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05:15 PM · Nov 07 ,2025

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mob64ca1412ee79 - java圖像處理_Daemon

第一章:項目架構的重大升級 1.1 從簡單工具到專業圖像處理器的演進 對比之前的圖像處理工具,新版本在架構設計上進行了重大改進。最核心的變化是引入了分層架構和濾鏡管理器的概念,使得程序從簡單的圖像顯示工具升級為具有專業級擴展能力的圖像處理平台。 架構對比分析: 舊版本架構: ImageUI:界面管理 ImageListener:事

縮放 , 圖像處理 , 架構 , 後端開發 , JAVA , Image , Python

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智慧園區探索者 - 2025 完整 AI 模型核心用法速查表

一、通用大模型(全能頂尖) GPT-4o Ultra(OpenAI)最擅長:多模態實時交互(語音+圖像+文本)、複雜Excel函數嵌套生成,錯誤率<1.5%,通用能力天花板。 Gemini 2.5 Pro(谷歌)最擅長:草圖轉可交互3D模型、百萬token長文本推理+跨語言編程,70秒生成完整小遊戲,多模態融合第一。 Claude Opus 4.1

訊飛 , 3d , 後端開發 , 模態 , Python

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mob64ca14068b0b - 使用docker buildx 構建多 cpu 架構鏡像 - 環境配置篇

第一章:Docker Buildx 構建多架構鏡像(ARM64+AMD64+RISC-V) 在跨平台應用部署日益普及的背景下,使用 Docker Buildx 可以高效構建支持多種 CPU 架構的容器鏡像,包括 ARM64、AMD64 和 RISC-V。Buildx 是 Docker 的擴展 CLI 插件,基於 BuildKit 構建引擎,支持交叉

後端開發 , Linux , Docker , Python

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是Yu欸 - ③DevUI MateChat 以 UI 標準化,賦能教育智能診斷助手

③DevUI MateChat 以 UI 標準化,賦能教育智能診斷助手 寫在最前面 一、 項目背景、評測目標與場景特性 1. 項目背景與工程需求 2. 場景特性:診斷與路徑的工程化挑戰 二、 技術方案與 MateChat 能力適配 1.

devui , 低代碼 , 後端開發 , MateChat , 大模型 , Python , ui

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我是你諾言哥 - 重裝系統必看!IObit Driver Booster 免費下驅動,不限速還省心

重裝系統後最頭疼的事,莫過於挨個找驅動、下載還被限速吧?明明是剛需功能,不少工具卻藏着付費門檻,折騰半天還未必裝得全。 下載地址:https://pan.quark.cn/s/86b9d2a1310b 備用地址:https://pan.baidu.com/s/1ysZPy_ULqx201V49ixjp_A?pwd=ktwi 直到我挖到 IObit

重裝系統 , 後端開發 , 註冊登錄 , 兼容性問題 , Python

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碼出財富 - 如何優化 SQL 語句?

優化SQL語句是提升MySQL性能的核心手段之一,其本質是減少數據庫的數據掃描量、降低資源(CPU/IO/內存)消耗、避免低效執行計劃。優化需結合執行計劃分析、語法優化、業務邏輯適配等維度,以下是系統化的SQL優化方法,涵蓋查詢、更新、關聯查詢等常見場景: 一、先通過工具分析執行計劃 優化前必須明確SQL的執行邏輯,EXPLAIN是MySQL中分析執行計劃的核心工具,

yyds乾貨盤點 , MySQL , 執行計劃 , 後端開發 , JAVA

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mob64ca140eb362 - kubernetes - 記一次k8s網絡故障排查與學習 - 個人文章

時間:2025-10 標籤:Spring Cloud Gateway、Netty、TCP連接池、Kubernetes、負載均衡 📌 背景 最近在項目中發現一個非常隱蔽的問題: 使用 Spring Cloud Gateway (SCG) 作為網關時,下游服務部署在 Kubern

kubernetes , gateway , tcp , ip , 負載均衡 , 後端開發 , spring cloud , Python

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程序員愛釣魚 - Node.js 編程實戰:圖像與文件上傳下載

在 Web 應用中,文件與圖片上傳下載幾乎是必備功能。從用户頭像、附件上傳,到後台報表導出、圖片資源分發,都離不開穩定可靠的文件處理能力。Node.js 天然適合 I/O 密集型任務,在文件傳輸和流式處理方面具有明顯優勢。 本文將從基礎原理出發,介紹 Node.js 中文件與圖片的上傳、存儲、下載以及常見優化方案。 一、文件上傳的基本原理 文件上傳本質上是

