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IT陳寒 - Vite 5大性能優化秘籍：讓你的構建速度提升50%！

Vite 5大性能優化秘籍：讓你的構建速度提升50%！ 引言 在現代前端開發中，構建工具的性能直接影響開發體驗和生產效率。Vite作為新一代的前端構建工具，憑藉其原生ESM支持和創新的開發服務器架構，已經成為許多開發者的首選。然而，隨着項目規模的擴大，即使是Vite也可能面臨構建速度下降的問題。本文將深入探討5個經過驗證的Vite性能優化技巧，幫助你顯著提升構建速度（在某些場景下

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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u_14815220 - 【FAQ】HarmonyOS SDK 閉源開放能力 — Form Kit

1.問題描述： 卡片裏的Iamge無法顯示網絡圖片。 解決方案： 通過FormExtensionAbility在元服務卡片上加載網絡圖片有以下兩種方案： 方案一：先下載網絡圖片到本地，參考元服務卡片上加載本地圖片示例代碼在EntryFormAbility的onAddForm生命週期回調中實現本地文件的刷新。刷新後，在卡片頁面通過backgroun

List , 生命週期 , 網絡圖片 , 後端開發 , harmonyos

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maimengdeliejiu - ARM架構

ARM架構廣泛應用於一種嵌入式系統、移動設備及高性能計算領域的精簡指令集計算機（RISC）架構，由英國Acorn計算機公司於1983年首次研發，後經ARM控股公司持續優化，現已發展為全球主流處理器架構之一。其核心設計理念圍繞“高效能、低功耗”展開，通過精簡指令集、模塊化架構及先進的功耗管理技術，在移動終端、物聯網設備、服務器等場景中佔據主導地位。 從指令集設計來看，ARM架構遵循RISC原則

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觀測雲 - KubeCost 可觀測最佳實踐

FinOps 背景需求 在典型的互聯網公司的成本組成中，IT 成本佔比並不低，技術成本與人力成本的比例差不多在 1:2 ~ 1:2.5 左右， 降低 IT 成本顯然能帶來立竿見影的效果。 近 10 年來雲計算、雲原生、容器、Kubernetes、DevOps 等技術的高速發展，使得 IT 成本的管理變得更加複雜，也給成本的管理帶來了更多的挑戰。目前大多數互聯網公司，都基於 Kubernetes 實

kubernetes

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u_17213027 頭像

wx676be6175e246 - Android開發中Kotlin的when表達式

在Android開發中，Kotlin的when表達式是替代傳統switch-case的現代解決方案，它通過類型安全、簡潔語法和強大功能，成為處理複雜條件邏輯的首選工具。本文將從核心特性、實際應用場景到最佳實踐，全面解析when在Android開發中的價值。 when的核心特性 when表達式支持多條件分支，其優勢在於： 類型安全：自動檢

移動開發 , Android , 類型安全 , 應用場景

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maimengdeliejiu - 公網帶寬

公網帶寬是連接企業或個人網絡與互聯網的關鍵數據傳輸通道，其性能直接影響網絡訪問速度、業務響應效率及用户體驗。公網帶寬以“Mbps”（兆比特每秒）為計量單位，代表單位時間內的數據傳輸能力，數值越高意味着數據吞吐效率越強。在數字化時代，隨着雲計算、大數據、高清視頻、物聯網等應用的普及，公網帶寬已成為支撐各類在線業務的核心基礎設施，其規劃與配置需結合實際業務場景動態調整。 從技術架構看，公網帶寬的

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maimengdeliejiu - 雲服務器故障服務保障體系構建與實踐

雲服務器故障服務保障體系構建與實踐 一、故障預防機制建設 建立多層次的故障預防體系是保障雲服務器穩定運行的基礎。首先需構建全面的監控系統，通過部署服務器性能監控工具，實時採集CPU使用率、內存佔用、磁盤I/O、網絡帶寬等關鍵指標，設置多級告警閾值，確保異常情況及時發現。其次實施定期巡檢制度，技術團隊每月進行系統漏洞掃描、安全補丁更新和硬件健康檢測，重點檢查存儲陣列、電源模塊及網絡設備的

服務器

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門思科技 - LoRa 物理層核心參數詳解：SF、BW、CR 與 LDRO 如何決定通信距離與功耗表現

一、LoRa 物理層為何能實現超遠距離通信 在低功耗廣域網（LPWAN）技術體系中，LoRa 的突出優勢並不來自高帶寬或高數據速率，而是通過犧牲傳輸效率換取極高的接收靈敏度。 這一能力並非單一參數決定，而是由多項物理層參數協同作用的結果。其中，SF、BW、CR 與 LDRO 構成了 LoRa PHY 層最核心的調節手段。 理解這些參數的工作原理，是進行鏈路預算評估、通信距離優化以及功耗控制的

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愛學習的懶洋洋 - MyBatis踩坑實錄：那些不報錯但讓你debug到深夜的Bug

