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08:53 AM · Nov 03 ,2025
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litongjava 頭像

李通 - 使用 deploy 工具部署tio-boot

tio-boot官網 使用 deploy 工具部署 deploy 工具簡介 為了簡化部署流程，提高部署效率，我開發了一款名為 deploy 的工具，用於將 tio-boot 工程快速部署到自有服務器上。該工具分為客户端和服務端，用户需要先在服務器上安裝服務端，才能通過客户端進行部署操作。工具已開源，源碼地址如下： deploy 工具 deploy-server 工具 服務端安裝 關於如何安

deploy , JAVA , cd , ci

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u_16099203 頭像

網絡安全守衞 - Python包管理之poetry基本使用

Python Poetry是Python生態系統中最強大的依賴管理和打包工具，徹底改變了傳統Python項目開發的複雜性。作為現代化的Python項目管理解決方案，Poetry整合了setup.py、requirements.txt、setup.cfg、MANIFEST.in和Pipfile的功能，通過單一的pyproject.toml文件提供統一的配置體驗。

虛擬環境 , 後端開發 , ci , Python

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u_16213724 頭像

mob64ca141a2a87 - 走進Tokio 的異步世界

引言 Tokio作為Rust生態中最重要的異步運行時，其多線程調度器是支撐高併發應用的基石。與傳統線程池不同，Tokio採用work-stealing算法和任務分片技術，在保證公平性的同時實現了極致性能。深入理解Tokio調度器的架構設計，不僅有助於編寫高效的異步代碼，更能讓我們洞察現代併發編程的核心理念。

大數據 , 開發語言 , rust , hadoop , 架構 , 多線程 , ci

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yelangking 頭像

夜郎king - 運用Java及SunriseSunsetCalculator，探尋長沙市的理論日照時長

目錄 前言 一、理論日照時長簡介 1、理論日照時長計算 2、理論日照時長數學計算 二、SunriseSunsetCalculator求解 1、SunriseSunsetCalculator引入 2、時區計算設置 3、理論時長計算 4、完整的代碼及日常統計 三、總結 前言 在地

Java全年日照生成 , 理論日照時長計算 , Java城市日照 , JAVA , ci , 前端開發 , Javascript

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u_17594848 頭像

深圳大表哥 - iOS Universal Link 配置

一、先搞懂：Universal Link 是啥？ 簡單説，它就是一個普通的 https 網址（比如https://xxx.com/app），但配置後能直接跳轉到你的 App 裏，不用經過 Safari 瀏覽器。比如用户在微信裏點這個鏈接，直接打開你的 App 對應頁面，而不是跳瀏覽器，體驗比傳統的 URL Scheme 好太多（不用彈 “是否打開 App” 的提示）。

移動開發 , app , 配置文件 , ci , ios

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u_14529165 頭像

zxxpeace - 磁盤io 超過90%的思考

為什麼高IO會導致Pod重啓？ 當節點IO使用率超過90%時，會直接導致Pod運行異常，包括重啓。 1.直接原因：節點壓力驅逐 當節點磁盤IO壓力過大時，kubelet會監測到並觸發節點壓力驅逐： bash # 查看節點狀態，通常會看到 DiskPressure kubectl describe node node-name # 輸出示例

Pod , kubernetes , 雲計算 , 重啓 , ci

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u_16213654 頭像

mob64ca14095513 - TFLSNOI記錄榜

C 令\(x=i\times j\)，\(f(x)=p=(i\times j)^2=x^2\)（\(i,j\geq 1\)），\(f(x)\)的所有取值構成可重集和\(S\)，同時\(S\)為單調不減的，現在求\(S\)中前\(k\)小的元素之和。 因為\(k\)比較大，顯然我們不能直接暴力枚舉。我們嘗試模擬一下會發現： x=1,(i,j)組合1種 x

i++ , define , ci , jquery , 前端開發

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jiangyi 頭像

我愛哇哈哈 - SpringBoot實現微信登錄實戰：手把手教你搞定小程序登錄！

作為一名資深後端開發，你有沒有遇到過這樣的場景：產品經理突然跑過來説："我們小程序要支持微信一鍵登錄，還要獲取用户手機號，今天就要上線！" 別慌，今天就來手把手教你如何用SpringBoot實現微信登錄，讓你輕鬆應對產品經理的"今天就要"！ 一、微信登錄原理：先搞懂流程再動手 在開始編碼之前，我們先來理解一下微信官方推薦的登錄流程： 前端獲取臨時憑證：小程序調用w