Go語言 , 上傳下載 , 文件上傳 , 上傳 , 後端開發

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程序員愛釣魚 - 使用Git 實現Hugo熱更新部署方案(零停機、自動上線)

Hugo 靜態網站最大的優勢之一,就是 構建快、部署輕。但如果你希望在每次更新文章後: 一條命令就完成構建 + 部署 服務器自動同步最新 public 文件 整個過程不需要登錄服務器 也不需要 CI/CD 或額外工具 那麼 基於 Git 的 Hugo Public 目錄熱更新方案 是最輕量、最穩定的部署方式。 這篇文章將完整介紹如

Go語言 , 服務器 , bash , 後端開發 , Git

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程序員愛釣魚 - Python 編程實戰:環境管理與依賴管理(venv / Poetry)

在實際的軟件開發中,Python 環境混亂、依賴衝突、版本不一致等問題,是許多初學者和工程團隊最常遇到的痛點。為了避免: 同一台機器上多個項目互相污染 版本升級導致舊項目無法運行 依賴越來越多、pip freeze 輸出雜亂無章 跨團隊開發難以復現項目環境 我們必須掌握**環境管理(Environment Management)與依賴

虛擬環境 , bash , 後端開發 , Python

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程序員老六 - 在C# XAML中,x:Type的用法有哪些注意事項?

在 C# XAML 開發(WPF、UWP、MAUI 等框架)中,使用x:Type時需注意命名空間映射、語法規範、框架差異等細節,否則易引發編譯錯誤或運行時異常。以下是關鍵注意事項的詳細梳理: 一、命名空間映射必須準確 非默認命名空間的類型需顯式映射若目標類型不在 XAML 默認命名空間(如 WPF 的http://schemas.microsoft.com/

命名空間 , 程序集 , xml , c++ , 後端開發 , c

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子丶不語 - 一次性講清楚C#異步編程Invoke、BeginInvoke和InvokeAsync的區別

在WPF應用程序開發中,我們經常需要處理多線程操作。然而,直接從後台線程更新UI元素可能會導致異常,因為UI控件通常只能由創建它們的線程進行操作。為了安全地從其他線程更新UI,我們可以使用異步編程。 在C#中,異步編程是一種重要的編程模式,它允許程序在等待長時間運行的操作完成時,不會阻塞主線程,從而提高應用程序的響應性和用户體驗。在.N

後台線程 , 後端開發 , 異步編程 , .net , ui

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mb61c46a7ab1eee - 蒼穹外賣-工作台實現、Apache POI、導出Excel報表 - 詳解

目錄 1. 工作台 1.1 需求分析和設計 1.1.1 產品原型 1.1.2 接口設計 1.2 代碼實現 1.2.1 Controller層 1.2.2 Service層接口 1.2.3 Service層實現類 1.2.4 Mapper層 1.3 功能測試 2. Apache POI 2.1 介紹 2.

數據 , 後端開發 , 接口設計 , apache , Python

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codewalker - Java 緩存精要

Java 緩存精要 實現更低延遲、降低成本並賦能智能體架構 作者:GRANVILLE BARNETT 架構師,HAZELCAST 緩存技術在系統中的作用日益重要,對於大規模解鎖眾多用例至關重要。幾十年來,緩存已實現低成本、可擴展地訪問會話狀態和數據存儲等信息。更現代的緩存用例正在實現低成本、可擴展的工具鏈,並在智能體架構中實現嵌入生成,這正在解鎖下一代系統創新。

緩存 , 後端開發 , JAVA , ide

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mob64ca14144dde - 藍橋杯C/C++國賽衝刺打卡3/30

一、鏈表 1.線性鏈表: 鏈表是一組存儲線性表的數據元素存儲單元; 由若干個節點組成,結點包括兩個域: 其中存儲數據元素信息的稱為數據域;存儲直接後繼存儲位置有域稱為指針域。 2.鏈表的基本操作: (1)鏈表存儲結構 typedef int ElemType; typedef st

Stack , 初始化 , 後端開發 , 鏈表 , harmonyos

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mob64ca140beea5 - 純真地址庫的初始化方式 python

