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Andy Clarke - Smashing Animations Part 7: Recreating Toon Text With CSS And SVG

After finishing a project that required me to learn everything I could about CSS and SVG animations, I started writing this series about Smashing Animations and “How Classic Cartoons Inspire Modern

Css , Design , svg

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雅ya - 實驗5

實驗任務1: 代碼: publisher.cpp 1 #include iostream 2 #include string 3 #include "publisher.hpp" 4 5 Publisher::Publisher(const std::string name_): name {name_} { 6 } 7 8 9 Book::Book(const std

.net , 後端

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阿森CTO - C++面向對象---多態

@TOC 多態是C++面向對象三大特性之一,核心價值在於為不同數據類型的對象提供統一接口,讓不同對象執行同一行為時呈現差異化效果,極大提升了代碼的靈活性和可擴展性。 一、多態的核心概念 簡單來説,多態就是“同一行為,不同表現”。生活中最典型的例子就是買票場景:普通人購票需支付全價,學生可享受半價優惠,軍人則擁有優先購票的特權。在編程中,這意味着通過統一的

虛表 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 虛函數 , 數據倉庫 , 派生類

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mob64ca12d52440 - deepin安裝ollama

在這篇博文中,我將詳細講解如何在Deepin上安裝Ollama,並記錄整個過程,涵蓋必要的環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧和擴展應用。 Deepin安裝Ollama 在Deepin操作系統上,Ollama是一個有趣且強大的工具,用於處理大量數據和機器學習模型。為了確保順利安裝,我將以下內容整理成一個完整的指南。 環境準備 在正式開始之前,我們需要確保系統符

機器學習 , bash , aigc , 2d

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唐青楓 - C#.NET ref struct 深度解析:語義、限制與最佳實踐

簡介 ref struct 是 C# 7.2 引入的一種特殊結構體類型, 它與普通 struct 的最大區別是 嚴格限制其分配位置: ref struct 只能分配在棧(stack)上,不能分配在堆(heap)上。 ⚡ 設計初衷 提高性能:棧分配比堆分配快,並且無需 GC 回收。 提供安全的內存訪問:保證生命週期受控,防止內存泄漏和懸空引用。 適用於需要直接操作內存的場景,例如 Sp

c# , .net

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程序員鋒仔 - 2025-12-17 GitHub 熱點項目精選

🌟 2025-12-17 GitHub Python 熱點項目精選(12個) 每日同步 GitHub Trending 趨勢,篩選優質 Python 項目,助力開發者快速把握技術風向標~ 📋 項目列表(按 Star 數排序) 1. virattt/ai-hedge-fund 一個概念驗證項目,探索使用 AI 進行交易決策。包含多個代理,如模仿不同投資風格的代理、估值代理、風險代理等,但實際不

資訊 , 程序員 , 後端 , Python

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mob64ca14005461 - Javascript中的getter和setter初識_javascript技巧

在 JavaScript 中,Getter (獲取器) 和 Setter (設置器) 是一對特殊的方法,它們允許您像訪問普通屬性一樣來讀取和修改對象的屬性,但在背後,它們執行的是自定義的函數邏輯。這些特殊方法被稱為訪問器屬性 (Accessor Properties),與直接存儲值的數據屬性 (Data Properties) 相對。 Getter

封裝 , 開發語言 , ecmascript , ci , 前端開發 , Javascript

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wx5a1391a34821a - Keil uvision5下載安裝保姆級教程(附安裝包,非常詳細)

Keil uVision5(簡稱 Keil 5)是 ARM 官方主推的 MCU 集成開發環境,俗稱 MDK-ARM,它把寫代碼、編譯、下載、調試全部集成在一個界面裏,對新手來説“裝完就能點燈”是最直接的吸引力。 調試是 Keil 的殺手鐗,斷點、單步、彙編窗口、性能分析器全都有,連上 J-Link、ST-Link 或 CMSIS-DAP 後,點下載圖標自動擦除、燒錄並進入調

Keil uvision5下載 , keil uvision5下載安裝 , keil5下載 , yyds乾貨盤點 , 辦公效率 , keil5下載安裝 , Keil uvision5

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智能開發先鋒 - 為何NGINX 報502錯 -php教程

1、背景 nginx 作為 nexus 的反向代理,maven 配置的 nexus 地址指向的是 nginx 2、問題 mvn 編譯構建時候出現個別的包或 pom 文件下載返回 502 導致編譯失敗,在同一個 VPC 內的 mvn 客户端不會出現該問題,跨雲賬號通過雲企業網組網訪問的 mvn客户端會出現 502,10 次構建有 8-9 次出現,復現率很高,如果跳

