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圖觀 - 從UE美術到孿生應用：一個園區運營項目的“破壁”實戰手記

作為一名從三維美術轉型到數字孿生應用的開發者，一年多前，我還主要泡在Unreal Engine裏，和材質、燈光、粒子效果打交道，為各種宣傳片和遊戲場景“造夢”。那時，客户口中的“數字孿生”對我來説，往往意味着一個極其精美、但互動性有限的“三維可視化大屏”。直到我接手了一個智慧園區運營平台的項目，一切開始改變。 這個項目目標很明確：為一個大型產業園區，構建一個“活”的、能真正用於日常運營和應急

觀點 , 資訊 , 教程 , 知識 , 可視化

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瘦瘦的綠豆 - 去中心化應用程序（dapp）

引言： DApps究竟是什麼，它們是如何工作的，又能為我們帶來哪些改變呢？ 去中心化應用程序（DApps，Decentralized Applications）是近年來區塊鏈技術發展中的一個重要創新。與傳統的集中式應用程序不同，DApps通過去中心化的方式運行，依託區塊鏈技術，能夠實現數據的公開透明、安全可信，且去除中介或第三方參與，使得用户之間的交互更加直接。在這篇文章中，我們將深入探討DApp

區塊鏈

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mob64ca13f8b166 - linux 設備樹mem節點

目錄 1.什麼是設備樹？ 2.設備樹的結構 3.節點結構 4.節點標準屬性 4.1 compatible 4.2 status 4.3#address-cells #size-cells 4.4 reg 4.5 name 4.6 device_type 4.7 phandle 4.8

設備樹 , 機器學習 , 屬性值 , Linux , 人工智能 , linux 設備樹mem節點 , Ubuntu

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悲傷的斑馬 - OpenAI最強代碼模型GPT-5.2-Codex正式上線，AI編程進入新紀元

2025年12月19日凌晨，OpenAI正式推出迄今為止最先進的智能體編程模型——GPT-5.2-Codex。這款專為複雜軟件工程和防禦性網絡安全設計的模型，在編碼性能、長週期任務處理及安全能力上實現全面突破，標誌着AI編程工具從“輔助工具”向“自主智能體”的質變升級。 核心突破：三大能力重塑開發範式 長程任務處理能力飛躍 GPT-5.2-Codex通過引入“上下文壓縮”技術，可連續處

編程 , gpt-4

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u_17302888 頭像

愛吃飯的程序媛 - 1217. Minimum Cost to Move Chips to The Same Position

題目 There are some chips, and the i-th chip is at positionchips[i]. You can perform any of the two following types of movesany number of times(possiblyzero)on any chip: Move thei

數組 , yyds乾貨盤點 , 代碼人生

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u_16099236 頭像

是大魔術師 - TMS Sparkle

在TestNG中使用多線程的方式並行執行測試用例可以有效提高用例的執行速度，而且TestNG對多線程提供了很好的支持，即使是菜鳥也可以方便地上手多線程。 前言 最近在做項目裏的自動化測試工作，使用的是TestNG測試框架，主要涉及的測試類型有接口測試以及基於業務實際場景的場景化測試。由於涉及的場景大多都是大數據的作業開發及執行（如MapReduce、Spark、Hql

spark , Test , 大數據 , 用例 , TMS Sparkle , ide

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成熟的海豚 - SSH隧道與端口轉發完全指南

本文詳解SSH隧道的三種轉發模式，掌握這個技能能解決很多網絡訪問問題。 前言 SSH不只是遠程登錄工具，它還是強大的網絡隧道工具。 通過SSH端口轉發，你可以： 訪問內網服務 加密不安全的連接 繞過防火牆限制 實現簡易的代理 今天來詳解SSH的三種端口轉發模式。 一、SSH端口轉發概述 1.1 三種轉發模式 模式 命令參數 方向 用途

SSH

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u_16099183 頭像

數據科學家 - F12 elements 修改內容後如何運行

1.需求： -- 在培訓班管理的時候，目前後台沒有提供作業提交的情況統計清單，而且無法查看作業，只有點開統計，能看到作業提交的清單 但是這個頁面是個彈窗，只有關閉按鈕，中間是10個人的作業記錄，然後下面一排是頁碼按鈕 ，這次戰略百問的頁碼是173頁 目的是要把每頁的表格內容複製出來，粘貼到一個表裏面。 如何快速的一次性獲得所有的，哪怕是txt後

機器學習 , 換頁 , 賦值 , 人工智能 , HTML

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u_16213430 頭像

mob64ca12f028ff - win11近期升級後右下角copilot消失

在Windows 11近期的一次更新後，許多用户發現右下角的Copilot功能消失了。這一問題引發了廣泛的討論和解決嘗試。在這篇文章中，我將詳細記錄解決“Win11近期升級後右下角Copilot消失”問題的過程，包括版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南和生態擴展等方面的內容。 版本對比 在分析Copilot消失的問題時，我們首先需要對Windows 11的不同版本進

