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前端小巷子 - 深入 Vue 的 nextTick

深入 Vue 的 nextTick 在初學 Vue 時，我們經常會遇到這樣的困惑：數據明明已經改了，可頁面卻沒立刻變化；或者手動去獲取更新後的 DOM，結果拿到的是舊值。這時候，Vue 官方會推薦我們使用 this.$nextTick()。它到底做了什麼？為什麼“等一下”就能解決問題？本文嘗試用通俗的語言把它的作用和實現原理講清楚。 一、nextTick 的作用 Vue 的響

事件循環 , 重繪 , Vue , 前端開發 , Javascript

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mb686fbcc4efbd6 - 無人機俯視視角下農村宅基地建築分割檢測數據集labelme格式8510張1類別

數據集格式：labelme格式(不包含mask文件，僅僅包含jpg圖片和對應的json文件) 圖片數量(jpg文件個數)：8510 標註數量(json文件個數)：8510 標註類別數：1 標註類別名稱:["Building"] 每個類別標註的框數： Building count = 127527 總框數：127527 使用標註工具：

數據集 , json數據 , 後端開發 , JAVA , Json

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dayongchan 頭像

dayongchan - 淺談最近星某克被指"追殺式"營銷的技術實現方式和商業價值利弊

關注我，獲取更多企業級架構和人工智能應用實踐和落地的深度指南。 引言 大家好，我是Kenyon。近日，星某克App因被用户指責存在"追殺式"的營銷行為而被引發廣泛的關注和討論。據某博主反饋，他安裝了星某克的App，他在室外移動的時候，該App不斷地向他推薦「您正路過星巴克臻選特供“一豆兩喝“」活動。隨着他移動的路線一路“追殺”着向他進行推銷，他走到哪就推銷哪家店。

軟件研發 , yyds乾貨盤點 , 數據 , app , 推送

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mb66d5bdacc3b93 - GiliSoft Video Editor v18.2 激活版 (視頻剪輯工具) 安裝教程

GiliSoft 視頻編輯器能夠幫助您製作引人入勝的剪輯影片，支持零質量損失地裁剪和合並視頻片段，應用時尚的視頻效果和濾鏡，還可以添加音樂、標題等元素！ （文末附安裝包獲取地址） 一、安裝步驟 1、下載解壓後點擊Setup.exe運行 2、點擊下圖“” 3、選擇安裝路徑，建議別往C盤裝，會導致電腦越來越卡，點擊安裝即可 4、安裝中 5、點擊右上角關閉按鈕即可 6、返回我們解

GiliSoft Video Edito , 辦公效率 , 視頻剪輯工具

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虎斑嘟嘟 - 自監督視覺預訓練：掩碼圖像建模的互信息最大化解釋

自監督視覺預訓練：掩碼圖像建模的互信息最大化解釋 在自監督學習的革命浪潮中，掩碼圖像建模（Masked Image Modeling, MIM）已然成為計算機視覺領域最具影響力的預訓練範式之一。從自然語言處理中的BERT獲得靈感，MIM通過讓模型學習重建被隨機掩碼的圖像塊，在各種視覺任務上取得了令人矚目的表現。然而，一個根本性問題始終縈繞在研究界：為什麼簡單的掩碼重建任務能

建模 , yyds乾貨盤點 , 互信息 , 後端開發 , JAVA , ios

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mb66d5bdacc3b93 - IObit Uninstaller Pro v14 解鎖版 （強悍的驅動級軟件卸載）安裝教程

IObitUninstaller，軟件卸載程序。IObitUninstaller是款強悍的驅動級軟件卸載工具，有強制卸載、批量卸載、安裝監視器、文件粉碎、軟件健康檢查、卸載Windows更新補丁、移除瀏覽器工具欄和插件等功能。 （文末附安裝包獲取地址） 一、安裝步驟 1、下載解壓後將下面主程序發送到桌面快捷方式 2、點擊桌面圖標啓動 3、啓動成功 軟件健康掃描 安裝包獲取地址：I

