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西洋無悔 - XGantt甘特圖開發教程：甘特圖圖表的基本結構和設置-

vxe-gantt 如何自定義依賴線的寬度，連接線的寬度大小 0 FinishToStart 結束後才開始，表示一個任務必須在另一個任務開始之前完成 1 StartToFinish 開始到結束，表示從某個過程的開始到結束的整個過程 2 StartToStart 開始後才開始，表示一個活動結束了，另一個活動才能開始，它們之間按先後順序進行

背景顏色 , 自定義 , 後端開發 , 拖拽 , Python

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mob64ca14048514 - 使用Python Flask 開發微信機器人

你可以 通過API 實現 個性化微信功能 （例雲發單助手、社羣小助手、客服系統、機器人等），用來自動管理微信消息。用户僅可一次對接，完善所有功能。可實現分佈式部署，批量管理服務器。如果您不想自己部署和管理服務器，也可直接對接WTAPI框架，由我們的技術團隊對您的試用保駕護航、省去了頻繁維護及部署服務器的繁瑣步驟。 可開發的功能包括但不限於：

微信 , 服務器 , 3d , 後端開發 , harmonyos

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u_16213674 頭像

mob64ca140e0490 - OpenCV中的目標跟蹤算法

OpenCV濾波算法詳解 目錄 線性濾波算法 非線性濾波算法 邊緣檢測和梯度算子 形態學操作 實際應用示例 選擇指南 1. 線性濾波算法 1.1 均值濾波 (Blur/Average Filter) cv::blur(image, result, cv::Size(3, 3)

可選參數 , 參數説明 , 邊緣檢測 , 前端開發 , Javascript

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爛漫樹林 - MMoE論文筆記

moe(混合專家模型) 作為一種基於 Transformer 架構的模型，混合專家模型主要由兩個關鍵部分組成: 稀疏 MoE 層: 這些層代替了傳統 Transformer 模型中的前饋網絡 (FFN) 層。MoE 層包含若干“專家”(例如 8 個)，每個專家本身是一個獨立的神經網絡。在實際應用中，這些專家通常是前饋網絡 (FFN)，但它們也可以是更復雜的網

數據 , Soft , 加載 , 後端開發 , Python

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u_16213654 頭像

mob64ca14095513 - 快速定位線上慢SQL問題，掌握這幾個性能排查工具可助你一臂之力_

驗收指標（造數是否“像生產”） t 規模（過濾後行數） SELECT COUNT() AS t_rows FROM dd_data_dictionary WHERE source_server=? AND schema_name=? AND system_name=?; 每表列數分佈（P50/P90/Max）

字段 , Max , 一對一 , 前端開發 , Javascript

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u_16213610 頭像

mob64ca13feda16 - Java設計模式學習之工廠模式

在Java和Spring Cloud的上下文中，雖然Spring Cloud本身並沒有直接實現傳統的設計模式（如工廠模式），但理解設計模式如何與Spring框架結合使用是非常重要的。工廠模式是一種創建型設計模式，它提供了一種封裝對象創建過程的機制，使得代碼更加靈活和可維護。 工廠模式概述 工廠模式定義了一個用於創建對象的接口，讓子類決定實例化

設計模式 , 抽象工廠模式 , 後端開發 , JAVA , spring cloud , Python

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u_16213380 頭像

mob64ca12e41d46 - ollama api説明

ollama API 是一個強大的工具，可以幫助開發者以簡單的方式調用和使用各種功能。在接下來的內容中，讓我們一起探討如何有效整合和配置這個 API，以便於在實際項目中應用。 環境準備 首先，我們需要確保開發環境的兼容性。以下是我們所需技術棧的版本兼容性矩陣： 技術棧 兼容版本 Python

技術棧 , API , aigc , JAVA

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u_14844 頭像

definitely - 《消息隊列高手課》筆記（1） - r1

消息隊列解耦天外客前後端通信 在“天外客”這類高互動、強實時的現代應用裏，你有沒有遇到過這樣的尷尬？——用户剛點了個按鈕，頁面卡住3秒才彈出“操作成功”，後台卻還在默默處理積分發放、日誌記錄、推薦更新……🤯 更糟的是，一到活動高峯期，服務器直接502，運維兄弟連夜改配置。 問題出在哪？ 前端等後端，後端壓不過來，系統全綁在一起。

