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冷姐Joy - 別忽視內網 IP 安全！證書一裝，數據傳輸更放心

內網 IP 證書：無域名場景下的內網安全 “守護神”​ 在工業控制、醫療系統、政務內網等場景中，大量設備通過靜態 IP 直連通信，卻因無域名無法使用傳統 SSL 證書，導致數據傳輸暴露在 “裸奔” 風險中。而內網 IP 證書的出現，恰好填補了這一安全空白，成為無域名內網環境的核心防護工具。​ 一、內網 IP 證書：是什麼，與傳統證書有何不同？​ 內網 IP 證書是專門綁定內網靜態 IP 地址的數

ssl證書 , HTTPS

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hochie - goland debug在容器上如何配置

前兩節介紹的 詞法與語法分析 以及 類型檢查 兩個部分都屬於編譯器前端，它們負責對源代碼進行分析並檢查其中存在的詞法和語法錯誤，經過這兩個階段生成的抽象語法樹已經不存在任何的結構上的錯誤了，從這一節開始就進入了編譯器後端的工作 — 中間代碼生成 和 機器碼生成 了，這裏會介紹 Go 語言編譯的中間代碼生成階段。 中間代碼 是一種應用於抽象機器的編程

初始化 , 雲計算 , 編譯實驗 中間代碼生成 , golang debug 配置 , 編譯器 , 雲原生 , 中間代碼

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數據庫知識分享者 - 阿里雲 Tair 聯手 SGLang 共建 HiCache，構建面向“智能體式推理”的緩存新範式

導讀 在大型語言模型（LLM）推理中，KVCache 是提升效率的核心機制：通過緩存 Transformer 自注意力層的歷史 Key-Value 對，避免重複計算，顯著降低單次推理開銷。然而，在“智能體式推理”（Agentic Inference）這一新興範式下——模型需持續感知環境、進行多輪決策、自我反思，並協同其他智能體完成複雜任務——傳統 KVCache 機制暴露出三大關鍵瓶頸： 狀態

觀點 , nosql , 教程 , 數據庫 , SQL

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3Q聊工具 - 2025年項目管理系統榜單解析：國內外主流工具優勢與選型指南

在數字化轉型深度滲透的2025年，項目管理系統已從“輔助工具”升級為企業提升協作效率、管控項目風險的“核心引擎”。隨着生成式AI、量子計算等技術與管理工具的深度融合，市場上各類解決方案呈現出“專業化深耕”與“智能化升級”的雙重特徵。為幫助企業精準匹配需求，本文基於適配性、易用性、擴展性、性價比及服務支持五大核心維度，對國內外10款主流項目管理工具進行深度解析，系統梳理各工具的優勢，並提供可落地的選

項目管理工具 , 項目管理 , 項目管理軟件 , 項目經理 , 項目管理系統

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數據庫分享小北 - 阿里雲 Tair 聯手 SGLang 共建 HiCache，構建面向“智能體式推理”的緩存新範式

導讀 在大型語言模型（LLM）推理中，KVCache 是提升效率的核心機制：通過緩存 Transformer 自注意力層的歷史 Key-Value 對，避免重複計算，顯著降低單次推理開銷。然而，在“智能體式推理”（Agentic Inference）這一新興範式下——模型需持續感知環境、進行多輪決策、自我反思，並協同其他智能體完成複雜任務——傳統 KVCache 機制暴露出三大關鍵瓶頸： 狀態

觀點 , 資訊 , MySQL , 知識 , 數據庫

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king帥帥 - 週末項目 Incremark：為 AI 流式輸出場景設計的增量 Markdown 解析器

故事的開始 故事的開始是我想要為我的 tiptap 編輯器增加 AI 流式內容輸出的功能，但 AI 輸出的是 markdown，我需要將其解析為 prosemirror JSONContent，但我又想盡可能節省性能，每次已經穩定的內容避免重複解析，正在生成的塊不斷進行更新，因此有了 incremark 這個小工具。 問題分析 傳統的 Markdown 解析器（marked、remark 等）設計

人工智能 , 前端 , Markdown

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商湯萬象開發者 - LazyLLM教程 | 第19講：高階RAG：基於知識圖譜的RAG

一、前言 "知識圖譜作為結構化知識的代表，正在深刻改變我們獲取和利用信息的方式。” 在本文中，我們將從基礎概念出發，首先解析知識圖譜的本質——它如何以『實體-關係-屬性』的形式組織海量信息，使機器能夠像人類一樣理解世界的關聯性。 接着，我們將探討知識圖譜在搜索引擎中的應用，看看它如何幫助Google實現從『關鍵詞匹配』到『語義理解』讓搜索更智能、更精準。 而在當今大模型時代，知識圖譜與RAG（

教程 , 知識 , 人工智能 , 開源 , llama

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PM老周 - DORA 2025：AI 驅動的價值流管理與端到端研發效能提升實踐

