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08:53 AM · Nov 03 ,2025
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u_15525048 頭像

wx6218aeded7a51 - 鴻蒙簡易時鐘應用

代碼功能概述 這段代碼實現了一個功能完整的鴻蒙時鐘應用，全面展示了ArkTS在時間處理、多時區顯示、鬧鐘設置和界面動畫等方面的核心能力。主要功能包括： 模擬時鐘：顯示帶有時針、分針、秒針的模擬時鐘 數字時鐘：顯示精確到秒的數字時間 多時區支持：顯示不同時區的當前時間 鬧鐘功能：設置和管理多個鬧鐘 倒計時器：支持自定義時間的倒計

移動開發 , Math , text , 移動測試 , ci

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u_17171882 頭像

Chikaoya - R語言21天學習計劃 - 第十天：函數編程與高效代碼

📚 今日目標 掌握R函數編寫和調試技巧 學習函數式編程概念 掌握向量化操作和循環優化 學習代碼性能分析和優化 掌握代碼重構和最佳實踐 🏗️ 第一部分：函數基礎 1.1 函數定義與結構 # 基本函數結構 # function_name - function(arguments) { # #

向量化 , AI寫作 , aigc , ci , 預分配

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u_16213659 頭像

mob64ca140a8e67 - RBAC權限系統分析、設計與實現_51CTO博客

在現代Web應用開發中，權限管理是保障系統安全的核心環節。隨着前端應用複雜度提升，從簡單的登錄驗證到細粒度的操作控制，權限模型的設計直接影響系統的安全性與用户體驗。本文將通過Frontend Bootcamp項目實踐，詳解RBAC（基於角色的訪問控制）與ABAC（基於屬性的訪問控制）兩種主流權限模型的實現方式，幫助開發者構建靈活可控的權限系統。 權限模型基礎：從需求

權限系統 , 後端開發 , frontend , ci , Python

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u_16213402 頭像

mob64ca12e95b2b - api請求ollama embedding接口

在這篇博文中，我將詳細記錄如何通過 API 請求使用 Ollama 的 embedding 接口。這將包括從環境準備、集成步驟到實戰應用及解決問題的一系列詳細説明。希望這對你們在實現和優化 API 使用時有所幫助。 環境準備 首先，我們需要確保我們的開發環境已經設置妥當。例如，我們要確保你已經安裝了合適的 Python、Node.js 和依賴庫。以下是安裝依賴的指南和兼容性矩陣：

API , aigc , ci , Python

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u_16323307 頭像

努力犯錯AI - Z-Image：無需登錄、無需註冊的免費AI圖像生成工具深度評測

在AI圖像生成工具層出不窮的今天，大多數服務都要求用户註冊賬號、綁定郵箱，甚至需要付費訂閲才能使用。作為一名長期關注AI工具的技術愛好者，我最近發現了一款與眾不同的服務——Z-Image（https://zimage.run），它最大的特點就是無需登錄、無需註冊、免費使用。 為什麼選擇Z-Image？ 真正的零門檻使用體驗 我測試過數十款AI圖像生成工具，Z-I

自定義 , 數據可視化 , 人工智能 , Image , ci

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u_16213341 頭像

mob64ca12da726f - springboot 整合ollama 及vue

在本文中，我們將探討如何整合 Spring Boot、Ollama 和 Vue，逐步構建一個完整的應用程序。本文將覆蓋環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、服務驗證以及擴展部署等方面，幫助開發者全面瞭解和實現這一整合方案。 環境預檢 為確保系統的正常運行，首先需要進行環境預檢。我們將提供一個思維導圖，幫助梳理所需的硬件資源和軟件環境。 mindmap root((環境預

Vue , bash , aigc , ci

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u_15903730 頭像

WangLanguager - 序列到序列模型（Seq2Seq）介紹和代碼示例

序列到序列模型（Seq2Seq）介紹 序列到序列模型（Seq2Seq）是一種用於處理序列數據的深度學習架構，廣泛應用於自然語言處理（NLP）任務，如機器翻譯、文本摘要、對話生成等。Seq2Seq 模型通常由兩個主要部分組成：編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）。 關鍵特點 編碼器：編碼器接收輸入序列，將其轉換為一