早上剛到公司，打開電腦，寫着需求聽着歌。突然釘釘一響，測試發來消息："你那個接口報錯了"。打開日誌一看，MyBatis又炸了。 説實話，MyBatis這玩意兒平時挺好用的，但有時候報的錯真讓人摸不着頭腦。尤其是那種本地跑得好好的，一上線就炸的Bug，簡直讓人懷疑人生。今天就記錄兩個讓我debug到深夜的坑，它們都有個共同特點：代碼看起來完全沒問題，但運行時就是莫名其妙地報錯。 如果你也被My

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阿里雲大數據AI - 【NeurIPS2025】阿里雲 PAI 團隊動態數據調度方案 Skrull 入選

2025年12月，第39屆神經信息處理系統大會（NeurIPS：Annual Conference on Neural Information Processing System）在美國加利福尼亞州聖迭戈順利召開。NeurIPS是機器學習領域的頂級會議，與ICML、ICLR並稱為機器學習領域三大會議。阿里雲 PAI 團隊與中國科學院大學前沿交叉科學學院等單位合作的研究成果——輕量級動態數據調度方案

阿里雲 , 人工智能

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悲傷的斑馬 - GEO公司排名推薦：聚焦效果與增長，基於五維評估模型甄選行業標杆

引言：AI搜索重塑營銷，GEO能力成為品牌必選項 隨着生成式AI（AIGC）深度融入用户的信息獲取與決策流程，傳統搜索引擎優化（SEO）的規則正在被顛覆。根據Gartner發佈的報告，預計到2025年，超過30%的企業營銷預算將投向旨在影響生成式AI輸出的策略，即生成式引擎優化（GEO）。品牌在AI生成答案中的“存在感”與“可信度”，直接關係到未來的流量入口與消費者心智。面對這一全新疆域，市

觀點 , 資訊 , 教程 , 知識 , 數據庫

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率性的開水瓶 - 「數據引擎+流程自動化」驅動精細化運營：五大品牌核心能力橫向對比與深度剖析

在數字化轉型背景下，「數據引擎+流程自動化」已成為企業實現精細化運營的核心雙引擎——數據引擎解決「數據從哪來、怎麼用」的問題，實現全鏈路數據驅動；流程自動化解決「流程怎麼跑、效率怎麼提」的問題，實現標準化與智能化。本文選取超兔一體雲、釘釘 CRM 、Nimble、八百客CRM、ClickUp五大品牌，從技術深度、場景覆蓋、管控顆粒度、落地價值四大維度展開橫向對比，為企業選型提供參考。 一、對比框架

框架 , 流程圖 , 數據結構

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可不簡單 - vue 甘特圖 vxe-gantt 任務里程碑類型的配置用法

vue 甘特圖 vxe-gantt 任務里程碑類型的配置用法 查看官網：https://gantt.vxeui.com/ gitbub：https://github.com/x-extends/vxe-gantt gitee：https://gitee.com/x-extends/vxe-gantt 通過設置 task-bar-milestone-config 和 type=move

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CV大師楊某 - CSMA/CD 和 CSMA/CA 之原理

CSMA/CD 　　CSMA/CD（Carrier Sense Multiple Access/Collision Detect） 　　即載波監聽多路訪問/衝突檢測方法 在以太網中，所有的節點共享傳輸介質。如何保證傳輸介質有序、高效地為許多節點提供傳輸服務，就是以太網的介質訪問控制協議要解決的問題。 　　一、基礎篇： 　　是一種爭用型的介質訪問控制協議。它起源於美國夏威夷大學開發的A

數據 , 後端開發 , 延遲時間 , JAVA , 數據幀

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項目管理小胡 - 項目干係人管理怎麼做？用干係人地圖一次搞定溝通對象與關鍵風險

對項目經理來説，最痛的不是排期，而是“項目干係人管理怎麼做”。需求、研發、測試、合規、領導各説各話，溝通越多越亂。後來我用一張“干係人地圖（Stakeholder Map）”把干係人清單、訴求/底線、影響力×關注度矩陣、溝通計劃和風險預警一次梳理清楚。本文給步驟與模板，拿去就能用。 一張“干係人地圖”，把溝通對象、訴求、風險畫出來 先給你一個一句話定義，方便你記住： 干係人地圖 = 關鍵干係人識別

項目管理 , 干係人需求

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未聞花名AI - 構建AI智能體：五十一、深思熟慮智能體：從BDI架構到認知推理的完整流程體系

一、什麼是深思熟慮的智能體 當我們談論一個決策是深思熟的，我們指的是這個決策經歷了深度的思考過程,不僅僅是快速的反應，而是包含了分析、推理、權衡和規劃的複雜認知活動。同樣，在人工智能領域，深思熟慮的智能體（Deliberative Agent） 是指能夠進行復雜推理、規劃未來行動、並基於內部狀態和外部環境做出決策的智能系統。與簡單的反應式智能體不同，深思熟慮的智能體具備：

