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u_13934709 頭像

雲中小生 - 學習C#/.NET看這些資源就夠了（第二版）

10年.NET開發者，多年收集整理的.NET精品學習資料，現免費分享給各位開發者朋友 📚 C#/.NET5從0基礎到精通 60課【課件+源碼】 資源總量：約 4.2GB 最後更新：2021年12月 適用人羣：從零基礎或者.NET Framework向.NET Core轉型的開發者 下載鏈

.NET Core , 學習資源 , 零基礎 , 後端開發 , .net , c , 架構師

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u_13446 頭像

imking - React16中的Component與PureComponent -

在 React 中，Component 和 PureComponent 的核心區別就在於 是否自動進行淺層比較 (shallow compare)，從而決定組件是否需要重新渲染。 1. React.Component Component 不會自動比較 props 或 state，只要父組件重新渲染（哪怕 props 沒變），它也會執行 render()。 換句話

性能優化 , 數組 , 嵌套 , 前端開發 , Javascript

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u_16099252 頭像

架構領航博主 - 位運算符--二進制-2017最新PHP高級視頻教程

在實際項目中，經常需要大量依賴 PHP 中的位運算操作。從讀取二進制文件到模擬處理器，這是一項非常有用的知識，而且也非常酷。 PHP 提供了許多工具來支持你處理二進制數據，但需要從一開始就注意：如果你追求極致的底層效率，PHP 並不是最佳選擇。 不過請耐心看下去！本文將展示關於位運算、二進制和十六進制處理的非常有價值的內容，這些在任何語言中都會有用。 為

字符串 , php , 後端開發 , 十進制 , Python

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u_16213669 頭像

mob64ca140ce312 - Redis 系列（七）：Redis 線程模型原理

文章目錄 一、Redis 是否為單線程？ Redis 的線程組成 二、為什麼採用單線程處理命令 2.1 單線程的侷限 2.2 任務類型與優化策略 2.2.1 IO 密集型任務 2.2.2 CPU 密集型任務 2.3 為什麼不直接用

redis , 客户端 , 後端開發 , 多線程 , harmonyos

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u_16213689 頭像

mob64ca1411a6fc - 【Linux】Linux環境基礎開發工具使用 —— yum | vim | gcc & g++ | gdb | make & makefile | 進度條 | git

目錄 1.yum 1.1 聯網 1.2 查看安裝包 1.3 安裝 1.4 卸載 2.vim 2.1vim的基本概念 2.2 vim的基本操作 2.3 vim正常模式（命令模式）命令集 2.4vim末行模式命令集 2.5 簡單vim配置 3. sudo 4. gcc/g++

預處理 , Linux , vim , 1024程序員節 , 動態庫 , 前端開發 , Javascript

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u_16213705 頭像

mob64ca14157da7 - 手撕十大排序算法（一）

排序 基於插入的排序: 直接插入排序算法 shell(希爾)排序 基於交換的排序: 冒泡排序 快速排序 基於選擇的排序: 簡單選擇排序 堆排序 其他的排序: 歸併排序 基於統計的排序 直接插

排序算法 , 數組 , 數據結構 , 算法 , i++ , 前端開發 , Javascript

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u_12968 頭像

davisl - 前端- Rust入門系列之引用和借用 - Rust學習分享

Rust 借用與引用實戰 引言 借用是 Rust 中使用值而不獲取其所有權的方式。通過引用，我們可以在不轉移所有權的情況下訪問數據。Rust 的借用檢查器確保引用始終有效。 借用規則 借用遵循兩條關鍵規則： 在任意給定時間，要麼只能有一個可變引用，要麼只能有多個不可變引用 引用必須總是有效的

數據 , rust , 緩存 , 前端開發 , Javascript

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u_16213678 頭像

mob64ca140ee96c - 飛書多維表格無需API開發連接飛書多維表格，實現多個子表單數據自動同步到總表單彙總 - 個人文章

關鍵詞：飛書多維表格、PHP 權限模型、RBAC、API 令牌隔離、數據安全 在企業內部把「飛書多維表格」當輕量級業務數據庫用時，權限粒度往往成為最後一道坎： “能不能讓 A 組的組長在 PHP 後台一口氣維護 10 張表，而組員 B 只看得到其中 1 張？” 飛書原生權限做不到“組內再分層”，必須藉助業務系統做二次封裝

php , API , 普通用户 , 後端開發 , harmonyos

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u_16213723 頭像

mob64ca1419e0cc - 提示詞（prompt）工程指南（一）：提示介紹_mb618b7a3518a5a的技術博客

效率的關鍵。想象一下：讓 LLM 生成的 JSON 直接被代碼解析，讓報告自動符合公司模板，讓客服回覆精準匹配品牌調性 —— 這些都得經過 Prompt Engineering 實現對輸出的精確控制。本文將環境拆解控制 LLM 輸出的核心技能，從格式約束到內容雕琢，再到風格塑造，幫你從 "能用" 升級到 "善用" 大模型。就是在大模型應用中，"得到答案"

