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魚弦CTO - 如何自定義 Spring Boot Starter？手把手實現

引言 Spring Boot 的 “開箱即用” 特性，很大程度上得益於其強大的 Starter 機制。Starter 本質是一組預定義的依賴描述符，它將特定場景（如 Web 開發、數據庫訪問、緩存集成）所需的依賴、配置和自動裝配邏輯打包，開發者只需引入一個 Starter 即可快速集成功能。然而，企業級開發中常需封裝內部通用組件（如權限認證、日誌增強、消息隊列集成），此時

spring , 私藏項目實操分享 , 自定義 , 人工智能 , JAVA , 計算機視覺

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Ambition的後花園 - tif圖如何調整色階，使用java程序進行調整

調整TIF圖像的色階，在Java中可以通過幾種方式實現。下面這個表格彙總了主要的技術路線和核心類，方便你快速瞭解： 技術路線 核心類/庫

後端開發 , JAVA , Image

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學技術贏未來 - prometheus組件介紹 運維工程師教程

這個圖展示的是Prometheus監控系統的核心架構，各組件功能如下： 1. 數據採集相關組件 Short-lived jobs（短生命週期任務）： 臨時運行的任務（如定時腳本），無法被Prometheus主動拉取數據，會在任務結束時通過push metrics將指標推送到Pushgateway。 Pushgateway： 接收短生命週期任務推送的指標，作為“中轉站

數據 , API , 推送 , 人工智能 , 深度學習

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u_16993377 頭像

一線數智 - 實戰為王！這場“AI・共創”會議 憑“強實用 + 高互動” 圈粉，嘉賓直呼“拿來就能用”

　　【一線數智資訊】2026 年被業界公認為 AI 規模化爆發的關鍵一年，AI 正從實驗室走向企業生產一線。近日，一場聚焦“AI・共創”為主題的AI與數智化創新研討會（以下簡稱研討會）在北京召開。會議現場邀請到火山引擎、光環雲等企業從模型能力、算力支持、數據治理三大核心維度，拆解了 AI 落地的實戰路徑，乾貨滿滿且福利豐厚。 　　本文將完整覆盤分享核心內容，為企業和從業者提

數據 , 人工智能 , 深度學習 , 解決方案 , 迭代

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ydswin 頭像

dashery - netshoot：k8s網絡故障排查神器

在Kubernetes環境中遇到網絡問題時，一個強大的工具集往往是快速定位和解決問題的關鍵。netshoot正是為此而生的神器。 在日常的Kubernetes運維中，網絡問題是最常見又最令人頭疼的挑戰之一。Pod無法通信、服務不可訪問、DNS解析失敗、網絡性能下降...這些問題往往讓人束手無策。今天，我們將深入介紹netshoot——一個專為Kubernetes和Docker環境設計的網絡

kubernetes

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wintersun 頭像

PetterLiu - 解鎖2026年商業未來：四大核心概念深度解析

迎接未來商業浪潮 歡迎踏入即將到來的商業新紀元。對於初涉商業與市場營銷領域的探索者而言，理解未來的核心驅動力至關重要。本文旨在為您提供 navigating the next wave of disruption 的基本心智模型，用最精煉的語言，深度解析將在2026年重塑商業格局的四大核心概念。掌握這些理念，是您洞察技術、消費者行為與商業戰略深刻變革，從而把握未來先機的關鍵第一步。 一.隱

AI

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u_17593768 頭像

JUGG11 - 別再當冤大頭！知識管理工具避坑指南，選擇真·提效神器

誰沒被“高大上”的知識管理工具坑過？ 宣傳頁寫滿“全功能覆蓋”“智能高效”，實際用起來卻一言難盡：部署要找技術大神折騰大半天，檢索時關鍵詞不對就搜不到，年費還按用户數翻倍漲，中小企業根本扛不住。最後工具成了“擺設”，文檔躺在裏面睡大覺，錢花了不説，效率反而更拉胯。 但千萬別一棍子打死所有知識管理工具！真正的好工具，從不用噱頭忽悠人，而是用實打實的體驗和數據説話。今天就

商業 , github , 數據 , 管理工具 , 人工智能 , 深度學習

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u_16213461 頭像

mob64ca12f770a6 - llamafactory 文檔

llamafactory 文檔：實現與管理的結合 隨着技術的不斷髮展，文檔化已經成為IT項目管理中不可或缺的一部分。llamafactory 文檔則為我們提供了一個強大、靈活的解決方案，以應對現代開發中的文檔需求。本文將深入探討如何有效地使用和管理 llamafactory 文檔，涵蓋其背景、核心維度、特性、實戰對比、深度原理與選型指南等多個方面。 背景定位 隨着軟件開發週期

