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u_16164933 頭像

謝爾登_ - Access-Control-Allow-Origin 在企業中的用法

接上篇文章説道，跨域解決方案中的 CORS 方案，會配置一個 Access-Control-Allow-Origin 的配置項，而且我們一般不直接配置為 *，這樣做的原因是什麼以及企業中的最佳實踐是怎麼樣的，這篇文章給你答案！ 簡單概括 Access-Control-Allow-Origin: * ​允許任意來源的頁面讀取你的響應內容​（對瀏覽器端的 JS

緩存 , 請求頭 , access , Css , 前端開發 , HTML

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u_12595020 頭像

waeng_luo - 鴻蒙應用審核被拒？常見原因與避坑指南來了

一個個精心開發的應用，卻總在審核關卡折戟，問題究竟出在哪裏？ 鴻蒙生態正迎來前所未有的爆發期。數據顯示，HarmonyOS 5 終端數已突破 2300 萬，鴻蒙開發者數量超過 800 萬，上架應用及元服務超過 3 萬款。 在“鴻蒙應用開發者激勵計劃 2025”等政策的推動下，越來越多的開發者帶着創意加入了這個生態。 但與此同時，許多開發者發現，鴻蒙的應用審核似乎

關閉按鈕 , 時間管理 , 開發者 , 前端開發 , typescript

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u_17517037 頭像

前端碼農2025 - javaScript模板字符串的使用

模板字符串核心優勢 ✅ 用`包裹（不是單引號/雙引號！） ✅ 支持多行文本（直接回車換行） ✅內插變量/表達式：用${}直接塞內容 ✅ 代碼超清晰，再也不用寫name + '你好' + age 🧪代碼例子 1️⃣基礎內插（最常用！） const name = "小明"; const age =

單引號 , 字符串 , 用户名 , 前端開發 , React.js

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u_16213598 頭像

mob64ca13fbd761 - KMP算法 - 我的空間 -

被KMP算法折磨了幾天，終於搞明白lps數組，或者叫next數組計算過程中非常關鍵點的原理，這裏着重在證明為什麼這樣計算。 1 public static int[] buildLPS(String pat) { 2 int n = pat.length(); 3 int[] lps = new int[n]; 4 5 int p

後綴 , 數組 , Back , Css , 前端開發 , HTML

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u_17141077 頭像

g天命風流 - 併發編程之常見線程安全類以及一些示例的詳細解析

常見線程安全類 String Integer StringBuffer Random Vector Hashtable java.util.concurrent 包下的類 這裏説它們是線程安全的是指，多個線程調用它們同一個實例的某個方法時，是線程安全的。也可以理解為 Hashtable table = new Hashtable()

項目代碼 , 線程安全 , JAVA , 前端開發 , Javascript

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u_16213597 頭像

mob64ca13fba42b - 快速回覆信息神器免費的有哪些,哪些工具可以快捷回覆_xiaocao

作為客服人員或一線支持工程師，你是否常被重複性文字回覆耗時久、跨平台打字操作繁瑣、圖文混發流程複雜等問題影響效率？今天分享的這款技術工具，能針對性解決這些實操難題。 【咕咕文本】是一款專注於快捷文本管理與自動化回覆的輕量級工具，核心優勢在於零依賴安裝和即點即用的極簡交互設計，能有效解決高頻文字複用場景下的輸入負擔問題，適配

文本自動化 , 客服效率提升 , 多平台文本複用 , 輕量級Windows軟件 , Css , 快捷回覆工具 , 前端開發 , HTML

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u_16213702 頭像

mob64ca1414c613 - 生信必備技巧之R語言基礎教程02--數據結構之向量基礎

R語言數據結構與數據處理基礎內容 5.1向量 5.2矩陣與數組 5.3數據框 5.4因子 5.5列表 5.1向量 # 數據結構與數據處理 # 5.1向量 # seq創建向量 seq(from = 1, to = 10, by = 1) # rep創建向量 x - rep(3

數據挖掘 , 數據 , 開發語言 , 數據分析 , R語言 , Css , 前端開發 , HTML

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u_11365839 頭像

尼羲 - html2canvas：將dom轉換為畫布

以下是依賴於html2canvas生成的海報效果，親測有效 以一張背景圖+二維碼的佈局為例 html部分： div class="container" div class="share-img" img style="width: 300px; height: 300px" :src="imgUrl" alt="分享圖" /

yyds乾貨盤點 , 二維碼 , ios , 前端開發 , HTML , Javascript

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u_16099254 頭像

歲月靜好呀 - iOS開發 - 超詳細集成 FFmpeg 步驟

簡介：FFmpeg 是一個功能強大的開源多媒體框架，支持音視頻編解碼、格式轉換、流處理、濾鏡操作及元數據提取等功能。本資源提供 FFmpeg 2.4.2 針對 iOS 平台的靜態庫版本，涵蓋 armv7、armv7s、i386、x86_64 和 arm64 五大架構，適用於從早期設備到最新 64 位 iPhone 的全平台開發。該靜態庫可直接集成至 Xcode 工程，便於實現高效

