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u_17536710 頭像

mb68d4f4b730ca5 - 大數據解決方案如何實施

大數據解決方案實施的難點在於以下幾點： 　　1.很少有優質可用的數據 　　在數聚股份看來，這幾年數據交易機構如雨後春筍，“數據變現”成為很多擁有數據積累的傳統企業的新的生財法。目前，我國大數據需求端以互聯網企業為主，覆蓋面不廣，在O2O趨勢下，大型互聯網廠商嘗試引入外部數據支撐金融、生活、語音、旅遊、健康和教育等多種

bi , bi工具 , 數據採集 , 數據可視化 , 人工智能 , 數據分析

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mob64ca13f96cda - HttpRequest 發送get請求demo

1. HTTP HTTP即超文本傳輸協議(Hyper Text Transfer Protocol)，是因特網上應用最廣的一種協議。 設計目的：保證客户端與服務器之間的通信（發佈和接受HTML頁面）； 工作方式：客户端-服務器端的請求-應答協議 例如： 響

機器學習 , 服務器 , php , HTTP , 客户端 , 人工智能

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u_16099188 頭像

互聯網小思悟 - GitHub Copilot 一個賬號多個人使用

使用SSH協議實現多賬號共存 此時，已經在一台計算機上生成兩個秘鑰，並且這兩個秘鑰都已經加到本地的ssh-agent裏： 沒有添加到本地ssh-agent的話，可以通過 ssh-add ~/.ssh/id_rsa #id_rsa是你自己秘鑰的命名 如果這台計算機只有一個秘鑰的話，不難理解，每次都會默認使用

github , 遠程庫 , 前端開發 , Git , Javascript

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u_16074861 頭像

萬嶽教育張先生 - 校園外賣系統小程序：從下單到配送的核心業務邏輯與代碼實現

校園外賣系統和社會化外賣最大的不同，在於場景高度集中、時間高度重疊、規則相對固定。如果直接套用通用外賣模型，往往在高峯期會出現訂單擁堵、配送混亂的問題。因此，在設計校園外賣系統小程序時，從下單到配送的業務邏輯必須更“剋制”、更清晰。 下面我們從業務流程 → 數據模型 → 關鍵代碼實現三個層面，拆解校園外賣系統的核心實現思路。 一、整體業務流程拆解 一個標

業務流程 , 數據模型 , 前端開發 , ide , Javascript

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u_17061379 頭像

AI編程社區 - 不想每次都跟 AI 重複交代？試試 Slash Command

和 AI 結對編程時，你可能遇到過這種情況： 你："幫我寫個用户註冊接口。" AI 倒是很快給出了代碼，能跑。但你一看：錯誤返回用的是 error，不是你們團隊封裝的 BizError；日誌打的是 log.Info，不是接入了鏈路追蹤的 logger.WithContext(ctx).Info；參數校驗直接寫在 handler 裏，沒有走 validator 那套……

機器學習 , 封裝 , 問題排查 , 人工智能 , Slash

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u_16213629 頭像

mob64ca1403528a - 聚合報告的samples

[財務][數據化分析][帆軟]報表設計-聚合報表設計 1. 聚合報表設計界面 聚合報表指一個報表中包含多個模塊，每一塊都類似一張單獨的報表或者一張圖表，塊與塊之間相對獨立，互不影響。 聚合報表特點：空白畫布式設計界面，每個模塊相互獨立，專門解決大報表難題，單元格擴展分離，互不影響。 同時聚合報表還存在一些不足：不支持自適應，單元格擴展分離但組件依舊相互推開

控件 , 移動端 , word , 聚合報告的samples , 前端開發 , Javascript

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u_17608551 頭像

mb694d0268a850a - AI Ping性能羅盤：免費開源雙雄！GLM-4.7與MiniMax M2.1實測橫評

AI Ping性能羅盤：免費開源雙雄！GLM-4.7與MiniMax M2.1實測橫評 2025年12月23日，國產免費開源大模型領域迎來“雙旗艦雄”同台時刻——智譜AI正式發佈免費開源旗艦GLM-4.7，MiniMax同步推出免費迭代升級款M2.1，兩款模型均聚焦編程能力、智能體協同與複雜任務處理，迅速成為開發者社羣焦點。作為大模型時代的“性能羅

多語言 , Max , 人工智能 , 數據結構與算法 , 迭代

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u_17148819 頭像

好像還可以 - vxe-table 如何實現鼠標選擇多個單元格的複製粘貼功能，多個區域複製粘貼

vxe-table 如何實現鼠標選擇多個單元格的複製粘貼功能，多個區域複製粘貼,當需要對相同列數的跨行或相同行數的跨列的多個區域進行復制粘貼時，可以通過 clip-config.isAcrossRow 與 clip-config.isAcrossColumn 啓用 https://vxetable.cn template div vxe-grid v-bind=

vue.js , table , 複製粘貼 , 前端開發

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u_13259 頭像

kekenai - 深入剖析C#的多態(摘)

