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u_17594848 頭像

深圳大表哥 - Exchange 介紹

Microsoft Exchange Server，它是一套面向企業的協作與郵件服務器解決方案，核心用於管理企業郵件、日曆、聯繫人、任務等辦公數據，同時提供高安全性、可擴展性和跨設備協同能力。以下是其核心功能與特點的詳細介紹： 一、核心功能 企業級郵件管理 作為核心功能，Exchange 支持收發郵件、創建共享郵箱 / 通訊組，可設置

Exchange , 服務器 , 數據 , Outlook

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gangyideyingpan 頭像

剛毅的硬盤 - Python項目推薦

​musicdl：無損音樂下載器 項目地址：https://github.com/CharlesPikachu/musicdl（歡迎star） 項目文檔：https://musicdl.readthedocs.io/zh/latest/ 效果展示： div align="center" div img src="https://github.com/CharlesPikachu/musicd

爬蟲圖片 , 數據 , 音樂 , 破解密碼 , Python

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u_16099217 頭像

技術博客達人 - 軟工第四次作業——結對編程二_weixin

一、結對探索 1.1 隊伍基本信息 結對編號：2526；隊伍名稱：開發小隊； 學號 姓名 作業博客鏈接

文心一言 , 數據 , 權重 , aigc , 原型設計

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u_14691 頭像

lemon - pinia倉庫和組件中執行順序

TSM存儲設備 TSM支持以下類型的設備： *磁帶設備 *可移動文件設備 *磁盤設備 *光盤設備 *存儲區域網絡（SAN）設備 TSM存儲對象 *庫 *驅動器 *設備類 *存儲池 *存儲池卷 *數據移動設備 *路徑 *服務器 庫 物理庫是共享類似的介質安裝需求的一

pinia倉庫和組件中執行順序 , 服務器 , 數據 , 雲計算 , 雲原生 , 磁帶庫

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u_16213628 頭像

mob64ca14031c97 - 發揮雲網融合優勢，天翼云為政企鋪設數字化轉型跑道！

電力行業的“隱形風險”，往往藏在文檔裏 在電力行業，安全與穩定始終是第一位的。 從發電、輸變電，到調度、運維、檢測，每一個環節都高度規範、流程嚴謹。但在實際運行中，很多管理者逐漸發現： 真正容易被忽視、卻頻頻引發問題的，並不是設備本身，而是一份份看似普通的文檔。 檢測報告、運行記錄、質量文件、合規材料…… 這些文檔一旦出現錯誤，帶來的後果

數據 , 運維 , 數據一致性 , 後端開發 , harmonyos

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u_17567677 頭像

沃觀態勢感知 - 數據可信嗎？評估海外社交媒體分析軟件質量的3個關鍵指標

企業在選擇海外社交媒體分析軟件時，大多數人最先關注功能與價格，卻往往忽略最重要的一點——數據是否可信。無論系統的界面再精美、AI 功能再先進，如果底層數據不真實、不完整、不精準，那麼所有分析結果都會偏離實際，甚至會誤導企業決策。因此企業在選型過程中，需要優先評估分析軟件最關鍵的三個指標：數據覆蓋的真實性與廣度、數據處理的準確度與語義理解能力、數據更新率與系統穩定性。 第一個

數據 , 人工智能 , 數據分析 , 數據更新 , 社交媒體

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u_16511090 頭像

min2k - 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

數據 , 神經網絡 , 人工智能 , pandas , Python

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u_17587833 頭像

mb6923acc0735dc - 鍵值型數據庫KV-Store：非關係型數據的存儲、加密與分佈式同步

🌟 引言：KV-Store在全場景時代的獨特價值 在鴻蒙全場景分佈式生態中，鍵值型數據庫（KV-Store）作為非關係型數據存儲的核心解決方案，憑藉其輕量高效、跨設備同步、簡單易用的特性，在配置管理、用户狀態持久化、分佈式數據共享等場景中發揮着不可替代的作用。與傳統關係型數據庫相比，KV-Store以簡單的鍵值對模型，為開發者提供了在設備間無縫流轉數據的能力，真正實現了"

移動開發 , 數據 , 初始化 , 數據庫 , Android

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u_17567677 頭像

沃觀態勢感知 - 評估海外媒體監測平台數據質量與採集能力的三個關鍵

隨着企業加速全球化佈局，海外媒體監測平台成為品牌洞察市場動態、獲取用户反饋和進行輿情管理的重要工具。然而，面對市場上眾多監測平台，企業在選型過程中往往關注功能豐富度，卻忽視了數據質量與採集能力，這實際上是平台能否為決策提供有效支撐的核心因素。本文從三個關鍵維度解析如何科學評估海外媒體監測平台的數據質量與採集能力，幫助企業做出明智選擇。 一、數據源的

