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程序員老劉 - 華為小米都在佈局的多屏協同，其實Android早就有了！只是你不知道...

哈嘍，我是老劉 雙11可能不少朋友在置辦手機、筆記本。 如果你是衝着多設備協同辦公去的，先別急着下單，老劉給你推薦一款我們日常工作中常用的開源工具，看看能不能滿足你多設備協同的需求。 看完這篇文章，你將學會如何用scrcpy解鎖手機的隱藏技能，徹底改變你的工作和娛樂方式！ 接下來我們先説有哪些使用場景，最後再介紹其背後的原理。 使用場景 1. 準備工作 下載並安裝scrcpy 3.0以上版本。

scrcpy , Android , flutter , 辦公軟件

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老紀的技術嘮嗑局 - vivo國產數據庫技術儲備，突破大規模數據的存儲與性能瓶頸

作者：杜霆，vivo互聯網存儲運維負責人 vivo 是一家以智能終端和智慧服務為核心的科技公司，服務全球 5億+ 用户，公司內分設多條業務線，其中vivo互聯網業務在近兩年內完成底層數據庫方案的升級以更好地支撐業務發展。業務使用OceanBase後，解決了原本的MySQL在大規模數據場景下的存儲與性能使用瓶頸，高併發數據更新效率提升60%，複雜查詢性能提升80%，存儲成本降低50%。 曾支撐數千套

數據庫設計

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底層邏輯探索 - 成熟可靠的多層級全景式教育行業數據安全管理方案

概要：在教育數字化轉型的浪潮中，數據已成為學校、培訓機構和教育平台提升教學管理效率、優化服務質量的重要資產。與此同時，這些數據也藴藏着隱私泄露、合規風險、教學中斷等諸多挑戰。針對這一現實需求，本文提出一套“成熟可靠的多層級全景式教育行業數據安全管理方案”，涵蓋從數據接入、標準化、監測、處置到持續迭代的全流程體系，兼具教學適配與合規要求。數據安全平台通過數據資產可視化、動態圖譜構建、智能風險識別、分

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底層邏輯探索 - 符合法規的高效閉環管理的運營商API安全解決方案

概要：在數字化轉型浪潮下，運營商作為承載海量用户數據與政企數據的數字基礎設施，其 API （應用程序接口）既是數據流轉與業務協同的樞紐，也成為合規風險與安全威脅的高發區域。為應對這一挑戰，本文介紹一套面向運營商行業、符合法規要求、具有高效閉環管理能力的 API 安全解決方案，圍繞資產盤點、風險識別、動態防護、審計溯源構建閉環管理體系。在知影-API風險監測系統具體落地中，通過某省級運營商案例：原有

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底層邏輯探索 - 構建數據安全體系，數據分類分級是核心

概要：隨着海量數據的爆發式增長以及監管合規要求的日益嚴苛，企業面臨的不僅是“數據有多少”的問題，更是“如何在合規前提下對數據進行高效、規模化、多維度的分級管理”這一核心挑戰。傳統依賴人工規則的分類分級模式，雖具備可控性和制度對齊優勢，但在效率、覆蓋面、動態適應能力等方面逐漸力不從心。相比之下，知源-AI數據分類分級系統通過語義理解、上下文分析、模型迭代等技術，能夠在高速增長、結構化與非結構化並存、

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底層邏輯探索 - 破解傳統數據安全監測瓶頸，數據安全平台是關鍵

概要：在數字化轉型的縱深階段，數據安全平台正經歷從“合規工具”到“戰略能力”的轉變。隨着《數據安全法》《網絡數據安全管理條例》等法規相繼落地，國家層面不斷強化對數據安全預警體系的頂層設計，強調構建“可視、可控、可信”的數字安全底座。《數字中國發展報告（2023）》提出，要完善數據風險監測預警體系，形成可信數字基礎設施。而這一進程的核心趨勢，正是監測體系的精細化建模、多模態識別與全景式可視化演進。傳

