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u_16099203 頭像

網絡安全守衞 - MySql 中文文檔

1. max_connections（用户全局最大連接數） 配置語法： -- 創建用户時配置 CREATE USER '用户名'@'主機名' WITH MAX_CONNECTIONS = 數值; -- 修改已有用户配置 ALTER USER '用户名'@'主機名' WITH MAX_CONNECTIONS = 數值

主機名 , MySQL , 數據庫 , 後端開發 , Android , 用户名 , Python

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u_16213585 頭像

mob64ca13f8b166 - MVVM框架_code_dream

跨端 UI 開發最佳實踐：基於倉頡 MVVM 架構的落地方案 倉頡 MVVM（Model-View-ViewModel）架構通過數據驅動和雙向綁定實現高效跨端開發。以下是核心落地方案及實踐要點： 一、架構核心設計原則 分層解耦 Model 層：純數據邏輯，定義數據結構與業務規則

mvvm , 架構 , 後端開發 , 複用 , harmonyos , ui

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u_16175513 頭像

mob649e8167c4a3 - 桌面沒有copilot圖標

在使用 Windows 系統時，用户有時會發現桌面上缺少了 Copilot 圖標。這一問題可能由多種因素引起，包括系統設置、安裝問題或兼容性問題。以下是對解決“桌面沒有 Copilot 圖標”問題的詳細記錄。 環境預檢 在進行故障排查之前，首先需要對運行環境進行全面的檢查。以下是兼容性分析的四象限圖，可以幫助我們理解可能的兼容性問題： quadrantChart ti

office , bash , aigc , 安裝過程

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u_16099349 頭像

智能探索者 - 後端- 當你在瀏覽器搜索框中輸入內容並按下回車會發生什麼？ - 個人文章

當你在瀏覽器輸入網址並按下回車後，背後發生的一系列精密協作堪稱現代互聯網的小型交響樂。為了讓你快速把握核心步驟，我先用一個流程圖來概括這整個過程： flowchart TD A[輸入網址按下回車] -- B{URL解析} B -- C[DNS解析br將域名轉換為IP地址] C -- D[建立TCP連接br（

服務器 , dns , 緩存 , 後端開發 , harmonyos , 前端 , Javascript

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chenweidong 頭像

隔壁老陳先生 - leetcode 分隔鏈表

問題描述 給定一個鏈表和一個特定值 x，對鏈表進行分隔，使得所有小於 x 的節點都在大於或等於 x 的節點之前。你應當保留兩個分區中元素的初始相對順序。 示例: 輸入: head = 1-4-3-2-5, x = 2 輸出: 1-2-4-3-5 解法一 解題思路: 使用兩個指針分別指向小於x和大於等於x的節點，遍歷鏈表，將小於x的節點連接到前一個小於x的節點，將大於

node.js , i++ , 鏈表 , 前端開發 , Javascript

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u_16213594 頭像

mob64ca13fae001 - maven學習總結 - Sleeplesslion的個人空間 -

前言 在本章，會分為分模塊開發、依賴管理、聚合和繼承、屬性、多環境配置和應用、私服幾個模塊，完成本文的學習，將學會團隊內部是如何使用模塊開發，如何解決團隊內部的資源共享與資源同步問題。 文章目錄 前言 1. 分模塊開發 (1) 分模塊開發意義 (2) 快速實現 2

spring , maven , 後端開發 , bc , harmonyos , 筆記 , Python

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u_16213443 頭像

mob64ca12f3496a - ollama docker模型下載位置

在處理“ollama docker模型下載位置”問題時，我總結了以下步驟以及相關的環境配置、集成細節、配置解析、實戰應用場景、排錯技巧和性能優化策略。 我們首先需要保證整個開發環境的兼容性，以便進行順利的模型下載和使用。此處涉及到的技術棧包括 Docker 和 Ollama。 環境準備 在這部分，我整理了不同平台的安裝命令和版本兼容性矩陣。 技術棧兼容性

排錯 , aigc , Docker

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u_16213564 頭像

網絡安全衞士 - C 數據類型總結_weixin

SystemC 專用數據類型是為適配硬件建模需求設計的，支持多值邏輯、靈活位寬控制、定點運算等硬件特有特性，主要集中在書中第三章 “Data Types”，同時與端口、信號等組件的類型聲明緊密關聯，以下按類型分類梳理核心內容： 一、邏輯向量類型（Logic Vector Types） 此類類型用於建模硬件中的位信號，分為2 值邏輯（僅 0、1

system C , 數據類型 , 建模 , 定點數 , c++ , 後端開發 , Python

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u_16213695 頭像

mob64ca1412ee79 - java圖像處理_Daemon

第一章：項目架構的重大升級 1.1 從簡單工具到專業圖像處理器的演進 對比之前的圖像處理工具，新版本在架構設計上進行了重大改進。最核心的變化是引入了分層架構和濾鏡管理器的概念，使得程序從簡單的圖像顯示工具升級為具有專業級擴展能力的圖像處理平台。 架構對比分析： 舊版本架構： ImageUI：界面管理 ImageListener：事

