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wx691d832271996 - Game-based Bilingual Learning: 革新語言學習的遊戲化平台

引言 在全球化日益加深的今天，掌握多種語言已成為個人和職業發展的關鍵優勢。然而，傳統的語言學習方法往往顯得枯燥乏味，難以持續激發學習者的興趣。為此，我們自豪地推出Game-based Bilingual Learning項目——一個融合了遊戲化元素、人工智能和教育學原理的創新型雙語學習平台。 本文將深入介紹這個由Comate ZuLu全流程開發的項目，展示其如何徹底改

遊戲化 , 文心一言 , API , 緩存 , aigc

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user_kim 頭像

前端搬磚師 - 前端緩存大全

前端緩存一直是前端一熱門話題，也是面試高頻考點。主要涉及前端性能優化相關知識點。先來看看大綱： 之前也有寫過一遍關於http緩存的文章一文讀懂http緩存（超詳細），裏面寫的比較詳細。有興趣可以去看看，今天呢，主要是對前端緩存做一個較為全面的總結，希望對大家有所幫助吧！ 前端緩存大致分為兩類： 1、http緩存 2、本地緩存 一、http緩存 http緩存也稱為應用緩存，主要是緩存get請

cache-control , 緩存 , http緩存 , 瀏覽器緩存 , 前端

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delai 頭像

德來 - 預加載系列二：讓File Prefetching絲絲潤滑無痛無癢

所謂 File Prefetching 就是在一個頁面加載成功後，默默去預加載後續可能會被訪問到的頁面的資源。 前端資源預加載其實沒啥新鮮的，我們倒騰這個事情的過程卻是很有有意思也很有啓發性。 第一個版本，簡單粗暴有點痛 1、建一個獨立的頁面，裏面索引了各種需要預加載的css、js，代碼類似下面這樣。 html head link rel="stylesheet" hre

prefetch , web性能優化 , 緩存 , 前端

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alfred_5972f8006661f 頭像

前端熟練工 - require VS import VS import() 對比分析(史上最詳細)

前置知識-幾種模塊化方案 require 屬於 commonJS 規範，想了解詳細的，戳我; 靜態 import,動態 import() 屬於 ES6 規範； require 用法 require 可以引用 JS、json 等； // test.js module.exports = { a: "china", b: function() { console.log("b");

ecmascript-6 , 同步 , 緩存 , require , import

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caicai_5c7ce98f48e7d 頭像

菜菜 - 搞定秒殺，只需要這幾步！！

靈魂拷問 秒殺這種大併發的寫場景，直接分庫分表開幹？ 應對秒殺活動的流量高峯很難嗎？ 不要拿淘寶級別的秒殺忽悠我 秒殺活動特點 我敢説凡是做過電商的同學，都會遇到運營展開的秒殺，限時購等“高併發”的活動。市面上也有不少針對秒殺的解決方案，什麼分庫分表，緩存，消息隊列呀，但凡能想到的技術“靚點”都基本會寫上一段。我覺得應對秒殺這樣的帶有流量峯值的業務，還是要仔細分析業務的特性，以及根據自己

微服務 , 緩存 , JAVA , 分佈式 , 秒殺

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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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u_16237826 頭像

軟件求生 - 面試必問：Redis 緩存雪崩，別再只會背定義了

有一天凌晨 2 點，監控突然像過年放鞭炮一樣，全紅。QPS 飆升、數據庫 CPU 100%、連接池打滿、報警電話響到我懷疑人生。同事迷迷糊糊地問我一句： “是不是緩存雪崩了？” 那一刻，我才真正意識到： Redis 不只是快，它也可能是一場“雪災”。 從一個真實又殘酷的故事説起 想象一個場景。你在北方某城市

redis , yyds乾貨盤點 , 緩存 , 數據庫

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u_16099203 頭像

網絡安全守衞 - 電腦攝像頭怎麼安裝的？裝計算機攝像頭的方法

一、問題背景 誰沒遇到過這種讓人煩躁的時刻呢？滿心歡喜準備和家人視頻通話，或者緊急要開線上會議、上網課，打開軟件卻突然彈出“未檢測到攝像頭”的提示，瞬間讓人手忙腳亂！明明筆記本自帶攝像頭，前幾天還用得好好的，怎麼突然就 “罷工” 了？ 其實大家完全不用慌，筆記本攝像頭打不開壓根不是什麼大毛病，九成以上的困難都出在三個地方：要麼是不小心按了快捷鍵把攝像頭禁用了，要麼是系

