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bingoabin 頭像

bingoabin - 探索C++世界的奧秘：從核心特性到高效開發實踐

探索C++世界的奧秘：從核心特性到高效開發實踐 C++作為一門經典的編程語言，在計算機領域擁有舉足輕重的地位。它不僅兼具高級語言的強大功能，還保留了底層操作的靈活性，這讓它在系統軟件、高性能應用和遊戲開發等領域始終佔據重要地位。本文將帶領讀者深入探索C++這門語言的核心奧秘，並分享如何高效地進行C++開發。 一、C++核心特性解析 C++提供了一系列獨特的語法特性和設計理念，這些特性構成了其強大的

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u_13019 頭像

boyboy - javaTreemap通訊錄

String作為Java中最常用的引用類型，相對來説基本上都比較熟悉，無論在平時的編碼過程中還是在筆試面試中，String都很受到青睞，然而，在使用String過程中，又有較多需要注意的細節之處。 String的連接 如果新字符串長度大於value數組長度則進行擴容 AI寫代碼 @Test public void conta

javaTreemap通訊錄 , System , 後端開發 , JAVA , ci , 常量池

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xaye 頭像

祝你今天愉快 - C++學習（二十六） 編程練習2

6.完成編程練習5，但這一次使用一個二維數組來存儲輸入一3年中每個月的銷售量。程序將報告每年銷售量以及三年的總銷售量 #includeiostream using namespace std; int main() { // 月份，二維數組存儲三年的銷售量 const string months[12] = {"1月","2月"

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

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u_16213677 頭像

mob64ca140eb362 - The 2010 ACM-ICPC Asia Chengdu Regional Contest

The 2025 ICPC Asia Chengdu Regional Contest B 現在有\(n\)個人（\(n\leq 6\)），每個人有一個傷害值\(a_i\)和魔力消耗\(c_i\)，在一個回合中，總共可以使用魔力值為\(m\)，每一回合的魔力值都會重置為\(m\)，如果上一回合使用了第\(i\)個人，那麼這一回合再使用第\(i\)個人的魔力消耗為\(c

i++ , Css , ci , 子樹 , 前端開發 , HTML

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youqingyouyidedalianmao 頭像

龍智DevSecOps - 詳解CloudBees CI，助力Jenkins用户順利遷移並構建高效CI/CD平台

據調查顯示，全球有超過70%的開發者使用Jenkins構建其CI流水線。然而，Jenkins在大規模團隊集中管理、靈活性、插件管理、安全性、團隊統一管理等方面存在明顯的瓶頸與不足，越來越多的團隊轉向Cloudbess CI （Jenkins企業版）。 本篇文章中，龍智技術專家與客户（Jenkins用户）進行了深入的探討，不僅詳細解讀了CloudBees的功能與優勢，還從權限管理、可擴展性、性能、遷

ci

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u_16213599 頭像

mob64ca13fc220d - 用Python製作高逼格數學動畫manim

大家好！Manim 社區剛剛發佈了 v0.19.1 版本（發佈於 12 月 1 日）。雖然這是一個小版本號更新，但裏面可是藏着幾個非常實用的新功能！ 無論你是剛入坑的新手，或者已經被某些痛點折磨過的老手，這篇更新速覽都值得一看。 1. 🌟 亮點一：終於可以“固定”隨機顏色了！ 以前我們在使用 random_color() 時，最大的痛點就是：每次運行腳本，生成

Line , ci , 前端開發 , 代碼示例 , Javascript

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u_16213363 頭像

mob64ca12e01b7d - github copilot可以用幾個設備

在許多開發者的日常工作中，"GitHub Copilot可以用幾個設備"這個問題常常困擾着大家。關於GitHub Copilot的設備限制不是普遍為人所知，但它確實直接影響了開發團隊的工作流和協作方式。通過這一點，我們將詳細探討如何有效地管理和使用這一強大的開發工具。 背景定位 在考慮是否應該在多個設備上使用GitHub Copilot時，我們必須首先認識到此決策可能帶來的業務影

server , aigc , 開發者 , ci

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u_16175498 頭像

mob649e8163f390 - 葉秋stable diffusion繪世啓動

在進行“葉秋stable diffusion繪世啓動”的研究時，我們發現問題主要圍繞不兼容的代碼版本和依賴關係。為了更深入理解這個問題，我決定將其解決過程記錄為一篇博文。以下是我們處理“葉秋stable diffusion繪世啓動”的詳細過程。 在現代的數據驅動環境中，生成模型如 Stable Diffusion 已廣泛應用於生成高質量的圖像、視頻等媒介。然而，實際的應用過程中，啓動

