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lanyiyun666 頭像

藍易雲 - c++實現waveinopen錄音功能

C++中使用 waveInOpen 實現錄音功能的詳解 🎤💻 在C++中，通過調用Windows的多媒體API（Windows Multimedia API），可以實現音頻的錄製功能。本文將詳細解析使用waveInOpen函數進行錄音的示例代碼，逐步解釋每一部分的功能和實現原理，幫助您深入理解錄音過程並應用於實際項目中。 📋 示例代碼概覽 以下是一個基本的C++示例，展示瞭如何使用waveI

redis , nosql , mongodb , yaml , xml

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卷福同學 - 如何設計一個分佈式配置中心？

這是小卷對分佈式系統架構學習的第7篇文章，前面已經講了很多理論知識，今天結合具體的中間件來講分佈式配置中心 1.面試官提問 面試官：假設你是公司的基礎架構部門，現在需要設計內部的配置中心中間件，你要怎麼設計？ 我：設計客户端和服務端，客户端集成到業務項目中，項目啓動時從服務端pull配置加載到本地，並且定時check服務端和本地配置是否一致，服務端如有更新，再pull到本地 面試官：那如果

分佈式系統 , JAVA , 後端

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zq812193195 頭像

碼農張思壯 - 使用 AI 編碼將路書 GPX 文件導入高德地圖生成路線的嘗試

最近在讀《30 歲人生開掛 7 步法》，其中提到，所有的賺錢活動大致可以歸為兩種： 讓對方舒服 讓對方幸福 解決別人的需求，能讓人感到舒服或者幸福。恰巧在上次騎車時，我也發現了一個這樣的需求。 我本來想在元旦騎一個 2025 蛇年的路書，最初的嘗試是把路書導入碼錶，但實際騎行時碼錶不斷提示偏航。之後我嘗試了行者 APP，但可能由於手機放在騎行服後兜裏，導航方向也不準確。而我平時使用的高德

人工智能 , 地圖 , Python

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piaoyidelvcha_ctv0ns 頭像

piaoyidelvcha_ctv0ns - 走進 DeFi 的世界

走進 DeFi 的世界 在當今的金融科技領域，去中心化金融（DeFi）正掀起一場前所未有的革命，它宛如一顆璀璨的新星，重塑着傳統金融的格局。​ DeFi，從本質上來説，是建立在區塊鏈技術之上的金融體系，旨在打破傳統金融中介機構的壟斷局面。與傳統金融依賴銀行、券商等中心化機構不同，DeFi 利用智能合約來實現金融交易的自動化執行。這些智能合約如同一個個忠誠且精準的衞士，嚴格按照預設的代碼

lavarel , Javascript

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極限實驗室 - Easysearch Java SDK 2.0.x 使用指南（三）

在 Easysearch Java SDK 2.0.x 使用指南（一） 中，我們介紹了 Easysearch Java SDK 2.0.2 的基本使用和批量操作功能。 在 Easysearch Java SDK 2.0.x 使用指南（二） 中，則詳細介紹了索引管理相關的功能，包括索引的創建、刪除、開關、刷新、滾動等操作，以及新版 SDK 提供的同步和異步兩種調用方式。 本篇文章將繼續向大家介紹 E

client , sdk

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zhuyundataflux 頭像

觀測雲 - 日誌聚類算法 Drain 的實踐與改良

在現實場景中，業務程序輸出的日誌往往規模龐大並且類型紛繁複雜。我們在查詢和查看這些日誌時，平鋪的日誌列表會讓我們目不暇接，難以快速聚焦找到重要的日誌條目。 在觀測雲中，我們在日誌頁面提供了聚類分析功能，可以快速聚合相似的日誌文本，幫助你全覽不同類型的日誌。這個功能背後就由基於 Drain 的改良算法驅動。 快速理解 Drain 算法 根據 logparser 項目提供的 Benchmark 數據

日誌分析 , 算法

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阿里雲CloudOps - 標籤策略：讓“打標籤”不再是個難題！

引言 阿里雲標籤服務提供了標籤策略功能，能夠幫助企業解決在標籤使用過程中遇到的漏打標籤、標籤拼寫錯誤等問題，同時為用户提供了自動打標的能力。 應用案例 假設你負責統計公司各個部門在阿里雲上的費用開銷，要求大家給自己購買的阿里雲資源打上所屬部門的標籤，結果： 小明給自己的資源打了一個標籤 department:採購部 小張給自己的資源打的標籤是 department:採購 小王則是給資源打了

標籤 , 規範化 , 分組 , 資源管理器

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chen_5ec331606ce75 頭像

陳哥聊測試 - 測試自動化中遵循的最佳實踐

現在的企業從以往一年、一個月、一週交付，逐漸轉變為開始關注兩到三天甚至一天內交付。軟件自動化測試的出現及其與手動測試的結合使得這種時長的交付成為可能。 及時的軟件測試會發現問題，在功能到達用户之前對其進行糾正。軟件測試是最活躍的討論之一，而軟件旨在為其用户提供便利，並且是軟件開發的一個組成部分。 但是需要遵循某些實踐以最大限度地使用自動化測試。本文將討論測試自動化中要遵循的一些實踐。 1.瞭解自動