靜態庫 , Css , apple , ios , 前端開發 , HTML

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u_16213615 頭像

mob64ca1400133b - 2019年第十屆藍橋杯 C / C ++省賽 B 組真題題解_51CTO博客

一. 結構體 結構體是⼀種自定義的類型，使用這種自定義類型可以描述一些複雜對象。 前面我們學習的都是單一的數據類型，比如： char 、 short 、 int 、 double 類型，但是我們現實生活中總是有寫複雜對象，比如：人、書等，這些複雜對象，僅僅使用單一的數據類型是不能描述的。比如：描述一本書，書有作者、出版社、定價等信息；描述一個人，人

include , 開發語言 , 析構函數 , 成員函數 , c++ , Css , 前端開發 , HTML

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u_16099234 頭像

技術筆耕者 - 玩轉Spring Boot 集成篇（RabbitMQ） -

Spring Boot 整合 RabbitMQ 大幅簡化了開發流程，核心是通過 spring-boot-starter-amqp 依賴封裝底層細節，通過 RabbitTemplate 和 @RabbitListener 實現消息收發。本文講解的四大模式覆蓋了多數業務場景： 工作隊列：多消費者負載均衡； 發佈訂閲：消

Spring Boot , spring , 發送消息 , rabbitmq , java-rabbitmq , 前端開發 , Javascript

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u_17443142 頭像

51搜不到你 - 平替魯大師 硬件狗狗工具箱分享

2010年魯大師被收購後，他的畫風就變了，各種廣告層出不窮，安裝後也成一個流氓軟件，簡直沒眼看。 今天分享一款平替工具箱——硬件狗狗，包含安裝板112M和免安裝版9M，免安裝版相對來説功能會少點，但也不影響主要功能，大家可以根據需求自行選擇。 免安裝 安裝版 在我的硬件中上面可以看到CPU、顯卡、主板、內存、

電腦使用 , 免安裝 , 驅動大師 , 前端開發 , Javascript

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u_16213618 頭像

mob64ca1400bfa8 - 國產操作系統最全軟件安裝幫助（統信、銀河麒麟通用）

要在不同CPU架構（如x86_64、ARM64、MIPS等）的Linux系統上安裝應用，核心思路是確保軟件包架構與系統兼容，並通過包管理器、多架構支持、容器化或源碼編譯等方式解決依賴與運行問題。以下是具體方案，按通用性和可行性排序： 一、使用包管理器（推薦，適合大多數場景） Linux發行版的包管理器（如apt、yum、pacman）支持多架

windows , qt , C語言 , c++ , Linux , Css , 前端開發 , HTML

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u_15912723 頭像

讓世界更美好 - 巧用CSS三角函數：解鎖動態佈局新維度

在傳統網頁設計中，我們常常需要依賴JavaScript來實現複雜的動態佈局效果。但隨着現代CSS的發展，尤其是CSS Values and Units Level 4規範中引入的sin()、cos()和tan()等數學函數，我們現在可以直接使用純CSS創建出更加智能和靈活的佈局方案。 為什麼要在佈局中使用三角函數？ 三角函數能夠描述元素間的相對位置關係和週期性變化。通

yyds乾貨盤點 , 三角函數 , Css , 響應式 , 前端開發 , HTML

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u_16164933 頭像

謝爾登_ - 跨域問題解決方案的棄子——JSONP

今天一位學弟“哭着”來找我，説他面試美團（實習崗）的時候，被問到了跨域問題的解決方案，回答的並不好。我還正想着，這麼常見的問題回答不出來，這不就是基礎不過關。但誰知道，面試官讓他封裝 JSONP 來實現跨域！怪我當時還告訴他們這種方案現在很少用，看一眼八股瞭解即可，現在可謂是啪啪打臉！ 既然都問到了這個問題，那這篇文章就來詳細講講跨域解決方案的棄子——JSONP

Css , 解決方案 , 前端開發 , 跨域 , HTML , Json

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mecode 頭像

賀公子 - 自動化任務執行與報告生成

自動化任務執行與報告生成 自動化任務執行可通過腳本或工具實現，例如使用Python的subprocess模塊調用外部命令，結合cron（Linux）或任務計劃程序（Windows）定時觸發。報告生成通常依賴日誌記錄工具（如logging模塊）或數據分析庫（如pandas）整理結果，最後通過郵件或文件形式輸出。 # 示例：執行任務並記錄日誌 import subprocess im