字段 , 後端開發 , harmonyos , 結構化 , Json

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u_16213708 頭像

mob64ca14163a4f - 人臉識別系列四 | DeepID1算法 - BBuf的個人空間 -

前言：為什麼需要深入理解 DeepSeek-R1？ 在大模型快速迭代的今天，DeepSeek-R1 憑藉其推理增強能力和創新訓練範式成為行業焦點。作為深度求索推出的第一代推理專用大模型，它不僅在數學、代碼等複雜任務上性能對標頂級模型，更通過混合專家架構（MoE） 和無監督強化學習等技術，為大模型效率與能力平衡提供了新範式。 本文從基礎概念到核

redis , 架構 , 數據庫 , 程序人生 , aigc , chatgpt , 人工智能

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u_16213631 頭像

mob64ca1403c772 - BaaS後端即服務 - 概念篇_weixin

aws-amplify-js後端即服務(BaaS)架構詳解 AWS Amplify是一個面向前端和移動開發者的JavaScript庫，用於構建雲支持的應用程序。它提供了跨不同雲操作類別的聲明式和易於使用的接口，非常適合任何基於JavaScript的前端工作流和React Native移動開發者。默認實現適用於亞馬遜網絡服務(AWS)

redis , AWS , amazon , 數據庫 , storage

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u_16213421 頭像

mob64ca12edea6e - ollama下載的權重文件在何方

ollama下載的權重文件在何方 在使用ollama這款生成模型工具時，許多用户會遇到一個常見的問題，就是如何找到下載的權重文件。下面我們將一步步梳理出解決這一問題的全過程。 環境準備 在開始之前，我們需要確保有一個合適的環境來運行ollama。首先，確保你的計算機或服務器上已經安裝了以下前置依賴。 操作系統：Linux (Ubuntu 20.04 以上), ma

權重 , aigc , Docker , Python

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ayuan01 頭像

阿源- - UEFI - FV/FFS/FDF 的關係

目錄 1. 什麼是固件卷 2. 是麼是 FFS 文件 3. 什麼是 FDF 文件 4. UEFI 中模塊的概念 一、UEFI 固件卷 如果一個磁盤是沒有經過分區的簡單狀態並且沒有文件系統的話是什麼樣的，所有的文件扁平化的分佈在整個磁盤空間，沒有組織邏輯，沒有文件夾等等，這不是一個理想的狀態。固件卷的概念就類似於磁盤分區，它是 UEFI 固件中用於存放各種固件文件，即FFS 文件的容器。

操作系統

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u_16213297 頭像

mob64ca12cfa7d5 - Stable Diffusion 源碼地址

Stable Diffusion 源碼地址的查找與解析 我們生活在一個技術快速發展的時代，尤其在2022年，深度學習和生成模型的應用取得了顯著進展。其中，"Stable Diffusion"是一種基於深度學習的圖像生成模型，引起了廣泛關注。本文將重點探討如何獲取並分析Stable Diffusion的源碼，幫助讀者更好地理解這個模型的背後邏輯與應用場景。 **重要提示：*

API , aigc , 應用場景 , ci

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u_13611012 頭像

C語言NO小白 - 搜狗輸入法下載和安裝教程（附安裝包，適合新手小白）

搜狗輸入法是一款智能輸入工具，主要用於中文輸入場景，支持拼音、五筆、筆畫等多種輸入方式，覆蓋Windows、Mac、安卓、iOS等主流操作系統。 搜狗輸入法的核心定位是通過搜索引擎技術提供高效準確的中文輸入體驗，用户可以通過互聯網備份個性化詞庫和配置信息，是中國國內主流漢字拼音輸入法之一。 同領域主流軟件主要包括百度輸入法、訊飛輸入法和QQ輸入法： 百

搜狗輸入法下載和安裝教程 , yyds乾貨盤點 , 辦公效率 , 搜狗輸入法下載 , 搜狗輸入法下載教程 , 搜狗輸入法 , 搜狗輸入法安裝教程

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C語言NO小白 - OBS Studio直播軟件下載、安裝和使用教程（附安裝包，圖文並茂）

OBS Studio 是一款免費的實時視頻錄製與直播推流軟件，全稱為 Open Broadcaster Software Studio，主要服務於視頻創作者、遊戲主播、在線教育從業者以及需要製作屏幕演示的用户羣體。 與許多付費錄屏工具不同，OBS Studio 不僅零成本，還支持 Windows、macOS 和 Linux 三大主流操作系統，最新版本已適配 Apple Si

