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qq68d2318712d49 - 詳細介紹一下MyBatis的緩存機制

MyBatis 緩存機制詳解（一級緩存+二級緩存+自定義緩存） MyBatis 的緩存機制是其核心性能優化手段之一，目的是減少數據庫查詢次數，降低IO開銷，提升查詢效率。其設計遵循“分層緩存”理念，分為 一級緩存（SqlSession 級別） 和 二級緩存（Mapper 級別），同時支持集成第三方緩存（如 Redis）實現分佈式場景下的緩存共享。 一、緩存核心設計理念

二級緩存 , 緩存 , 後端開發 , SQL , Python

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mob64ca1414c613 - java中lineiterator用法

在WEB項目中我們經常會使用到分頁，分頁有很多中，一種是放在內存中，由java代碼控制分頁；另一種是直接用sql進行數據庫分頁； 放在內存中進行分頁這肯定是不太現實的，如果數據量過大，會導致內存爆掉。所以我們還是選擇利用數據庫查詢分頁。 現在java常用的ORM映射框架就那麼幾個，hibernate，ibatis(改成mybatis了)等。。 hibernate

java中lineiterator用法 , hibernate , 分頁 , 後端開發 , JAVA , SQL

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小飛俠格魯帥 - python 實現二維碼解析

嘿喲，小夥伴們！今天咱要讓Python來大顯身手，實現二維碼解析的功能！就像給Python裝上了一雙“火眼金睛”，能一下子看清二維碼裏的秘密。pyzbar庫就是那個厲害的“幫手”，它能幫Python輕鬆解析二維碼。安裝也簡單，pip install pyzbar就行啦！ 下面是用Python實現二維碼解析的代碼示例： import cv2 from pyzb

二維碼 , 圖形用户界面 , 後端開發 , Python

u_15702012 頭像

呀哈哈kk - 【詳解】HadoopMapReduce實現從海量數字信息中獲取最大值

Hadoop MapReduce實現從海量數字信息中獲取最大值 在大數據處理領域，Hadoop是一個非常重要的工具。它通過MapReduce編程模型來處理和生成大規模數據集。本文將介紹如何利用Hadoop的MapReduce框架從海量數字信息中找出最大值。 1. 環境準備 1.1 安裝Hadoop 確保你的環境中已經安裝了Hadoop。如果還沒有安裝，可以

hadoop , text , 後端開發 , JAVA , apache

u_16492348 頭像

wx65950818d835e - 14: 基於卷積神經網絡（CNN）的超分算法

引言 卷積神經網絡（CNN）是深度學習中最成功的模型之一，廣泛應用於圖像分類、物體檢測等任務。隨着深度學習技術的發展，CNN在圖像超分辨率（SR）領域也取得了顯著進展。基於CNN的超分算法利用深度卷積網絡從低分辨率圖像中提取特徵，並通過層層卷積和反捲積層重建高分辨率圖像。本文將探討基於CNN的超分算法的原理、優勢和挑戰。 CNN在超分中的基本原理 CNN通過多層

卷積 , 圖像重建 , c++ , 後端開發 , 深度學習 , c

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mb65950ac695995 - 十三、PC 高刷新顯示與可變刷新率（VRR）下的插幀策略

在支持 120/144/240Hz 的顯示器上，插幀能顯著改善低幀率內容的體驗。與 VRR（G-Sync/FreeSync）配合，渲染與顯示的同步問題更復雜。插幀管線應與顯示時序協調，確保中間幀在合適的掃描時刻輸出。對於低延遲需求的競技遊戲，需謹慎啓用插幀，因為它可能增加端到端延遲。 策略： 當渲染幀率穩定接近刷新率時，減少插幀介入。 當渲染幀率低且

幀率 , c++ , 後端開發 , c

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清醒的人最荒唐 - ImportBeanDefinitionRegistrar與BeanDefinitionRegistryPostProcessor的區別

概述 如果想實現自定義註冊bean到spring容器中，常見的做法有兩種 @Import+ImportBeanDefinitionRegistrar BeanDefinitionRegistryPostProcessor BeanDefinitionRegistryPostProcessor與ImportBeanDefinitionRe

spring , 自定義 , 後端開發 , JAVA , ide

u_17504137 頭像

我是你諾言哥 - 桌牌製作系統：自定義設計 + 打印，高效搞定桌牌

之前領導讓做會議桌牌，一開始想徒手排版，折騰半天沒頭緒，最後還是找別人要了模板才勉強完成。現在發現這款工具，才知道做桌牌能這麼省心。 下載地址：https://pan.quark.cn/s/df655f7acccc 備用地址：https://pan.baidu.com/s/12HupZfMGhFDV6zJez6ufRA?pwd=ui4e 今天分享