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圖觀 - 從零到一，輕鬆搭建智慧園區數字孿生系統

作為一名數字孿生應用開發者，我經常接到智慧園區項目。過去，這類項目總是讓我頭疼：場景構建複雜、開發週期長、部署成本高。直到我遇見圖觀端渲染開發工具套件，才發現原來數字孿生項目可以如此高效、低成本地完成。今天，我就和大家分享幾個在實際園區項目中特別實用的功能技巧。 場景構建：零基礎也能做出專業級效果 還記得我第一次接觸它的場景編輯器時，就被它的易用性驚豔到了。通過簡單的“拖拉拽”操作，我就能將GLB

可視化

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圖觀 - 數字孿生IOC：讓數據中心運維從“被動響應”到“主動預警”的智能革命

在數據中心運維領域，你是否曾面臨這樣的困境：設備故障頻發，卻難以快速定位根因；海量數據堆積，卻無法轉化為有效決策依據；運維團隊疲於奔命，卻始終處於被動響應狀態？這些問題不僅影響運營效率，更可能直接威脅業務連續性。今天，讓我們通過一個實際應用案例，看看數字孿生智能運營中心—孿易IOC如何幫助一家大型數據中心實現運維模式的智能化升級。 案例背景：某大型互聯網企業數據中心的運維挑戰 該企業擁有超過500

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圖觀 - 實戰分享：如何用數字孿生引擎打造國防航天高精度仿真系統

作為一名長期深耕數字孿生領域的開發者，我深知在國防航天這類高精度、高要求的行業中，構建一個既真實又高效的數字孿生系統有多麼重要。今天，我想和大家分享一些我們在實際項目中積累的經驗，特別是如何利用圖觀數字孿生引擎的核心功能，快速實現國防航天領域的仿真應用。 一、從宏觀到微觀：構建無縫銜接的航天場景 在國防航天項目中，我們經常需要同時展示全球級的衞星軌道和局部高精度的發射場細節。傳統方案往往需要在不同

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圖觀 - 數字孿生如何破解大城市治理難題：一個省會的數字化轉型實踐

在城市治理現代化的進程中，超大城市的精細化管理一直是個世界性難題。今天，讓我們通過一個省會的真實案例，看看數字孿生技術如何幫助城市管理者實現從"經驗治理"到"科學治理"的轉變。 從"九龍治水"到"一網統管"的變革 某省會城市在推進城市治理現代化過程中，面臨着部門協同難、數據共享難、應急響應慢等典型問題。交通、市政、環保、應急等28個部門的數據系統相互獨立，形成了嚴重的數據壁壘。 通過搭建城市

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圖觀 - 數字孿生技術如何提升城市公共安全治理能力

在城市現代化治理進程中，公共安全始終是最重要的基石。隨着城市規模不斷擴大，傳統安全管理模式面臨着數據割裂、響應滯後、預案不足等挑戰。今天，我們將通過一個真實案例，探討數字孿生智能運營中心如何為城市公共安全帶來革新性突破。 項目背景：某特大城市公共安全指揮系統升級 某特大城市原有的公共安全管理系統存在明顯短板：視頻監控、警力部署、應急資源等系統各自為政，突發事件處置依賴人工協調，跨部門協作效率低下。

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675173ff-65c2-413a-b556-576966012357 - 住宅代理的技術革新與行業演進 - B2Proxy