微信 , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , JAVA , ci , Json

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u_16099265 頭像

智能開發者 - hive並行insert into同一張表是否會漏數據

一、如何更高效率地插入大量數據 1、INSERT INTO workinfo (column1, column2) VALUES (1, 2), (2, 3),(4,5)；，這樣可以減少一些INSERT語句 2、推薦多線程並行插入 代碼範例： PreparedStatement ps = con.prepareStatement(sql)

服務器 , 大數據 , hive , 數據庫 , ci

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u_16213585 頭像

mob64ca13f8b166 - NSX支持OSPF嗎

LoadBalancing 作為 NSX 的其中一個功能的存在，可以幫助實現NSX裏Edge後面多台服務器有分佈式負載實現負載均衡訴求以及高可用訴求。其中最典型的就以Web Server 服務為例，基本上大型 Web Server 服務對於Load Balancing 的要求基本是必然的。當然了，這個訴求可以用純硬件解決方案來實現，例如：

服務器 , NSX支持OSPF嗎 , 雲計算 , ip , 雲原生 , ci

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u_16099334 頭像

AI領域佈道師 - 數學應用：容斥極值問題

容斥 計算公式 設集合為 表示集合 使用場景 容斥原理常用於集合計數問題。 而枚舉集合則可以用二進制枚舉。設共有 \(n\) 個集合，那麼可以用 \(2^n\) 的時間複雜度枚舉所有可能的集合組合。顯然要求是 \(n\) 注意到基本上容斥的係數為 \(\pm 1\) 與枚舉的集合組合的集合個數的奇偶性有關，所以可以設計一個函數專門用來計

二進制枚舉 , define , ci , 前端開發 , Javascript

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u_16213409 頭像

mob64ca12eaf194 - idea中 copilot 插件 使用

在這篇博文中，我們將探討如何在 IntelliJ IDEA 中使用 Copilot 插件。這些步驟將引導你完成從環境準備到實際應用，以及如何優化性能和擴展生態系統的完整流程。無論你是新手還是經驗豐富的開發者，本文都將幫助你更好地利用這個強大的工具。 環境準備 首先，在使用 Copilot 插件之前，需要確認你的技術棧兼容性。以下是一個畫圖，展示了不同開發環境與 Copilot 插

技術棧 , User , aigc , ci

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u_14405 頭像

fjfdh - combotree 樹狀結構 jquery easyui模糊查詢

懂得數據整理很重要，數據量大的時候如果要手工整理，眼睛估計要罷工，我之前爬取回來的數據，先轉成ecxel，需要整理成json才可以在頁面使用，之前常用的整理方法如下:在Notepad++編輯軟件中（不同的編輯器，正則會有點出入，我習慣使用Notepad++），使用正則替換，查找：(\S+)\s+(\S+)\s+(\S+)\s+(\S+) 替換為：{'key_0':'$1','ke

i++ , 加載 , ci , jquery , 前端開發

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u_16213632 頭像

mob64ca14040d22 - Resilience4J詳解

事後觀察經驗回放。OpenAI的論文。 1707.01495 摘要： 處理稀疏獎勵。提出了Hindsight Experience Replay新技術，使得可以從稀疏二元的獎勵中進行有效的學習。可以與任意off-policy的強化學習算法結合。可以看作一種implicit curriculum。 在用機械臂操作物件的任務進行了演示。在3個不

多目標 , 強化學習 , Resilience4J詳解 , 架構 , 後端開發 , ci

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u_16213341 頭像

mob64ca12da726f - ollama怎麼把別的機器下載下來的模型傳到另一個機器

在使用Ollama時，有時我們需要在不同機器之間共享或傳輸模型。然而，Ollama並沒有提供直觀的方式來實現這一點。以下是如何將其他機器上下載的模型傳到另一台機器的過程記錄。 問題背景 在我們的開發環境中，團隊中有幾位同事分別在不同的機器上使用Ollama進行機器學習模型的開發。我們採集了大型模型，這些模型具有特別大的體積和豐富的參數。為提高我們的開發效率，團隊希望能夠將一台機器

