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天航星 - 從一個普通程序員的角度，聊聊當前環境下，是否適合做編程

先做一個簡單的自我介紹： 我是一名三本畢業生，通信工程專業，畢業後報培訓班學習編程，然後 2016 年至今一直在重慶從事 Java 開發，期間也短暫參與過前端開發，自學過 C 語言和 Go 語言，任職過 5 家公司，涉足過醫療、税務、農業、房地產、人工智能等行業。 這段履歷算不上光鮮，卻是大多數普通程序員經歷的寫照，還是有一定代表性的。這裏就從一個普通程序員的角度，聊聊當前環境下，是否適合做

程序人生

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逐夢AI - 基於YOLOv8的可回收瓶類垃圾快速識別與自動化分揀｜完整源碼數據集+PyQt5界面+完整訓練流程+開箱即用！

基於YOLOv8的可回收瓶類垃圾快速識別與自動化分揀｜完整源碼數據集+PyQt5界面+完整訓練流程+開箱即用！ 源碼包含：完整YOLOv8訓練代碼+數據集(帶標註)+權重文件+直接可允許檢測的yolo檢測程序+直接部署教程/訓練教程‘ 源碼在文末嗶哩嗶哩視頻簡介處獲取。 本系統支持在多種場景下進行實時瓶類識別與分類： • 圖片識別 • 文件夾批量檢測 • 視頻流檢測 • 攝

機器學習 , 人工智能 , 深度學習

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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 - 機器人運動大腦迎來數字沙盒技術革命

摘要：隨着機器人應用場景的複雜化，其"運動大腦"—運動規劃與控制系統面臨實時性、安全性等多重挑戰。本文將探討如何通過數字沙盒（即高性能數字孿生環境）這一創新範式，為機器人運動算法的快速迭代與驗證提供支撐，並結合凡拓數創在智能製造領域的真實案例，分析其技術實現原理與產業價值。 關鍵詞：機器人運動規劃、數字沙盒、算法加速、數字孿生、並行計算 一、運動規劃的實時性挑戰與數字沙盒的提出 機器人要在動

數字化轉型 , 機器學習 , 沙盒 , 算法 , 機器人

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數據集成與治理 - 什麼是技術架構、數據架構、業務架構、應用架構、產品架構和項目架構？

為什麼明明做好了技術設計，項目推進卻依然困難重重？ 技術團隊開發的功能業務方總説不適用；系統隨着業務發展變得臃腫難維護；跨部門協作時各説各話，推進困難。 這些問題看似毫無關聯，但它們都指向同一個根源：對架構認知的片面與缺失。 有了對架構的認知，各部門之間就有了對項目可行性的推測計算，這大大減少了資源的浪費，同時還能加強各部門之間的交流合作。 今天，我就來系統梳理六大核心架構

技術架構 , 架構 , 產品 , 後端 , 前端

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大廠碼農老A - CR被批“寫得像坨屎”，我三句話讓他當場閉嘴

這坨屎山，我接了 大家好，我是老A。 我想很多程序員有過這種經歷，新接手一個項目，打開工程一看，妥妥的一大坨🤦，內心OS：好嘛，又要“屎山雕花”了。。。 我這兩年在做電商業務，所以業務上經常會搞大促，3天一小促，5天一大促，作為技術早就習慣了這種研發節奏（倒排）。今年6月是我們業務年中的一次大型大促，所以5月份的需求爆炸多，基本都是倒排，業務天天拿着大喇叭在我們屁股後喊📢：這個需求不做就

segmentfault , springboot , JAVA , 程序員 , 後端

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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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山頭人漢波 - 前端學Ruby：全棧論壇（地宮）項目二

接上文前端學Ruby：全棧論壇（地宮）項目一，休息一晚後，我們繼續 各個模型建立了我們想要的 筆者是前端出身，對數據庫的理解僅限於用 node + mysql （mongodb）做過微型博客。除此之外，數據庫的知識點就無了，以下寫的不好的，多多擔待 文章模型與用户模型結合 文章模型與用户模型的結合，一個人必須要先登錄後才能寫文章，其次，一個人可以有很多文章，但當他註銷後，文章就沒了 先在 arti

ruby-on-rails , ruby , 後端

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codists - 《Programming from the Ground Up》閲讀筆記：p117-p146