快捷鍵 , 設備管理 , 緩存 , 後端開發 , Python

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dewujishu 頭像

得物技術 - 社區收藏緩存設計重構實戰

一、背景 社區收藏業務是一個典型的讀多寫少的場景，社區各種核心Feeds流都需要依賴用户是否收藏的數據判斷，早期緩存設計時由於流量不是很大，未體現出明顯的問題，近期通過監控平台等相關手段發現了相關的一些問題，因此我們針對這些問題對緩存做了重構設計，以保障收藏業務的性能和穩定性。 二、問題分析定位 2.1 接口RT偏大 通過監控平台查看「判斷是否收藏接口」的RT在最高在8ms左右，該接口的主要作用是

性能優化 , 緩存 , 重構

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invalidnull 頭像

註銷 - HTTP 頭部字段 Cache Control max-age = 0 和 no-cache 的區別

禁掉緩存的情況：請求百度首頁 開啓緩存的情況下： 似乎沒有什麼變化。 再觀察請求的頭部字段：cache-control: max-age=0 標頭 Cache-Control: max-age=0 暗示內容立即被認為是陳舊的（並且必須重新獲取），這實際上與 Cache-Control: no-cache 相同。 首先了解 cache-control 的幾種可能的值： no-cac

HTTP , no-cache , cache-control , 緩存 , Web

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crazydxf 頭像

挨踢打工人 - 一次神秘的 404：Harbor 明明支持 BuildKit 緩存，為什麼 CI 總是失敗？

結論先説：問題不在 Harbor，而在 CI 裏用的 moby/buildkit:buildx-stable-1 太老了。 本地 Docker 自帶的 BuildKit 已經升級，可以和 Harbor v2.14 正常協作； CI 使用的是舊版 BuildKit 容器鏡像，生成的緩存 manifest

MySQL , 緩存 , 數據庫 , cd , ci , Docker

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qian5201314 頭像

代碼保安 - Go中的HTTP中間件：提升Web應用的功能與性能

HTTP中間件是Go Web開發中的核心概念，它允許我們在HTTP請求-響應週期中插入自定義邏輯，從而增強應用的功能和性能。本文將深入探討Go中HTTP中間件的實現、應用和最佳實踐。 什麼是HTTP中間件？ HTTP中間件是一種設計模式，它包裝HTTP處理程序，在請求到達實際處理程序之前或之後執行特定操作。中間件形成一個處理鏈，每個中間件都可以： 修改請求或響應

Go語言 , 中間件 , HTTP , 緩存 , 後端開發

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u_92655 頭像

小題大作 - Redis緩存和數據庫雙寫一致方案

第一我們先來説一下什麼是緩存雙寫，就是我們利用redis的情況下一定會利用一個持久化的數據庫，最典型的就是redis+mysql的組合，使用他們倆就一定會存在數據不一致的情況，我們為了業務要求必須保證最終一致性，因而得我們解決的就是使用什麼方法讓他們之間的數據儘可能的在最短的時間、最大的吞吐量、最安全的方式下保證數據的一致性。 關於策略就有同步和異步的方式，同步的方式處理速

redis , 緩存 , 數據庫 , 後端開發 , Python

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u_16213721 頭像

mob64ca14196783 - GaussDB (for Cassandra) 數據庫治理：大key與熱key問題的檢測與解決

在 Redis 的運維實踐中，熱點 Key 與大 Key 如同系統中最隱蔽的性能陷阱，需要系統化的治理策略而非零散的解決方案 在高併發系統架構中，緩存承擔着流量緩衝與加速的核心職責。然而，熱點 Key（Hot Key）與大 Key（Big Key）問題如同緩存系統中的"隱形殺手"，隨時可能引發系統性能雪崩。本文將深入探討熱點 Key 與大 Key 的系統化

redis , 緩存 , Css , 前端開發 , HTML

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u_16213435 頭像

mob64ca12f15103 - springai ollama redis

在現代開發中，SpringAI、Ollama 和 Redis 的結合是推動應用快速響應和高效數據處理的關鍵。然而，當我們在集成這些技術時，可能會遇到一些問題。以下是解決 springai ollama redis 問題的詳細過程記錄。 背景定位 在一個典型的項目中，開發人員利用 SpringAI 來處理人工智能任務，而 Ollama 則作為模型部署平台，Redis 則提供高

redis , spring , 緩存 , aigc

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u_17072679 頭像

前端小巷子 - Vue 2深入 keep-alive

Vue 2深入 keep-alive keep-alive 是 Vue 2 運行時裏最常被提及卻最少被深究的內置組件。它看上去只是“把頁面緩存起來”，背後卻涉及實例生命週期劫持、LRU 緩存策略、VNode 複用以及內存管理。 一、設計動機 單頁應用裏常見的“標籤頁”“麪包屑”“分步表單”等交互模式，都要求用户在多個路由或狀態之間來回切換。默認情況下，每一次切換都會觸發舊組件