IObit Uninstaller , 辦公效率 , 強悍的驅動級軟件卸載

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wang_yb 頭像

wang_yb - 別急着轉投 Polars！Pandas 3.0 帶着“黑科技”殺回來了

大家好，在數據分析圈子裏摸爬滾打這麼多年，最近大家見面打招呼的方式都變了。 以前是“你用 Pandas 處理那個 csv 了嗎？”，現在變成了“你還沒用 Polars 嗎？那速度快得飛起！” 確實，在這個 GPU 算力爆炸、多線程並行的時代，我們這位陪伴多年的老朋友 Pandas，因為單線程和內存管理的“歷史包袱”，顯得有點步履蹣跚。 面對 Polars 這種基於 Rust、天生支持並行計算的“後

後端

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qife122 - C#擴展成員全面解析：從方法到屬性的演進

C#擴展成員：你需要知道的一切 擴展方法在C#中已經存在很長時間。它們允許你向現有類型添加新方法，而無需修改其源代碼。這在處理你無法控制的框架或庫中的類型時非常有用。 然而，擴展方法有一個令人煩惱的地方：每個方法都必須在靜態類中定義，並且每個方法都必須使用this修飾符聲明第一個參數。當你為同一類型編寫多個擴展方法時，代碼開始變得重複。 擴展成員就是為了解決這個問題而引入的，

yyds乾貨盤點 , 辦公效率 , 編程技巧 , 擴展方法 , c

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CodePulse代碼脈搏 - AI低代碼平台雲原生版：多雲部署與智能運維

將平台升級為雲原生架構，支持多雲部署和智能運維能力。 1. 雲原生架構重構 # kubernetes_manager.py from kubernetes import client, config from typing import Dict, List import yaml import asyncio class KubernetesManage

Deployment , 後端開發 , JAVA , ide , Git

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長腿大壯 - H2 數據庫中的系統函數與動態 SQL 相關關鍵字

H2 數據庫中的系統函數與動態 SQL 相關關鍵字 在 H2 數據庫的進階應用中，系統函數關鍵字能直接調用數據庫內置能力，動態 SQL 相關關鍵字則支持靈活拼接查詢邏輯，兩者結合能應對動態篩選、數據格式轉換、元數據查詢等複雜場景，讓數據庫操作更具適應性和擴展性。 一、系統函數相關關鍵字 H2 內置了大量系統函數，通過SYSTEM_USER、DATABASE()、CURRENT

預處理 , oracle , 數據庫 , SQL

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wx597ed57a232c6 - PotPlayer v1.7 修改版 (全能多媒體影音播放器)安裝教程

Daum PotPlayer播放器是一款全能多媒體影音播放器，擁有強勁播放引擎加速，支持DXVA, CUDA, QuickSync，多媒體播放器支持藍光3D，內置強大的解碼器及濾鏡/分離器，支持自定義添加解碼器，對字幕的支持非常優秀，能夠兼容特效字幕及在線搜索字幕實時翻譯。 （文末附安裝包獲取地址） 一、安裝步驟 1、下載解壓後將下面圖標(PotPlayerMini64.exe)發送到桌

PotPlayer v1.7 , 辦公效率 , 全能多媒體影音播放器 , Daum PotPlayer播放器 , PotPlayer

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短短同學 - JAVA面試框架篇(SSM)

Java 面試框架篇：SSM 框架高頻面試題（含參考答案） SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）是 Java 後端面試的核心考點，面試官通常從 “框架定位、核心原理、實戰問題、版本兼容” 四個層面提問。以下整理高頻面試題，結合你之前關注的 jar 包配置、分頁、測試等實戰場景，提供條理清晰的參考答案。 一、基礎理論類：框架定位與核心概念 1

xml , 人工智能 , 深度學習 , SQL , mvc

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wx597ed57a232c6 - 中望CAD 專業 v2024 激活版安裝教程 (CAD三維製圖)