?php /** * 純真IP根據IP地址獲得地址 */ class ipLocation { public $fp; public $firstip; //第一條ip索引的偏移地址 public $lastip; //最後一條ip索引的偏移地址 public $totalip; //總ip數 // //*

ip , HTTP , 重定向 , 後端開發 , 純真地址庫的初始化方式 python , Python

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AI先鋒 - 新手指南:獲客表單系統功能需求(FSD)

📋 獲客表單系統功能需求(FSD) 1. 前端註冊試用頁面(Landing Page Form) 模塊 功能編號 功能描述

字段 , 表單 , 後台管理 , 架構 , 後端開發

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mob64ca1415f0ab - 線性代數在數據科學中的十大強大應用(二) - 人工智能遇見磐創的個人空間 -

奇異值分解:從線性代數到數據科學的關鍵工具 一、引言:奇異值分解的雙重意義 奇異值分解(Singular Value Decomposition,SVD)在數學領域中佔據着舉足輕重的地位,堪稱線性代數的集大成者,它將線性代數的關鍵概念巧妙地融合在一個簡潔而強大的定理之中。同時,在當今數據科學與機器學習蓬勃發展的時代,SVD 也展現出了

線性代數 · SVD , 線性變換 , 奇異值分解 , 二維 , 後端開發 , Python

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JAVA小俠影 - 13款神器,幫你快速搞定PPT【收藏系列】

在AI技術日益成熟的今天,無論是職場人高效完成彙報,還是學生羣體應對課業展示,藉助AI輔助工具已成為常態。尤其在製作PPT時,不少人曾滿懷期待嘗試“一鍵生成”類工具,卻常面臨效果不如預期,或價格超出預算的困境。 那麼,有沒有既免費又好用、能幫助我們快速做出專業級PPT的工具呢?經過一段時間的使用和測評,我整理了下面這8款AI PPT工具,它們各具特色,且大多對個人用户友好,

信息可視化 , ai生成ppt , powerpoint , 後端開發 , 人工智能 , ppt製作 , Python

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數據科學探索者 - DevExpress中GridControl獲取imagecombox選項值

  在項目中,凡是涉及到表格的地方用的最多的控件,自然少不了DataGrid的身影,它明瞭的展示各種數據讓人十分喜歡。現在要實現一個功能,使DataGrid具有全選和項選中的功能,如果在傳統後台代碼中完成這個事情可以説十分簡單,但是換到MVVM模式下呢? 不得不面臨一個很囧的情況,為了完成UI端CheckBox被選中後能在ViewModel中獲取到選中的數據,不得不在在業務實體之

字段 , 數據 , mvvm , 架構 , 後端開發

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小劉042 - java識別pdf中表格數據轉為CAV、TSV、JSON

什麼是Java Tabula Extractor? Java Tabula Extractor 是一個基於tabula-java開發的Java庫,專門用於從PDF文件中提取表格數據。無論你是需要處理財務報表、數據報表還是其他包含表格的PDF文檔,這個庫都能幫你自動化完成數據提取工作。 核心功能特性 多功能支持 從PDF文件中精準提取表格數據 支持多種

System , yyds乾貨盤點 , 數據 , 後端開發 , JAVA

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mob6454cc6d3e23 - 前端性能優化系列 | 加載優化(下)

目錄 前端資源加載順序優化:提升頁面性能的關鍵策略 引言 為什麼資源加載順序影響性能 核心優化策略 1. 合理使用async和defer屬性 2. 預加載關鍵資源 3. 資源分組與懶加載 實際優化案例 性能驗證與工具 實

加載 , 後端開發 , 加載順序 , HTML , 前端 , Python

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51CTO技術成就夢想 - 構建強大的API:Django中的REST框架探究與實踐

構建強大的API:Django中的REST框架探究與實踐 在當今的Web開發中,構建強大的API已經成為了不可或缺的一部分。而在Python領域,Django框架提供了強大的REST框架,為開發者提供了一種高效、靈活的方式來構建和管理API。本文將深入探討Django中REST框架的使用,並通過代碼實例和解析來展示其強大之處。 1. 什麼是REST框架? REST(Repre

rest , yyds乾貨盤點 , API , 後端開發 , Python

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jkfox - ElasticSearch分詞原理

文章目錄 一、分詞的核心作用 二、分詞器(Analyzer):分詞的“執行單元” 1. 字符過濾器(Character Filter):預處理原始文本 2. 分詞器(Tokenizer):拆分文本為詞元(Token) 3. 詞元過濾器(Token Filter):優化詞元

elasticsearch , 詞元 , analyzer , 後端開發 , 分詞器 , Python

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