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天航星 - 地中海、雙肩包、格子衫？從業9年程序員聊聊真實的程序員是什麼樣子

你印象中的程序員，是不是這樣的？ 不可否認，這確實是程序員的一種狀態，並且現在依然存在。但其實這並不能代表大多數程序員，作為一名工作了 9 年的程序員，有必要跟大家聊聊真實的程序員是什麼樣子。 其實每個行業都存在固有印象，只是隨着這些年互聯網的發展，程序員比較有話題度，固有印象也就相對多一些，比如地中海、熊貓眼、雙肩包、格子衫、工資高、智商高、情商低、青春飯、不穩定、會修電腦，下面來逐一介紹。

程序人生

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逐夢AI - Java 獲取音頻文件的持續時間（毫秒級）——擺脱 FFprobe 的純本地方案（無外部依賴 / 低開銷 / 可直接部署）

Java 獲取音頻文件的持續時間（毫秒級）——擺脱 FFprobe 的純本地方案（無外部依賴 / 低開銷 / 可直接部署） 一、背景：為什麼我們開始考慮“去 FFmpeg 化” 在音視頻處理開發工作中，FFmpeg 幾乎是默認標配方案。我們習慣通過 FFprobe 獲取音頻文件的基礎元數據，例如文件時長、採樣率、聲道數等。這種方式簡單、直觀，也幾乎適用於所有常見音視頻格式。 然而，當系統規模擴大、

JAVA , 後端

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艾體寶IT - 艾體寶洞察 | 2025年代碼掃描：重要性、實施方法及其在人工智能安全中的作用

代碼掃描是通過自動分析源代碼來識別潛在安全漏洞、缺陷和其他代碼質量問題的過程。它是安全應用開發的關鍵環節，能夠幫助團隊在軟件開發生命週期的早期階段檢測並修復問題。 代碼掃描工具主要使用靜態分析方法（在不運行代碼的情況下檢查代碼），這與動態分析工具在應用程序運行時進行分析的方式形成對比。 代碼掃描工具可分析代碼中的各類問題，包括： 安全漏洞： 可能被攻擊者利用的弱點，例如SQL注入、跨站腳本攻擊 (

devops

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張老師講數字孿生 - EAST創紀錄背後：數字孿生技術功不可沒

近年來，中國"人造太陽"EAST（全超導託卡馬克裝置） 實現了1億攝氏度等離子體穩定運行1000秒的全球紀錄，標誌着核聚變能源技術的重大突破。在這一成就背後，數字孿生技術作為關鍵使能工具，通過構建動態虛擬模型與物理實體的實時交互，為複雜系統優化提供了核心支持。本文結合EAST案例，探討數字孿生在核聚變裝置中的兩大技術原理，並引用真實解決方案示例，闡述其如何助力能源技術迭代。 一、引言：從EAST突

數字化轉型 , 動態更新 , 人工智能 , 後端 , 前端

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數據集成與治理 - 信息化≠數字化，盤點二者的主要區別

最近總會有一些做IT行業的朋友來問：信息化和數字化兩個有什麼區別？不都是利用數據做決策嗎？ 但其實，這兩者還是有很大的區別的。 用過來人的經驗告訴你，怎麼區分關鍵在於理解它們解決問題的不同層次。就拿我們最熟悉的報銷流程來説： 以前需要填寫紙質單據，找領導簽字，送到財務部等待支付；現在在辦公系統裏提交電子報銷單，在線審批後直接打款到銀行卡。 你可能會覺得這已經很先進了，但我想説，這僅僅是信息化的範疇

算法 , 知識 , 數據庫 , 後端 , 前端

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大廠碼農老A - 凌晨零點，一個TODO，差點把我們整個部門抬走

那晚杭州的悶熱，至今記憶猶新。 2021年，我剛來到杭州這座“卷城”，入職了一家夢想中的互聯網大廠。作為一名電商新人，我一頭扎進了促銷和會場的研發中。 那晚，我們正為一個S級的“會員閃促”活動做最後的護航，它將在零點準時生效。作戰室裏燈火通明，所有人都盯着大盤，期待着活動上線後，GMV曲線能像火箭一樣發射。 然而，我們等來的不是火箭，而是雪崩。 剛過0點，登登登登… 告警羣裏的消息開始瘋狂刷屏，聲

springboot , JAVA , 故障 , 後端 , 前端

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沉浸式趣談 - Next.js 中為什麼 App Router 可能是未來，但 Pages Router 仍然重要？

Next.js 作為一個強大的 React 框架，為開發者提供了兩種路由系統：App Router 和 Pages Router。這兩種路由系統各有特色，適用於不同的場景。本文將深入探討這兩種路由系統的區別、優缺點和使用場景，幫助你做出最佳選擇。 App Router：新一代的路由革命 App Router 是 Next.js 13 引入的新路由系統，它使用 app 目錄來組織路由，帶來了許多令人

app-router , next.js , 路由 , router , 前端

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float64 - ByteByteGo學習筆記：一致性哈希