自動化測試 , 程序員

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user_k5jenihk 頭像

自由之樹 - KCP技術原理

KCP技術原理 KCP是什麼 開源地址： https://github.com/skywind3000/kcp/tree/master KCP是一個快速可靠協議，能以比 TCP浪費10%-20%的帶寬的代價，換取平均延遲降低 30%-40%，且最大延遲降低三倍的傳輸效果。純算法實現，並不負責底層協議（如UDP）的收發，需要使用者自己定義下層數據包的發送方式，並以 callback的方式提供給 KC

network , 網絡編程

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stormjun94 頭像

程序員徐公 - 虛擬機VMware Workstation pro下載安裝教程，附詳細圖文

在虛擬化技術日益發展的今天，VMware Workstation Pro 作為一款強大的虛擬機軟件，廣泛應用於開發、測試、運維等多個領域。它允許用户在一個物理機器上創建和運行多個虛擬機，從而實現更高效的資源利用和操作系統隔離。隨着 VMware Workstation Pro 17.5.0 版本的發佈，軟件不僅修復了一些已知的問題，還引入了多個新功能，特別是在安全性和虛擬機控制方面。本文將為大家提

vmware-workstation , 編輯器 , 虛擬機 , vmware

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老IT人 - 超全測試：32GB專業顯卡 vs 最強消費級顯卡

​近期 ComfyUI 社區小夥伴們用RTX 5000 Ada專業顯卡測試了Flux.1[dev]模型，並與最強消費級顯卡對比大場景實際應用中的性能表現。 測試項目： Flux.1文生圖 Flux.1-dev FP8訓練 Flux.1生成不同分辨率圖片 Flux.1生成人物大模型+Lora+高清分辨率修復 Flux.1測試ControlNet 使用 Tile 高清修復 文生圖 設置尺

generative-ai , 顯卡 , flux , 人工智能

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codists 頭像

codists - 《計算機組成及彙編語言原理》閲讀筆記：p178-p199

《計算機組成及彙編語言原理》學習第 14 天，p178-p199 總結，總計 22 頁。 一、技術總結 1.關於 end 的一點疑問 p178, For example, one instruction (BSWAP) swaps the end bytes in a 32-bit register (specified as an argument), a task that could be

asm

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leeqvip 頭像

JonLee - PHP-Casbin v4.0.0 發佈，支持 ACL、RBAC、ABAC 等模型的訪問控制框架

PHP-Casbin是一個用 PHP 語言打造的輕量級開源訪問控制框架，支持 ACL、RBAC、ABAC 多種模型。它採用了元模型的設計思想，支持多種經典的訪問控制方案，如基於角色的訪問控制 RBAC、基於屬性的訪問控制 ABAC 等。 更新內容： https://github.com/php-casbin/php-casbin/releases/tag/v4.0.0 使用 Symfony C

rbac , 權限 , php , acl , 接口設計

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ihengshuai 頭像

大衞talk - 使用Dockerfile構建鏡像

由於格式和圖片解析問題，為了更好體驗可前往 閲讀原文 前面我們學習了可以使用docker commit命令式構建新的鏡像，而此方式相對來説比較繁瑣且對於旁人來説內部都是黑箱操作，無法瞭解製作的具體細節。很有可能很長時間後製作者也會對其忘卻，且製作多鏡像時相同階段也無法共用已構建的產物，Dockerfile便可以完美解決這些問題 掃碼關注攻粽號，查看更多優質文章 概念 Dockerfile是

devops , dockerfile , 雲原生 , Docker , 前端

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jrainlau 頭像

jrainlau - 2025 年前端開發工程師必備的 Docker Compose 全棧項目實踐

本文所涉及的代碼都在 jrainlau/todo-mvc-x-docker-compose，歡迎 star 歡迎打 call！ 在當前的工作的項目中，我們大量使用了 Docker Compose 的相關技術。由於此前的工作和學習都缺乏相關的項目經驗，因此 Docker 的知識一直是我的短板，基本只停留在“知道是怎麼一回事，但沒有深入使用過”的淺層理解。面對項目中各種繁雜的 Docker 配置，一時

全棧 , vite , docker-compose , bun.js , Docker

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cx330_676fc1ea31dd4 頭像

Cx330 - macOS 安裝 Homebrew 教程：多種方式與國內鏡像加速

推薦鏡像： Gitee 鏡像：https://gitee.com/cunkai/HomebrewCN 官方網站：https://brew.sh/ Homebrew 是 macOS 上最受歡迎的包管理工具，它讓你能夠便捷地安裝、更新和管理各種軟件包。本文將介紹多種安裝方式，並提供國內鏡像加速方案。 一、什麼是 Homebrew？ Homebrew 是 macOS 上最受

homebrew

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長林啊 - Next.js 開發者必看：最受歡迎的 UI 組件庫

