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u_17487076 頭像

mb6890178244a4e - 圖像自動化桌面

機器人自動化（Robotic Process Automation，RPA）結合人工智能（AI）和機器學習（ML）技術，能夠讓計算機程序模擬和自動化人類的操作，執行重複性任務。機器人自動化通常應用於企業流程的自動化，如數據輸入、網頁爬取、系統測試等。結合AI技術，RPA不僅可以執行簡單的規則性任務，還能夠處理複雜的決策和情境。 在這個示例中，我們將展示如何使用Python的

雲平台 , 快捷鍵 , 圖像識別 , 雲計算 , 模擬鼠標

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mob64ca140b466e - win10專業版 策略組沒有RPC

組策略是Windows系統中提供的另外一種非常重要的管理工具，設置組策略其實就是在修改註冊表中的配置。因為隨着Windows系統的功能越來越豐富，註冊表裏的配置項目也越來越多，這些配置項目分佈在註冊表的各個角落，這給註冊表的編輯修改帶來了很大的不便。而組策略則將系統重要的配置功能彙集成各種配置模塊，供用户直接使用，從而達到方便管理計算機的目的，所以組策略

編輯工具 , windows , 計算機配置 , 雲計算 , 操作系統 , win10專業版 策略組沒有RPC , 雲原生

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u_16213676 頭像

mob64ca140e76c8 - 如何配置nginx作為負載均衡-Nginx

在 Nginx 中配置負載均衡，主要是通過 upstream 模塊來定義一組後端服務器，並選擇合適的負載均衡算法，然後在 location 塊中通過 proxy_pass 指令將請求轉發給這個服務器組。 下面這個表格整理了 Nginx 常用的負載均衡算法，你可以根據業務場景快速選擇。

服務器 , Nginx , 解決方案

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u_16213582 頭像

mob64ca13f7ecc9 - 高併發下如何保證數據庫和緩存雙寫一致性？_MySQL_蘇三説技術

大家好，我是星星。 今天我們來探討一下，併發場景下，緩存和數據庫一致性是如何保證的？那麼我將會給你一個實際的業務場景，並給出多種方案，最終選擇一種合適的方案。注意：不同的業務場景下，選取的方案也是不同的。 1.業務背景 業務背景是這樣子的，為了提高用户查詢車票餘票的請求速度，我們選擇將餘票信息存儲在Redis中，以便於用户可

MySQL , 緩存 , 數據庫 , JAVA , 分佈式 , 後端

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chenzhuodeyagao 頭像

沉着的牙膏 - AI降噪、全鏈路、自適應的醫療行業數據安全管理最佳實踐指南

一、概要 （提示：醫療數據安全監測的價值，正從“被動合規”轉向“全鏈路、可運營、可持續優化”的治理能力。） 在醫療數字化全面提速的背景下，數據安全監測已不再是簡單的告警工具，而是醫療機構保障患者隱私、支撐診療創新、應對高強度監管的關鍵基礎設施。圍繞“AI降噪、全鏈路覆蓋、自適應演進”三大能力方向，本文系統梳理了一套面向醫療行業的數據安全監測實踐方案。該平台以非侵入式部署為前提，通過全鏈

深度學習

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youqingyouyidejidan 頭像

底層邏輯探索 - 2025年國內精細化、差異化、可交互的數據風險監測平台排名

一、概要 （提示：本部分從整體市場演進出發，概括數據安全平台在2025年的核心價值與落地成效。） 隨着《數據安全法》《個人信息保護法》及《網絡數據安全管理條例》的持續落地，企業對數據安全平台的期待已明顯超越“滿足合規”的初級目標。2025年的市場實踐顯示，數據安全平台正在成為承載數據治理、風險運營與業務協同的關鍵基礎設施。從技術形態看，平台化整合正在加速替代早期的碎片化工具，數據庫審

安全

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u_16213590 頭像

mob64ca13f9e726 - 極客時間Kubernetes 源碼剖析

學習sql之前，我們應該先對整體的基礎架構有一個瞭解，看一個事兒千萬不要直接陷入細節裏，你應該先鳥瞰其全貌，這樣能夠幫助你從高維度理解問題。 數據庫查詢是最基礎的功能，比如有下面一條語句： select * from T where ID=10； 我們看到的是輸入的一條語句，返回的是一個結果，今天我們探討下內部的執行過程。 先上一張圖

查詢緩存 , 極客時間Kubernetes 源碼剖析 , kubernetes , MySQL , 雲計算 , SQL

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墨守成規de網工 - BGP等價負載均衡路由數量超過限制怎麼加表

路由遞歸查找 一條路由到達目的網段，必須依賴（查找）於另外一條路由才可以到達目的地的行為，稱為路由遞歸查找。 PS：在設計路由時應當避免路由遞歸查找，查找次數多、且不容易分析理解。 代理ARP 路由器在收到網絡中的ARP請求消息（echo request），若自己存在到達目的地址的路由時，則使用收到該ARP消息的接口MAC地址進行回覆。 從而