文檔管理 , 響應時間 , aigc , 開發者

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lizhuo6 頭像

oioihoii - C++數據競爭與無鎖編程

在多核處理器成為標配的今天，併發編程從"錦上添花"變成了"必不可少"。然而，併發在帶來性能提升的同時，也引入了新的複雜性——數據競爭。傳統鎖機制雖然直觀，但在高併發場景下可能成為性能瓶頸。無鎖編程作為替代方案，提供了更高的併發度，但也帶來了前所未有的複雜性。 一、數據競爭的本質 1.1 什麼是數據競爭？ 數據競爭發生在多個線程同時訪問同一內存位置，且至少有一個線程執行寫操作，

無鎖 , 數據 , c++ , 後端開發 , 無鎖編程 , c

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學技術贏未來 - python for循環

Python從入門到精通之for循環（500字簡介） for循環是Python中最核心的迭代控制結構，也是新手從入門邁向進階的關鍵語法，它以簡潔、靈活的特性適配各類遍歷場景，是處理序列、集合、迭代器等數據的核心工具。 與其他語言不同，Python的for循環基於“可迭代對象”設計，而非傳統的計數器模式，語法格式為for 變量 in 可迭代對象: 執行代碼，無需手動管理循環邊界，大

人工智能 , 深度學習 , 迭代 , for循環 , Python

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lizhuo6 頭像

oioihoii - C++虛函數表與多重繼承內存佈局深度剖析

在C++面向對象編程中，虛函數是實現運行時多態的關鍵機制。單繼承場景下的虛函數表(vtable)佈局相對直觀，但當涉及到多重繼承時，情況就變得複雜起來。本文將深入探討虛函數表的實現原理，並重點解析多重繼承下的內存佈局，幫助開發者更好地理解C++對象模型的底層機制。 第一部分：虛函數表基礎 1.1 什麼是虛函數表 虛函數表（vtable）是C++編譯器為每個包含虛函數的類生成的

虛繼承 , 多重繼承 , 虛函數 , c++ , 後端開發 , c

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文檔伴侶 - 打造你的私人數字大腦：訪答知識庫全解析

打造你的私人數字大腦：訪答知識庫全解析 為什麼你需要一個私人知識庫？ 在這個信息爆炸的時代，我們每天接收的信息量遠超大腦的處理能力。有價值的文章、工作中的靈感、學習筆記散落在各個角落 - 微信收藏夾、瀏覽器書籤、備忘錄應用...信息碎片化成了現代人的通病。 更令人困擾的是，當你急需某個知識點時，卻怎麼也想不起它藏在哪裏。這種"數字失憶"不僅影響效率，更讓人倍感挫折。而訪答知識庫的出現，恰好解決了這

opensource

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u_13709810 頭像

一百編程網朱老師 - Linux 下互聯網絡編程的基礎知識

TCP/IP 協議裏有兩種不同的協議： 1、TCP協議 用於檢測網絡傳輸中的差錯。 2、IP協議 用於對不同網絡進行互聯。 簡單説就是 TCP 負責糾錯，IP 負責傳輸。 網絡體系結構： 網絡體系結構就是將複雜的網絡通信過程按照一定的規則進行分層，從而能使整個的網絡通信過程更加清晰。 這一分層的核心思想有二：

服務器 , 數據 , ip , 負載均衡 , 組播

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u_16175523 頭像

mob649e816a3664 - stable Diffusion標籤翻譯選哪個

在進行“stable Diffusion標籤翻譯選哪個”的問題解決過程時，我們需要考慮到多方面的備份策略和恢復流程，以確保在緊急情況下數據的完整性和安全性。本文將詳細闡述相關的策略和實施過程。 在最開始的備份策略中，首先需要識別可供選擇的存儲介質及其優缺點。以下是不同存儲介質的對比表格： 存儲介質 優點 缺點

數據丟失 , bash , aigc , 監控工具

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xyh9039 頭像

謝友海 - Markdown 常用語法詳解（圖文並茂）

一、序言 當你看到這篇文章時，很可能已經在使用 Markdown 了——無論你是否意識到。那些在 GitHub 上簡潔的 README、技術博客裏的優雅排版、甚至 AI 回覆中清晰的結構，背後都是同一套輕巧的標記語言。 它誕生於 2004 年，初衷只是“讓人們更專注於寫作而非排版”。二十多年後的今天，這個用幾個符號就能定義結構的純文本格式，卻意外成為了數字時代最高效的通用語。 從代碼文檔到日常筆記

.net , 後端

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mb6947bada42880 - LangChain 白話詳解：大模型應用開發的「積木工具包」

LangChain 是一個專為大語言模型（LLM）應用開發設計的開源框架，核心作用是把大模型和各種外部資源（數據庫、API、文檔）、工具（搜索引擎、計算器）“串” 起來，讓你不用從零寫代碼，就能快速搭建複雜的 AI 應用（比如智能問答機器人、文檔分析工具、自主代理）。 你可以把它理解成LLM 應用的 “樂高積木”：大模型是核心積木，其他積木包括 “數據讀取模塊”“記憶模塊”