User , windows , aigc , 檢查更新

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正點原子 - 《ESP32-S3使用指南—IDF版 V1.6》第五十六章 網絡攝像頭實驗

第五十六章 網絡攝像頭實驗 網絡攝像頭是傳統攝像機與網絡視頻技術相結合的新一代產品，除了具備一般傳統攝像機所有的圖像捕捉功能外，機內還內置了數字化壓縮控制器和基於WEB的操作系統，使得視頻數據經壓縮加密後，通過局域網，internet或無線網絡送至終端用户。而遠端用户可在PC上使用標準的網絡瀏覽器，根據網絡攝像機的IP地址，對網絡攝像機進行訪問，實時監控目標現場的情況，並可對圖像資料實時編輯和存儲

嵌入式 , 物聯網 , 單片機 , 程序員 , esp32

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IvorySQL - 版本發佈｜ IvorySQL 5.1 發佈

2025 年 12 月 18 日，IvorySQL 5.1 正式發佈！ IvorySQL 5.1 基於 PostgreSQL 18.1 構建，包含多項缺陷修復與功能改進。完整更新列表可參考官方文檔站點。 PostgreSQL 18.1 增強功能 在 CREATE STATISTICS 中檢查對 Schema 的 CREATE 權限。 避免 libpq 中分配大小計算可能引發的整數溢出。 防

數據庫 , postgresql , 人工智能 , 程序員

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Java陳序員 - 告別繁瑣操作！這款神器用 AI 輕鬆繪製專業圖表！

大家好，我是 Java陳序員。 在日常工作中，我們常常要繪製架構圖、流程圖等。 你是否也曾經歷過這些場景：對着空白的 Draw.io 界面發呆，想畫個系統架構圖卻不知從何下手？花兩小時調整流程圖佈局，結果元素還是擠成一團？好不容易畫完的雲架構圖，領導一句“重新排版”讓你心態崩潰？ 今天，給大家推薦一款製圖神器，用 AI 幫助你輕鬆繪製專業圖表！ 關注微信公眾號：【Java陳序員】，獲取開源項目

github , node.js , openai , 人工智能 , Docker

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冷姐Joy - 申請SSL證書的詳細步驟：免費政務版和教育版

為政務或教育網站啓用HTTPS加密，是保障數據安全和提升公信力的關鍵一步。JoySSL為這些機構提供了免費的SSL證書，申請流程非常簡單。本文將為您詳細介紹如何“一步到位”地申請，無需複雜的CSR文件生成步驟。 一、 申請資格與準備 首先，請確認您的單位屬於以下類型： 政府機關、事業單位、公立學校、教育機構、教育平台 申請前，請準備好： 1.您的域名 2.單位證明文件 3.聯繫人信息（姓名、電話、

HTTPS

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u_16213302 頭像

mob64ca12d0e5a4 - 代碼自動生成 AIGC

在當今科技迅速發展的背景下，代碼自動生成 AIGC（人工智能生成內容）已經成為提高開發效率的一項重要技術。不過，如何有效地解決相關問題呢？本文將為你詳細介紹解決“代碼自動生成 AIGC”問題的過程，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧和排錯指南，幫助你快速入門並高效運用。 環境準備 在開始之前，確保你的開發環境滿足以下軟硬件要求： 硬件要求：

自動生成 , aigc , Docker , 子節點

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IvorySQL - 直播預告｜IvorySQL v5 兼容功能使用指南

觀看直播即有機會獲取 IvorySQL 周邊禮品。歡迎大家預約哦！ 直播預告 直播時間和平台 時間：2025 年 12 月 25 日 19:30 開啓 平台：【IvorySQL】視頻號 講師簡介 陶鄭，瀚高股份軟件開發工程師，IvorySQL 貢獻者。 分享內容簡介 IvorySQL 5.0 新增了 21 個 Oracle 兼容功能，且在生態組件集成、雲原生支持、全平台安裝包以及在線體驗等

數據庫 , postgresql , 人工智能 , 程序員

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sevencoding - 遞歸與分治算法

遞歸算法 遞歸算法（Recursion Algorithm）是一種重要的編程方法，核心思想是函數通過調用自身來解決問題。在遞歸中，一個複雜的問題被分解為相同類型但規模更小的子問題，直到達到一個簡單到可以直接解決的基本情況（基準情況）。遞歸算法特別適合解決具有自相似結構的問題，時間複雜度跟遞歸深度和每層處理的複雜度有關。 遞歸算法的妙處在於它能用簡潔優雅的代碼解決看似複雜的問題，但在使用時一定要注意