縮放 , 圖像處理 , 架構 , 後端開發 , JAVA , Image , Python

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網絡安全守護先鋒 - 神經網絡原理的可視化 - AI女神的個人空間 -

痛點突破 傳統繪圖工具難以表達深度學習模型的層次結構和數據流動，研究者們常常陷入「知道架構卻畫不出來」的困境。我們發現在神經網絡可視化過程中，存在架構表達不清晰、層級關係混亂、參數傳遞路徑模糊等核心痛點。 視覺化解決方案 我們開發了基於智能架構生成器的可視化解決方案，通過模塊化組件和AI架構設計思維，實現了神經網絡結構的直觀呈現。這套工具能夠將複雜的數學概念轉化

network , 神經網絡 , 深度學習 , Css , 前端開發 , HTML

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數碼悟透 - HDFS兩種操作方式：命令行和Java API

一、引言 Hadoop 分佈式文件系統（HDFS）作為大數據生態的核心存儲組件，憑藉高容錯性、高擴展性及海量數據存儲能力，成為分佈式數據處理場景的基石。本文聚焦 HDFS 的三種核心客户端操作模式 —— 命令行客户端（client1）、9870 端口 Web UI 客户端（client2）與 Java API 客户端（client3），將系統拆解每

hdfs , hadoop , 後端開發 , 前端 , Python , ui

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u_16213650 頭像

mob64ca14085c24 - JavaScript插件化開發教程 （一）_javascript技巧

f(x)是一款強大的終端JSON查看器和處理器，其核心優勢在於可擴展的JavaScript處理能力。作為專業的JSON數據處理工具，f(x)允許開發者通過自定義插件和函數來擴展其功能，滿足各種複雜的數據處理需求。 為什麼需要f(x)插件開發？ f(x)內置了豐富的JavaScript處理功能，但實際業務場景往往需要定製化的數據處理邏輯。通過插件開發，你可以：

插件開發 , 後端開發 , 數據處理 , Json , Python

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u_13303 頭像

colddawn - Moodle服務器啓動及外網訪問問題

Moodle 安裝與配置完整指南 概述 Moodle 是一個開源的在線學習管理系統（LMS），廣泛應用於教育機構和企業培訓。本文將詳細介紹如何在 Linux 系統上安裝和配置 Moodle。 系統要求 Linux 操作系統（Ubuntu） Apache Web 服務器 MySQL/MariaDB

php , Moodle , Css , 前端開發 , apache , HTML , Ubuntu

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IT獨行俠 - flask-sqlalchemy使用（基礎操作篇）

db對象（Flask-SQLAlchemy 實例）是數據庫操作的核心入口，通過它可以完成CRUD（增刪改查）、事務管理、表結構操作等所有數據庫相關任務。以下是具體使用方法和示例： 一、核心操作對象 db對象的核心功能通過以下子對象 / 方法實現： db.Model：所有數據模型的基類（用於定義表結構）。 db.sess

oracle , User , 數據庫 , 後端開發 , 提交事務 , Python

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mob64ca1415f0ab - 線性代數在數據科學中的十大強大應用（二） - 人工智能遇見磐創的個人空間 -

奇異值分解：從線性代數到數據科學的關鍵工具 一、引言：奇異值分解的雙重意義 奇異值分解（Singular Value Decomposition，SVD）在數學領域中佔據着舉足輕重的地位，堪稱線性代數的集大成者，它將線性代數的關鍵概念巧妙地融合在一個簡潔而強大的定理之中。同時，在當今數據科學與機器學習蓬勃發展的時代，SVD 也展現出了

線性代數 · SVD , 線性變換 , 奇異值分解 , 二維 , 後端開發 , Python

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mob64ca13f83523 - python中ruamel.yaml模塊是什麼？

文章目錄 安裝 基本使用 1. 讀取 YAML 2. 寫入 YAML 3. 讀取 → 修改 → 保留格式寫回（典型用例） 配置選項 與 PyYAML 的對比 高級用法：Round-trip 模式（推薦用於配置編輯） 示例：帶註釋的 YAML 文

yaml , 後端開發 , 縮進 , Python

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智能探索者 - MutableSharedFlow默認值