數據源 , 數據 , 數據質量 , 人工智能 , 數據分析

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u_13715298 頭像

技術員阿偉 - 《聯機遊戲多端通聯進階指南：邏輯協同與體驗優化的實戰手冊》

在聯機遊戲的開發語境中，協同邏輯的隱性錯位往往藏在跨端交互的細微鏈路裏，它不是顯性的功能失效，而是在玩家操作與數據反饋之間形成的無形滯澀，這種滯澀會隨着聯機人數的增加、場景複雜度的提升逐漸放大，最終影響整體體驗的流暢度。這種現象如同精密儀器中未完全咬合的齒輪，每個部件單獨運行時看似無虞，一旦進入協同狀態，就會因微小的偏差產生連鎖反應—比如玩家釋放技能的指令已發出，卻在其他玩家的視

場景切換 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 加載 , 代碼人生

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u_16213667 頭像

mob64ca140c75c7 - 雲平台 數據安全 隱私 指標

現在才知道，原來平時我們用的各種雲，是有公有云和私有云之分的。我們一般接觸最多的是公有云，是指由第三方提供商為用户提供能夠存儲文件的網盤。不過，這些網盤由於文件密集，黑客只要成功一次，就可以獲得大量的數據了，比較危險。而且，我們並不具有服務商提供給我們的賬號的最高權限。 所以如果想要安全性更高、自主性更強，還是私有云比較好。私有云，顧名思義是自己搭建，有自己

雲平台 數據安全 隱私 指標 , 雲平台 , 數據 , 雲計算 , 公有云 , 私有云

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u_15214399 頭像

u_15214399 - 【案例共創】基於機器學習的鑽石電商定價策略優化：數據驅動的精準價格預測

最新案例動態，請查閲【案例共創】基於機器學習的鑽石電商定價策略優化：數據驅動的精準價格預測。小夥伴們快來領取華為開發者空間進行實操吧！ 本案例由開發者：天津師範大學協同育人項目–翟羽佳提供 1 概述 1.1 案例介紹 年複合增長率達 12.4%。然而，鑽石作為高客單價、非標品類的代表，其價格受多維度因素影響（如 4C 標準、市場供需），傳統定價模式

機器學習 , 數據 , 人工智能 , 開發者 , Python

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nocobase 頭像

NocoBase - 10 個開源工具，快速構建數據應用

原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/open-source-data-apps。 寫在開頭 對開發者來説，工作中最常見的需求之一就是：臨時需要快速搭建一個數據應用。 可能是一個運營看板、一個內部查詢工具，或者一個簡單的客户數據門户。 傳統的做法需要寫後端、接數據庫、再做前端。 好在現在已經有不少優秀的開源工具，能幫你在幾小時內就構建出一個可用的數據應用。

無代碼開發平台 , 數據 , 低代碼 , 數據庫 , 開源

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u_16099280 頭像

編程小達人之心 - stm32 HAL_I2C_Mem_Read_DMA 不工作

這一期，我們接着上一期的內容，來看看ADC實驗與DMA實驗在實際的應用中的結合使用。就比如我們可以使用在自制遙控器的搖桿值的獲取和傳輸上。 下面舉例一個兩個搖桿的遙控器的搖桿獲取的代碼的ADC配置部分。 ADC_InitStructure.ADC_Mode = ADC_Mode_Independent; //獨立模式 ADC_InitStruc

機器學習 , 數據 , 單片機 , 搖桿 , stm32 , 嵌入式硬件 , 人工智能

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u_16213412 頭像

mob64ca12ebb57f - ollama 如何進行本地數據訓練

在機器學習和自然語言處理領域，模型的訓練是一個重要的環節。隨着深度學習的發展，本地數據訓練逐漸成為吸引用户的一個選項。然而，如何使用Ollama進行本地數據訓練這一問題卻困擾了許多開發者。本篇博文將詳細記錄這一問題的處理過程，從問題背景、錯誤現象、根因分析、解決方案到驗證測試和預防優化。 問題背景 在當前數據驅動的業務環境中，企業越來越依賴自定義的機器學習模型來提升業務決策和用户

數據 , 數據格式 , aigc , 解決方案

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u_15954840 頭像

mb63df62508d1a9 - 數據備份策略：完全備份、增量備份、差分備份

在軟考信息系統管理工程師及其他IT類考試中，數據備份策略屬於計算題和概念題的高頻考點。考題通常會設定一個場景（如“週一全備，週二週三增量...”），讓你判斷恢復數據時需要哪些磁帶，或者比較它們的優缺點。 以下是三種備份方式的深度解析與對比： 一、 三種備份方式詳解 1. 完全備份 (Full Backup) 定義： 對系統中所有選定的數據

