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u_12366247 頭像

My_Dabao - PHP "真異步" TrueAsync SAPI 與 NGINX Unit 集成

PHP “真異步” TrueAsync SAPI 與 NGINX Unit 集成 現在的 Web 開發和過去最大的區別是什麼？一句話：沒人再願意等服務器響應了。 七八年前，甚至更早的時候，模塊加載、組件打包、腳本解釋、數據庫查詢 —— 這些步驟慢一點，對業務和用户也不會造成太大影響。 現在不一樣了。Web 開發的核心已經變成了最大化服務器響應速度。這種轉變來自網速的提

非阻塞 , php , 前端開發 , Javascript

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ChenYinging 頭像

FAfa_C++ - 代碼隨想錄Day25_回溯5_全排列

非遞減子序列 問題描述 給了一個數組，要求給出其所有長度=2的非遞減子序列。 思路 壓入結果的條件是path.size()=2，回溯過程結束的條件是移動到了邊上startIndex=num.size() 在樹中，非遞減序列，要求壓入的元素必須比之前壓入的大：if(path.empty()||nums[i]=path.back()) 問題 如果給出的數組包含重複元素，那麼答案的集合中就會包含重

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xaye 頭像

祝你今天愉快 - C++學習（二十一） for循環

一、介紹 C++ 中的 for 循環用於重複執行一段代碼，主要有三種形式： 傳統 for 循環（C 風格） for (初始化; 條件; 迭代) { // 循環體 } 初始化：循環開始前執行一次（如 int i = 0）。 條件：每次循環前檢查，為 true 則繼續，false 則退出。

指尖人生 , 移動開發 , include , c++ , Android , ci

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cerana 頭像

cerana - 歐拉公式

(目錄) 一、複數 $Z^2=-1 \Rightarrow Z=\pm\sqrt{-1}=\pm i$ 複數的座標表示：$Z=a+bi$ 複數的三角表示：$Z=\rho(cos\theta+isin\theta)$ 乘法：棣莫佛定理 摸相乘，角相加。 $$ Z_1Z_2=\rho_1

人工智能 , 數據分析 , 歐拉公式

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u_14070017 頭像

寒水馨hsx - Windows 11 下載安裝 CosyVoice2，一鍵啓動

Windows 11 下載安裝 CosyVoice2，一鍵啓動 1. CosyVoice2 簡介 CosyVoice2 是阿里巴巴推出的 多語言語音合成/文本轉語音（TTS）模型。 CosyVoice2 開源免費、可本地部署、離線使用。 2. 硬件要求 顯卡品牌：英偉達（NVIDIA） 顯卡顯存：≥ 4G

CosyVoice2 , 本地部署 , 阿里巴巴 , 人工智能 , 深度學習 , 文本轉語音 , tts

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u_17578007 頭像

wx690f565d7bc78 - C# XAML中x:Type的用法詳解

C# XAML中x:Type的用法詳解 在 C# XAML 開發中，x:Type 是一個核心的標記擴展（Markup Extension），用於在 XAML 中表示 .NET 類型（如類、接口、結構體），本質是將“類型”本身作為值傳遞給 XAML 屬性。它的核心作用是解決“XAML 無法直接引用 CLR 類型”的問題，常見於依賴注入、樣式目標、數據模板、泛型參數指定等場景。

命名空間 , MySQL , xaml , 數據庫 , 泛型

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zyx178 頭像

碼出財富 - Java 代碼優化進階：從高效到卓越的 20 個實戰技巧

在 Java 開發中，優雅的代碼不僅能提升開發效率，更能降低維護成本、減少線上故障。除了基礎的語法簡化，結合現代 Java 特性與最佳實踐，可實現代碼從 “能用” 到 “好用” 的質變。以下 20 個關鍵技巧，覆蓋語法優化、性能提升、架構設計等多個維度，助力開發者寫出更簡潔、高效、可維護的 Java 代碼。 一、Java 8 + 核心特性深度挖掘 1. 模式匹配進階（

yyds乾貨盤點 , 後端開發 , 性能 , JAVA

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aqi00 頭像

aqi00 - FFmpeg開發筆記（八十九）基於FFmpeg的直播視頻錄製工具StreamCap

​隨着推拉流技術的發展，現在網絡直播應用很普及了，打開許多App都能看到各式各樣的直播節目，包括抖音、快手、虎牙、鬥魚、B站、小紅書、YY、映客等等。 有關視頻推拉流的FFmpeg實現參見《FFmpeg開發實戰：從零基礎到短視頻上線》一書的“10.2 FFmpeg推流和拉流”，使用FFmpeg結合專用的流媒體服務器，可以很方便地實現視頻直播功能。不過常規的拉流操作僅能實現播放功能，未能實現存儲功

