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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 - 實驗室監控的實時目標檢測系統｜完整源碼數據集+PyQt5界面+完整訓練流程+開箱即用！

實驗室監控的實時目標檢測系統｜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。 基本功能演示 本系統基於 YOLOv8 目標檢測模型，結合 PyQt5 圖形化界面，實現了對實驗室場景中人員與物體的實時識別、監測與報警。支持攝像頭實時

機器學習 , 人工智能 , 深度學習

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艾體寶IT - 艾體寶乾貨 | Redis Python 開發系列#2 核心數據結構（上）

前言 繼上篇文章，成功連接 Redis 之後，我們直面其核心：數據結構。Redis 的強大，絕非僅是簡單的鍵值存儲，而是其精心設計的多種數據結構所能解決的各種業務場景。 本篇讀者收益 精通 String 類型的全部核心命令，掌握其在緩存、計數器、分佈式鎖中的應用。 精通 Hash 類型的全部核心命令，掌握其高效存儲對象、進行分組統計的技巧。 深刻理解 String 和 Hash 的底層差異

後端

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張老師講數字孿生 - AI孿生平台破解跨國協作難題，設計效率提升300%

2024年進博會醫療展區，西門子醫療展出的AI自適應放療系統引發關注：德國工程師修改參數，中國臨牀團隊實時驗證效果，跨國協作像在同一實驗室操作——這背後是數字孿生技術對傳統研發模式的顛覆。 01 動態孿生模型：打破時空壁壘的“虛擬實驗室” 傳統跨國協作依賴郵件、視頻會議，存在數據延遲、版本混亂等問題。而基於動態數字孿生模型的協同平台，通過構建與物理設備完全同步的虛擬鏡像，實現全球團隊的實時

數字化轉型 , 資訊 , 人工智能 , 深度學習 , 前端

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數據集成與治理 - 不懂湖倉一體，別説你懂大數據

√不懂湖倉一體，別説你懂大數據 接觸數據的都聽過“湖倉一體”，有人就開始疑惑了：數據湖和數據倉庫不是夠用嗎？為什麼還要多餘再搞一個架構出來？ 實際上，你接觸到的數據有：像客户信息、生產日誌和客服錄音等。它們的類型是不統一的，什麼結構化、半結構化甚至非結構化，很多時候它們常因為這個原因導致不能存放在一塊，也不能通用。 怎麼辦？ 所以這時候就得靠搭建一個湖倉一體，把這些數據都存好，管好，目的就是為了輕

大數據 , 數據倉庫 , 數據可視化 , 數據庫

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大廠碼農老A - 我帶的外包兄弟放棄大廠轉正，薪資翻倍入職字節

大家好，我是老A 國慶節的時候，收到一位粉絲的私信求助。一來一回聊了半天，我發現了一個很多技術兄弟的通病——我們稱之為「收藏夾式努力​」。水文看不上，只想讓大佬推薦技術寶典，一旦拿到手，焦慮感削弱，寶典就在收藏夾裏吃灰，下了班照樣峽谷開黑。當你想督促他深入研究時，他又會用「他是大佬，我不是，我做不到」來給自己設限，最終陷入「持續焦慮，持續躺平」的惡性循環。 這種惰性，是人之常情。但人和人之間

觀點 , JAVA , 程序員 , 後端 , 前端

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沉浸式趣談 - 現代Unix命令行工具革命：30個必備替代品完整指南

大家好，我是 Immerse，一名獨立開發者、內容創作者、AGI 實踐者。 關注公眾號：沉浸式趣談，獲取最新文章（更多內容只在公眾號更新） 個人網站：https://yaolifeng.com 也同步更新。 轉載請在文章開頭註明出處和版權信息。 我會在這裏分享關於編程、獨立開發、AI乾貨、開源、個人思考等內容。 如果本文對您有所幫助，歡迎動動小手指一鍵三連(點贊、評論、轉發)，給我一些支持和鼓勵，

後端 , 前端

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vivo互聯網技術 - Cookie的secure屬性引起循環登錄問題分析及解決方案

