤”。AI婦幼全生命週期管理服務系統，就像一位“全天候技術守護官”，靠實實在在的技術手段，把從備孕、孕期、分娩，到產後康復、兒童成長的全流程管理，變得精準又省心。今天就拆解它的核心技術邏輯。 核心技術之一是多源數據融合與智能檔案構建，相當於

數據 , NLP , 數據可視化 , 推送 , 人工智能

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上海拔俗網絡 - AI教研智能體平台：用技術讓教研從“經驗驅動”變“數據賦能”

教研工作常面臨“痛點三重奏”：備課找資料耗半天、學情把握靠感覺、教研成果難複用。AI教研智能體平台就像給老師配了個“技術助手”，靠實實在在的技術手段，把教研的“繁瑣活、模糊事”變得高效又精準。今天就拆解核心技術，看看它怎麼重塑教研流程。 核心技術之一是智能文本解析與知識建模，相當於給教材和教研資源做“智能拆解”。平台用“NLP語義分割算法”，能自動拆分教材章節的知識點、重難點，還能識

文本解析 , 數據 , NLP , 人工智能 , 核心技術

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mb686fbcc4efbd6 - CT圖像腦出血診斷檢測數據集VOC+YOLO格式3568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)：3568 標註數量(xml文件個數)：3568 標註數量(txt文件個數)：3568 標註類別數：4 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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BeginMind - react 安裝與快速入門

下面給你一份 超簡單、最快速上手的 React 入門指南（基於最新 React 18 和 Vite 環境），保證你 5 分鐘跑起項目！ 🚀 一、React 怎麼安裝？ React 有兩種常見安裝方式： ✅ 方式 1：使用 Vite 創建 React 項目（推薦，最快最乾淨） 這是目前前端社區最推薦的方式，比 create-react-a

app , 代碼人生 , ios , Json

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