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08:53 AM · Nov 03 ,2025
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u_16739385 頭像

夢的點滴 - 微服務容錯設計：熔斷器模式在Spring Cloud中的應用

去年線上故障排查時，遇到過一個典型的"雪崩效應"案例：支付服務因數據庫慢查詢響應延遲，導致調用它的訂單服務線程池被佔滿，緊接着商品服務、用户服務也相繼超時，最後整個系統陷入癱瘓。事後覆盤發現，如果在訂單服務里加個熔斷器，當支付服務異常時快速失敗，就能避免故障擴散。 在微服務架構中，服務間依賴錯綜複雜，一個服務故障可能引發連鎖反應。熔斷器模式（Circuit Breaker）

spring , 雲計算 , 雲服務 , cloud , ci

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u_16213645 頭像

mob64ca1407216b - 【RabbitMQ筆記09】消息隊列RabbitMQ之常見方法的使用

文章目錄 1.環境搭建 1.Docker安裝RabbitMQ 1.拉取鏡像 2.安裝命令 3.開啓5672和15672端口 4.登錄控制枱 2.整合Spring AMQP 1.sun-common模塊下創建新模塊

redis , spring , rabbitmq , 數據庫 , JAVA , 分佈式 , ci

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u_16297326 頭像

虎斑嘟嘟 - 大模型訓練數據的版權爭議：合理使用原則與創作者權益的平衡

大模型訓練數據的版權爭議：合理使用原則與創作者權益的平衡 引言：數據洪流中的版權困境 在人工智能的快速發展中，大語言模型的訓練數據規模已從最初的數十GB擴展到如今的數百萬GB。這種數據飢渴的背後隱藏着一個日益尖鋭的矛盾：模型的訓練需求與創作者版權保護之間的衝突。2023年，多個知名作家和新聞機構對OpenAI等公司提起集體訴訟，指控其未經授權使用受版權保護的作品進行模

List , yyds乾貨盤點 , 數據 , 後端開發 , JAVA , ci

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u_16213700 頭像

mob64ca14144dde - 如何創建高性能、可擴展的Node.js應用？

終極指南：如何用napi-rs構建高性能Node.js原生擴展 napi-rs是一個強大的框架，專門用於通過Node-API在Rust中構建編譯後的Node.js原生擴展。對於想要將Rust的高性能與Node.js的靈活性相結合的開發者來説，這是一個革命性的工具。🚀 🔥 為什麼選擇napi-rs？ napi-rs最大的優勢在於它允許你完全使用

node.js , API , rust , ci , 前端開發

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u_16213713 頭像

mob64ca1417736e - C#截取串口字符_串口發送的數據怎麼截取

帶環形緩衝區 import serial import time from datetime import datetime # 用於獲取精確到秒的系統時間 class RingBuffer: """自定義15字符長度的環形緩衝區""" def __init__(self, capacity=8): self.capacity

串口 , 字符串 , 後端開發 , ci , Python

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u_16213365 頭像

mob64ca12e08acf - langchain rag 提高召回準確率

在本文中，我將分享如何通過關鍵策略提高“langchain rag”的召回準確率。這是一個在信息檢索領域不斷演進的挑戰，尤其是在構建高效的RAG（檢索增強生成）模型時。 初始技術痛點 隨着信息數量的激增，傳統的檢索技術逐漸無法滿足快速、準確獲取用户所需信息的需求。為了評估當前的業務規模，我使用了以下公式： $$ \text{召回率} = \frac{\text{相關文檔數}}

User , 召回率 , aigc , ci

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u_16213396 頭像

mob64ca12e7f20c - python 使用langchain 實現知識庫上傳分割

在本篇博文中，我們將深入探討如何使用 Python 的 LangChain 庫實現知識庫上傳和分割功能。隨着人工智能的快速發展，知識庫的構建變得迫在眉睫，特別是在企業環境中，合理的知識管理不僅能提高工作效率，還能促進信息的有效傳播。以下是我整理的流程和解決方案。 背景描述 在最近的幾個月裏，我一直專注於知識管理系統的優化，特別是在 2023 年 7 月至 2023 年 10 月期

上傳 , aigc , 數據存儲 , ci

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u_16175508 頭像

mob649e81664bd9 - vscode Copilot 安裝使用

vscode Copilot 是一個由 GitHub 提供的智能代碼助手，可以極大地提高開發效率。本文將詳細介紹其安裝和使用過程，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧和排錯指南。 環境準備 在安裝 vscode Copilot 之前，需要確保開發環境符合相應的軟件和硬件要求。 組件 要求 版本兼容性