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mage3218 頭像

馬哥天才3218 - 【微博爬蟲】用python開發採集指定搜索關鍵詞下帖子的軟件工具

本軟件工具僅限於學術交流使用，嚴格遵循相關法律法規，符合平台內容合法合規性，禁止用於任何商業用途！ 一、工具開發背景與核心優勢 1.1 開發初衷 微博作為國內頂流社交媒體平台，以實時性強、熱點傳播快、KOL影響力大著稱。無論是熱點事件追蹤、行業動態分析，還是用户輿論調研，微博上的海量文字、圖片內容都極具參考價值。但實際

csv , 後端開發 , Python

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wukongmazi 頭像

wukongmazi - 單點登錄：一次登錄，全網通行

大家好，我是小悟。 想象一下你去遊樂園，買了一張通票（登錄），然後就可以玩所有項目（訪問各個系統），不用每個項目都重新買票（重新登錄）。這就是單點登錄（SSO）的精髓！ SSO的日常比喻 普通登錄：像去不同商場，每個都要查會員卡 單點登錄：像微信掃碼登錄，一掃全搞定

單點登錄 , Spring Boot , 編程技術 , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , JAVA

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u_17590889 頭像

我有一個大目標你信不信 - iOS掃碼組件優化

iOS 掃碼組件優化需圍繞識別效率、用户體驗、性能穩定性、兼容性四大核心維度展開，結合系統 API 特性（如AVFoundation框架）和實際場景痛點（如弱光掃碼、異形碼識別）進行針對性優化，以下是具體優化方向與實現方案： 一、識別效率優化 1. 圖像預處理增強 曝光與對焦控制：通過AVCaptureDevice設置自動曝光和對焦模式，支持點擊屏幕手

swift , 移動開發 , cms , ios

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u_17588526 頭像

圍爐聊科技 - 當AI成為“大腦”：人類如何在機器時代找到不可替代的價值？

一、從“下意識”到“大模型”：我們正在重新定義智能 最近，我常常思考一個問題：如果將當前的大語言模型比作人類的“大腦”，那麼人類那些看似“不經思考”的下意識行為，又該對應什麼呢？ 下意識行為是否就是AI系統中的一套快速響應機制：規則引擎、緩存系統、輕量級模型協同工作，共同構建出“自動化”的表象？ 我猜測人類與AI的智能機制，其實存在驚人的相似性，並且這個相似性可

機器學習 , 人工智能

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u_17590889 頭像

我有一個大目標你信不信 - 如何在iOS掃碼組件中實現自動對焦和曝光？

在 iOS 掃碼組件中實現自動對焦和曝光，核心依賴AVFoundation框架的AVCaptureDevice類，通過配置設備的對焦模式、曝光模式，結合用户交互（如點擊對焦）或環境檢測（如弱光自動補光）來實現智能調控。以下是分步實現方案，包含基礎自動對焦 / 曝光、手動觸發優化及特殊場景適配： 一、基礎配置：開啓自動對焦與曝光 首先需初始化AVCaptureSession並獲取攝

swift , 移動開發 , 自定義 , ios , ide

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u_17590687 頭像

長袖員大表哥 - vxe-table 透視表分組彙總及排序基礎配置

vxe-table 是基於 Vue 的高性能表格組件，其透視表（Pivot Table）功能支持靈活的分組、彙總與排序配置，以下是透視表分組彙總及排序的基礎配置步驟，結合示例代碼詳細説明： 一、核心概念 行維度（rows）：作為透視表的行分組字段 列維度（columns）：作為透視表的列分組字段 值維度（values）：需要聚合計算的字段（如

字段 , 自定義 , Css , 前端開發 , HTML , Javascript

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u_15690955 頭像

出手吧Glen - AI一鍵生成無限流視頻，無敵！

大家好，我是立志替大家出手的AI區UP主格倫Glen。 你們是否會遇到以下情況，做短視頻缺乏吸睛亮點？想搞數字人短視頻又怕技術複雜？ 今天直接給大家挖到寶 ——FramePackLoop，這款開源神器，直接把“無限循環視頻生成”捲到新高度，連數字人短視頻都能一鍵拿捏，手殘黨也能秒變創作大神！ 一、FramePackLoop到底有多牛？

機器學習 , AI 視頻 , 數字人 , 建模 , 上傳 , 易用性 , 人工智能

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lindroid 頭像

lindroid - NavigationBarUtil

private const val RES_NAME_NAV_BAR = "navigationBarBackground" private val Context.navBarResId get() = resources.getIdentifier( "navigation_bar_height", "dimen", "android" )

Android

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文檔伴侶 - 打造專屬知識大腦：個人電腦上的本地私有知識庫全攻略