數據 , API , 數據庫 , 人工智能 , 數據分析

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u_16040716 頭像

sangwu - 130. 被圍繞的區域

130. 被圍繞的區域 給你一個m x n的矩陣board，由若干字符'X'和'O'組成，捕獲所有被圍繞的區域： 連接：一個單元格與水平或垂直方向上相鄰的單元格連接。 區域：連接所有'O'的單元格來形成一個區域。 圍繞：如果您可以用'X'單元格連接這個區域，並且區域中沒有任何單元格位於board邊緣，則該區域被'X'單元格圍繞。

yyds乾貨盤點 , i++ , Time , 後端開發 , JAVA

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就愛吃豬大腸 - 用 longjmp()/setjmp() 實現 C 語言的異常處理

C 語言本身沒有原生的異常處理機制（如 C++ 的try/catch），但可以通過setjmp()（標記 “異常捕獲點”）和longjmp()（拋出 “異常”）模擬異常處理流程。核心思路是： 用setjmp()標記try塊的起始位置； 用longjmp()模擬throw拋出異常； 通過setjmp()的返回值區分 “正常執行” 和 “不同異常類型”

Test , c++ , 後端開發 , 嵌套 , c , 異常類型

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就愛吃豬大腸 - longjmp()/setjmp()函數和qsort函數詳解

一、longjmp ()/setjmp () 函數詳解 setjmp()和longjmp()是 C 標準庫（setjmp.h）中的函數，用於實現非局部跳轉（跨函數 / 代碼塊的跳轉），突破常規的函數調用棧流程。常用於異常處理、錯誤恢復或簡化複雜分支邏輯。 1. 核心概念 非局部跳轉：不同於goto（僅能在當前函數內跳轉），longjmp()可跳轉到之前

數組 , include , 升序 , c++ , 後端開發 , c

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u_16213668 頭像

mob64ca140caeb2 - 渲染管線理論總結

【技術美術】GPU渲染管線概述 GPU渲染管線的名稱由來 GPU渲染管線指代GPU渲染圖形的工作過程及其環境。 GPU的工作方式和狹義上分時的CPU不同，GPU類似早期的批處理系統： 工作前需提前配置好輸入和工作參數，運行時不可修改，直到工作結束； 因為GPU一般是為了渲染像素這樣的特定任務，其工作流程固定且有多道工序。 這

渲染管線 , 着色器 , 數據 , 後端開發 , Python

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歲月如歌甚好 - 遊戲引擎中的渲染管線

【技術美術】引擎渲染管線概述 引擎渲染管線是發生在遊戲引擎中的完整渲染流程，GPU渲染管線也是其中的一部分，在此GPU相當於是畫筆，而引擎則是畫家。 在Unity中有內置渲染管線和SRP渲染管線兩種，考慮SRP是未來趨勢，且更加公開透明，後續引擎渲染管線均指SRP。 引擎渲染管線流程 收集渲染對象，如渲染器、燈光等物體，該部分由SRP自動

渲染管線 , 着色器 , 數據 , 後端開發 , harmonyos

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雲端小夢 - 項目存檔管理規範

查看關鍵文件，整理項目規範文檔。 [6 tools called] 整理四個規範文件內容： [3 tools called] 四個規範文件內容如下： 1. .cursor/team-rules.md # 團隊開發規則 ## 核心原則 - 簡潔直接，避免冗餘 - 代碼優先，註釋僅複雜邏輯 - 統一規範，保持一致性 - 性能優先，用户體

API , Vue , 後端開發 , ios , Python

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雲端小夢 - {轉}最新Python全棧工程師學習路線（初級+高級+大神

階段一：編程基礎與核心 Python (約 1-2 個月) 目標：掌握編程思維和 Python 核心語法，為後續學習打下堅實基礎。 計算機基礎 (可選但建議)： 瞭解計算機如何工作：內存、CPU、操作系統。 學習使用命令行（Terminal / Shell / CMD）：基本文件操作、導航。

學習 , 開發語言 , 後端開發 , Python , Web

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u_16213707 頭像

mob64ca1415f0ab - 「 Gazebo仿真 」地圖創建、多模型顯示、基本指令_gazebo導入地圖模型_Robot

這裏我們介紹一個在gazebo中快速生成柵格地圖的方法。以前的生成一般需要通過slam進行建圖，這個過程比較麻煩，而且容易產生漂移。我們現在通過gazebo中的一些插件來實現這個過程，變得更加合理而且地圖非常標準化。 我們在做ros導航的時候經常會需要地圖，無論是2d的柵格地圖還是3d的點雲地圖，有沒有辦

SLAM , ros , 算法 , gazebo , 後端開發 , 人工智能 , Python

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