一、引言 在分佈式系統中，實現水平擴展的關鍵在於能夠有效地分配請求並均勻地將數據分配到各個服務器上。一致性哈希算法作為一種常用的技術，能夠很好地解決這一問題。本文將深入探討一致性哈希算法的原理、實現以及應用場景。 二、重哈希問題 2.1 傳統哈希方法 傳統的哈希方法通常使用取模運算來確定鍵存儲在哪個服務器上，即 serverIndex = hash(key) % N，其中 N 是服務器池的大小。這

數據結構 , 系統架構 , 一致性哈希算法 , 後端

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universe_king - reqable 在 Firefox 瀏覽器無法抓包和訪問網絡

開啓 reqable 之後，Firefox 就無法訪問網絡了，會顯示「有軟件正在阻止 Firefox 安全地連接至此網站」 reqable.com 很像是一個安全（連接加密）的網站，但我們未能與它建立安全連接。這個問題是由 Reqable CA (Feb 8, 2025, EC541EC3) 所造成，它是您的計算機或您所在網絡中的軟件。 您可以做什麼？ 如果您的防病毒軟件包含掃描加

瀏覽器 , firefox , 爬蟲 , 後端 , Python

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bin的技術小屋 - 小小的引用計數，大大的性能考究

本文基於 Netty 4.1.56.Final 版本進行討論 在上篇文章《聊一聊 Netty 數據搬運工 ByteBuf 體系的設計與實現》 中，筆者詳細地為大家介紹了 ByteBuf 整個體系的設計，其中筆者覺得 Netty 對於引用計數的設計非常精彩，因此將這部分設計內容專門獨立出來。 Netty 為 ByteBuf 引入了引用計數的機制，在 ByteBuf 的整個設計體系中，所有的 Byt

netty , JAVA , 後端

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山頭人漢波 - 移動端法門：自適應方案和高清方案

筆者從畢業開始做前端到現在，90% 的項目是移動端打交道，所以當簡歷上寫了“移動H5”幾個字時，必會被問到自適應方案與高清方案 ”自適應“講的是一套UI（例如750*1334），在多端下展示近乎一樣的效果；而”高清“是因為 DPR 提升而所做的各種精度適配 這篇文章講講筆者理解的自適應方案和高清方案 先説結論 自適應方案 rem 適配思路 選擇一

佈局 , sass , 前端 , Javascript

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codists - 翻譯：《實用的Python編程》02_04_Sequences

目錄| 上一節 (2.3 格式化) | 下一節 (2.5 Collections模塊) 2.4 序列 序列數據類型 Python 有三種序列數據類型。 字符串：如 'Hello'。字符串是字符序列 列表：如 [1, 4, 5]。 元組：如 ('GOOG', 100, 490.1)。 所有的序列都是有序的，由整數進行索引，並且具有長度。 a = 'Hello'

python3.x , 網頁爬蟲 , 人工智能 , 數據結構和算法 , 後端

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弗拉德 - 【Python 1-2】Visual Studio Code(VSCode) 配置 Python開發環境

使用 VSCode 作為開發Python的IDE工具 IDE(Integrated Development Environment, 集成開發環境)，目前支持Python的IDE有很多。有PyCharm、Eclipse、Atom、Anaconda、Sublime Text等等。我個人更喜歡使用 Visual Studio Code 也就是 VSCode。如果大家有自己喜歡的IDE工具，盡情享用！

python3 , 網頁爬蟲 , python2.7 , 後端 , Python

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Rick Carter - dotnet使用redis時需要注意的問題

1.性能問題-批量多次讀寫、序列化和反序列化的場景 注意看到dotnet下的IDistributedCache接口內部方法聲明都是針對單個key的，當需要多次大量讀寫同一類型kv值時，存在多次連接redis的情況，導致性能特別慢。 在abp框架中AbpRedisCache有些SetMany和GetMany的方法，它可以很好的解決這個問題。 今天再分享一個Redis的批操作的寫法(db.

.net , 後端

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極市平台 - 驍龍大賽直播乾貨彙總

上期課程中我們瞭解了在驍龍 AI PC 上使用 QAI AppBuilder 工具絲滑部署AI模型的核心方法，省流版教程： 用户指南： https://github.com/quic/ai-engine-direct-helper/blob/main/docs/user_guide.md 開源社區： https://github.com/quic/ai-engine-direct-helper 直

資訊 , 教程 , 開發 , 知識 , 後端

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XHunter - Gin筆記二之gin.Engine和路由設置

本文首發於公眾號：Hunter後端 原文鏈接：Gin筆記二之gin.Engine和路由設置 這一篇筆記主要介紹 gin.Engine，設置路由等操作，以下是本篇筆記目錄： gin.Default() 和 gin.New() HTTP 方法 路由分組與中間件 1、gin.Default() 和 gin.New() 前面第一篇筆記介紹，創建一個 gin 的路由引擎使用的函數是 gin

go , 後端

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超神經HyperAI - 效率至高提升20倍！加州大學開發OmniCast，解決自迴歸天氣預報模型誤差累計問題