優先級 , 雲計算 , 雲原生 , 路由協議 , 路由表

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mob64ca1418e88d - 無狀態容器有狀態容器

理解http的無狀態首先要明白什麼是“狀態”，這個很重要。 我們知道http是請求應答模式的。請求肯定是客户端發起的，應答是服務端的響應。客户端和服務端交互活動的信息成為狀態信息。如果這個狀態信息被保存維護到了服務器，那麼這個服務器就被叫做有狀態服務器，因為有了這些保存信息就可以通過此信息影響之後的交互，比如用户的登陸轉態，我第一次請求告訴服務端我要登陸了，服務端保

服務端 , 服務器 , 雲計算 , 客户端 , 無狀態容器有狀態容器 , 雲原生

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over_50 - 提取atisVersion

關鍵字： iFlow、dumpcap、tshark、tcpflow、ngrep、BPF過濾器、JSON ⚠️ 注意事項 對於不能丟失端口數據包信息的ATIS監控需求，dumpcap是最佳選擇，其次是優化配置的tcpdump。這兩個工具都能在內核層面進行高效抓包，並提供完善的緩衝和輪轉機制來防止數據丟失。 .\TotalMonitor\l

xml , 實時監控 , aigc , Copilot , ci

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哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程四：計算機視覺 第三週：檢測算法 （四）YOLO 的完整傳播過程

此分類用於記錄吳恩達深度學習課程的學習筆記。 課程相關信息鏈接如下： 原課程視頻鏈接：[雙語字幕]吳恩達深度學習deeplearning.ai github課程資料，含課件與筆記:吳恩達深度學習教學資料 課程配套練習（中英）與答案：吳恩達深度學習課後習題與答案 本篇為第四課的第三週內容，3.9到3.10的內容，同時也是本週理論部分的最後一篇。 本週為第四課的第三週內容，這一課所有

AI

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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - 【ZeroRange WebRTC】Kinesis Video Streams WebRTC 三大平面職責與協同關係總結 - 教程

Kinesis Video Streams WebRTC 三大平面職責與協同關係總結 基於 amazon-kinesis-video-streams-webrtc-sdk-c-main 源碼與 AWS 官方文檔 一、為什麼必須拆成三個平面？

oracle , rest , 客户端 , 緩存 , 數據庫

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遊俠小影 - hibernate column映射為mysql mediumtext

hibernate的持久化類 持久化：將內存中的一個對象持久化到數據庫中的過程，hibernate就是一個用來進行持久化的框架 持久化類：一個Java對象與數據庫中表建立了關係映射，那麼這個類在hibernate中就可以稱之為持久化類 Java實體類 該Java類的映射文件　 持久化類的使用　 提供無參構

User , MySQL , 數據庫 , 主鍵

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網絡小墨舞風 - Nginx實現負載均衡的幾種方式_51CTO博客

1. 🔄 反向代理 情景： 顧客想買手機，他走到購物中心前台問："手機店在哪？" 前台説："您稍等，我幫您聯繫"，然後前台去後面的手機店取來手機交給顧客。 技術解釋： 顧客不知道後面有多少家手機店，也不知道具體是哪家為他服務 前台（Nginx）代表後面的店鋪（服務器）為顧客服務

服務器 , 負載均衡 , 客户端 , JAVA , Nginx

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mob64ca1416f1ef - 基線數據不齊分析邏輯迴歸分析

　　基線的本意是指立體視覺系統中兩攝像機光心之間的距離。依據拍攝兩幅圖 像的視點位置關係可將對應點匹配問題分為寬基線(Wide Baseline)和窄基線匹配(Short Baseline)。寬基線一詞用於匹配時，泛指兩幅圖像有明顯不同的情況下的匹配。產生這種情況的原因有可能為攝像機之間的位置相差很大，也有可能由於攝像機旋轉或焦距的變化等因素產生的。

機器學習 , 鄰域 , 對應點 , 基線 , 基線數據不齊分析邏輯迴歸分析 , 人工智能

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KPaaS集成擴展平台 - 聚水潭如何自動同步銷售出庫單到金蝶雲星空？購銷業務集成

在“以銷定採、快反快供”成為電商運營核心邏輯的今天，企業對前後端系統協同效率的要求前所未有地提高。前端依賴聚水潭等電商SaaS平台快速響應市場訂單、高效管理倉配；後端則依託金蝶雲·星空實現財務合規、成本核算與供應鏈計劃。然而，若兩者之間僅靠人工導表或簡單接口對接，極易在採購入庫、銷售出庫等關鍵業務環節出現斷點——不僅拖慢履約速度，更可能引發賬實不符、税務風險和客户投訴。 本

大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據孤島解決方案 , 數據倉庫 , 異構數據整合 , 數據一致性 , etl , 數據集成與應用集成

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疆鴻智能研發中心 - 破局酒廠改造：一個網關讓PROFIBUS與485伺服精準共舞

