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王思睿 - 項目管理全流程怎麼做：立項-計劃-執行-監控-收尾交付物清單

項目一亂，往往不是執行力不夠，而是從立項到收尾缺少可複用的項目管理全流程。本文按立項-計劃-執行-監控-收尾拆解關鍵動作，並給出每階段交付物清單。你可以直接按清單落地 SOP：目標可驗收、範圍可控、變更可追溯、風險可預警。 文章要點速覽 如果你只想先抓住“項目管理全流程”的骨架，可以記住這五句話： 立項：把“為什麼做、做到什麼程度、誰説了算”講清楚 計劃：把“不確定”拆成可執行的路徑（WBS

項目管理 , 項目管理能力

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雨大王 - 如何用數字化技術重構汽車產業鏈？

一、汽車數字化產業鏈的內涵與價值 隨着新一代信息技術的快速發展，汽車產業鏈的數字化轉型已經成為行業發展的必然趨勢。數字化產業鏈不僅僅是技術的簡單疊加，而是通過數據流、信息流和服務流的貫通，實現從研發到售後的全鏈條協同。這種模式打破了傳統制造業的封閉性，讓產業鏈上的各個主體能夠實時共享數據、優化資源配置，並快速響應市場變化。 舉個例子，某大型汽車企業通過搭建數字化供應鏈平台，將原本需要數

人工智能

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道上混的熱水瓶 - 一夜之間多了 5000+ 個賬號，我和 Claude 給自研 GTD 做了一次線上演習

昨天，我的自研 GTD 系統後台突然多了 5000 多個新增賬號，actions 也陡增了 3000 多條。 第一反應當然是：難道產品突然爆火了？ 幾分鐘之後我冷靜下來：這更像是一場「惡意註冊 / 接口攻擊」，而不是增長奇蹟。 這篇文章想簡單記錄一下： 這次攻擊是怎麼暴露出來的 我是怎麼用 Claude Code 快速排查問題的 我對「小產品的安全邊界」的幾個反思 希望能給同樣在做小產品

node.js , 爬蟲

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maimengdeliejiu - 寶塔面板：一站式服務器管理平台的高效運維實踐指南

寶塔面板：一站式服務器管理平台的高效運維實踐指南 寶塔面板作為一款集服務器管理、網站部署、安全防護於一體的可視化運維工具，憑藉其簡潔直觀的操作界面和強大的功能集成，已成為中小企業及個人開發者的首選服務器管理解決方案。該平台支持Linux與Windows多系統環境，通過圖形化操作界面將複雜的服務器命令行操作轉化為點擊式操作，大幅降低了服務器管理的技術門檻，讓非專業運維人員也能輕鬆完成服務器配置

服務器

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maimengdeliejiu - 雲服務器地域選擇：從技術架構到業務增長的戰略決策

雲服務器地域選擇：從技術架構到業務增長的戰略決策 雲服務器地域選擇是雲計算資源配置的基礎環節，直接影響系統性能、用户體驗與運營成本。在數字化轉型加速的今天，企業需建立科學的地域選擇框架，平衡技術可行性與業務發展需求，構建彈性高效的雲基礎設施。 一、用户體驗的地理半徑效應 用户訪問延遲是地域選擇的核心考量因素。根據網絡傳輸原理，數據每經過1000公里傳輸會產生約5ms延遲，當延遲超過100ms

服務器開發

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maimengdeliejiu - 從零開始搭建網站：從規劃到上線的完整指南

從零開始搭建網站：從規劃到上線的完整指南 在數字化時代，擁有一個專屬網站已成為個人與企業拓展影響力的核心工具。無論是展示個人作品集、搭建電商平台，還是創建品牌官網，科學的建站流程都能讓項目事半功倍。本文將系統拆解從需求分析到網站上線的全流程，幫助你高效完成網站搭建。 一、明確需求定位：奠定建站基礎 在編寫代碼前，需先清晰定義網站的核心目標與受眾羣體。個人博客需側重內容呈現與SEO