16、對字體各種瀏覽器的支持應用： 每次將一種generic字體作為最後的選項列在字體列表中是一種很好的做法。你可以選擇以下幾種： serif (也可能是 Times) sans-serif (也可能是 Arial或者 Helvetica) cursive (也可能是 Comic Sans) fantasy (也可能是 Ransom) monospace (

瀏覽器 , 架構 , 後端開發 , H2 , Css , ci

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u_16213660 頭像

mob64ca140ac564 - 路由懶加載的原理及實現

Crater作為一款開源的發票管理解決方案，其前端性能優化對於用户體驗至關重要。🚀 本文將詳細介紹如何通過前端路由懶加載技術，顯著提升Crater應用的首屏加載速度，讓您的發票管理更加高效流暢。 什麼是路由懶加載及其重要性 路由懶加載是一種現代Web應用優化技術，它允許我們將應用的不同模塊按需加載，而不是在初始加載時就下載整個應用的代碼。對於Crater這樣

php , 加載 , 後端開發 , 懶加載 , Python

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智能探索者 - 重磅！百度多模態模型ERNIE-ViL刷新5項任務紀錄，並登頂權威榜單VCR

導語 百度最新發布的ERNIE 4.5-VL多模態大模型通過創新的異構MoE架構和先進的量化技術，在保持高性能的同時實現了部署成本的大幅降低，為企業級視覺語言應用提供了新選擇。 行業現狀：多模態大模型的技術突破與應用瓶頸 2025年，多模態大模型已成為人工智能發展的核心方向，能夠同時處理文本和圖像等多種信息模態的能力被視為下一代AI系統的關鍵特徵。然而，隨着模型

異構 , 後端開發 , 開發者 , 模態 , Python

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mob64ca12d12b68 - 免費llama3接口

免費Llama3接口是一個令人期待的技術方案，帶來了數據處理與交互的新機遇。為了解決這一接口的使用與集成問題，我將分享一個全面的覆盤記錄，涵蓋環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化和生態擴展。 環境準備 在使用免費Llama3接口之前，首先需要確保你的技術棧兼容。它支持多種開發語言和平台，包括Python、Node.js等。接下來，我們將準備相關環境。 技術棧兼容性

技術棧 , 數據 , aigc , Docker

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u_16213636 頭像

mob64ca1404ed65 - 異步JavaScript：從回調地獄到異步和等待-

# JavaScript異步編程：從回調地獄到async/await的進化之路 ## 回調函數：異步編程的起點 JavaScript最初採用回調函數處理異步操作，這是最基礎的異步編程模式： ```javascript function fetchData(callback) { setTimeout(() = {

後端開發 , android-studio , 異步編程 , 錯誤處理 , Javascript , Python

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u_16099193 頭像

落花有意飛花 - JAVA AQS結構及其原理分析

目錄 1. AQS 的定位和作用 2. AQS 的核心結構 3. acquire / release 模板方法 4. 條件隊列 ConditionObject 5. 自旋 + park 機制 6. Unsafe 與 AQS 7. 同步器實現示例 8.AOS 1. AQ

開發語言 , 讀鎖 , 後端開發 , JAVA , 可重入 , 共享鎖 , Python

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u_14344 頭像

冷月星 - 基於Java（Spring+Struts+Hibernate 框架）實現（Web）學生課程管理系統【100010038】

簡介：本項目是一個典型的企業級Java Web應用——學生選課系統，採用SSH（Hibernate+Spring+Struts）三大主流開源框架集成開發，實現系統的高效性、穩定性與可維護性。系統涵蓋用户登錄、課程瀏覽、在線選課、成績管理等核心功能模塊，通過MVC架構模式和分層設計，實現表現層、業務邏輯層與數據訪問層的解耦。項目提供完整源碼，適合學習Java EE開發、框架整合及企

xml , hibernate , 數據庫 , 後端開發 , Python

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u_15950621 頭像

中國英茂科工 - yolo自主控制運動的原理與實現

YOLO（You Only Look Once）實現自主控制運動的核心邏輯，是以實時目標檢測為感知核心，結合控制算法完成 “感知 - 決策 - 執行” 的閉環。其原理與實現可概括為兩大關鍵環節。​ 原理層面，YOLO 通過單次卷積神經網絡（CNN）對圖像進行全局特徵提取，直接預測目標的邊界框座標、類別概率及置信度，突破傳統檢測算法的多階段瓶頸，實現毫秒級響應 —— 這是自主運動的核心前提

機器學習 , 金字塔結構 , 數據 , 機械臂 , 人工智能

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