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C語言NO小白 - Android studio下載和安裝圖文教程（附安裝包）

Android Studio 是 Google 官方推出的 Android 應用開發集成開發環境，基於 IntelliJ IDEA 平台打造。 作為 Android 開發的標準工具，它集成了代碼編寫、界面設計、程序調試、性能分析和應用發佈等全流程功能。開發者只需安裝這一個軟件，就能獲得完整的 Android SDK、虛擬設備管理器和構建工具鏈，無需再單獨配置複雜的環境變量。

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TheMagicalRainbowSea 頭像

Rainbow-Sea - 13. Spring AI 的觀測性

13. Spring AI 的觀測性 @ 目錄 13. Spring AI 的觀測性 觀測性 為什麼Spring AI應用急需可觀測性？ AI服務成本失控的痛點 Spring AI可觀測性的價值 實戰演練：構建可觀測的Spring AI翻譯應用

AI

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jiangyi 頭像

我愛哇哈哈 - 手把手教你用Tpaddleocr開發桌面端PDF識別工具，工作效率提升10倍！

作為一名資深技術開發，我經常遇到這樣的場景：需要從大量的PDF文檔中提取文字內容，但市面上的工具要麼收費昂貴，要麼識別效果差強人意。直到我發現了百度開源的PaddleOCR，結合Tpaddleocr（Python版本的PaddleOCR封裝），我決定自己動手開發一個桌面端PDF識別工具，效果出乎意料的好！ 今天就來分享一下我是如何從零開始，開發出這款高效、準確的PDF識別工具的。

yyds乾貨盤點 , 後端開發 , JAVA , paddle , Python

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u_15641375 頭像

芯動大師 - 對深度學習概念的基礎理解與認識

一、神經網絡的組成 人工神經網絡（Artificial Neural Networks，簡寫為ANNs）是一種模仿動物神經網絡行為特徵，進行分佈式並行信息處理的算法數學模型。 這種網絡依靠系統的複雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關係，從而達到處理信息的目的，並具有自學習和自適應的能力。神經網絡類型眾多，其中最為重要的是多層感知機。為了詳細地描述神經網絡，我們

機器學習 , yyds乾貨盤點 , 神經網絡 , 人工智能 , 深度學習 , 數據結構與算法

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u_16099252 頭像

架構領航博主 - KnockoutJs快速入門教程_javascript技巧

Knockout.js前端架構評審清單：提升應用質量的關鍵檢查點 你是否曾遇到Knockout.js應用隨着功能迭代變得難以維護？頁面響應遲緩、數據綁定混亂、內存泄漏頻發？本文將提供一份系統的架構評審清單，幫助你從數據模型設計、綁定優化、性能調優到安全防護等維度全面提升應用質量。讀完後，你將掌握識別架構缺陷的方法，學會應用Knock

檢查點 , Knockout , Css , 前端開發 , HTML

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u_16099263 頭像

IT狼人9號 - 前端tensorflow：通過機器學習推導函數方程式--鉑金Ⅲ

你是否還在為前端機器學習項目中的數據清洗和轉換耗費大量時間？本文將介紹如何使用 gh_mirrors/fr/frontend-stuff 項目集成的 TensorFlow.js 工具鏈，實現數據預處理流程自動化，提升模型訓練效率60%。讀完本文你將掌握： 前端數據預處理的核心挑戰與解決方案 TensorFlow.js 在瀏覽器環境中的配置方法

2d , 前端開發 , 數據預處理 , 數據加載 , Javascript

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u_16099221 頭像

技術領航者之聲 - 企業在開發APP時，應該如何做好產品定位？_企業app的產品定位_Gymoo

在職場中做十年開發，對很多事情的理解根深蒂固，尤其是對技術的認知：大部分程序員都認為，拓展技術的深度和廣度，會提高自己的競爭力。但這只是競爭力的一兩個因素，這兩年市場已經卷出了答案。 今年是工作的第十年，選擇在下半年轉獨立開發，有職場性價比的考慮，也有卡着十年的收尾，試試自己深淺的目的。 這件事的前提：要懂得避開自己的技術思

獨立開發者 , 架構設計 , 後端開發 , 公眾號 , Python

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mob64ca140a8e67 - RBAC權限系統分析、設計與實現_51CTO博客

在現代Web應用開發中，權限管理是保障系統安全的核心環節。隨着前端應用複雜度提升，從簡單的登錄驗證到細粒度的操作控制，權限模型的設計直接影響系統的安全性與用户體驗。本文將通過Frontend Bootcamp項目實踐，詳解RBAC（基於角色的訪問控制）與ABAC（基於屬性的訪問控制）兩種主流權限模型的實現方式，幫助開發者構建靈活可控的權限系統。 權限模型基礎：從需求

權限系統 , 後端開發 , frontend , ci , Python

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