在中國企業數字化轉型實踐中，“開發提速卻交付不穩定”、“流程優化反覆無果”“AI 工具堆疊卻難見實效”是常見痛點。DORA 2025 報告提示我們：只有將 AI 有機融入價值流管理（VSM）和端到端研發流程，才能真正實現可持續的 AI 研發效能 提升。本文從項目治理與組織效能視角出發，系統解析 AI 如何驅動價值流轉型，並提出可執行的實踐路徑。 價值流管理與端到端效能的現實困境 在大多數團隊中，引

項目管理 , 人工智能 , 研發管理 , 效能工具

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晨曦鑰匙扣 - 2025CRM選型必備：9 大主流品牌（含國產 + 海外）功能深度解析與對比

2025CRM選型必備：9 大主流品牌（含國產 + 海外）功能深度解析與對比 一、對比框架與品牌選擇 CRM（客户關係管理）的核心價值在於以客户為中心，通過流程自動化、數據驅動決策及多端協同，提升銷售效率與客户體驗。本文選取超兔一體雲、Salesforce、 SAP CRM、Microsoft Dynamics 365、Oracle CX Cloud、HubSpot CRM、Zoho、金蝶CRM、

前端

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OpenTiny社區 - 從千問靈光 App 看生成式 UI 技術的發展

本文由體驗技術團隊OpenTiny項目負責人莫春輝老師原創。 引言 2025 年 11 月 18 日，螞蟻集團全模態通用 AI 助手——靈光 App 發佈，上線兩週用户已創建 330 萬個閃應用。這一現象級數據的背後，不僅是開發效率的提升，更是人機交互範式正在從圖形用户界面（GUI）向生成式用户界面（GenUI）的跨越。在新的範式下，應用不再是預先固化的靜態資產，而是根據用户自然語言意圖實時生成。

vue.js , 人工智能 , 前端

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NocoBase - 如何快速搭建一個替換 Excel 的系統？（完整指南）

原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/how-to-quickly-build-a-real-system-to-replace-excel 引言 你之所以點開這篇文章，大概率已經開始思考一件事：用 Excel 或在線表格管理業務，確實有點難受。 我在 Reddit 上也看到類似的討論： 這篇文章會用一個真實的 Excel 表作為例子，為你展示如何在 Noc

無代碼開發平台 , 低代碼 , 教程 , excel , 開源

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SmalBox - 【節點】[Adjustment-Saturation節點]原理解析與實際應用

【Unity Shader Graph 使用與特效實現】專欄-直達 飽和度節點是Unity通用渲染管線（URP）中Shader Graph的重要組成部分，專門用於調節顏色的鮮豔程度。該節點通過數學運算實現色彩空間的轉換，能夠在維持色調與明度不變的前提下，精確控制顏色的純度。在遊戲開發中，飽和度節點廣泛應用於材質動態調節、後處理效果以及視覺反饋系統，為場景渲染提供豐富的色彩表現力。 飽和度調整

遊戲開發 , unity3d , 圖形學

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網工格物 - NetBox 自動化導入資產 - IP地址

簡介 本文章主要講解使用orb-agent 掃描網絡收集IP信息，通過Diode 攝取到NetBox。 這兩個工具都是NetBox官方的自動化發現產品，下面是示意圖。 !--more-- +------------------+ | orb-agent | |------------------| | 網絡掃描/資產發現 | +------------------+

教程

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伊伊DK - 從源碼到上線：多端適配圈子系統（微信 H5 / 小程序）同步落地方案

在社羣經濟爆發的當下，圈子系統作為 “用户聚合、內容沉澱、互動轉化” 的核心載體，需同時覆蓋微信 H5（傳播便捷）與小程序（體驗輕量化）兩大場景。 **一、前期準備：明確需求與技術棧選型​ 圈子系統核心需求拆解​** 多端適配的圈子系統需滿足 “功能一致、數據同步、體驗適配” 三大核心目標，具體需求可分為四類： 2. 技術棧選型：兼顧多端適配與開發效率​

php , 前端

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MIAOYUN - MIAOYUN | 每週AI新鮮事兒（12.05-12.12）

本週全球科技企業及團隊在AI領域動作頻頻，騰訊、阿里、微軟、智譜、美團等企業相繼推出或開源涵蓋語言、語音、圖像、代碼、情感等類型的多款大模型；阿里、商湯及Linux基金會發布開源框架、視頻生成工具並推動行業標準統一；商湯、Adobe、騰訊同步新增數字人驅動、跨平台設計、羣消息總結等AI工具；與此同時，NVIDIA發佈新版CUDA工具包、美國調整芯片出口政策、全球首個太空LLM誕生，一起來回顧本週發

機器學習 , 資訊 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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逐夢AI - 【開源免費】基於 STM32F103C8T6 單片機的智能家居系統設計與實現

基於 STM32F103C8T6 單片機的智能家居系統設計與實現 ——從傳感器採集到 MQTT 遠程控制的完整方案解析 在當前智能家居快速發展的時代，如何利用低成本 MCU、無線通信模塊與 MQTT 服務器搭建一個可擴展、易維護且可靠的智能家居系統，是許多電子工程師和 DIY 開發者關注的話題。 本文將詳細介紹一個基於 STM32F103C8T6、ESP8266(ESP-01S)、EMQX