微服務 , 前端開發 , Javascript , Json , Python

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u_17072679 頭像

前端小巷子 - Vue腳手架模式與環境變量

Vue腳手架模式與環境變量 在真實項目裏，「如果每次切換環境都手動改代碼，不僅低效，還極易把測試地址帶到線上。Vue CLI 把「模式 + 環境變量」做成了一套約定大於配置的體系，只要理解規則，就能讓同一份源碼在任意環境自動作出正確的行為。 一、模式（mode） Vue CLI 把「運行命令」抽象成三種默認模式： development：對應 vue-cli

環境變量 , API , bash , 前端開發 , Javascript

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Itstars 頭像

新茶十九 - 高德地圖的柵格圖，2D地圖，瓦片圖有什麼區別

高德地圖的“柵格圖”、“2D地圖”和“瓦片圖”這三個概念經常被混用，但它們描述的是不同層面的東西。 簡單來説： 瓦片圖是技術實現方式。 柵格圖是地圖數據的展現形式（與矢量圖相對）。 2D地圖是地圖的顯示模式（與3D地圖相對）。 下面我用一個清晰的表格和詳細解釋來説明它們的區別和聯繫。 🆚 核心概念對比 維度

vue.js , 高德地圖 , 柵格 , 3d , 前端開發

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u_15903730 頭像

WangLanguager - GloVe介紹和代碼示例

GloVe 介紹 GloVe（Global Vectors for Word Representation）是一種用於生成詞嵌入的模型，由斯坦福大學的研究團隊於 2014 年提出。與 Word2Vec 的局部上下文窗口方法不同，GloVe 通過全局詞共現矩陣來捕捉詞與詞之間的關係。 GloVe 的基本原理 GloVe 的核心思想是利用詞

yyds乾貨盤點 , 自然語言處理 , 詞向量 , 前端開發 , Javascript , Python

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u_16175485 頭像

mob649e8160b585 - MACBook Pro適不適合用StableDiffusion這個軟件嗎

MACBook Pro適不適合使用StableDiffusion這個軟件嗎？這是一個在目前AI和創意設計領域備受討論的話題。今天，我將深入探討這一問題，包括備份策略、恢復流程、災難場景、工具鏈集成、預防措施以及擴展閲讀。通過這些內容，我們將全面瞭解在使用StableDiffusion時，MACBook Pro的適應性。 備份策略 在任何工作流程中，備份都是不可或缺的一部分。對於使

數據丟失 , 工具鏈 , bash , aigc

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u_16213389 頭像

mob64ca12e63b18 - centos怎麼部署stable diffusion

在這篇博文中，我將深入探討在 CentOS 上部署 Stable Diffusion 的整個過程，從問題背景到解決方案，再到驗證和預防措施，旨在為大家提供一個完整和系統的部署指南。 問題背景 在機器學習和圖像生成的浪潮中，Stable Diffusion 憑藉其優越的性能和優質的生成能力，受到了廣泛關注。作為一名 IT 專家，部署 Stable Diffusion 成為我心中的一

System , bash , Centos , aigc

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u_16213315 頭像

mob64ca12d42833 - anaconda 安裝stable_baselines3

以下是關於“anaconda 安裝stable_baselines3”的詳細記錄： 在進行強化學習相關研究或項目時，我發現 stable_baselines3 是一個非常有用的庫。它提供了許多強化學習算法，可以幫助我們快速實現和測試各種模型。然而，安裝這個庫時涉及到的一些步驟讓我花費了一些時間。在這裏，我記錄下整個過程，以便後續參考。 環境準備 在開始安裝 stable_ba

User , aigc , ci , Python

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mob649e815ddfb8 - llama3如何在win下漢化

llama3如何在win下漢化的過程描述 在如今高度依賴人工智能應用的時代，用户常常需要將各種工具和模型本地化，以更好地適應自己的需求。比如，llama3這款在文本生成領域表現優異的模型，用户們希望在Windows環境下進行漢化，以便更便利地使用英文模型完成中文任務。在這個過程中，用户通常面臨許多挑戰，包括字符編碼不兼容、語言轉化工具匱乏以及模型輸出的準確性等等。接下來，我們將詳細描

User , windows , aigc , ci

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mob649e81673fa5 - AIGC 神經網絡的可視化

AIGC 神經網絡的可視化是一項涉及到深度學習算法和圖形化表示技術的複雜任務，其目的是通過可視化手段幫助開發者和研究人員理解神經網絡的結構和性能。本文將圍繞這一主題，詳細探討可視化技術的適用場景、核心維度、特性拆解、實戰對比、深度原理及選型指南，力求給讀者以全方位的理解。 背景定位 在近年來，人工智能的飛速發展推動了 AIGC（人工智能生成內容）相關技術的廣泛應用。尤其是在圖像生

神經網絡 , aigc , 開發者 , 可視化工具

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