後端開發 , 上傳圖片 , 下載地址 , Python

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煙雨江南的秋 - 爬蟲前篇 /https協議原理剖析

在現代互聯網中，幾乎所有網站都已經遷移到 HTTPS。對於開發者而言，HTTPS 不再只是“多加一個 s”，而是一個涉及 證書驗證、TLS 握手、SNI、HTTP/2、多層加密與反爬機制 的複雜體系。要寫出一個穩定、可維護、能合法採集數據的爬蟲，必須理解 HTTPS 協議的細節、如何排查連接失敗，以及在調試時如何分析加密流量。本文以實戰為導向，給出 No

小程序 , HTTPS , 後端開發 , 爬蟲 , ios , 網絡協議 , Python

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G佳偉123 - 執行npm install 時報錯 Host key verification failed

問題： 安裝依賴的時候出現Host key verification failed問題，整理了一下解決流程： 1、要在git設置一下身份的名字和郵箱 git config --global user.name "yourname" ==== 用户名 git config --global user.email“your@email.com

php , 後端開發 , npm , Git

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鴿鴿程序猿 - 【項目】【抽獎系統】數據庫的建立 與 通用功能

一、數據庫表的設計與建立 1.1 ⽤⼾表 user 字段 類型 非空(Y/N)

yyds乾貨盤點 , 後端開發 , 錯誤碼 , JAVA , 主鍵 , ci

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瑞雪小雪 - Python函數式編程：map、filter與reduce應用

剛開始寫Python時，我處理列表總愛用for循環嵌套各種if判斷，代碼寫得又長又亂。後來接觸了函數式編程，用map、filter和reduce重構後，原本十幾行的代碼經常能精簡到兩三行，不僅可讀性提高了，邏輯也更清晰。 函數式編程的核心是“用函數處理數據”，強調通過純函數的組合來解決問題，減少狀態變化和副作用。map、filter和reduce是Python實現函數式編程

迭代器 , 後端開發 , for循環 , Python

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Plume岣七 - [C++]異常處理機制

C語言本身沒有處理異常的機制，通常需要通過錯誤碼(error)、assert、全局變量、函數返回值等方法處理錯誤；這種處理方法雖然邏輯直觀，但是多層調用時需逐層傳遞且無法自動清理資源，功能有限。 所以，Bjarne Stroustrup在設計C++時，為了更好地處理程序中的錯誤，將異常處理機制引入了C++，其基本思想是讓函數在發現自己無法處理的錯誤時拋出一個異常，然後由其調

異常規範 , 拋出異常 , c++ , 後端開發 , c , 異常類型

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Turbo_K - 如何實現數據庫的不停服遷移？

數據庫不停服遷移 是指在不影響現有系統正常運行的情況下，進行數據庫的遷移操作。這對於保障系統的高可用性、減少停機時間以及提高業務連續性至關重要。以下是幾種常見的實現數據庫不停服遷移的方式和步驟。 1. 數據庫遷移的需求與挑戰 在進行數據庫遷移時，常見的挑戰包括： 業務不中斷：遷移過程中必須確保業務正常進行，避免影響客户或用户。 數據一致性：源數

數據同步 , 數據 , 數據庫 , 後端開發 , JAVA

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自由的瘋 - 《分佈式 + 國產數據庫 + Docker：技術選型避坑指南》（十二）

一、為什麼要遷移到 K8s？Docker Compose 的 3 個不可逾越瓶頸 1. Docker Compose vs K8s：核心能力對比（遷移的本質原因） 能力維度 Docker Compose（單機

Deployment , Pod , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , JAVA , Docker

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xiongood - Vue 中生命週期鈎子的使用

Vue 中生命週期鈎子的使用 在 Vue 組件從創建到銷燬的整個過程中，會經歷一系列特定的階段，就像人從出生到成長再到衰老的過程。生命週期鈎子就是在這些階段中自動觸發的函數，讓我們能在合適的時機執行特定操作，比如初始化數據、發送請求、操作 DOM 等，是掌控組件行為的重要工具。 最常用的生命週期鈎子之一是onMounted，它會在組件掛載到 DOM 後立即執行。這時候組件的 DO

生命週期 , 初始化 , 後端開發 , JAVA , 數據請求

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Python與SEO - 鹹魚流出全功能版聯想12代你主機，支持12-14代處理器，M2+SATA雙盤位，可上es及qs處理器，性價比拉滿！