加載 , aigc , 解決方案 , ci

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u_16213395 頭像

mob64ca12e7b5cf - 綠聯NAS安裝ollama

綠聯NAS安裝ollama的全流程指南 在這篇文章中，我將帶你分步驟解決“綠聯NAS安裝ollama”的相關問題。這將涉及到環境準備、核心操作、配置詳解、驗證測試、優化技巧及排錯指南等方面。準備好了嗎？讓我們開始吧！ 環境準備 在開始之前，我們需要確認軟硬件要求。確保你的綠聯NAS設備和其他相關組件能夠支持ollama的安裝。 軟硬件要求

User , API , aigc , ci

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u_17213027 頭像

wx676be6175e246 - Android拋物線動畫

拋物線動畫在Android中常用於模擬物體拋射效果，如商品飛入購物車、遊戲炮彈軌跡等。其核心原理基於物理運動方程：x = vx * t（水平位移），y = vy * t + 0.5 * g * t²（垂直位移），其中vx為水平初速度，vy為垂直初速度，g為重力加速度。 基礎實現 通過ValueAnimator動態計算座標： val animator = Valu

移動開發 , Android , 應用場景 , 任務管理 , ci

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u_16213358 頭像

mob64ca12dedda8 - AIGC 音頻生成工具 天工

AIGC 音頻生成工具 天工是一款致力於音頻生成的智能工具，能夠幫助用户輕鬆創建和修改音頻文件。本文將詳細記錄如何有效配置和使用這一工具的過程，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、排錯指南以及擴展應用。 環境準備 在使用“AIGC 音頻生成工具 天工”之前，用户需要確保環境中的前置依賴已被成功安裝。以下是所需的依賴及其版本兼容性矩陣： 依

User , System , aigc , ci

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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - 詳細介紹：【BFS 動態規劃】P12382 [藍橋杯 2023 省 Python B] 樹上選點|普及+

本文涉及知識點 C++動態規劃C++BFS算法 P12382 [藍橋杯 2023 省 Python B] 樹上選點 題目描述 給定一棵樹，樹根為 ，每個點的點權為 。 你需要找出若干個點 ，使得： 每兩個點 每兩個點 找出的點的點權之和儘可能大。 請輸出找到的這些點的點權和的最大值。 輸入格式

結點 , include , 後端開發 , ci , harmonyos

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u_16099271 頭像

代碼魔術師之手 - 2021.11.17模擬賽部分題解

A. 聖誕樹 代碼 #include bits/stdc++.h using namespace std; namespace myb { using ll = long long; const int N = 2e5 + 10; const int Mod = 998244353; int a[N]; void m

include , i++ , ci , 前端開發 , Javascript

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u_15777557 頭像

江上清風山間明月 - Android被獲取root權限的一些常見原因

Android 系統的潛在"houmen"類型 1. 工程調試houmen 這些是開發階段遺留的調試接口，並非惡意houmen： # 常見的工程模式入口 *#*#4636#*#* # 測試菜單 *#*#7262626#*#* # 場測模式 *#*#8255#*#* # GTalk服務監控 風險：這些接口可能泄露設備信息、網絡狀態等敏感數據。 2

指尖人生 , 移動開發 , bash , Android , 開發者 , ci

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u_17213027 頭像

wx676be6175e246 - Android投擲效果：從物理模型到絲滑交互

在移動端UI設計中，投擲效果通過模擬現實世界的慣性運動，將用户手勢轉化為視覺反饋，顯著提升操作愉悦感。Android系統通過VelocityTracker量化手指滑動的速度與方向，結合Scroller類實現經典減速曲線，其核心公式為v = v0 × e^(-μt)，其中μ為阻尼係數，控制運動衰減速度。 技術實現的三要素 速度計算：在onTou

移動開發 , Android , ci , 回彈 , ui

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u_16213382 頭像

mob64ca12e4972a - ollama 強制使用gpu

由於"Llama強制使用GPU"的需求越來越普遍，本文將為大家詳細記錄如何解決這一問題的過程。我們將從環境準備開始，逐步深入到集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南、性能優化等多個部分，希望能為開發者在使用Llama時提供清晰、有效的指導。 環境準備 在安裝Llama之前，確保你的環境與工具的技術棧兼容。我們將涉及多個操作系統和平台，包括但不限於Linux、macOS和Windo

API , aigc , ci , CUDA

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