破局酒廠改造：一個網關讓PROFIBUS與485伺服精準共舞 在現代化酒廠灌裝生產線，特別是白酒與葡萄酒並存的廠區，核心挑戰在於如何讓“大腦”與“手腳”高效協同。產線“大腦”——西門子S7-1200/1500系列PLC，通常通過高速、穩定的PROFIBUS-DP網絡指揮核心灌裝閥、流量計。而眾多“手腳”——如伺服驅動器控制的輸送帶、升降台、旋蓋單元，則普遍採用經濟、通用的R

profibus , 協議轉換網關 , 工業通訊 , RS485 , 人工智能 , 深度學習 , 工業自動化

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數據狂徒 - MySql 數據表約束

目錄 前言 一、空屬性 二、默認值 三、列描述 四、zerofill 五、主鍵 六、自增長 七、唯一鍵 八、外鍵 前言 本篇是mysql中表的相關約束部分！ 真正約束字段的是數據類型，但是數據類型約束很單一，需要有一些額外的約束，更好的保證數據的合法性，從業務邏輯角度保證數據的正確性

字段 , 數據 , MySQL , 數據庫 , 主鍵

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江上清風山間明月 - YAML語法詳解

YAML 語法詳解 一、YAML 簡介 YAML（YAML Ain't Markup Language）是一種人類可讀的數據序列化格式，常用於配置文件和數據交換。 二、基本語法規則 1. 大小寫敏感 name: John # 正確 Name: John # 被視為不同的鍵 2. 使用縮進表示層級關係 使用空格縮進（通常2個或4個空格）

指尖人生 , 字符串 , 移動開發 , yaml , Android , 縮進

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浩瀚天成 - 聖誕節送老婆一件特別的禮物，她開心的到處炫耀。

每年的聖誕節，雖説不是崇洋媚外，但也想着表達心意，都會送老婆包好的蘋果、旺仔牛奶或者小零食，她嘴上説很開心，但感覺她並不是真的很驚喜，因為發自內心的喜悦是演不出來的。我下功夫認真準備，卻沒能討得她的歡心，不禁感到失落。 偶然的機會，我接觸到了 Suno Ai，因為我是做互聯網的，對這些新東西還是很感興趣的，就嘗試着用了用，結果讓我大開眼界，我隨便輸入幾個字的歌曲名字，幾分

suno , 聖誕節 , aigc , suno音樂 , AI作畫

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mob64ca1403528a - 虛擬化平台大小寫亂切換

要分析Dalvik虛擬機運行，就先要了解Davlik指令，瞭解Davlik指令之前又要先懂得指令的格式，這樣在代碼裏看到指令時，就會知道這條指令是幹什麼用了。在Dalvik虛擬機的目錄下面有這樣一份文檔，如下： 1、關於指令的位描述 關於每個指令位的佈局情況，約定： 每16位的字採用空格分隔開來。 每個字母表示四位，每個字母按順序從高節開始，排

操作碼 , 虛擬化 , 雲計算 , 寄存器 , 虛擬化平台大小寫亂切換 , 常量池

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上海拔俗網絡 - AI答辯實時分析系統：讓考核評價更客觀高效

在高校答辯、職場競聘答辯等場景中，“5名考官+1名答辯人”的模式很常見，但傳統人工評分總繞不開三個痛點：主觀偏好難規避、評分標準理解有偏差、答辯關鍵信息捕捉不全面。AI答辯實時分析系統，正是用技術打破這些瓶頸，讓答辯評價從“憑經驗、靠記憶”升級為“數據化、可追溯”。 這套系統的核心，是用三大技術鏈路實現“實時採集-智能分析-輔助決策”的閉環，技術不復雜但精準戳中需求。首先是多源數據實

數據 , NLP , 自然語言處理 , 人工智能 , 實用工具

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上海拔俗網絡 - AI 行為分析系統：從“行為識別”到“風險與決策支持”的工程實踐

在很多項目中，“行為分析”最初被理解為一件相對直接的事情： 採集行為數據 用模型做分類或識別 輸出標籤或結果 但一旦進入真實業務場景，很快就會發現問題： 單次行為識別價值有限 行為結果波動大、誤判率高 不同行為之間缺乏上下文關聯 分析結果難以支撐實際決策 這説明一個事實： AI 行為分析系統的核心價值，

模式識別 , 建模 , 數據 , NLP , 人工智能

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疆鴻智能研發中心 - 精密製造的通信紐帶：疆鴻智能PROFIBUS轉RS485網關在汽車零部件生產中的應用

精密製造的通信紐帶：PROFIBUS轉RS485網關在汽車零部件生產中的應用 1. 工廠背景 在長三角一家現代化的汽車零部件製造工廠裏，生產線正面臨一個典型的工業通信難題。該工廠配備了來自不同供應商的生產設備：核心控制系統採用西門子S7系列PLC，通過PROFIBUS-DP協議進行數據交換；而生產線上多台關鍵設備——包括三台高精度激光切割機（分別用於金屬和塑料材料加

profibus , 協議轉換網關 , 工業通訊 , RS485 , 人工智能 , 深度學習 , 工業自動化

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