編碼器 , yyds乾貨盤點 , 機器翻譯 , ci , jquery , 前端開發

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jihu_gitlab 頭像

極狐GitLab - 三策略，六步驟，Jenkins 遷移到極狐GitLab CI 的終極指南

來源：https://about.gitlab.com/blog 作者：Itzik Gan-Baruch 在如今軟件研發的動態格局中，某些要求對於快速交付高質量的軟件變得至關重要。這些需求包括對雲兼容性的需要、更快的研發迭代週期、高效的協作、容器化、良好的研發體驗以及為了更高的效率及速度而集成的一些 AI 能力。 Jenkins，一款歷史悠久且備受推崇的持續集成工具（CI），這麼些年來

持續集成 , devops , gitlab , ci , jenkins

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u_17487076 頭像

mb6890178244a4e - 温度傳感器的使用與編程

package main import ( "fmt" "sync" ) // InMemoryDB represents a simple in-memory key-value database type InMemoryDB struct { data map[string]string mu sync.RWMutex } // NewDB creates a new in

雲平台 , email , 雲計算 , ci

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u_39037 頭像

jimoshalengzhou - androidstudio 搜狗輸入法

1.安裝依賴 有時直接安裝搜狗輸入法不成功，往往是由於依賴項沒有安全。 1.1 保險一點先更新一下系統： sudo apt-get update 1.2更新相關依賴：sudo apt-get install fcitx -f 1.3安裝fcitx：sudo apt-get install fcitx 2.語言支持

輸入法 , androidstudio 搜狗輸入法 , 移動開發 , 搜狗輸入法 , Android , ci , Ubuntu

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u_16213331 頭像

mob64ca12d80f3a - Postrgres 存儲過程 stable

Postgres 存儲過程 stable 是一個在現代數據庫體系中被廣泛使用的重要功能。隨着時間的推移，越來越多的企業選擇將儲存邏輯封裝在數據庫中，以增強性能與一致性。在這篇博文中，我們將深入探討存儲過程的穩定性問題，結合實際案例進行分析和解析。 背景描述 自從 1986 年 PostgreSQL 開始發展以來，其存儲過程的功能已經逐漸完善。STABLE 存儲過程的定義是，

User , 存儲過程 , aigc , ci

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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - ArcGIS JSAPI 學習教程 - 可視域分析圖層介紹-創建與編輯 - 教程

ArcGIS JSAPI 學習教程 - 可視域分析圖層介紹-創建與編輯 完整代碼 在線示例 本文主要介紹一下可視域分析圖層介紹。 arcgis js 新版本更新了可視域分析圖層類，相對於之前的用法，操作起來更加方便。 本文主要介紹一下，可視域圖層的創建、編輯與創建可視域分析。 本文包括 完整代碼以及在線示例。

圖層 , ci , 前端開發 , HTML , Javascript

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u_16866798 頭像

G佳偉123 - el-switch在按鈕內加文字內嵌文字

產品需求：在按鈕內內嵌對應操作文字 原生展示效果： 升級展示效果： 解決方案 完整代碼實現 HTML模板部分 template div el-switch v-model="fieldForm.state" class="main-el-switch"

php , 後端開發 , 解決方案 , ci , 代碼實現

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u_15525048 頭像

wx6218aeded7a51 - 智能學習計劃生成器

智能學習計劃生成器應用，專注於幫助用户制定、管理和優化學習計劃。主要功能包括： 智能計劃制定：根據學習目標和時間安排自動生成學習計劃 進度追蹤：實時追蹤學習進度和完成情況 知識點管理：組織和管理學習主題和知識點 學習資源整合：關聯學習資源和參考資料 效率分析：分析學習效率和成果，提供改進建議 時間規劃：智能安排學習時間和休息

微信開發 , 移動開發 , 生成器 , text , ci , harmonyos

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u_17006198 頭像

悟已往之不諫 - putty

[user@user ~]$ yum search putty Loaded plugins: fastestmirror, langpacks Repodata is over 2 weeks old. Install yum-cron? Or run: yum makecache fast Determining fastest mirrors * base: m

物聯網 , Dependency , ci

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u_16213314 頭像

mob64ca12d3dbd9 - llama_cpp_python使用gpu

在使用 llama_cpp_python 庫時，如何有效利用 GPU 進行加速是許多開發者都關心的問題。由於我們對於大規模模型推理的需求日益增加，使用 GPU 來提高效率顯得尤為重要。本文將詳細記錄如何解決 llama_cpp_python 使用 GPU 的過程中遇到的問題，為後續的項目提供借鑑。 問題背景 在最近的項目中，我們決定使用 llama_cpp_python 來處理大

aigc , ci , CUDA , Python

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u_16213622 頭像

mob64ca1401b651 - mysql sql 如果某個值不傳則查詢全部

SQL查詢性能優化 使用高效的查詢 使用 EXISTS 代替 IN -- 查詢A表中同時存在B表的數據 -- 慢 SELECT * FROM Class_A WHERE id IN (SELECT id FROM Class_B); -- 快 SELECT * FROM Class_