中望CAD採用了國際領先的CAD核心技術，不斷優化軟件性能和用户體驗，並加強了智能繪圖功能 （文末付安裝包獲取地址） 一、安裝步驟 1、下載解壓後點擊如下進行安裝 2、選擇安裝目錄，最好不要安裝在系統盤（C盤） 3、安裝中...耐心等待2-3分鐘 4、安裝完先不要運行它，點擊完成即可 5、回到我們解壓的文件夾裏面，訪問crack文件夾，把裏面的dll覆蓋到 zwcad機械版 的安

中望CAD , 辦公效率 , CAD三維製圖 , 中望CAD專業版

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萬嶽程序員小金 - 同城外賣系統源碼開發的五大挑戰與解決方案：定位、調度、消息、支付、穩定性

在同城生活服務越來越成熟的當下，同城外賣系統源碼的開發需求正在成倍增長。無論是做獨立品牌外賣平台、私域配送系統，還是為餐飲連鎖搭建即時配送能力，一個高可用、高擴展的外賣系統，已成為企業數字化競爭中的“必爭之地”。 但外賣系統的本質，是一場系統工程與工程能力的綜合考驗。遠不是“弄個小程序+後台管理”那麼簡單。 本文結合我們在項目中總結的經驗，梳理同城外賣系統開發中最核心

軟件研發 , 外賣APP , 外賣平台搭建 , 外賣跑腿小程序 , 同城外賣系統源碼 , 外賣軟件開發 , 在51CTO的第一篇博文

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西安王曉楠 - 2025年企業有沒有必要進行GEO優化？

2025年企業有沒有必要進行GEO優化？ 2025年企業進行GEO（生成式引擎優化）優化已從“可選”升級為“必爭賽道”，尤其是AI搜索流量爆發和傳統搜索成本飆升的背景下，佈局GEO成為企業搶佔新流量入口的核心策略。以下是關鍵分析： GEO優化的必要性： 流量轉移不可逆 AI平台（如DeepSeek、豆包、通義千問）月活用户已破數億，商業查詢佔比41

指尖人生 , AI搜索 , 生成式引擎優化 , GEO優化 , AI搜索優化 , AI寫作 , GEO , aigc

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qianfeng0819 頭像

qianfeng0819 - sample article

清晨七點半，鬧鐘響過，你第一反應不是伸懶腰，而是摸手機；地鐵裏，視線黏在跳動的短視頻上；辦公室，雙眸被兩塊 27 寸屏幕“前後夾擊”；傍晚回家，本想放鬆，卻又打開投影儀追新劇……一天下來，眼睛像跑完馬拉松，酸、脹、幹、霧輪番上陣。數據顯示，我國近視人口已超 6 億，青少年近視率居世界前列。視力“滑坡”不再是個人小事，而是全民健康的“大考”。 一、眼睛為何“過勞”？

yyds乾貨盤點 , NLP , automation , AI , 人工智能

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mb686fbcc4efbd6 - 無人機信號裝置檢測數據集VOC+YOLO格式1877張3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)：1877 標註數量(xml文件個數)：1877 標註數量(txt文件個數)：1877 標註類別數：3 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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wangyeke - MySQL無限極分類表設計

在許多實戰項目中，如電商系統、內容管理系統等，我們常常需要處理具有層級關係的數據，例如商品分類、文章欄目等。這些數據通常呈現出無限極分類的特點，即一個分類下可以有多個子分類，子分類下又可以有更深層次的子分類，層級關係複雜且不固定。下面將介紹一種適用於 MySQL 數據庫的無限極分類表設計，並對其設計思路、優缺點進行詳細分析，希望能為同行們提供一些有價值的參考。 表結