打造專屬知識大腦：個人電腦上的本地私有知識庫全攻略 為什麼你需要一個本地私有知識庫？ 想象一下：當你突然需要查找半年前讀過的那篇精彩文章，或者在會議中急需某個重要數據，卻發現自己收藏的內容散落在微信、瀏覽器、筆記軟件等十幾個地方...這種場景是不是很熟悉？ 在信息爆炸的時代，我們每天都在接收海量信息，但真正能內化為個人知識資產的卻少之又少。這就是為什麼你需要一個本地私有知識庫——它就像是為你的大腦

opensource

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lindroid 頭像

lindroid - Android 監聽軟鍵盤的高度並解決其覆蓋輸入框的問題

1、前言 在某些項目中，我們常常需要自定義一個輸入框，軟鍵盤彈出時就把輸入框頂上去，關閉時輸入框再回到原位（比如下方的效果圖，實際上各種 App 中的聊天界面和發佈評論的界面大體都是這樣）。在這個過程中，除了輸入框以外的其他界面的元素不受影響，比如效果圖中的背景圖片不會上移也不會被壓縮。但在實際使用中發現軟鍵盤在彈出時常常把輸入框蓋住，導致輸入框顯示不完全。有什麼方法可以解決呢？ ​

Android

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未聞花名AI - 構建AI智能體：二十六、語言模型的“解碼策略”：一文讀懂AI文本生成的採樣方法

一、開篇導語 不知道大家有沒有刷到過一個趣味玩法，在輸入法的文本框以一個什麼字開頭，一直按下一個下一個，可以生成一句看似完整且有趣的話，這是最早期的通過鍵盤記憶形成的詞組文本。再看看近期豆包和deepseek大火，大家有沒有嘗試過給他們輸入一個簡短的文本或情節，讓他們進行續寫，生成一段內容，經歷過這些，不知道你是否曾好奇，這些功能強大的AI工具，是如何從“今天天氣真好”這樣

yyds乾貨盤點 , API , 搜索 , NLP , 人工智能 , 概率分佈

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javaedge 頭像

JavaEdge - 亞馬遜為 Bedrock AgentCore 添加 A2A 協議，實現多智能體系統協作

本文已收錄在Github，關注我，緊跟本系列專欄文章，咱們下篇再續！ 🚀 魔都架構師 | 全網30W技術追隨者 🔧 大廠分佈式系統/數據中台實戰專家 🏆 主導交易系統百萬級流量調優 車聯網平台架構 🧠 AIGC應用開發先行者 | 區塊鏈落地實踐者 🌍 以技術驅動創新，我們的征途是改變世界！ 👉 實戰乾貨：編程嚴選網 0 前言 亞馬遜 宣佈，在 Amazon Bedro

人工智能

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI輔助病歷書寫系統：醫生的“AI速記員”與“智能質控員”

你有沒有想過，醫生一天中除了看病，做得最多的事情是什麼？ 答案是：寫病歷。從問診、查體到開處方，每一個環節都需要被詳細、規範地記錄下來。這項工作繁瑣、耗時，且極易出錯。一位醫生可能要花掉近一半的時間在文書工作上，這無疑擠佔了本該留給患者的寶貴時間。 “AI輔助病歷書寫系統”的出現，就是為了將醫生從這種“文書枷鎖”中解放出來。它不是一個簡單的語音輸入法，而是一位集“速記員”、“翻譯官”

自然語言生成 , NLP , 人工智能 , 自然語言理解 , 結構化

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wintersun 頭像

PetterLiu - Google生成式UI下一代人機交互技術

Google生成式UI下一代人機交互技術 1.0 摘要 在當前的技術浪潮中，大語言模型（LLM）已展現出在內容生成方面的卓越能力，深刻地改變了我們獲取與處理信息的方式。然而，這些強大的模型在輸出形態上普遍受限於靜態、預定義的界面，最常見的便是由標題、列表和代碼塊組成的Markdown“文本牆”。這種呈現方式雖然有效，卻遠未能完全釋放AI生成內容的潛力。 本文旨在引入並深入探討一個全新的交互範式—

AI

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deephub - 基於反饋循環的自我進化AI智能體：原理、架構與代碼實現

傳統AI智能體有個老問題：部署之後就"定住了"。工程師手工打磨的提示詞和規則,遇到新場景就容易失靈,性能曲線到達某個點後趨於平緩。而自我進化智能體(Self-Evolving Agent)的思路就是打破這種靜態模式，讓智能體在運行過程中持續收集反饋,自動調整自身策略,形成一個閉環：執行任務 → 獲取反饋 → 自我調整 → 繼續執行。 這套機制把基礎模型的能力與在線學習結合起來。用更學術的表述,自我

llm , agent , 知識 , 人工智能

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