今天來詳細解析C#中這個核心且強大的概念——多態。這就像是我們編程工具箱裏的“瑞士軍刀”，用好了能讓代碼變得異常靈活和優雅。 一、多態是什麼？一個生動的比喻 想象一下一個通用的“繪圖”指令。 你對一個畫家説“繪圖”，他可能會拿出一張畫布，開始畫一幅油畫。 你對一個建築師説“繪圖”，他可能會打開電腦，用CAD軟件繪製建築

oracle , 開發語言 , 派生類 , 數據庫 , 多態 , c , ide

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u_16213626 頭像

mob64ca1402a190 - IDEA永久激活

一、IDEA 2025.3作為本年度第二次重大迭代，核心升級在於深度集成AI開發能力，顯著提升編程智能化水平。 當前AI技術已全面賦能開發流程，無論個人開發者還是企業團隊，採用AI輔助編程已成為行業趨勢，及時升級才能保持技術競爭力。 二、安裝前需徹底卸載舊版IDEA，確保清除所有殘留文件。 三、獲取最新安裝包，支持官網直鏈或文末網盤兩種方

開發流程 , 安裝包 , 激活碼 , Css , 前端開發 , HTML

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qaz666 頭像

可不簡單 - vxe-table 如何實現複選框範圍選取，鼠標滑動選擇行效果不

vxe-table 如何實現複選框範圍選取，鼠標滑動選擇行效果不，按住複選框的列，向上或向下滑動選取, 鼠標按 MouseLeft + Ctrl 局部選取/取消選擇 https://vxetable.cn template div vxe-grid v-bind="gridOptions"/vxe-grid /div /template script setup import

前端

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u_16213698 頭像

mob64ca1413c518 - Java中的線程進階：CAS和原子類_num.addandget

文章目錄 CAS 定義與實現 應用 原子類★ 自旋鎖 ABA問題 ABA問題解決方案 總結 CAS 定義與實現 CAS: 全稱Compare and sw

oracle , 封裝 , 版本號 , 原子類 , 數據庫

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u_87851 頭像

人類新新 - Linux學習總結（9）——Linux 新手必知必會的 10 條 Linux 基本命令_51CTO博客

目錄 前言： 前情提示： 一、迅速認識一下幾個基礎指令的用法 二、ls：Linux的 "記錄透視鏡"，想看什麼隨你挑 2.1 顯示文件元數據：ls -l 2.2 列出指定目錄：ls [路徑] 2.3 獲取全列表：ls -a（包含隱藏項） 三、確認當前位置：pwd 3.

當前路徑 , 相對路徑 , 根目錄 , Css , 前端開發 , HTML

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mob64ca14173efa - 轉錄組分析數據準備

三、下載參考基因組 常用參考基因組數據庫： Ensembl（人、動物）：https://ftp.ensembl.org/pub/ EnsemblGenomes（植物、細菌、真菌、其他）：https://ftp.ensemblgenomes.org/pub/ NCBI：https://ftp.ncbi.nih.gov/genomes/

鍵值對 , 自定義 , 數據庫 , Css , 前端開發 , HTML

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mob64ca1416f1ef - 【雙指針】算法之雙管齊下 2019-10-11（未經允許禁止轉載）

目錄 一、雙指針簡介 對撞指針 快慢指針 二、OJ題目 2.1移動零 算法設計 代碼實現 算法總結 2.2複寫零 算法設計 代碼實現 算法總結 2.3快樂數 算法設計 代碼實現 算法總結 2.4盛最多水的容器 算法設計 代碼實現 算法總結 2.5有效三角形

數組 , 雙指針 , Css , 代碼實現 , 前端開發 , HTML

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI智能樣本信息科研分析系統：科研數據的“智能解碼官”

在臨牀、生物、材料等科研領域，樣本信息是研究的核心基石——從血液、組織樣本的理化指標，到實驗樣本的動態變化數據，都需要精準分析以挖掘科研價值。傳統樣本分析依賴人工錄入、Excel統計，不僅要耗費大量時間整理多維數據，還易因人工計算誤差、數據關聯遺漏導致分析結果失真，難以適配海量樣本和複雜研究需求。AI智能樣本信息科研分析系統的出現，用智能技術重構樣本分析流程，成為科研人員的“高效數據助手

分析工具 , 數據 , NLP , 自定義 , 人工智能

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mob64ca140ee96c - linux 連接本地的PostgreSQL