RabbitMQ , redis , 大數據 , 解耦 , hadoop , 消息隊列

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joyssl_6930deadc6785 頭像

冷姐Joy - 國產SSL證書怎麼申請

什麼是SSL證書 SSL證書是安裝在網站服務器上的數字證書，它能讓網站地址從"http://"變成"https://"，並在瀏覽器地址欄顯示小鎖圖標。主要作用是： 加密數據傳輸，防止信息被竊取 驗證網站真實性，防止釣魚網站 提升用户信任度和SEO排名 國產SSL證書是由中國認證機構頒發的，符合國內監管要求，適合國內企業使用。 選擇國產SSL證書機構 國內主流的SSL證書頒發機構有： 1.CFCA：

ssl證書

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nanke_6944ddd8297d4 頭像

南柯 - 部署了SSL證書，為什麼還會出現不安全的提示？

安裝了SSL證書，網站為什麼還會出現不安全提示？在網絡時代，SSL證書被廣泛應用於保護網站和網絡通信的安全性。然而，有時即使正確安裝了SSL證書，網站仍可能出現不安全提示的問題。下面將列出可能導致此問題的原因，並提供相應的解決方案。 SSL證書是一種用於加密網站與用户之間傳輸數據的安全協議。它在確保通信過程中的數據加密和身份驗證方面起到關鍵作用。通過使用SSL證書，可以確保用户的隱私和數據安全，防

ssl證書

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u_16213322 頭像

mob64ca12d5dd85 - 如何讓 Copilot顯示在系統右下角

讓 Copilot 顯示在系統右下角 在現代開發環境中，智能代碼助手如 Copilot 可以大幅提高編程效率。但是，有些用户在配置過程中遇到了一些麻煩，尤其是試圖將 Copilot 顯示在系統的右下角時。本文將詳細記錄這一問題的解決過程，包括背景介紹、錯誤現象分析、根因分析、解決方案、驗證測試和預防優化等環節，希望能為遇到相同問題的用户提供一些幫助。 問題背景 用户在使用 C

重新安裝 , aigc , 重啓 , 解決方案

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mob64ca12ed7b35 - ollama 添加千問

在這篇博文中，我們將探討如何解決“ollama 添加千問”的問題。這個過程主要涉及環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、版本管理和最佳實踐六個方面。讓我們逐步進行，這樣你就能輕鬆跟上整個過程。 環境預檢 首先，我們需要確保我們的環境符合要求。通過一個四象限圖，我們來評估系統應該具備的需求： quadrantChart title 環境預檢四象限圖 x-axi

數據管理 , 依賴管理 , bash , aigc

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mb68b15b8aa3f57 - 常用redis導出導入工具排名

最近在做redis數據遷移，需要將redis的數據遷移到雲端。 下載了很多工具，踩了很多坑。最後我將我的心得跟大家説説。 一、yunedit-redis: 可視化redis導出工具，比較多人使用。而且最方便的是它自帶ssh隧道功能，可以通過ssh跳板機將雲端機房內的redis端口映射出來本地。操作內網的redis服務。然後再是它的導出和導入功能也很好用。因此，將它排在

命令行 , redis , 導出 , 數據庫

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mob64ca12d12b68 - docker ollama 國內鏡像源

對於正在使用 Docker 和 Ollama 的開發者來説，配置國內鏡像源是一個相對常見的需求。尤其是在中國，由於網絡環境的制約，使用 Docker Hub 的原始鏡像常常會遇到速度慢、下載失敗等問題。因此，本文將圍繞如何解決“Docker Ollama 國內鏡像源”問題展開講述，描述這一過程的背景、演進歷程、架構設計、性能攻堅、覆盤總結以及擴展應用。 背景定位 隨着容器化技術的

鏡像源 , 架構設計 , aigc , Docker

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mob649e815c3b9e - bito插件和copilot

在軟件開發及IT領域，自動化工具的使用不斷提升了我們的生產力。其中，"Bito插件"與"Copilot"是兩個頗具代表性的工具，它們能夠有效地在代碼編寫中提供智能化的幫助。但是，這兩個工具的集成與配置有時可能會遇到一些問題。本文將詳細介紹解決“Bito插件與Copilot”集成中常見問題的過程，幫助開發者更好地運用這些工具。 環境準備 在正式開始之前，我們需要確保開發環境的正確配

正常運行 , API , 數據交互 , aigc

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suki_6936aa00b8c61 頭像

AI代碼猴 - 技術+服務雙維度評估：2025年GEO優化公司選擇全景指南

權威數據顯示，全球生成式AI搜索流量佔比已突破30%，中國企業部署GEO策略的意願高漲。然而，行業調研揭示核心矛盾：超六成企業因選型不當，導致AI引用率遠低預期。GEO競爭已從單點策略升維至 “技術棧深度”與“服務能力韌性” 的體系化較量。 一、 評估標尺：技術自主性與服務協同度 選擇GEO服務商是為品牌在AI認知層構築資產的戰略決策。技術是地基，決定效果上限；服務是橋樑，保障效果下限。兩者缺一不

數據挖掘 , 人工智能 , 深度學習

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mob64ca12dfd1d5 - ollama3 大模型 使用