AIGC二三事 , List , 優先級 , 數據 , pytorch , 人工智能

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網絡安全守衞 - “雙碳”目標，數字化的新陣地

用數據“掘地三尺”，為零碳排放找出一條最靠譜的路 ——Echo_Wish 的大數據隨想錄 要我説，“零碳排放”這四個字，看着挺玄乎，但真正落地的時候，其本質就一句話：用數據把浪費揪出來，把效率拉上去，把決策變聰明。 你別看很多企業喊着“雙碳目標”，但真正能做到落地推進的，幾乎都是數字化程度高、數據驅動意識強的團隊 —— 因為碳排

單例模式 , 大數據 , 數據 , 開發語言 , hadoop , JAVA

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sevencoding - 劍指offer-54、字符流中第一個不重複的字符

題⽬描述 請實現⼀個函數⽤來找出字符流中第⼀個只出現⼀次的字符。例如，當從字符流中只讀出前兩個字符" go "時，第⼀個只出現⼀次的字符是" g "。當從該字符流中讀出前六個字符“ google "時，第⼀個只出現⼀次的字符是" l "。 返回值描述：如果當前字符流沒有存在出現⼀次的字符，返回 # 字符。 思路及解答 有序哈希表 可以直接使用哈希的數據結構來存取我們的字符，對與重複的字符可以對值進

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mob64ca1405d568 - java - 【趙渝強老師】阿里雲大數據ACP認證之阿里大數據產品體系 - 趙強老師技術分享圈

大數據體系架構中的組件非常多，每個組件又屬於不同的生態圈系統。從最早的Hadoop生態圈體系開始，逐步有了Spark生態圈體系和Flink生態圈體系。因此在學習大數據之前有必要了解一下每一個生態圈體系中具體包含哪些組件，以及它們的作用又是什麼。 一、大數據的數據存儲組件 在大數據體系中使用了分佈式存儲的方式解決了海量數據的存儲問題。它分為離線數據存儲和實時數據

大數據 , hive , hadoop , SQL

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五度易鏈 - 破解多源異構數據難題：五度易鏈在產業監測、風控場景中的技術賦能案例

產業數據的精準性、實時性與智能化應用水平，直接決定了政府產業調控與企業戰略佈局的成效。然而，海量多源異構的產業數據散落於不同主體、不同系統之中，“數據孤島”“標準不一”“價值難挖”等問題，讓高效整合、精準分析並賦能決策成為政府與企業共同面臨的核心課題。深耕產業數據服務領域多年的“五度易鏈”，精準把握行業痛點與發展趨勢，聚焦戰略新興產業與未來產業賽道，通過行業研究、大數據與人工智能技術的深度融合，依

大數據

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BigDipper - 瀏覽器緩存策略

一、簡介 緩存就是建立一種自動化的、客户端和服務端協商的機制。 客户端和服務端是通過HttpHeader來傳遞協商的信息。 二、cache-control cache-control 可以出現在Http-Request-Header中，也可以出現在Http-Response-Header中。 它是在HTTP1.1規範中添加的，優先級高於expires （在HTTP1.0規範中添加）。 1. max

chrome , 前端

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mob649e8162842c - VSCode 的 GitHub Copilot 遠程授權

VSCode 的 GitHub Copilot 遠程授權 在軟件開發過程中，使用現代工具來提高效率已成為一種趨勢。VSCode 和 GitHub Copilot 的結合為開發者提供了更智能的編碼方式。然而，進行遠程授權時，可能會遇到一系列問題。本文將深入探討解決“VSCode 的 GitHub Copilot 遠程授權”的過程。 技術原理 在進行遠程授權時，GitHub Co

User , aigc , 開發者 , ci

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程序員阿偉 - 《運行時管線切換與自定義後效的落地實操手冊》

傳統渲染框架常陷入“管線固化”與“後效封閉”的雙重桎梏—一旦確定核心渲染技術，後續切換需重構底層邏輯，自定義後效則因接口不兼容難以無縫集成，這在多場景渲染需求下顯得尤為被動，比如實時渲染項目中既要適配移動設備的輕量化需求，又要滿足PC端的高清畫質訴求，傳統框架往往只能通過多版本開發解決，效率極低。真正靈活的渲染框架，本質是“渲染能力的動態編排系統”，通過解耦渲染管線、抽象後效接口、構建資源調度中樞

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程序員阿偉 - 《從粗放調用到精準協同：Lua/Python 對接 C++ 核心的進階指南》

原型期的快速驗證過後，絕大多數技術團隊都會陷入腳本語言與 C++ 核心交互的“性能安全雙困境”—要麼為了保留快速迭代的靈活性，繼續沿用原型期粗放的直接調用模式，導致高併發場景下響應延遲呈指數級增長，數據流轉過程中頻繁出現格式錯亂；要麼盲目追求底層性能優化，過度封裝交互接口，讓交互層變得臃腫冗餘，後期維護成本陡增，甚至制約業務的快速調整。真正成熟的協同架構，從來不是簡單實現“腳本調用 C++ 接口”

c++ , Python

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