字段 , MySQL , 數據庫 , 二級 , 表結構

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minibenifit 頭像

四十二號觀測者 - 《R語言醫學數據分析實戰》學習記錄｜第二章 創建數據集

第二章 創建數據集 內容記錄 基本數據結構 向量：向量下標從0開始；向量下標可取負值，表示去除指定位置上的元素；R中運算都是向量化的，類似pandas中的運算邏輯；常用的統計函數； 因子：名義型沒有順序關係，有序型分層級和順序，區別靠定義時區分：定義時是否設定labels的順序（order=TRUE） 矩陣 數組：數組多指矩陣 列表：可以不同類型對象混合組成

後端

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六邊形架構 - 架構設計的終極悖論：越完美越脆弱，過早地做優化反而是殺死初創公司的第一兇手！

關注我，獲取更多企業級架構和AI實踐與落地的深度指南。 大家好，我是Kenyon，一名在技術領域摸爬滾打快20年的技術老兵。之前跟大家分享過《DevOps平台的架構設計》和《大數據架構的設計》，這次我想跟大家聊一聊互聯網公司基礎架構的設計與搭建：我們如何構建一套既穩定可靠又能支撐未來業務增長的基礎架構？是否一開始就需要像大公司那樣採用微服務、K8s、服務網格這些高大上的技術棧？ 這個問題很有代表性

架構設計 , 系統架構 , 架構師

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wx65950818d835e - 18: 超分中的自適應卷積方法

引言 卷積神經網絡（CNN）中的卷積操作是圖像處理的基礎。標準的卷積操作使用固定的卷積核來處理圖像，但對於圖像超分任務而言，固定卷積核可能無法很好地處理不同圖像的細節和特徵。自適應卷積方法通過動態調整卷積核的權重，使得網絡能夠根據輸入圖像的特徵進行自適應卷積，從而提高超分圖像的質量。本文將探討自適應卷積在超分中的應用。 自適應卷積的基本原理 自適應卷積通過引入可

自適應 , 卷積 , 卷積核 , c++ , 後端開發 , c

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mb65950ac695995 - 十七、面向美術與技術美術的插幀指導原則

插幀效果與內容設計密切相關。美術可通過以下方式提升插幀質量： 保持紋理與幾何的可跟蹤性（減少大面積純色與重複紋理），利於光流與運動向量。 設計動畫關鍵幀分佈均勻，避免長時間靜止後突變。 對半透明、粒子、屏幕空間特效明確分層，給予插幀管線可識別的標籤或掩碼。 技術美術可提供材質與後處理的兼容性：確保材質輸出必要的緩衝（法線、速度），統一

光流 , 運動向量 , c++ , 後端開發 , 插值 , c

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轉角處的湯姆 - 前端堆棧存儲：深入理解與應用

在前端開發中，堆棧存儲（Stack Storage）是計算機科學中的一個基本概念，它在許多編程場景中都有着廣泛的應用，尤其是在處理函數調用、遞歸操作以及維護數據的順序時，堆棧起着至關重要的作用。 本文將帶你深入瞭解前端堆棧存儲的概念、實現方式，以及在實際開發中的應用。 目錄 什麼是堆棧？ 堆棧的工作原理 在前端中使用堆棧存儲 堆

深度優先搜索 , Stack , 堆棧 , 前端開發 , Javascript

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上海拔俗網絡 - AI輔助檔案管理系統：從“堆文件”到“找答案”

提到檔案管理，很多人腦海裏會浮現出堆滿紙箱的倉庫、密密麻麻的文件夾，還有翻半天找不到文件的崩潰場景。傳統檔案管理就像“盲人摸象”——存得多、找得慢、用得難，尤其是紙質檔案數字化後，海量電子文件又變成了新的“信息迷宮”。而AI輔助檔案管理系統的出現，就像給檔案管理裝了“智慧大腦”，把繁瑣的整理工作變成了高效的價值挖掘。 AI能搞定檔案管理的核心，靠的是三個“硬核技術法寶”。第一個是OC

文件名 , NLP , 可編輯 , 實時監控 , 人工智能

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