《Programming from the Ground Up》學習第8天，p117-p146總結，總計30頁。 一、技術總結 1.共享函數用法示例 (1)不使用共享函數 linux.s： # filename:linux.s # system call numbers(按數字大小排列，方便查看) .equ SYS_READ, 0 .equ SYS_WRITE, 1 .equ SYS_OPEN,

asm , 編程語言

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弗拉德 - 【Flutter 2-4】FlutterUI佈局和Widget——Statelesswidget與Statefulwidget

Statelesswidget 如果一個Widget從初始化到使用再到銷燬，整個過程中都不需要修改其UI的樣式，例如純展示頁面，我們就用Statelesswidget。常見的Statelesswidget有：Text、Icon、ImageIcon、Dialog等。可以看到這些往往都是一些展示類的，不需要改變其狀態的控件。 使用Statelesswidget更輕量，更節省內存資源。初始化Sta

dart , 移動app , flutter-swiper , flutter , 跨平台開發

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Rick Carter - 修復達夢EFCore驅動布爾類型兼容問題

dm庫相比其他庫本身缺少一些語法差異，也可以説是缺陷。 比如： 0和1無法直接在sql中當作真假值用，where 0這種寫法不支持，報錯：查詢使用值表達式作為過濾條件； t.field is null 也無法直接作為select項； 不支持OUTER APPLY等SQL語法； 以及數據庫函數中的又只能用0和1作為布爾參數值。 但是dm.efcore生成的語句就是這樣的

.net , 後端

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wang_yb - 「親手畫出動態數學」：讓數學可視化觸手可及的Manim入門課

數學的美，藏在動態的邏輯裏——而 Manim，正是那個能把抽象公式變成「會説話的動畫」的神器。 今天，給大家推薦一門我自己錄製的從零開始的Manim入門課，哪怕你是編程小白，也能跟着一步步畫出屬於自己的數學動畫！ 這門課程適合誰？ 如果你是以下任意一類人，這門課就是為你準備的： ▸ 數學愛好者：想親手把腦海中的數學想象變成動態畫面（比如證明勾股定理時讓圖形「自己説話」）； ▸ 中小學/大學教師：需

後端

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IPD產品研發管理 - 如何用複用省下數十億研發成本？IPD的CBB重用開發策略

不知道你們企業有沒有遇到過這種問題？庫房裏堆着十幾種功能相似的主板，採購成本居高不下，生產換型時還頻頻出錯。 這些生產中無處不在的重複浪費，不僅拖慢了產品上市的節奏，還讓研發成本像無底洞一樣消耗着企業的資源。 在IPD（集成產品開發）中，對這類重複的研發投入提出了成熟的解決方案——CBB（公共模塊）。IPD強調基於平台的異步開發與重用策略，而CBB的核心目標是推動不同項目、不同產品線共享成熟模塊，

觀點 , 程序員 , 後端 , 前端

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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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Java架構師 - 為什麼説IO密集型業務，線程數是CPU數的2倍？

I/O密集型業務，線程數量要設置成 CPU 的 2 倍！ 也不知道這是哪本書的坑爹理論，現在總有一些小青年老拿着這樣的定理來説教。説的信誓旦旦，毋庸置疑，彷彿是權威的化身。討論時把這樣的理論當作前提，​真的是受害不淺。 但可惜的是，這樣的理論站不住腳。我只需要一個簡單的反問，它就不攻自破： Tomcat的默認線程數是多少呢？ 它既不是 CPU 的 2 倍，也不是什麼其他數值。在某些高併發的服務中，

線程 , JAVA , io

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美團技術團隊 - 美團 LongCat 團隊發佈 VitaBench：基於複雜生活場景的交互式 Agent 評測基準

由美團 LongCat 團隊研發的 VitaBench（Versatile Interactive Tasks Benchmark）正式發佈，這是當前高度貼近真實生活場景所面臨複雜問題的大模型智能體評測基準。 VitaBench 以外賣點餐、餐廳就餐、旅遊出行三大高頻真實生活場景為典型載體，構建了包含 66 個工具的交互式評測環境，並進行了跨場景的綜合任務設計，例如要求 agent 在一個旅行規劃