生命週期 , 緩存 , 複用 , 前端開發 , Javascript

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u_13250 頭像

flybirdfly - oracle rac是什麼-Oracle

什麼是RAC架構呢？ 共享同一個份物理存儲，把連接和計算層，作為instance做多實例部署。 這樣有什麼好處呢？ 第一個好處是增加可靠性 第二個好處是增加連接數 第三個好處是分散計算壓力。 前兩者是顯而易見的，畢竟節點數增加了。 第三個，就需要一定的技術支撐了。

oracle , 分佈式架構 , 數據塊 , 緩存 , 數據庫

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u_16213702 頭像

mob64ca1414c613 - 網卡dmesg信息斷電回丟失嗎

一、網卡收包流程 　　從比較高的層次看，一個數據包從被網卡接收到進入 1、加載網卡驅動，初始化 2、包從外部網絡進入網卡 3、網卡（通過 4、產生硬件中斷，通知系統收到了一個包 5、驅動調用 6、ksoftirqd進程調用 NAPI 的poll函數從 ring buffer 收包（poll函數是網卡驅動在初始化階段註冊的；每個 C

sed , 軟中斷 , 緩存 , 架構 , 後端開發 , 網卡dmesg信息斷電回丟失嗎

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u_15844731 頭像

阿森CTO - C++異常處理

@TOC C++異常處理：底層邏輯、實操方法與實戰技巧 一、背景知識 1.1 C語言的錯誤處理侷限 C語言處理錯誤的核心方式僅有兩種，且都存在顯著短板： 直接終止程序：像assert斷言這類方式，一旦檢測到非法條件（比如數組越界、空指針訪問）就直接終止程序。這種方式對用户極不友好，比如僅因一個參數錯誤就導致整個應用崩潰，完全沒有容錯

大數據 , yyds乾貨盤點 , 拋出異常 , 數據倉庫 , 緩存 , 錯誤碼

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mirxiong 頭像

掃地小沙彌J - 從局部性原理到一致性模型：深入剖析緩存設計的核心權衡

緩存：高速存取數據的前哨站 緩存的根本思想，源於一個在計算機科學中被反覆驗證的黃金法則——局部性原理（Principle of Locality）。該原理包含兩個層面： 1）時間局部性（Temporal Locality）：如果一個數據項被訪問，那麼在不久的將來，它極有可能被再次訪問。例如，一篇熱門新聞的詳情頁、一個爆款商品的庫存信息。

數據 , 緩存 , 數據庫 , 代碼人生

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數據庫知識分享者小北 - 阿里雲 Tair 基於 3FS 工程化落地 KVCache：企業級部署、高可用運維與性能調優實踐

導讀 接着上一節內容，本文系統介紹了阿里雲 Tair KVCache 團隊與服務器研發存儲軟硬件結合團隊對 3FS（高性能 KVCache 底座）開展的全方位工程化升級實踐。 面向 AI 大模型推理中高吞吐、低延遲、強穩定性的核心訴求，團隊從性能調優、產品化增強與雲原生管理三大維度推進深度優化： 在性能層，通過 RDMA 流量均衡與小 I/O 參

tair , 數據 , nosql , 緩存 , 數據庫 , storage

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doscommand - Docker極簡實戰之python項目安裝部署

目錄 用 uv 管包 + 用 Docker 跑 Python 項目（實戰總結） 0. 準備工作：虛擬環境與依賴管理 0.1 Conda 和 uv/venv 的關係 0.2 什麼是“凍結依賴”？ 0.3 常見報錯與解決 1. Docker 入門：5 條命令夠用 2. Do

API , uv , 緩存 , Css , Docker , 前端開發 , HTML , Python

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BarberQiao 頭像

四毛打印店 - win10下使用paddleOCR提示安裝ccache

在Windows 10系統中使用PaddleOCR時，可能會遇到以下報錯提示："UserWarning: No ccache found. Please be aware that recompiling all source files may be required." 這個警告表明系統缺少ccache工具，導致PaddleOCR在每次運行時都需要重新編譯C++擴展代碼，這會顯著增加

windows , 重新編譯 , 緩存 , 考試認證

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funky_tiger 頭像

Funky_Tiger - 前端工程師必懂知識點之HTTP緩存

為什麼要使用 HTTP 緩存 對於資源: 假如每次請求的請求頭和響應頭分別都是1k，請求文件大小是10k。那麼一次請求就是12k大小，n次就是(12 * n)k。 對於前端: 前端每次請求完畢都要重新渲染 影響用户體驗 對於後端: 沒有緩存機制的話前端會頻繁的請求後端的接口。後端每次都要提供查找和下載等功能。如果請求基數比較大，服務器就會存在較大的壓力。 為了減少網絡帶寬消

HTTP , cache-control , 緩存 , 前端

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