新版本 , aigc , ci , Ubuntu

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jima 頭像

Jimaks - React Transition Group動畫

在現代Web應用中，流暢的動畫效果已成為提升用户體驗的重要因素。優秀的動畫不僅能讓界面更加生動有趣，還能有效傳達狀態變化、引導用户注意力、增強交互反饋。然而，實現高質量的動畫效果一直是前端開發中的難點，特別是在React這樣的聲明式框架中，如何優雅地管理組件的進入、離開和狀態轉換動畫，需要專門的解決方案。React Transition Group正是為解決這一問題而生的專業動畫庫。

Css , ci , 前端開發 , HTML , Javascript

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u_16213425 頭像

mob64ca12eee07b - Diffusion Model matlab

Diffusion Model MATLAB 的集成與實戰應用 在當前的科技時代，Diffusion Model（擴散模型）作為研究複雜系統行為的重要工具，被廣泛應用於各種領域。本文將圍繞在 MATLAB 中實現 Diffusion Model 的過程，涵蓋環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化以及生態擴展等內容，幫助讀者更好地理解和應用這一模型。 環境準備 為順利

性能優化 , MATLAB , aigc , ci

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u_16213384 頭像

mob64ca12e51ecb - 斷網啓動stable diffusion

在某些情況下，我們可能會面臨“斷網啓動Stable Diffusion”的問題。此時，正確的備份、恢復策略和災難場景規劃能夠確保在沒有網絡連接的情況下，Stable Diffusion能順利啓動並運行。 備份策略 確保Smooth Flow在斷網情況下的啓動性，首先需要良好的備份策略。我們可以採用思維導圖形式將備份策略分成幾個關鍵維度：數據備份、模型備份、配置文件備份等。 m

數據 , bash , aigc , ci

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u_16175460 頭像

mob649e815adb02 - copilot ideal快捷鍵

在我近期的工作中，我遇到了一些與“Copilot IDE快捷鍵”相關的問題。由於當前市場對開發效率的高要求，開發人員在使用IDE時需要盡需要高效的快捷鍵。本文將詳細記錄我解決這一“Copilot IDE快捷鍵”問題的過程。 問題背景 隨着智能編程助手如Copilot在開發中的廣泛應用，開發團隊對快速開發的需求越來越高。特別是針對IDE的快捷鍵配置，優化快捷鍵使用已成為提升工作效率

快捷鍵 , 錯誤碼 , aigc , ci

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u_12795311 頭像

CodePulse代碼脈搏 - 智能練習生成與進度追蹤

基於AI編程導師，添加智能練習生成和個性化學習路徑功能。 1. 智能練習生成器 # exercise_generator.py import random from typing import List, Dict from enum import Enum class Difficulty(Enum): BEGINNER = "beginner"

List , 後端開發 , JAVA , ci , Json

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u_13200571 頭像

鹽焗西蘭花 - Text組件高級排版技巧：字體樣式與文本佈局深度優化

Text 組件高級排版技巧：字體樣式與文本佈局深度優化 文章簡介 本文基於 HarmonyOS Next，深入探討 Text 組件的高級排版技巧。我們將從基礎字體樣式設置開始，逐步深入到複雜的文本佈局優化，幫助開發者掌握專業級的文本渲染技術。 官方參考資料： 文本顯示Text/span Text組件Api文檔 基礎字體樣式設

移動開發 , 自定義字體 , text , Android , ci

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u_16213322 頭像

mob64ca12d5dd85 - import ollama 如何設置温度值

在使用“import ollama”時設置温度值的問題背景如下：許多開發者在利用LLM（大語言模型）進行創作時，通常希望模型的生成結果可以具備一定的隨機性和多樣性。這就涉及到一個重要參數——温度值。温度值越高，生成的文本越具創造性；温度值越低，生成的文本則相對保守且集中。 為幫助大家解決“import ollama 如何設置温度值”的問題，我們將一步步解析這一過程。 錯誤現象

aigc , JAVA , 開發者 , ci

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u_16213360 頭像

mob64ca12df5e97 - ollama windows系統參數設置

在使用“ollama”這一工具在Windows系統上設置參數時，許多人常常會遇到各種問題。這篇文章將逐步解析如何成功進行“ollama windows系統參數設置”，包括背景定位、參數解析、調試步驟、性能調優、排錯指南和最佳實踐等內容。 背景定位 在開發和運行“ollama”工具時，Windows系統的參數設置對其性能影響極大。如果參數設置不當，可能會導致應用運行緩慢或無響應，給