我們知道在windows下面我們可以用遠程桌面連接來控制其它電腦， 但在linux環境下又怎麼樣來連接呢? 不過在説怎樣連接之前還是要先明確一個概念，為什麼我標題沒有用linux中的遠程桌面連接呢， 這是因為Linux下面的桌面，也就是我們所説的X Window ，只是linux下的一個應用程序而已， 所以linux中的

遠程連接 , 雲計算 , ip , Linux , 雲原生

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OBCE666 頭像

OBCE666 - 只用兩個週末給公司省了450$/月：從多數據庫架構到 AI 原生數據庫的知識庫重構之路（內含大量代碼）

本文來源：白鹿第一帥。未經授權，嚴禁轉載，侵權必究！ 前言 傳統 AI 應用往往需要組合多個數據庫：PostgreSQL 存儲結構化數據，Elasticsearch 做全文搜索，Milvus 做向量檢索，Redis 做緩存，這種“拼湊式”架構帶來了數據同步複雜、成本高昂、維護困難等問題。 2025 年 11 月 18 日，OceanBase 開源了 AI 原生數據庫 seekdb。我用兩個週

AI

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網絡安全俠 - pdb2gmx和gaff的區別

---恢復內容開始--- 1.1 電路原理圖 　　 　　 　　S1-S5共5個按鍵，其中，S2-S4為中斷按鍵，S1為復位按鍵。S1直接為硬件復位電路，並不需要我們寫進驅動。 　　單片機接口如下圖： 　　 　　 　　 　　 　　由圖中可以看出，EIN

大數據 , pdb2gmx和gaff的區別 , include , 數據倉庫 , 引腳 , define

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u_16099272 頭像

墨舞天涯 - Boost搜索引擎項目_limonp

前置內容 索引模塊 一、整體框架 1.整體架構目標 功能定位：提供一個輕量級、可嵌入的本地搜索引擎後端模塊。 輸入：原始文檔集合路徑（用於建索引）；用户查詢字符串（用於搜索）。 輸出：結構化 JSON 格式的搜索結果（含標題、摘要、URL、相關性權重等） 2.包含功能

redis , 初始化 , 搜索 , 數據庫 , Json

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u_16213572 頭像

技術領航探索者 - 我們做些小練習

最近在刷算法題時，又遇到了一道非常經典的貪心題目：給定若干閉區間，求最少需要多少個點，使得每個區間至少包含一個點。這道題看似簡單，卻完美展現了貪心策略的用處。 問題描述 輸入： \(n\) 個閉區間 \([l_i, r_i]\)（\(1 \le i \le n\)） 輸出： 最少需要放置多少個點，使得每個區間都至少包含一個點。

貪心算法 , 最優解 , Css , ci , 前端開發 , HTML

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mob64ca14163a4f - 英語詞組/短語-20211011

當預算有限時，如何造出最輕的機器？——用回溯法解“最小重量機器設計問題” 在工程與算法的交匯處，我們常常要回答這樣一個問題：如何在約束下做到“剛剛好”？ 今天想和大家聊一個經典但容易被忽略的組合優化問題——最小重量機器設計問題。它不像旅行商那樣廣為人知，卻真實反映了現實中的權衡藝術：在有限成本下，如何讓產品儘可能輕？ 而解決它的利器之一，就是我們熟悉的——回溯法

redis , 最優解 , 數據庫 , 回溯法 , 子節點

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玫瑰互動GEO - 搜狗AI搜索GEO優化核心邏輯大揭秘附貝葉斯推理原理

摘要 本文科普搜狗AI搜索GEO優化的核心邏輯，從推理原理思路規則三方面拆解，揭示其讓品牌信息精準融入AI結果的底層邏輯，説明GEO優化對企業曝光的重要性，助力企業掌握AI時代流量密碼。 目錄 搜狗GEO優化推理原理 搜狗GEO優化推理思路 搜狗GEO優化推理規則 理解貝葉斯推理的三個核心環節 想象一

搜狗AI搜索結果優化 , 搜狗 , SEO優化技巧 , 搜索 , AI寫作 , aigc , 搜狗GEO優化

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mob64ca14068b0b - 【機器學習PAI實戰】—— 玩轉人工智能之綜述 - 阿里云云棲社區的個人空間 -

Perplexity 如何構建 AI 版 Google 很多時候，AI 代理編寫的代碼幾乎可以工作，但卻讓開發人員陷入調試而不是發佈。Warp 改變了這一點。 使用 Warp，我們可以獲得： 排名第一的編碼代理：在基準測試中名列前茅，開箱即用地提供更準確的代碼。 緊密的反饋循環：內置的代碼審查和編輯功能

搜索引擎 , 搜索 , 人工智能 , 堆棧 , jquery , 前端開發

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