大家好，我是長林啊！一個愛好 JavaScript、Go、Rust 的全棧開發者；致力於終生學習和技術分享。 本文首發在我的微信公眾號【長林啊】，歡迎大家關注、分享、點贊！ 在之前，我也寫過一篇《打造高效React應用：CSS方案深度解析》，裏面介紹到內聯樣式、CSS 類、CSS Modules 和 CSS-in-JS 技術，在 Next.js 中也同樣是適用，如果有不熟悉的，可以到公眾號 「長林

react , 全棧 , 組件庫 , web開發 , next.js

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lpc63szb 頭像

運維社 - 阿里巴巴國際站自養號怎麼進行測評？

阿里巴巴國際站是很多外貿企業獲客的重要渠道。不過隨着跨境電商的迅猛發展，掌握有效的運營策略對於提升企業競爭力來説至關重要。其中，自養號測評是一種有效的運營策略，它可以提升店鋪的曝光度。下面是一些關鍵步驟和注意事項。 一、自養號的具體要求 1、穩定的環境：自養號的基本條件是需要穩定的環境，主要也分為物理環境和IP環境。物理環境可以使用指紋瀏覽器來固定設備的參數。而IP環境可以使用IPX

alibaba , 電商 , 代理服務器

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Sean - 我的2024總結

上週就想寫一下，這一年的回顧和總結。 因為流感，造成一直拖延到現在。 年初失業 2024這一年對我來講非常特殊。 之所以説特殊，是因為2個點，首先我在2024年36歲，比較平穩的度過了程序員的35歲危機。第二點呢，我是在2024年1月1號,從上家公司被裁員掉的。 所以該來的總是會來吧。 如果用一個字總結這一年的話， 就是難。 不單單是自己的生活面臨的困難，整個行業都充斥的各種下行的信號。 自媒體上

總結

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得物技術 - 得物基於AIGC生成測試用例的探索與實踐

一、背景 隨着人工智能技術的快速發展，尤其是在自然語言處理（NLP）、計算機視覺和生成對抗網絡（GANs）等領域，AIGC（AI Generated Content）得到了廣泛應用，這一技術的進步使得內容創作變得更加高效與多樣化，推動了各個行業的創新與變革。對於測試而言，基於AI進行測試用例生成也逐漸從夢想變成現實。 傳統問題 目前我們在編寫測試用例時，大部分依賴人工編寫，在實際編寫過程中主要存在

效率 , 人工智能

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軟件部長 - 低代碼平台實戰：通過列表頁和表單配置實體關係

主從表在實際的項目建設場景中非常常見，主要是用於對兩個實體之間的關係的説明 ，我舉個例子： 訂單和採購商品的明細，是1個訂單對應N個商品，那麼關係是訂單:銷售商品=1:N ； 我們再看下學生和老師的關係，1個學生可以對應有多個老師，1個老師對應可以有多個學生，説學生:老師=N:M 的多對多的關係。 所以，我們系統中就需要去實現多種的實體之間的關係表現。 關係類型包括： 數據實體

表單 , 低代碼 , 私有化部署 , 列表解析

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百度Geek説 - 海量存儲的批量計算框架

導讀 本文介紹了百度針對海量存儲數據計算需求研發的HTAP表格存儲系統及計算調度架構。項目背景源於原有存儲系統難以滿足日益增長的OLAP業務需求，因此構建了集OLTP與OLAP於一體的HTAP系統，通過存算分離、Serverless設計等創新點提升IO訪問能力和資源利用率。同時，自研的計算與調度系統實現了任務開發的SQL化和數據處理的FaaS化，簡化了業務使用成本，提高了開發效率。整體方案在存儲成

海量數據 , 百度

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ihengshuai 頭像

大衞talk - Docker安裝與配置

由於格式和圖片解析問題，為了更好的閲讀體驗，可以前往 閲讀原文 為什麼出現Docker？傳統的開發和部署存在着許多環境和配置的不兼容的問題，docker就是將環境和代碼統一打包的來解決這些兼容問題。Docker是一個統一了運行環境和配置問題的虛擬容器技術，是一個內核級虛擬技術。使用鏡像，保證了處處環境的一致性。 我們知道，如果將計算機的層次做一下簡單的劃分，最底層是硬件，最上層是軟件，中間是

負載均衡 , dockerfile , Docker , 後端 , 前端

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seazhan - 【Java併發編程線程池】 ForkJoinPool 線程池是什麼 怎麼工作的 和傳統的ThreadPoolExecutor比較

Java 中的 ForkJoinPool 線程池是什麼 怎麼工作的 Java 中的 ForkJoinPool 線程池是什麼 怎麼工作的 相比較於傳統的線程池，ForkJoinPool 線程池更適合處理大量的計算密集型任務，它的核心思想是將一個大任務拆分成多個小任務，然後將這些小任務分配給多個線程去執行，最後將這些小任務的結果合併起來，得到最終的結果。 工作竊取 值得注意的，ForkJoinPool

線程池 , java併發

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