參數設置 , 排錯 , aigc , ci

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u_15701873 頭像

mb62bc064f8f791 - 交流電源和直流電源有什麼區別？

交流電源和直流電源有什麼區別？ 有兩種電流經過我們的電氣或電子設備-交流和直流。本文將討論它們的區別，以及各自的優點和缺點。 直流 直流，顧名思義，電流直接從一個點流向另一個點。使用直流電時，電流在環路里從高電壓到低電壓，然後用電池或其他電源將其泵回。 在物理層面，直流是電池或電源把電子通過化學或電學過程移動到電路的一

電子設備 , 後端開發 , 正弦波 , ci , Python

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mob649e815e6170 - ubuntu手動安裝ollama

在本篇博客中，我將詳細記錄在 Ubuntu 上手動安裝 Ollama 的過程。Ollama 是一個日漸流行的開源工具，旨在簡化開發人員與其模型交互的過程。在這個安裝過程中，我將涵蓋環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、排錯指南及擴展應用等各個方面的內容。 環境準備 在安裝 Ollama 之前，我們需要確保系統滿足一些前置依賴。 # 更新系統 sudo apt update

bash , aigc , ci , Git

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u_15701873 頭像

mb62bc064f8f791 - 本傑明富蘭克林和靜電

本傑明富蘭克林和靜電 瞭解電的基本原理有助於學習電子學，電路設計，電力工程等。讓我們從本傑明富蘭克林發現靜電的故事説起。不是那個更著名的風箏捕電的故事。我要談談他用絲綢和毛皮摩擦玻璃和硬橡膠。 本會用絲綢摩擦一根玻璃棒，用毛皮摩擦一根橡膠棒，棒子都掛在線上。今天為了更容易的模仿這個實驗，我們可以用塑料棒和羊毛代替橡膠棒和毛皮。如果把用絲綢摩擦的兩個玻璃棒靠近或兩跟

後端開發 , 電路設計 , ci , Python

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xaye 頭像

祝你今天愉快 - C++學習（二十） 編程練習 6-9

6.WilliamWingate從事披薩分析服務。對於每個披薩餅，他都需要記錄下列信息： 披薩餅公司的名稱，可以有多個單詞組成。 披薩餅的直徑 披薩餅的重量 請設計一個能夠存儲這些信息的結構，並編寫一個使用這種結構變量的程序。程序將請求用户輸入上述信息，然後顯示這些信息。請使用cin（或它的方法）和cout #in

指尖人生 , 移動開發 , include , c++ , Android , ci

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u_16213724 頭像

mob64ca141a2a87 - css 右對齊_Web前端教程：簡單實用的CSS網頁佈局中文排版技巧_weixin

不管你怎麼換字體、調字距，都達不到那種自然的效果。這其實不是你的鍋，也不是設計師的問題——而是瀏覽器長期沒有正確處理中文與西文混排的間距。在中文網頁排版的世界裏，這個問題已經困擾了我們很多年。 如果你經常寫內容類應用，一定有過這樣的困惑： 為什麼中文和英文、數字混在一起，總是看起來那麼彆扭？ 比如「我愛Vue」、「版本2.0」，這些混排的文字總顯得擠在一起、不太

人工智能 , Css , ci , 前端開發 , HTML , 前端

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u_13633 頭像

daleiwang - license綁定機器碼 適用於容器嗎

一、創建生成機器碼的類 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Management;//添加引用註冊表namespace DisDemo { internal class SoftRegs

System , 雲計算 , license綁定機器碼 適用於容器嗎 , text , 雲原生 , ci

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u_16175489 頭像

mob649e8161c39d - linuxdocker部署stable diffusion

在這篇文章中，我們將介紹如何在Linux Docker環境中部署Stable Diffusion。這一過程不僅涉及環境準備，還包括配置、驗證、優化以及排錯等多個方面。下面就是詳細的步驟和指南。 環境準備 要成功部署Stable Diffusion，首先要確保系統有必要的前置依賴。我們需要安裝 Docker 和 NVIDIA Container Toolkit。 前置依賴安裝

aigc , ci , Docker

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u_16213572 頭像

技術領航探索者 - 我們做些小練習

最近在刷算法題時，又遇到了一道非常經典的貪心題目：給定若干閉區間，求最少需要多少個點，使得每個區間至少包含一個點。這道題看似簡單，卻完美展現了貪心策略的用處。 問題描述 輸入： \(n\) 個閉區間 \([l_i, r_i]\)（\(1 \le i \le n\)） 輸出： 最少需要放置多少個點，使得每個區間都至少包含一個點。

貪心算法 , 最優解 , Css , ci , 前端開發 , HTML

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