當我們談論使用“ollama3 大模型”時，我們正處於一個充滿機遇和挑戰的前沿技術領域。 ollama3 是一個可擴展的、強大的大模型，廣泛應用於NLP和許多其他領域。在這篇博文中，我將分享如何有效利用 ollama3 的完整過程，涉及版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、性能優化和生態擴展等方面的內容。這些內容是我在探索和使用過程中總結而成的，希望能為你的工作提供參考。 版本對

性能優化 , API , 壓測 , aigc

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mob64ca12d9e536 - Embedded Copilot

在數字化轉型的過程中，嵌入式技術的逐步發展使得“Embedded Copilot”成為一個越來越重要的話題。這篇博文將圍繞如何有效解決“Embedded Copilot”問題的過程展開，涵蓋備份策略、恢復流程、災難場景、工具鏈集成、案例分析以及遷移方案。 備份策略 首先，備份策略是保障系統數據安全的重要環節。以下是關於備份策略的思維導圖和存儲架構的描述： mindmap

System , bash , 數據恢復 , aigc

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mob649e81637cea - 本地搭建ollama大模型rag

構建一個本地搭建 Ollama 大模型 RAG 的過程需要多個步驟，從環境準備到功能驗證，下面將詳細介紹這一過程，並希望能給想要搭建 Ollama 大模型 RAG 的開發者提供清晰的指南。 在開始之前，請確保您已經對此過程有所瞭解，並做好了充分的準備。 環境準備 首先，需要準備好合適的硬件和軟件環境才能順利搭建 Ollama 大模型 RAG。以下是前置依賴項的安裝和評估。

硬件資源 , aigc , Docker , Python

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meirenlideshuizhurou 頭像

運維有小鄧 - Active Directory服務賬户是什麼？

可以把服務賬户理解為一種專為程序而非人類設計的特殊登錄賬户。當你用自己的用户名和密碼登錄電腦時，使用的是個人用户賬户。但如果某個應用程序需要在後台自動運行，這時就需要用到服務賬户了。 與個人賬户不同，服務賬户無法瀏覽網頁或查看郵件，而是通過加密密鑰來實現安全身份驗證。 舉個例子：你可以手動用自己的登錄賬户將文件上傳至雲存儲，但如果有一個備份程序需要在每天凌晨2點自動完成同樣的上傳操作，它就需要依靠

運維 , 教程

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Zoey的筆記本 - 告別“人機混戰”：如何用智能管控實現安全高效協同

在智能化生產成為主流的今天，人與機器的協同作業已成為製造業、物流倉儲、工程建設等領域的常態場景。然而，這種深度融合在提升效率的同時，也帶來了全新的安全管控挑戰。傳統靠規章制度和物理隔離的靜態管理模式，在動態複雜的人機協同環境中顯得力不從心。要破解這一難題，我們必須首先認清癥結所在，然後系統性地構建解決方案，並藉助合適的工具將其落地。 一、人機協同安全管控的核心痛點剖析 在動態的人機協同場景中，安全

觀點 , 資訊 , 教程 , 知識

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wanhuabandemayi 頭像

Zoey的筆記本 - 構建去中心化協作引擎：基於開源框架的Web3團隊項目管理實踐

在傳統互聯網的圍牆花園之外，一場數字世界的範式革命正在悄然發生。Web3不僅僅是技術的迭代，更是一種全新的生產關係和組織形態的探索。當權力從中心化平台向網絡邊緣的每一個參與者轉移，當代碼成為法律，當通證經濟重構激勵模式，一種全新的項目類型——Web3項目應運而生。 這類項目正在以驚人的速度改變着價值創造、分配和協作的方式。然而，機遇與挑戰共生，Web3項目的獨特性也為傳統的項目管理方法帶來了前所未

觀點 , 資訊 , 教程 , 知識

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mob64ca12edea6e - stable diffusion需要網絡嗎

stable diffusion 提問中經常出現的一個問題是：“stable diffusion需要網絡嗎？” 在本文中，我將通過多個技術手段逐步分析這一問題的背後邏輯。 首先，我們來看協議背景。這方面可以幫助我們理解 stable diffusion 的工作原理和網絡要求。 timeline title Stable Diffusion 發展時間軸 2018

字段 , tcp , 工具鏈 , aigc

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mob649e8155b018 - 多模態 Diffusion

在當前的信息時代，多模態 Diffusion 已經成為了人工智能和計算機視覺領域的熱門話題。它的應用包括圖像生成、文本理解和多模態信息處理等領域，同時面臨着如何有效融合和生成不同模態信息的挑戰。本文將對多模態 Diffusion 的背景、原理、架構、源碼及應用場景進行詳細探討，為讀者提供一個全面的理解。 背景描述 隨着人工智能技術的快速發展，多模態 Diffusion 模型因其能

數據 , aigc , 應用場景 , 模態

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