長連接 , 服務器 , tcp , Nginx

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馬哥天才3218 - 爬小紅書圖片軟件:根據搜索關鍵詞,一鍵批量採集筆記,並下載無水印圖片

(一)前言 在當今數據驅動的時代,小紅書作為中國領先的社交電商平台,積累了大量的用户生成內容,這些數據對於市場分析和內容創作具有重要價值。為了合法合規地利用這些數據,我開發了一款名為“爬小紅書圖片軟件”的工具,它不僅能夠抓取紅薯圖片,還能採集筆記和評論數據,助力企業和創作者深入瞭解用户喜好和趨勢。 小紅書是一個高活躍度的社區平台,用户在這裏分享購物經驗、生活方式和產品評價。

數據 , 後端開發 , Python

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JUGG11 - 5分鐘從入門到精通!PandaWiki:零代碼小白的AI編程助手

還在為編程查資料抓狂?5 分鐘解鎖 PandaWiki,AI 幫你搞定 80% 編程難題 作為編程新手,是不是總被這些問題困住:想查 API 用法翻遍官網找不到重點,遇到報錯搜半天全是零散答案,寫技術文檔卡殼半天憋不出字?直到發現 PandaWiki 這款 “AI 編程神器”,不用懂複雜操作,5 分鐘就能上手,讓編程查資料、寫文檔的效率直接翻倍! 第一步:3 分鐘搭建

github , 服務器 , AI , 人工智能 , 深度學習 , 解決方案

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IT陳工 - AI編程環境安裝-Anaconda

1、安裝Python,建議3.10以上版本,具體步驟略 2、Linux環境: (1)anaconda官網下載軟件包 (2)給安裝程序進行chmod + x賦權 (3)執行安裝腳本,同意協議並指定安裝路徑 (4)安裝後會有提示 按照第一個指示,將安裝路徑下的bin目錄加入環境變量,之後執行conda init (5)執行後會

機器學習 , anaconda , 編程環境 , 人工智能

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騎着蝸牛去上班 - 【乾貨分享】windows 自帶Hyper-V虛擬機安裝Ubuntu24,實現局域網內網服務環境安裝

難得今日沒有什麼開發任務,忽然想起來近期給客户部署一個局域網服務器【簡陋利用空閒電腦】,實現局域網內的應用訪問。也忽然發現其實windows自帶的Hyper-V真的是好用。正好把這次的部署安裝分享給大家,大家也可以閒來無事玩玩,或者正好學習學習linux。廢話多不説下面開啓我們的分享! 第一部分:準備工作 系統要求 1.Windows11 專業版/企業版/教

服務器 , yyds乾貨盤點 , ip , bash , 集羣 , Ubuntu

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子丶不語 - JavaScript 自定義事件實戰

概述 在日常開發中,我們經常遇到這樣的場景:用户點擊了按鈕,需要更新多個地方的顯示;訂單完成後,需要同時刷新列表、發送通知、更新統計;購物車添加商品時,需要更新數量、計算總價、保存到本地。如果每個地方都直接調用,代碼會變得又亂又難維護。 這時候,自定義事件就派上用場了。它就像廣播電台,某個地方"廣播"了一個消息,所有"收聽"這個消息的地方都能收到通知並做出響應。瀏覽器

數據 , 監聽器 , 自定義事件 , Css , 前端開發 , HTML

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lenglingx - 彈性盒子(display: flex)佈局超全講解|Flex 佈局教程

什麼是彈性佈局? 彈性佈局(Flex佈局)是一種現代的CSS佈局方式,通過使用display: flex屬性來創建一個彈性容器,並在其中使用靈活的盒子模型來進行元素的排列和定位。 彈性佈局的特點? 彈性佈局具有以下特點: 主軸與交叉軸:彈性容器具有主軸(main axis)和交叉軸(cross axis)。默認情況下,主軸是水平方向,交叉軸是垂直

默認值 , 兩端對齊 , 屏幕尺寸 , Css , 前端開發 , HTML

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技術領航者之聲 - LeetCode 560.和為 K 的子數組(中等)_51CTO博客

前綴和是一種預處理技巧,通過構建前綴和數組,可以在O(1)時間內計算任意區間的和。 原理 原數組: [a₀, a₁, a₂, …, aₙ] 前綴和: prefix[i] = a₀ + a₁ + … + aᵢ₋₁ 區間和: sum(i, j) = prefix[j+1] - prefi

子數組 , leetcode , 算法 , 前綴和 , 哈希字典 , 前端開發 , Javascript

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mob64ca1417eedd - .Net Core WebApi中,使用JWT身份認證與授權_51CTO博客