JAVA

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mob649e815f494b - Ollama接口

Ollama接口是一個強大的工具，旨在簡化與學術和工業界的深度學習模型交互。它允許用户通過簡單的API調用來利用大型語言模型，極大地便利了自然語言處理等領域的開發。接下來，我將詳細介紹如何準備環境、集成Ollama接口、進行配置、應用實戰、排錯指南及性能優化。 環境準備 在使用Ollama接口之前，必須確保我們的開發環境已經準備好。以下是必要的軟件下載和依賴項。 依賴安裝指南

性能優化 , API , aigc , Json

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DoraemonQ - 解鎖Pro版，取代系統自帶

聊一聊 Windows系統自帶的文件資源管理器功能單一且運行卡頓，在應對多標籤頁操作、大文件批量處理或網絡驅動器訪問等場景時表現尤為糟糕。其搜索功能響應遲緩，不支持實時預覽，當用户需要快速定位特定文件時往往需要漫長等待。界面在4K高分辨率屏幕上圖標顯示模糊，且不支持暗黑模式自動切換。最令人詬病的是，當處理包含數千個文件的目錄時，系統會陷入長達數秒的假死狀態，嚴重拖累

快速預覽 , 辦公效率 , 搜索 , 批量重命名 , 系統工具 , 文件管理器

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mob64ca12df9869 - python 使用langchain構建自己的RAG

在這篇博文中，我將詳細記錄“python 使用langchain構建自己的RAG”的整個過程，涵蓋從版本對比到生態擴展的各個方面，力求全面而直白地呈現相關技術知識和實踐經驗。 版本對比 隨着“langchain”庫的演進，不同版本之間的功能和性能也發生了顯著變化。為了幫助用户理解這些變化，這裏展示了兼容性分析的時間軸，以及性能模型的差異。 時間軸如下： timeline

新版本 , 舊版 , 依賴庫 , aigc

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mob64ca12ee2ba5 - llama微調中output為數組json格式

在進行Llama微調的過程中，我遇到了一個比較棘手的問題——輸出結果為數組的JSON格式。在解決這一問題的過程中，我逐步梳理了環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、調試技巧和進階指南等幾個方面的解決方案，下面將詳細記錄這個過程。 環境配置 在開始之前，首先需要配置好環境。以下是我為Llama微調所需的依賴版本信息： 依賴項 版本

複雜度 , 虛擬環境 , aigc , 環境配置

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jimoshalengzhou - 打開腳本時提示 對com組件的調用返回了錯誤HRESULT E_FALL

最近一直在做數據錄入，要Excel中的數據導入到數據庫中，由於數據量太大，弄了個小程序，在調Excel組件的時候出了一點問題，在網上搜到了解決辦法，記錄一下。 檢索 COM 類工廠中 CLSID 為 {00024500-0000-0000-C000-000000000046} 的組件時失敗，原因是出現以下錯誤: 80070005。

服務器 , 應用程序 , 架構 , 後端開發 , ASP

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mob64ca14085c24 - whisper桌面版翻譯的是繁體字

Windows電腦翻譯軟件敬業籤雲便籤翻譯器支持在線中英文翻譯功能。使用該Windows電腦桌面雲便籤V2.5.4或者其以上版本的用户，可以在其工具面板中找到“翻譯”，使用翻譯功能。那麼該電腦桌面翻譯軟件下載安裝好之後應該如何使用，怎麼在線實時進行翻譯呢？ 一、打開Windows電腦桌面上的敬業便籤，登錄賬號進入便籤主界面後點擊右下角的“工具面板”

windows , whisper桌面版翻譯的是繁體字 , 翻譯器 , 人工智能 , 深度學習 , 計算機英文桌面使用圖標翻譯 , 翻譯軟件

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mob64ca1405664d - av_seek_frame 音頻定位時間有偏差問題如何解決

初次學習和使用ffmpeg，電腦系統有點老，沒辦法使用最新版的ffmpeg 3.3，只能從別處下載了一個2.8版的用用，官網提供的歷史版本都沒有我電腦可用的版本。 花了兩天時間學習並寫了一個簡單的處理視頻的程序，實現視頻的截屏保存為jpg圖片。 本來想用SDL寫個播放器，但寫着寫着，感覺實現視頻、音頻同步什麼的有點難，有點累，就沒再繼續。 今天在研究視頻定位(s

搜索 , 人工智能 , 深度學習 , 3g , ide

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mob64ca13f8eecb - go 異步的幾種方法 demo

同步適合多個連續執行的，每一步的執行依賴於上一步操作，異步執行則和任務執行順序無關(如從10個站點抓取數據) 同步執行類RunnerAsync 支持返回超時檢測，系統中斷檢測 錯誤常量定義,task/err.go package task import "errors" //超時錯誤 var ErrTimeout = errors.New(

機器學習 , Group , Time , 人工智能 , go 異步的幾種方法 demo , 系統中斷

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