大模型 , 美團

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mghio - 《UNIX 傳奇：歷史與回憶》讀後感

《UNIX 傳奇：歷史與回憶》 是 bwk（Brian W. Kernighan）2019 年的新作，回憶了 UNIX 在大半個世紀的風雨歷程，是一本引人入勝的書籍。通過對 UNIX 操作系統的歷史和發展進行詳細的敍述和回顧，讓我對這個操作系統有了更深入的瞭解。讀完這本書，我不僅對 UNIX 的技術細節有了更清晰的認識，也對 UNIX 的影響力和價值有了更深刻的體會。 書中首先回顧了 UNIX

歷史 , 文化 , unix , 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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huan1993 - awk的簡單使用

awk , Linux

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用户bPdd2O9 - Redis緩存優化秘籍：輕鬆應對高併發

專業在線打字練習網站-巧手打字通，只輸出有價值的知識。 一 緩存應用面臨的挑戰 在提供核心服務時，緩存機制已成為確保高性能、低延遲的基石。 然而，緩存的使用主要面臨兩大難題： 如何管理緩存空間的增長：隨着數據的不斷累積，緩存所需的空間會逐步擴大，這直接關係到成本的上升。 如何保障緩存服務的穩定性：這是至關重要的，因為任何不穩定都可能對服務性能造成重大影響。 那麼，究竟哪些因素可能導致

redis , 高併發 , 緩存 , 緩存設計

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bigsai - 花五分鐘看這篇之前，你才發現你不懂RESTful

原創公眾號：bigsai 轉載請聯繫bigsai 文章收藏在回車課堂 和github 前言 在學習RESTful 風格接口之前，即使你不知道它是什麼，但你肯定會好奇它能解決什麼問題？有什麼應用場景？聽完下面描述我想你就會明白： 在互聯網並沒有完全流行的初期，移動端也沒有那麼盛行，頁面請求和併發量也不高，那時候人們對接口的要求沒那麼高，一些動態頁面(jsp)就能滿足絕大多數的使用需求。

rest , restful

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月半大熊貓 - SSH終端竟能發emoji？開源神器WindTerm讓XShell連夜降價，網友：我的PuTTY突然不香了

✨🚀 ​​【全網最全解析】WindTerm：SSH終端界的"瑞士軍刀"，用實力教你重新定義生產力！​ ✨ 🌟 ​橫向對比 WindTerm vs 其他終端工具，降維打擊現場！ PuTTY：老牌但界面像Windows 98，功能單一到讓人想唱《涼涼》❄️ Xshell：強但收費，免費版水印彷彿在説："窮鬼，快打錢！"💸 Termius：顏值高但訂閲制，每月賬單比女朋友的購物車還嚇人🛒

github , SSH , shell

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超神經HyperAI - 【TVM教程】為 ARM CPU 自動調優卷積網絡

Apache TVM 是一個深度的深度學習編譯框架，適用於 CPU、GPU 和各種機器學習加速芯片。更多 TVM 中文文檔可訪問 →https://tvm.hyper.ai/ 作者：Lianmin Zheng, Zhao Wu, Eddie Yan 針對特定 ARM 設備的自動調優對於獲得最佳性能至關重要，本文介紹如何調優整個卷積網絡。 TVM 中 ARM CPU 的算子實現是以 template

機器學習 , arm , 人工智能 , 編譯器 , 深度學習

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凌虛 - 圖解計算機網絡：一條 HTTP 請求的網絡拓撲之旅

引言 常見的網絡拓撲結構如下圖所示： 在此拓撲中，終端設備通過 WiFi 連接到路由器，路由器再連接到光貓（或終端設備通過移動網絡 4G/5G 連接到基站），之後 ISP 網絡服務提供商接管網絡通信，將請求最終轉發至應用服務器。 從用户設備發出的 HTTP 請求是如何穿越網絡的？我們將深入探討這一過程。 HTTP 請求的網絡旅途 OSI 網絡體系結構 先從計算機網絡的基礎架構開始： 上圖展示了

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