服務器

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香椿烤地瓜 - 電商風控實戰：如何利用訪客IP防控有效識別刷d行為？

今日和一個同學討論他最近在做的一個項目，做一些數據電商防控虛假交易，和他聊過，才聽聞虛假交易不再是個人行為而是已經成為產業鏈行為，而在他使用的眾多反作弊手段中，IP始終是成本低、基礎、易規模化的基礎能力，今天就以他友情贈送的數據説明如何利用IP數據雲、IPinfo、IPnews等IP數據產品，在電商場景中識別並防範刷單行為，有此類業務需求的夥伴們可以自行探討。 一、刷單行為在IP層面的共性

ip , ip地址

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率性的開水瓶 - 主流CRM系統全流程能力橫向對比：從線索到復購的精準之戰

在企業數字化轉型中，客户全生命週期管理（CLM）是銷售增長的核心引擎。一款優秀的CRM系統，需覆蓋“線索捕獲-客户建檔-過程跟進-售後維護-數據決策”全鏈路，同時適配不同行業的業務場景。本文基於“線索管理、保存客户、跟進客户、維護客户、分析客户”五大核心維度，對超兔一體雲、金現代、Freshsales、Zoho CRM、HubSpot CRM、六度人和（EC SCRM）、紅圈CRM、管家婆八大主流

框架 , 流程圖 , 後端

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樺仔 - 對齊規則太 “苛刻”，PostgreSQL表變大的 3 個核心原因

對齊規則太 “苛刻”，PostgreSQL表變大的 3 個核心原因 相同的表結構和數據，在商業數據庫中存儲緊湊，到了PostgreSQL裏卻會明顯變大？ 為什麼有些數據庫管理員（DBA）在將Oracle、SQL Server和DB2等商業數據庫遷移到PostgreSQL後表佔用的磁盤空間增加20%-40%？ 本文將通過實際示例説明“對齊”與“填充”是如何造成這種差異的。 商業數據庫中的行存儲機制

數據庫

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雨大王 - 汽車製造生產數字平台：技術解析與實戰應用

汽車製造生產數字平台的定義與核心價值 在當今全球製造業的浪潮中，汽車行業正經歷一場前所未有的數字化革命，而生產數字平台作為這一轉型的核心引擎，扮演着越來越重要的角色。它不僅僅是技術的堆砌，更是企業通過數據連接和智能分析來應對日益複雜的生產挑戰的一種方式。回想一下，過去汽車製造依賴於傳統的流水線模式，那些大規模、標準化的生產過程雖然高效，卻往往缺乏靈活性和適應性，特別是在面對定製化需求和快速迭

人工智能

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shayne_snap - 支持 Claude Code 等CLI 聊天記錄自動保存和導出，WayLog CLI 發佈了！

WayLog CLI 無縫同步、保留並本地化版本控制你的 AI 編程對話歷史。 WayLog CLI 是一個輕量級的工具，自動捕捉並存檔你的 AI 編程會話（Claude Code, Gemini CLI, OpenAI Codex CLI），將其導出為整潔、可搜索的本地 Markdown 文件。不要再因為會話過期而丟失上下文——WayLog CLI 幫你實現 AI 歷史的本地所有權。

教程 , 人工智能 , claude

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Novproxy - Novproxy出海攻略之海外IP與Facebook賬號防封：構建安全穩定的社交媒體運營環境

在全球數字化時代，Facebook作為全球最大的社交媒體平台之一，已成為企業品牌傳播、個人社交互動以及跨境電商運營的重要陣地。然而，隨着平台監管政策的日趨嚴格，賬號封禁問題日益凸顯，給眾多用户帶來了巨大困擾。在這一背景下，海外住宅IP代理服務逐漸成為保護Facebook賬號安全、降低封禁風險的重要工具。 Facebook賬號封禁的主要原因 Facebook採用先進的人工智能算法和多重檢測機制來識別

socks5 , 代理 , HTTPS , 前端

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AutoMQ - 🎉 慶祝 AutoMQ 在 GitHub 上突破 9k Stars！