作者：來自 vivo 互聯網服務器團隊- Wang Fei 單點登錄作為公共組件，在各個公司內部被各個系統所廣泛使用，但是在使用過程中我們會遇到各種各樣的問題，其中循環登錄問題就是一個比較經典的問題。本文主要分析單點登錄和權限系統設計的基本原理，然後結合實際案例來分析循環登錄的原因，並給出具體的解決辦法。 一、單點登錄簡單介紹 1.1 基本概念 一個公司內部可能存在多個系統，如果每一個人在使用不同

單點登錄 , HTTPS , cookie

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float64 - ByteByteGo學習筆記：鍵值（Key-Value）存儲

1. 引言 鍵值存儲，也稱為鍵值數據庫，是一種非關係型數據庫。它通過鍵值對的方式存儲數據，每個鍵都是唯一的，可以快速地通過鍵訪問到對應的值。鍵值存儲在現代應用中非常廣泛，如緩存、消息隊列、分佈式系統等。本文將詳細介紹鍵值存儲的設計原理、核心概念、技術實現以及應用場景。 2. 鍵值存儲的基本概念 2.1 鍵值對 鍵值存儲的核心是鍵值對，每個鍵都是唯一的，與之關聯的值可以通過鍵快速訪問。鍵可以是純文本

系統設計 , redis , nosql , memcached , 後端

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universe_king - 解決 curl_cffi 和 nameko/eventlet 的兼容性

百度反扒上了 TLS 指紋反爬蟲： python爬蟲 - 猿人學第十九題突破ja3指紋驗證 我們可以使用 curl_cffi 輕鬆無腦突破 TLS 指紋反爬蟲：curl_cffi: 支持原生模擬瀏覽器 TLS/JA3 指紋的 Python 庫 但是我在使用 curl_cffi + nameko 的時候，發現請求代理等 http 操作的延時很恐怖且越來越恐怖 我直接懷疑就是 curl_cffi 和

curl , Python

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bin的技術小屋 - 聊一聊 Netty 數據搬運工 ByteBuf 體系的設計與實現

本文基於 Netty 4.1.56.Final 版本進行討論 時光芿苒，歲月如梭，好久沒有給大家更新 Netty 相關的文章了，在斷更 Netty 的這段日子裏，筆者一直在持續更新 Linux 內存管理相關的文章 ，目前為止，算是將 Linux 內存管理子系統相關的主幹源碼較為完整的給大家呈現了出來，同時也結識了很多喜歡內核的讀者，經常在後台留言討論一些代碼的設計細節，在這個過程中，我們相互分享，

netty , JAVA

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山頭人漢波 - 前端學 Ruby：安裝Ruby、Rails

Ruby 是什麼 Ruby 是一個注重均衡的語言，它的發明者松本行弘，混合了他喜歡的多門語言（Perl、Smalltalk、Eiffel、Ada 和 Lisp），創造出了一種兼具函數式編程和命令式編程特色的新語言 他“試着讓 Ruby 更自然，而不是更簡單”，讓一切符合生活常規 除此之外，他還提到： Ruby 就像人的身體一樣，表面上看來簡單，但是內部卻相當複雜 如何安裝 ruby 筆者所用的電腦

ruby-on-rails , ruby , 後端 , 前端

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god23bin - 一文快速回顧 Session 和 Cookie

前言 在 Web 應用程序中（通俗點，可以理解成一個網站），Session 和 Cookie 是兩個非常重要的概念，主要用於實現用户身份認證、數據傳遞等功能。今天就來講講這兩個東西。 對於當時剛開始接觸到這兩個概念的我來説，這兩個東西是非常模糊的，當然，這樣也和我自己 Java 基礎不牢固有關，導致在學習 Java Web 的過程中，埋下了許多地雷。現如今，從新梳理下，希望能給屏幕前的你帶來收穫。

JAVA , cookie , 後端 , session

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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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XHunter - Golang基礎筆記十六之反射