在互聯網早期，代理IP的主要功能是“隱藏真實身份”，而今天，它正在成為數據採集、AI訓練、廣告驗證、跨境運營等場景的底層基礎設施。 傳統的數據中心代理雖然速度快、成本低，但由於IP來自雲服務器或IDC機房，容易被識別為“非自然流量”，在反爬蟲與風控系統面前往往“無所遁形”。 而住宅代理的出現，徹底改變了這一格局。 住宅代理的IP來自真實家庭網絡，由ISP（互聯網服務提供商）分配，

android-studio , go , 前端

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陳哥聊測試 - 什麼是端到端測試？

大家好，我是陳哥。 不知道大家有沒有聽過端到端測試？ 每個軟件都應該進行端到端測試，以確保其按規定運行。這種測試方法建立了對系統的信心，並幫助開發團隊確定軟件是否已準備好進行生產部署。 在本文，我給大家簡單分享一下端到端測試是什麼，為什麼它很重要，以及如何在軟件項目中有效地實現它。 1.先搞懂，什麼是端到端測試？ 端到端測試的核心，是從最終用户視角出發，驗證軟件各模塊在真實場景下能夠正常運行，確

軟件測試 , 測試 , 自動化測試 , 測試用例管理工具

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風流的滑板_Leo - 美團新推出的CatPaw到底有什麼革新？

Meituan CatPaw 是美團推出的 AI IDE，通過 Agent 驅動編程體驗革新，讓開發者專注於創意實現，提升項目交付效率。簡單來説，作為 AI 編程夥伴，Meituan CatPaw 不僅能夠解答代碼疑問，更能完成複雜的開發任務，讓每一個創意都能快速實現。今天，從用户的角度來簡單聊聊CatPaw！ 1、美團歷史推出的AI產品介紹 在過去幾年的發展中， AI 的研發也是一個重要

資訊 , ide

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阿里云云原生 - AI 原生應用開發實戰營·深圳站丨限時報名開啓！

在大模型驅動軟件範式演進的當下，AI原生（AI-Native）應用正成為企業構建下一代智能系統的核心路徑。 為系統性探討AI原生架構的設計原則、工程實現與可觀測性保障，阿里雲將於2025年11月14日（星期五）13:30–17:00，在深圳市阿里中心後海T3棟嶽麓書院舉辦「AI原生應用開發實戰營」線下專場活動。 本次活動由阿里雲智能雲原生團隊資深專家現場授課，基於已發佈並廣受業界關注的《AI原生應

rocketmq , 微服務 , 雲原生 , 網關 , serverless

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雲輕雨細 - 訪問寶塔面板安全入口404？SSH命令輕鬆解決

本文系轉載，轉載鏈接：訪問寶塔面板安全入口404？SSH命令輕鬆解決 前言 在我們的Linux雲服務器中安裝好寶塔面板後，將寶塔面板的入口鏈接存進瀏覽器的收藏夾中，本想隨用隨開，再次訪問時卻突然彈出“404 Not Found”，而且在歷史記錄中打開同樣會出現404錯誤。今天就給大家分享一些解決方案。 一、404問題到底是什麼樣的？ 為了方便管理服務器，我們一般會把寶塔面板的公網地址添加到瀏覽器收

寶塔面板 , SSH

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兔子先森 - uniapp獲取微信小程序頂部NavBar的信息

我在這裏封裝了一個類，可以直接使用 export default class NavBarInfo { constructor() { this.statusBarHeight = 0; //狀態欄的高度 this.navigatorHeight = 0; //導航欄高度 this.menuHeight = 0; //膠囊高度

react , vue.js , HTML , 前端 , Javascript

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程序員阿偉 - 《錨定App Store生態：編程工具上架零踩坑的核心操作指南》

iOS App Store憑藉其高用户質量、完善的生態閉環與嚴格的審核標準，成為編程工具觸達核心用户的關鍵渠道，但也因審核邏輯的精細化、政策的動態調整以及對“優質應用”的極致追求，讓不少開發者在了你上架路上屢屢碰壁。從事編程工具開發與上架服務多年，見過太多案例：有的工具核心功能紮實，卻因隱私政策表述模糊被反覆駁回，錯失推廣窗口期；有的工具性能優異，卻因啓動速度超標或機型適配不全卡在審核環節；還有的

app

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海豚調度 - Apache DolphinScheduler 新增 gRPC 任務插件 | 開源之夏成果總結