🎉 8k Stars 的喜悦還未散去，9k 已經悄悄來到。感謝大家一路相伴，讓我們在開源之路上越走越遠！ 明天就是 2026 了，在這個跨年時刻，AutoMQ 提前祝大家新年快樂！🥳 每一顆 Star 的背後，都是我們持續打磨產品的動力，我們也希望用更好的產品體驗回饋大家的信任。 目前 AutoMQ 的版本已經來到 8.0.2。在這個版本中，我們正式支持了 Amazon FSx for Ne

kafka

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圖觀 - 工業數字孿生：從 “設備可視化” 到 “產線級智能調度與優化”

在智能製造浪潮的推動下，數字孿生技術正以前所未有的深度融入工業生產的核心。越來越多的企業通過數字孿生工程，已初步實現關鍵設備的三維可視化監控、遠程運維支持與故障精準回溯，顯著提升了管理透明度與響應效率。 然而，在智能化升級的大趨勢下，工業數字孿生的價值，不應止步於“鏡像現實”，而應邁向“優化現實”。其演進路徑，是從“看見”到“預見”，從“呈現”到“優化”的深刻躍遷。 一.數字孿生正從“可視”

觀點 , 資訊 , 教程 , 知識 , 可視化

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MySQL實戰作者 - Redis 7.0 新特性之maxmemory-clients：限制客户端內存總使用量

背景 之前分享個 case（[Redis 內存突增時，如何定量分析其內存使用情況 ](https://mp.weixin.qq.com/s/28Cgo4o97AUc2L5qKpTSIw ）， 一個 Redis 實例的內存突增，used_memory最大時達到了 78.9G，而該實例的maxmemory配置卻只有 16G，最終導致實例中的數據被大量驅逐。 導致這個問題的一個常見原因

redis , MySQL , 數據庫

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AMIN - 一天一個Python庫：Pandas - 拿捏數據的N種姿勢

引言 歡迎來到【一天一個Python庫】系列！在上一篇中我們介紹了數據可視化的畫筆 Matplotlib， 今天我們要認識的是 Python 數據處理與分析領域的靈魂工具 — Pandas。 如果説 NumPy 負責“算數據”，那麼 Pandas 就是負責“處理和分析數據”。 一、什麼是 Pandas？ Pandas 是 Python 中最流行的數據分析庫，它基於 NumPy 構建，提

pandas , Python

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兔絲 - 高併發秒殺場景下髒數據處理方法全解析

高併發秒殺場景下髒數據處理方法全解析 一、文檔概述 1.1 背景與核心問題 高併發秒殺場景的核心架構是「Redis 前置抗併發 + MySQL 異步落庫」，這種架構雖能扛住瞬時高併發，但因 Redis 與 MySQL 存在異步同步時差、系統故障、併發衝突等問題，極易產生髒數據（如庫存不一致、重複訂單、未提交數據被讀取等）。 髒數據的核心危害：導致超賣、訂單糾紛、用户體驗差、業務數據統計偏差，嚴重時

redis , MySQL , php , 教程

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兔絲 - 高併發秒殺場景下的髒數據與雙緩存機制解析

高併發秒殺場景下的髒數據與雙緩存機制解析 一、文檔概述 本文檔聚焦高併發秒殺場景，詳細解析“髒數據”和“雙緩存機制”兩個核心概念：明確髒數據的定義、產生原因及解決方案，闡述雙緩存機制的設計思路、實現方式及在秒殺場景中的核心價值，最終結合 Redis+MySQL 異步架構，給出兩者的協同落地方案，助力保障系統數據一致性與高併發讀寫性能。 適用範圍：秒殺系統開發人員、需要解決高併發數據一致性問題

redis , swoole , MySQL , php , 知識

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用户bPbDqZf - 可信數據空間如何打通供應鏈 實現全流程協同？