本文首發於公眾號：Hunter後端 原文鏈接：Golang基礎筆記十六之反射 反射可以用於程序在運行時檢查、修改自身類型和值，主要通過 reflect 包實現。 首先，我們提出一個需求，要打印出一個結構體 struct 的各個字段及其對應的標籤數據，按照當前的筆記內容是無法解決該問題的，但是我們可以使用反射操作來完成。 以下是本篇筆記目錄： 變量的類型和值 修改變量的值 遍歷結構體

go , 後端

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雲棧開源日記 - 終端裏的 AI 編程助手：OpenCode 使用指南

寫代碼時遇到過這種情況嗎？ 想問 AI 一個問題，得切到瀏覽器；讓 AI 改代碼，又要來回複製粘貼。編輯器、終端、瀏覽器反覆切換，思路早斷了。 OpenCode 解決的就是這個問題——直接在終端使用 AI 助手。 OpenCode 是什麼 OpenCode 是一個開源 AI 編碼工具，專為終端環境設計。裝好後在命令行裏直接和 AI 對話，讓它幫你寫代碼、找 Bug、做重構。 主要特點： 原

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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

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俞凡 - 10 分鐘搞定神經網絡

本文簡單介紹了神經網絡的基本原理、組成和基礎算法，並通過示例介紹了最簡單的神經網絡是如何工作的。原文：Learn How Neural Networks Work 神經網絡是人工智能中最重要的組成部分之一，若沒有神經網絡，像 ChatGPT 這樣的大語言模型就不會存在。實際上，幾乎所有深度學習模型都在某種程度上使用了神經網絡。 這就是為什麼瞭解神經網絡的工作原理如此重要。所以，讓我們重温一

人工智能

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點量實時雲渲染 - Tizen版應用上架三星商店，海外OTT/IPTV系統實現全平台覆蓋新突破

近日，一套為海外視頻運營商定製的Tizen版OTT/IPTV影音系統應用APP，已通過三星官方審核，並在Samsung Smart TV應用商店正式上架。此舉標誌着該運營商的影音服務已全面覆蓋iOS、Android、Android TV及Web等主流平台，完成了全球智能電視生態的關鍵佈局。 一、合作背景：從單點部署到全平台生態的構建 該海外視頻運營商在當地市場擁有廣泛的用户基礎。在長期的數字化升

資訊 , Android , ios , 後端 , 前端

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新程快咖員 - IDEA插件Gradle開發版本管理小助手Gradle With Me更新1.1.x版本啦~

IDEA插件Gradle開發版本管理小助手Gradle With Me更新1.1.x版本啦~ ‌🏷️ 標籤‌：#gradle #idea插件 #java #nexus #gpvp #GradleWithMe 💡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值的插件，避免大家花費更多的精力和心力

intellij-idea , springboot , JAVA , gradle , 後端

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程序員小富 - 面試被問：OOM類型有哪些？怎麼答？

大家好，我是小富～ 面試官：OOM類型有哪些？ 你：就是老年代放不下了嘛！ 面試官：等消息吧！ OOM（Out Of Memory） 錯誤有多種類型，每種類型對應不同的內存區域或觸發場景。以下是常見的 OOM 類型及其產生原因： 1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 觸發原因：堆內存（存放對象實例）不足，無法分配新對象。

面試 , JAVA , 後端

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duokeli - 打破陪玩源碼小程序的傳統模式：線下陪玩和線上陪玩的核心功能與技術拆解！

一、 陪玩市場與用户分析 羣體目標用户主要集中於年輕人，特別是遊戲愛好者和社交需求者。近年來，隨着生活節奏加快和娛樂風向多元化，遊戲陪玩市場規模逐漸擴大。核心消費動機包括提升遊戲技術、滿足社交互動需求以及尋求情感陪伴等，陪玩市場呈現蓬勃發展態勢。 線上用户：追求遊戲上分、語音連麥、虛擬陪伴，重點滿足實時交互質量與娛樂性。 線下用户：注重同城匹配效率、活動安全及真實社交體驗，需求包括LBS定位

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