今年的開源之夏活動已接近尾聲，Apache DolphinScheduler 社區的開發者在經過漫長的開發過程收穫了自己的成果，同時為 Apache DolphinScheduler 帶來了全新的任務插件 gRPC。 這項成果是由來自北京交通大學電氣工程專業的優秀同學趙海波帶來的，今天我們就來看看他是如何在本次活動中圓滿完成開發任務的吧！ 個人介紹 趙海波，北京交通大學 電氣工程專業 導師

大數據 , 任務調度 , 開源 , seatunnel

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海豚調度 - 實戰乾貨：Apache DolphinScheduler 參數使用與優化總結

在使用 DolphinScheduler 進行數據調度開發的過程中，參數的靈活運用是提升任務複用性、動態化執行邏輯的關鍵。無論是日常跑批任務中的日期處理，還是複雜工作流中的上下游傳參，掌握參數的正確使用方式，能極大提高開發效率與任務健壯性。本文基於海豚調度3.1.9版本將系統梳理 DolphinScheduler 中各類參數的使用方法，涵蓋內置參數、衍生函數、日期計算、全局變量設置以及跨任務參數傳

dolphinscheduler , 大數據 , 開源 , 參數

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JerryTse - 如何確定微服務範圍

《微服務架構設計模式》有專門一個章節介紹如何界定微服務系統中服務的範圍。我參考書中內容結合自身多年微服務系統架構設計經驗，將定義微服務範圍的方法整理成本文。一來為了對自己的經驗和思路進行梳理，以查缺補漏並加深理解。二來方便和對此處內容感興趣的小夥伴交流學習。微服務拆分是一門藝術，沒有統一的評判標準，文章的內容也絕非圭臬必須嚴格遵循。 文章涉及到領域驅動設計相關內容，你不需要對DDD有多麼深入的理解

微服務 , 設計原則 , 架構設計

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雨大王 - 製造業生產計劃智能體的關鍵技術架構與選型指南

在工業製造智能化與柔性化轉型進程中，生產計劃智能體作為新一代生產排程系統的核心，其技術架構與選型策略直接關係到企業智能製造升級的成效。本文從技術視角出發，系統梳理計劃智能體的關鍵技術架構與選型要點，並輔以行業典型案例，為製造企業提供參考。 一、計劃智能體的核心架構 計劃智能體系統通常採用分層架構設計，主要包括數據感知層、決策優化層與執行控制層。 數據感知層通過工業物聯網平台對接E

人工智能

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雨大王 - 如何構建企業級生產計劃智能體：關鍵步驟與技術架構解析

在智能製造不斷推進的背景下，生產計劃智能體作為協調資源、優化排程、響應擾動的核心繫統，已成為企業實現精益生產與柔性製造的重要技術載體。構建一個高效可靠的生產計劃智能體，不僅需融合多種前沿信息技術，還應緊密結合工業實際場景與業務目標，其系統架構通常依託數據感知、算法決策與動態控制三層邏輯實現閉環優化。 數據感知層通過物聯網平台及系統接口集成訂單、庫存、設備狀態和工藝參數等多源數據，並藉助數字孿

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思否編輯部 - Akamai推出Akamai Inference Cloud (AI推理雲)，重新定義人工智能的應用場景與實現方式

近日，Akamai 正式推出Akamai Inference Cloud (AI推理雲)，該平台專為全球規模的低延遲、實時邊緣人工智能處理而設計，初期將覆蓋全球 20 個節點，後續將持續拓展全球更多節點的部署。 如您所在的企業正在考慮構建和部署 AI 賦能應用程序，或您正在尋找合適的 AI 推理運行環境 點擊鏈接瞭解 Akamai AI 推理雲解決方案，現在申請試用可得高達 500

nvidia , 人工智能 , 開發者

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