性能優化 , app , aigc , ci

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u_16099331 頭像

墨色天香 - vba 根據紙張索引號返回紙張的釐米單位的寬高

Sub glkCurrentDocPageSetup() Dim glkDoc As Document '定義變量 Set glkDoc = Application.ActiveDocument '設置為當前文檔 With glkDoc '設置文檔參數 With .PageSetup '設置【頁面設置】參數 .Orien

經驗分享 , 大數據 , 數據倉庫 , 邊距 , ci , 縮進

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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_15745565 頭像

畢設大神 - 基於springboot的會議門票預約及票務管理系統-計算機畢業設計源碼+LW文檔

摘 要 隨着會議活動的日益頻繁，傳統的會議門票預約及票務管理方式已難以滿足多樣化需求。本文基於 Springboot 框架設計並實現了會議門票預約及票務管理系統，旨在為參與人、組織者提供便捷高效的管理服務。系統涵蓋會議室、會議室預約、門票類型、會議信息、門票預約、會議提醒、電子門票、會議簽到等核心功能模塊。通過對會議室資源的數字化管理，組織者可靈活設置會議室預約規則，合理分

雲計算 , 管理系統 , 後端開發 , JAVA , ci

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u_16099183 頭像

數據科學家 - 智慧農業解決方案_智慧農業的技術博客

摘要：人工智能正在從雲端走向邊緣，重塑傳統農業的面貌。然而，“雲端太遠，田間太近”，在真實的農業場景中，網絡不穩與算力受限成為了 AI 落地的最大阻礙。如何在無網、低功耗的邊緣端設備上，實現高精度、實時的病蟲害識別？本文將以 OrangePi AI Pro 開發板為例，深度剖析如何利用華為 CANN（Compute Architecture f

數據 , 加載 , 後端開發 , ci , harmonyos

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fanudekaixinguo 頭像

kexb - github action配置第一個CI 和實現釘釘推送

背景 最近新開了一個新項目，本次項目老師要求我們部署在github上的，之前的項目都是部署在gitlab上，已經有一套寫好的ci/cd的配置方式，基本就是新項目一來就套着使用，而本次是部署在github上，也需要為項目配置ci/cd，算是重新學習一套新的東西。本篇文章主要內容是配置ci（持續集成）過程中遇到的問題和體會。 一、什麼是(CI)持續集成 持續集成 (CI) 是一種需要頻繁提交代碼到共享

ci , action

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u_16516078 頭像

博納軟雲之玉面飛龍 - JAVA國際版同城貨運搬家貨拉拉貨運車H5+APP源碼

JAVA國際版同城貨運系統：技術架構與行業革新實踐 在數字化物流高速發展的時代，基於JAVA國際版同城貨運搬家貨拉拉貨運車H5+APP源碼構建的智慧貨運平台，正通過其全棧式技術解決方案重塑全球同城貨運行業格局。該系統採用SpringBoot+MyBatisPlus+MySQL的後台架構，結合UniApp跨端前端框架，實現了集貨運匹配、支付清算、司機管理於一體的標準化SaaS

List , API , 後端開發 , JAVA , ci

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u_16099200 頭像

數據探索者 - smbios解析

smb服務 windows共享看不見盤符 自動掛載 共享samba用户賬號的家目錄(默認) 創建samba賬號 更改samba用户賬號共享的目錄 不同用户配置不同配置文件 smb服務 1、 SMB：Server Message Block服務器消息塊，

samba , smbios解析 , 移動開發 , Centos , bc , ci , ios

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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - 詳細介紹：數據分析-基礎-二項分佈

（一）概念 二項分佈是統計學中非常重要的基礎概率分佈之一，屬於離散型概率分佈，它描述了在固定次數的獨立試驗中成功次數的概率分佈。二項分佈描述的是在 n次獨立重複的伯努利試驗 中，成功次數為 k 的概率分佈。伯努利試驗是每次試驗只有兩種可能結果（如成功/失敗、是/否、正面/反面）的隨機試驗（） （二）核心特徵 試驗總次數 n 是預先確定的 --固定試驗次數 (n)

MySQL , 二項分佈 , 數據庫 , ci , 概率分佈

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