字段 , 子查詢 , MySQL , 數據庫 , ci

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u_17578926 頭像

AI科技 - DeepSeek“中文思考”引熱議 海外用户驚訝背後是語言效率與訓練數據的雙重因素！

近日，DeepSeek 連續發佈兩款新模型——DeepSeek‑V3.2 與 DeepSeek‑V3.2‑Speciale，憑藉顯著提升的推理能力在業界引發關注。DeepSeek‑V3.2 已能與 GPT‑5 正面競爭，Speciale 則在長思考與定理證明方面媲美 Gemini‑3.0‑Pro，甚至被部分用户戲稱應改名為 V4。 然而，海外研究者在使用英文提問時，

數字化轉型 , 數據 , 跨語言 , ci

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u_16213430 頭像

mob64ca12f028ff - conda llama_index

在Python環境中，許多用户會選擇使用conda來管理他們的包和環境。然而，使用conda在處理特定包時，可能會遇到一些問題，例如在安裝llama_index時遇到困難。本文將詳細記錄解決這些問題的過程，包括背景描述、技術原理、架構解析、源碼分析、應用場景和案例分析，幫助讀者更好地理解並解決類似問題。 在開始之前，值得一提的是，llama_index是一個用於處理文本和模型的庫，可

User , aigc , 環境配置 , ci

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u_16213359 頭像

mob64ca12df277e - ollama key string

在使用 OLLAMA 工具進行自然語言處理時，遇到“ollama key string”相關問題是很常見的。這種問題通常與 API 密鑰或字符串的配置項有關，導致服務無法正常工作。下面將對這一問題進行詳細的覆盤記錄，並提供解決方案、驗證測試、預防優化的經驗。 問題背景 在使用 OLLAMA 進行模型加載和句子生成時，用户可能會遇到如下現象：當輸入的 API 密鑰或字符串不正確時，

API , aigc , 解決方案 , ci

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u_17171882 頭像

Chikaoya - R語言21天學習計劃 - 第一天：入門基礎

📚 今日目標 瞭解R語言的基本概念和優勢 安裝R和RStudio 學習R基礎語法和數據結構 完成第一個簡單的數據分析 🛠️ 第一部分：環境搭建 1.1 安裝R 訪問R官網 選擇CRAN鏡像下載 安裝適合你操作系統的版本 1.2 安裝RStudio 訪問RS

數據結構 , 賦值 , AI寫作 , aigc , ci

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u_17302888 頭像

愛吃飯的程序媛 - 1137. N-th Tribonacci Number

題目 The Tribonacci sequence Tnis defined as follows: T0= 0, T1= 1, T2= 1, and Tn+3= Tn+ Tn+1+ Tn+2for n = 0. Givenn, return the value of Tn. Example 1: Input: n = 4 Output:

yyds乾貨盤點 , 代碼人生 , ci

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youqingyouyidedalianmao 頭像

龍智DevSecOps - 解決流水線瓶頸、提升編碼效率的五個方法（下篇）

在《CI/CD | 解決流水線瓶頸、提升編碼效率的五個方法（上篇）》中，CloudBees公司產品營銷經理Samantha Frost介紹了能夠優化軟件開發團隊流水線的兩個解決方案。本篇文章將為大家帶來餘下三個挑戰的解決方案。在文章的結尾處，還將介紹她選擇的解決方案。 我們所面臨的挑戰是相當普遍的，我們選擇的解決方案解決了這些問題，並且取得了可衡量的成功，讓每個人都很開心。希望你也能在其中得到啓發

持續集成 , ci

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u_11117078 頭像

葉梓梓 - 可解釋AI的公理化方法：Shapley值與交互指數的公理衝突

可解釋AI的公理化方法：Shapley值與交互指數的公理衝突 引言：可解釋AI的數學基礎危機 在人工智能決策日益影響人類生活的今天，模型可解釋性已從"錦上添花"變為"不可或缺"。然而，當前最流行的Shapley值解釋方法正面臨深刻的數學危機——其核心公理體系內部存在不可調和的衝突。研究表明，超過60%的工業級AI應用在使用Shapley值進行特徵歸因時，遭遇了交互效應導致的解釋不

微信開發 , List , 移動開發 , ci , Python

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