步驟 1:安裝必要的 NuGet 包 需安裝用於 JWT 處理和認證中間件的包: System.IdentityModel.Tokens.Jwt:用於生成和解析 JWT Token。 Microsoft.AspNetCore.Authentication.JwtBearer:提供 JWT 認證的中間件支持。 可

System , .netcore , 字符串 , Css , ci , 前端開發 , HTML , 前端

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網絡安全戰士 - LeetCode 11-15 題 詳解 Java版 ( 萬字 圖文詳解 LeetCode 算法題11-15 =====>>> <建議收藏>)_libin9iOak的技術博客

1.27. 移除元素 (Remove Element) 題目要求: 給定數組nums和值val,移除所有數值等於val的元素,返回移除後數組的新長度k。要求原地修改數組,使得前k個元素為不等於val的元素。 解題思路: 使用雙指針的方法:一個指針遍歷數組,另一個指針標記不等於val的元素。 每次遇到不等於val的

leetcode , 數組 , 數據結構 , 算法 , i++ , Css , 前端開發 , HTML

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mob64ca1416b5a8 - 黃金分割法(Python)_黃金分割法python代碼

黃金分割法(Golden Section Search)是一種用於一維單峯函數極小值搜索的數值優化方法。在計算點到三階(三次)Bezier曲線的最短距離時,可以將問題轉化為一個單變量優化問題:尋找參數 t∈[0,1] 使得點到曲線的距離最小。由於距離函數通常在區間 [0,1] 上是單峯的(或可近似為單峯),因此適合使用黃金分割法進行求解。 1. 三

最短距離 , 搜索 , 算法 , Bezier曲線 , Css , 黃金分割法 , 前端開發 , HTML

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dayongchan - 手搓RPC框架系列(二):核心功能實現與架構原則應用

文 / Kenyon,資深軟件架構師,15年軟件開發和技術管理經驗,從程序員做到企業技術高管,專注技術管理、架構設計、AI技術應用和落地。 由於公眾號推流的原因,請在關注頁右上角加星標,這樣才能及時收到新文章的推送。 引言 在上一篇文章中,我們基於架構設計原則設計了RPC框架的基礎架構。今天,我們將進入實戰階段,實現RPC框架的核心功能,包括服務代理、序列化、網

軟件研發 , 序列化 , 遠程調用 , 客户端 , rpc , 技術框架

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mob64ca13f8b166 - 【wireshark使用教程】一步步教你wireshark抓包分析(詳細圖文)

本文詳解Wireshark的核心功能,從抓包基礎到實際故障排查,帶你掌握網絡分析的必備技能。 前言 網絡出問題了,ping不通、連接超時、速度慢...這時候怎麼排查? 抓包分析是網絡排查的終極武器。不管問題多複雜,抓個包看看數據流,真相就在眼前。 Wireshark是最強大的抓包工具,免費開源,今天就來系統學習一下。 一、W

抓包 , tcp , dns , Css , 前端開發 , HTML

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月光傾城美 - LVGL使用i18n庫配置多語言的方法_lvgl 多語言_fuso

背景 GUI界面顯示有多語言的需要比如中英文切換,當然使用LVGL的時候肯定也會有這樣的需求 且由於LVGL是面向眾多區域使用的,有時需要更多的語言顯示。 針對於此使用的場景,官方提供一種方便使用的多語言實現方案 lv_i18n 官方提供的多語言方案 原理 GUI需要使用不同的文字時,但二進制代碼肯定不會自動識別不

node.js , 多語言 , define , 前端開發

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程序猿追 - 使用GeeLark+亮數據,做數據採集打造爆款內容

https://www.bilibili.com/video/BV1t5m1B4Emg/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.clickvd_source=8c987e288018fae8f95831d231306b93 結合GeeLark與亮數據(Bright Data)進行數據採集,是內容創作者和營銷人員打造爆款內容、實現數

大數據 , 數據 , ip , 數據採集 , 數據倉庫

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西安王曉楠 - 楊建允:AI搜索優化賦能全鏈路營銷的全流程

AI搜索優化的全鏈路營銷正在深刻重塑企業獲取用户和提升轉化的策略,其影響貫穿用户觸達、互動、轉化和留存的各個環節。 用户認知與行為變革: AI搜索的普及正改變用户獲取信息的習慣,從主動“搜索”轉向被動“問答”。用户通過自然語言向AI提問,直接獲取結構化答案,這要求企業提供的信息必須精準、權威且易於被AI識別。 例如,AI搜索優化通過整合官方、機構和新聞源等可信內

AI搜索 , 生成式引擎優化 , yyds乾貨盤點 , AI賦能 , AI搜索優化 , AI寫作 , GEO , aigc

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