英特爾平台目前值得關注和分享的無疑是提升巨大的兩大平台，一個是英特爾八代，另一個則是英特爾十二代，曾經的釘子户交接到12代，奈何一代價位更比一代價位高，關鍵還真沒得選擇，尤其是該類平台迷你主機。很多老哥包括個人都在等着大船靠岸的一天，期待能夠把價格打下來，如今的價位確實溢價太高，真心太高了，關鍵還是準系統。比如下面這款聯想12代tiny8 迷你主機，雖説

內存插槽 , 教程推薦 , 後端開發 , 接口設計 , Python

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oioihoii - 現代C++：一場靜默的革命，告別“C with Classes”

如果你對C++的印象還停留在複雜的指針操作、令人頭疼的內存管理和new/delete的泥潭中，那麼是時候更新你的認知了。今天的C++已經經歷了一場深刻的“現代化”革命，它變得更安全、更高效、更優雅。 一、 “現在C++”指什麼？ “現在C++”通常指的是C++11及之後的標準（C++14, C++17, C++20, C++23...）。這是一個重要的分水嶺。 C++

新特性 , 內存管理 , c++ , 後端開發 , c , 移動語義

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蒙奇D索隆 - 【操作系統】408操作系統核心考點精講：第二章——進程的概念、組成與特徵​

(進程) 導讀 大家好，很高興又和大家見面啦！！！ 在前面的內容中我們介紹了【操作系統】的基本概念、發展歷程、運行環境以及體系結構等重要內容。這些內容讓我們對【操作系統】有了一個初步的印象與瞭解。 從本篇內容開始，我們將進入【操作系統——第二章——進程與線程】的學習。在這個章節中，我們將會學習以下知識點： 進程與線程 CPU調度 同步與互斥

yyds乾貨盤點 , 操作系統 , c++ , 後端開發 , 考研 , c , 408

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最多選5個技能 - 多媒體應用設計師軟考備戰：技術基礎與核心概念解析

多媒體應用設計師軟考備戰：技術基礎與核心概念解析 引言 多媒體應用設計師作為信息技術領域的重要職業方向，其專業技術資格考試（軟考）已成為衡量從業人員能力水平的重要標準。本文將圍繞多媒體技術基礎、核心概念及典型題型展開系統分析，幫助考生構建完整的知識體系，為順利通過考試奠定堅實基礎。 一、多媒體技術基礎概述 1.1 多媒體基本概念 多媒體是指利用計算機

採樣頻率 , 有損壓縮 , 數據壓縮 , 後端開發 , Python

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軟件求生 - 別再手動 set 時間了，JPA 一行註解全幫你搞定！

大家好，我是小米，一個寫代碼也寫故事的31歲程序員。 上週五晚上，我在工位上加班修 Bug，手裏那杯咖啡都涼透了。原因嘛——老闆的一句話：“小米，你這表記錄誰創建的、什麼時候改的，怎麼都沒寫？”我一臉懵：“啊？這不是數據庫自帶的嗎？”老闆笑了笑，“你去查查 JPA Audit。” 就這樣，我打開電腦，走上了一條“審計字段自動填充”的覺醒之路。 那些年我們

字段 , yyds乾貨盤點 , 數據庫 , 後端開發 , jpa , JAVA

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資深程序設計 - 基於python的高校後勤報修系統

1、研究背景 隨着高校規模的不斷擴大，後勤管理工作變得日益繁雜。傳統的後勤報修方式主要依賴人工操作，例如學生髮現設施設備故障後，需通過口頭報告或填寫紙質報修單的形式提交申請，維修人員則根據人工分配的任務進行維修。這種模式存在諸多弊端，如信息傳遞效率低下，容易出現信息丟失、延誤等情況，且難以對維修流程進行有效跟蹤和管理。在當今數字化時代，高校急需藉助信息技術提升後勤管理效率，

yyds乾貨盤點 , MySQL , Vue , 後端開發 , JAVA , Web

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Ambition的後花園 - 現在ai寫代碼這麼厲害，程序員的出路在哪裏

面對AI編程能力的飛速進步，程序員的職業發展並非走向終結，而是開啓了一場深刻的轉型。未來的核心出路不在於與AI比拼代碼編寫速度，而在於將AI作為強大的協作工具，將自身角色從“代碼實現者”提升為“複雜問題的定義者和解決者”。 為了讓你快速把握未來程序員的關鍵發展方向，下面這個表格梳理了核心的轉型路徑和所需能力。

編程能力 , 架構設計 , 後端開發 , JAVA , 解決方案

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lenglingx - mc在MinIO中創建用户創建policy用户和policy的綁定（minio）

minio下載地址：https://dl.min.io/ 有2個程序，一個minio，一個 mc 是（minio client）簡稱。 wget https://dl.min.io/community/server/minio/release/linux-amd64/minio wget https://dl.min.io/community/cli

顯示文件 , 上傳 , 運維 , 基本語法