後端

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明天 - 阿里雲ESA：一起領ESA免費套餐，CDN升級版防護加速服務。

之前用一阿里的CDN加速，覺得還可以，就是網站流量大，太費錢了。一個月費了幾十個G。 現在發現一個新玩意EAS。全名叫：邊緣安全加速 ESA。 什麼是ESA ESA提供動靜態加速、TCP/UDP四層加速，加速的同時支持邊緣大流量DDoS攻擊清洗與Web應用防火牆防護，為企業提供優質的企業安全加速能力；還可通過邊緣程序將應用和服務快速部署到全球3200+邊緣節點上，快速、安全地服務全球用户。

esapi , 服務器 , 運維 , 阿里雲 , 知識

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多客Duoke - 陪玩平台源碼，陪玩遊戲系統，遊戲陪玩源碼，陪玩 app 源碼，遊戲陪玩語音社交源碼搭建部署方案

基於UniApp（前端）與PHP（後端）的陪玩接單小程序開發與部署，需結合跨平台開發、功能模塊設計、接口對接及安全優化等多方面技術。以下從技術選型、核心功能、開發流程、部署方案及注意事項等方面提供綜合解決方案。 一、技術選型與架構設計 前端框架 -UniApp：基於Vue.js的跨平台框架，支持一次開發適配小程序、H5、iOS/Android等多端，提供組件化開

vue.js , 遊戲 , 社交應用 , php , 小程序雲開發

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深盾安全 - 從"丟失DLL"到逆向防禦：Windows DLL加載的實戰排坑指南

做Windows開發的老炮兒都懂，DLL這東西就像個磨人的小妖精——順的時候絲滑無比，坑的時候能讓你對着屏幕罵一下午。明明DLL就躺在目錄裏，程序偏説"找不到"；好不容易跑起來了，又因為版本不對崩潰；更糟的是，哪天突然被黑客利用DLL劫持植入了惡意代碼，都不知道問題出在哪個環節。 今天咱們不聊虛的，直接上實戰：從常見報錯的底層原因，到用工具扒開加載過程，再到能落地的防禦技巧，全是能直接抄作業的乾貨

安全

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趙渝強老師 - 【趙渝強老師】MongoDB的數據類型

作為文檔型NoSQL數據庫的典型代表，MongoDB提供了豐富的數據類型，主要有：ObjectId、String、Boolean、Number、Arrays、Object、Null、Timestamp和Date。視頻講解如下： https://www.bilibili.com/video/BV1XnmkBREcp/?aid=115720897697... 下面通過具體的示例來演示其中主要的數

nosql , mongodb , 數據庫

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waylau - 跟老衞學倉頡編程語言開發：變量與常量

本節介紹倉頡的變量與常量。其中變量又可以細分為不可變變量及可變變量。使用let關鍵字聲明不可變變量，使用var關鍵字聲明可變變量。 本節示例可以在“variable_demo”應用下找到。 不可變的變量 在倉頡裏，使用let關鍵字聲明不可變（immutable）變量，這有點反直覺，比如下面的例子： // 聲明不變量a，並初始化值1 let a = 1; println("a: ${a}"); /

harmonyos-next , 教程 , 知識 , harmonyos

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細心的紅酒 - 守護內網安全新防線：國密IP證書如何重塑企業加密生態？

引言：內網安全面臨的新挑戰 長期以來，企業內部網絡被視為相對安全的領域，但現實中，超過半數的數據泄露事件都與企業內網的安全漏洞有關。隨着網絡攻擊手段的不斷演變，傳統的內網通信保護方式已顯不足。在這一背景下，基於國家密碼算法的國密IP證書應運而生，正在引領企業加密生態的深刻變革。 一、重塑內網加密生態的必要性 傳統內網安全面臨的主要問題 企業內部網絡普遍存在着通信內容明文傳輸的問

後端 , 前端

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冷姐Joy - 國密SSL證書申請指南

什麼是國密SSL證書？ 國密SSL證書採用中國自主研發的SM2密碼算法，比國際通用的RSA算法更安全高效。對於政務、金融、醫療等重要領域的網站，部署國密證書已成為滿足等保合規的基本要求。 申請前準備 確認環境支持 服務器需支持國密協議（如Nginx國密模塊） 客户端瀏覽器需支持國密（如360安全瀏覽器國密版） 準備材料 企業：營業執照、域名授權書 個人：身份證掃描件 國密證書申請流

ssl證書 , HTTPS

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sevencoding - 字符串匹配算法

Rabin-Karp算法 Rabin-Karp算法是一種基於哈希函數的字符串匹配算法，由 Michael O. Rabin 和 Richard M. Karp 於1987年提出，核心思想是用哈希函數將模式串和文本串中的子串轉換為數值進行比較，避免大量不必要的字符比較。這個算法特別適合多模式串匹配場景，時間複雜度平均為O(n+m)，n是文本串長度，m是模式串長度。 Rabin-Karp算法的關鍵在於

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