在當今高度分工與全球化的經濟體系中，供應鏈的協同效率直接決定了企業的競爭力乃至產業的韌性。然而，傳統的供應鏈協同長期面臨數據割裂、信任缺失、響應遲滯等核心挑戰。上下游企業之間信息不透明，形成一個個“數據孤島”，導致需求預測失真、庫存成本高企、跨環節協作困難。《可信數據空間發展行動計劃（2024—2028年）》的提出，為這一難題提供了系統性的解決方案。該計劃旨在通過構建和發展可信數據空間，為供應鏈的

數據

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iVictor - Redis 7.0 新特性之maxmemory-clients：限制客户端內存總使用量

背景 之前分享個 case（Redis 內存突增時，如何定量分析其內存使用情況），一個 Redis 實例的內存突增，used_memory最大時達到了 78.9G，而該實例的maxmemory配置卻只有 16G，最終導致實例中的數據被大量驅逐。 導致這個問題的一個常見原因是客户端佔用的內存過多。 Redis 中，客户端內存主要包括三部分：輸入緩衝區（暫存客户端命令）、輸出緩衝區（緩存發送給客户端的

數據庫

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AIAgent研究 - Manus AI Agent 十大核心技術架構詳解（全維度拆解）

Manus作為全球首款通用型AI智能體，其技術架構的核心競爭力在於分佈式多智能體協同+全鏈路任務閉環+透明化執行，以下從十大核心維度系統解析其架構設計與技術實現，覆蓋從基礎架構到執行細節的完整鏈路。 一、分佈式多智能體架構（MAS）：分工協作的“神經中樞” 核心設計 Manus摒棄傳統單體大模型，採用專業化子智能體協同機制，將複雜任務拆解為規劃、執行、驗證三大核心模塊，由不同專項Agent分工完

manus , 人工智能

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進我的主頁12138 - 王道2022年43期C Plus Plus課程

在現代 C++ 編程體系中，模板（Template）不僅是泛型編程的核心機制，更是實現高性能、高複用代碼的關鍵工具。在王道 C++ 第 43 期的技術分享中，講師圍繞“模板編程”展開深入淺出的講解，重點聚焦於其語法規則的本質理解與典型應用場景的工程價值，幫助學員從“會用”邁向“善用”。本文基於此次分享內容，系統梳理模板編程的核心邏輯與實踐意義，為學習者提供清晰的認知框架。 一、模板的本質：編寫“

知識 , c++ , c , 學習心路

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CodeSheep - 百度又一知名產品，倒下了！

就在最近，百度旗下又一款知名互聯網產品正式宣佈停止服務，令人唏噓不已。 沒錯，它就是「百度腦圖」。 提到「百度腦圖」這個名字，對於很多年輕的朋友們來説，可能有些陌生，但是在當年那會還是挺有名的。 對我而言，之前我還真就認認真真用過一段時間，在上面畫了不少圖，但是後來還是轉到其他工具了。 説實話，要不是看到這個新聞，我都快忘記有這個產品的存在了。 出於好奇，我也特地登進去看了一眼。 果然，這停服公

JAVA , 後端 , 前端 , Javascript , Python

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KaiwuDB - 開源之夏手記：除了寫課程作業，你的代碼還能改變什麼？

從‘可以免費使用的代碼’，到認識其背後開放的協作與共享模式。 西安郵電大學的胡海星同學通過開源之夏，首次接觸並深度參與了國產多模數據庫 KWDB 的語法與功能擴展項目。對他而言，這是一次將課堂理論融入前沿工程實踐的寶貴經歷，也讓他在真實的社區協作中，體會到了代碼被廣泛使用的創造感與責任感。以下是他的故事。 胡海星 所選賽題：《KWDB 語法和計算功能擴展》 導師：王庸 項目鏈接：https://

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