數據 , Backup , 運維 , 備份

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u_16213604 頭像

mob64ca13fd559d - 筆桿網

大規模 GPU 集羣跨節點通信的核心是 “數據從本地 GPU 到遠程 GPU 的完整流轉過程”，其主要步驟圍繞 “數據準備→本地導出→跨節點傳輸→遠程導入→一致性校驗” 展開，每個步驟都對應着之前提到的通信延遲、擁塞、開銷等核心問題。 一、跨節點通信的核心步驟（按數據流轉順序） 步驟 1：本地 GPU 數據準備與封裝（通信前預

算力網絡 , 服務器 , 數據 , 後端開發 , harmonyos , 數據傳輸

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u_16099221 頭像

技術領航者之聲 - DB2 jabcd連接串socketTimeout

以遞歸方式處理數據關係的一種新方法 Birgitta Hauser, 軟件工程師, Toolmaker Advanced Efficiency GmbH 簡介：根據 SQL 標準，分級數據（如組織圖和材料單）或雙向數據（如航班中轉）可以通過使用遞歸通用表表達式 (RCTE) 進行評估。DB2 for i 的 V5R4 版本中提供了 RCTE 功能。其他的數據庫（如 O

大數據 , 遞歸 , 數據 , 數據倉庫 , SQL

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網絡安全俠 - pgsql 實體化視圖索引

簡介： MView中文名稱為實體化視圖（Materialized View），相對於普通的視圖來説，MView的不同之處在於MView實體化視圖管理存儲數據，佔據數據庫的物理空間。MView的結果會保存在一個普通的數據表中，在對MView進行查詢的時候不再會對創建MView的基表進行查詢，而是直接查詢MView對應的結果表，然後通過定期的刷

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 數據庫 , pgsql 實體化視圖索引 , 物化視圖

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讓世界更美好 - OceanBase數據庫全解析：架構、特性與應用實踐

一、OceanBase簡介：中國原生的分佈式數據庫 OceanBase是由螞蟻集團完全自主研發的分佈式關係型數據庫，誕生於2010年，最初用於解決支付寶的核心交易需求。經過十餘年發展，如今已成為支撐雙11百萬級TPS、金融級一致性的成熟數據庫產品。 核心定位：OceanBase定位於"高可用、高擴展、高兼容的分佈式關係數據庫"，尤其擅長處理金融級事務和高併發場景。20

oracle , yyds乾貨盤點 , 數據 , 數據庫 , 分佈式事務 , SQL

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lgmyxbjfu - ptn傳輸 vlan

PSTN是所有的交換設備和網絡設備的集合，它們都是那些參與提供網絡服務的信息運送者。當談到PSTN時，指的主要是有線電話網絡以及它和蜂窩電話、PCS和衞星通信等無線網絡的接入點。請求者通過大的語音交換機訪問PSTN有線網絡，這些交換機放在電話公司的中央局，通過普通的模擬電話或數字PBX系統帶給我們基本的電話服務。這種訪問既可以通過有線電話也可以通過無線網

網絡資源 , 數據 , 雲計算 , ip , ptn傳輸 vlan , 雲原生

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u_16213701 頭像

mob64ca14147fe3 - 調試——《程序員修煉之道》讀書筆記

本文深入探討了調試的核心哲學，強調通過系統化數據收集而非盲目猜測來解決問題。文章詳細介紹了調試的四個關鍵步驟，包括理解正常系統行為、承認未知、數據收集和根本原因修復，為開發人員提供了實用的調試方法論。 調試的基本哲學 作者：Max Kanat-Alexander 發佈日期：2017年7月17日 有時候人們很難進行調試。主要是那些認為調試系統需要

網絡服務器 , 數據 , 代碼庫 , 前端開發 , Javascript

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u_16099212 頭像

智慧編織者 - 分佈式架構 Mysql優化及高可用 - zacharyos的個人空間 -

一、優化操作 在 MySQL 優化中，通常從索引、SQL 語句、配置參數、架構等維度入手，以下是一些常見優化方向及簡要説明： 1.索引優化 創建合適的索引：為查詢頻繁的字段（如WHERE、JOIN、ORDER BY後的字段）建立索引（普通索引、聯合索引），避免全表掃描。 優化聯合索引順序：遵循 “最左前綴原則”，將過濾

數據 , MySQL , 數據庫 , 後端開發 , Python

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