次季節至季節（Subseasonal-to-seasonal, S2S）尺度天氣預報介於短期天氣預報與長期氣候預測之間，聚焦未來 2 周至 6 周的天氣演變，精準填補了中遠期氣象預測空白，為農業規劃、災害防禦等提供關鍵依據。但 S2S 天氣預測既難依託快速衰減的大氣初始信息（中短期預報條件），又難捕捉尚未充分顯現的慢變邊界信號（氣候預測條件），在混沌的大氣系統與複雜的海陸氣相互作用下，預報難度顯著

機器學習 , 資訊 , openai , 人工智能 , 深度學習

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好想成為人類啊 - 關於一種計算遞歸次數題的思路

代碼如下 要求計算最後輸出的count的結果 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #includestdio.h int count = 0; int fib(int a) { count++; if (a == 0) return 1; else if (a == 1) return 2; else return fib(a - 1) + f

後端

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俞凡 - [大廠實踐] 少即是多：Zendesk 長時間作業執行優化

本文介紹了 Zendesk 構建數據遷移器進行長時間大規模賬户數據遷移的實踐，以及選擇這種作業執行方式的權衡和取捨。原文：Less is More: Improving job execution by ditching the job executor 本文概述了我們所做的架構調整，這些調整極大簡化了長時間運行任務的執行模式。 通過利用客户端行為，系統不僅提升了整體功能，還消除了分佈式任務

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點量實時雲渲染 - 破解數字孿生落地難題，點量雲流引領高效新徑

在數字化轉型的浪潮的正盛的當下，數字孿生作為連接物理世界與數字世界的核心橋樑，正深刻變革着城市規劃、工業製造、科研教育等領域。然而，構建一個高保真、高實時、高可用的數字孿生系統，始終面臨着一系列技術挑戰：海量三維模型與實時渲染數據的輕量化交付、多終端設備的廣泛適配、以及至關重要的數據安全與國產化信創需求。 點量雲流實時雲渲染以五大核心技術標杆，為這些挑戰提供了完美的解決方案，並已在實際項目中獲得驗

資訊 , 服務器 , 前端

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新程快咖員 - IDEA插件Maven With Me更新2.4.x版本啦，新增自動識別Nexus權限、優化Nexus訪問體驗!

IDEA插件Maven With Me更新2.4.x版本啦，新增自動識別Nexus權限、優化Nexus訪問體驗! ‌🏷️ 標籤‌：#maven #idea插件 #java #nexus #mpvp #MavenWithMe #MavenSearch 前言 工欲善其事必先利其器！ 輕便快捷是初心，勢必為節省您的大量時間和心力而前行！讓更多的時間和價值留在更重要的地方！！！ 希望它能成為一款真正有價

微服務 , 運維 , intellij-idea , JAVA , 程序員

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程序員小富 - 別再手寫過濾器！SpringCloud Gateway 內置30 個，少寫 80% 重複代碼

大家好，我是小富～ 我發現公司的網關項目裏有很多的輪子，幾乎每個人接手這個項目開發，都會自定義過濾器，導致有非常非常多的過濾器，修改其中一個，指不定就會影響其他的人功能，非常的惱火。 其實在 Spring Cloud Gateway 本身內置了很多通用的過濾器組件，有些功能無需重複開發，直接通過配置就能完成請求修改、參數處理、安全校驗等功能。但遺憾的是，很多同學只知道 RewritePath 等常

springboot , JAVA , 後端

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duokeli - 開源代練系統代打平台護航小程序：主播/工作室/網企批量入駐，多渠道訂單分發邏輯的實現！

一、技術底座：億級併發的全場景覆蓋引擎 1.全端互聯體系通過技術突破實現： 賬號系統：採用分佈式ID生成算法與多端Token同步機制，確保用户跨設備登錄時，賬號信息、訂單狀態、個性化設置極速完成同步 實時通信矩陣：內置IM系統支持文字、語音、位置共享，讓《英雄聯盟》玩家可與代練者實時討論戰術細節 服務連續性保障：通過WebSocket長連接與本地緩存策略，即使在網絡波動場景下，訂單狀態更新

thinkphp6 , uniapp , 前端框架 , 數據庫 , 後端

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牛肉燒烤屋 - 詳解分佈式緩存不一致性的所有情況！除了分佈式緩存外，其它場景又是如何解決緩存一致性的呢？

[toc] 引言 持久化層和緩存層的一致性問題也通常被稱為「雙寫一致性問題」，“雙寫”意為數據既在數據庫中保存一份，也在緩存中保存一份。對於一致性來説，包含強一致性和弱一致性，強一致性保證寫入後立即可以讀取，弱一致性則不保證立即可以讀取寫入後的值，而是儘可能的保證在經過一定時間後可以讀取到，在弱一致性中應用最為廣泛的模型則是最終一致性模型，即保證在一定時間之後寫入和讀取達到一致的狀態。 我們一般會

redis , 緩存 , JAVA , 一致性