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易軟項目平台分享 - 建築項目管理軟件排名?9款系統全週期成本與BIM協同對比(2025年)

在建築行業數字化轉型邁入深水區的2025年，項目管理軟件已從輔助工具升級為把控全生命週期成本、提升BIM協同效率的核心引擎。本文將聚焦禪道、廣聯達項目數據決策系統PMSmart、魯班工程管理軟件、紅圈工程項目管理系統、Oracle Primavera P6、Bentley Synchro、Procore、新點智慧建築項目管理系統、Autodesk Construction Clo

軟件工程

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可不簡單 - 如何使用 vxe-table 實現虛擬滾動Dom的查找替換功能，excel查找與替換功能

如何使用 vxe-table 實現虛擬滾動Dom的查找替換功能，excel查找與替換功能 https://vxetable.cn 通過 keyboard-config.isFNR 啓用，支持 formatter 內容查找，需要注意如果不希望被隨意替換成任意值時應該重寫替換方法 查找規則是按照字段實際值進行匹配，如果需要按照自定義的值進行匹配，可以通過 fnr-config.findMethod

前端

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Insus.NET - MS SQL Server 數據加密與解密實例

在13年，有分享了MS SQL Server的加密與解密， https://www.cnblogs.com/insus/p/3434735.html 看了，只知在數據庫中創建了主密鑰、證書、非對稱密鑰和多個對稱密鑰。但沒有實例，還清楚怎樣使用它們。 分幾個示例來展示， #1，使用對稱密鑰(PasswordSymmetric)加密和解密 -- 加密

數據庫

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IT開發者筆記 - 【案例分享】如何利用圖表控件TeeChart集成，實現可持續環境修復

Ejlskov A/S 公司成立於 1999 年，總部位於丹麥奧胡斯，是一家專注於土壤和地下水修復、高分辨率場地特徵分析和環境諮詢的專業公司。 該公司提供的服務包括： 高分辨率場地表徵（HRSC）——精確地界定污染區域。 修復設計及實施原位可持續修復技術（例如生物降解）以恢復受污染場地。 土地再開發、化工和工業用地環境審計、盡職調查、風險評估和諮詢。 作為其技術組合的一部分，他們開發了

軟件工程

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IT開發者筆記 - ABViewer 16全新發布：3D可視化、PDF轉DWG、G-code生成全面升級

作為全球知名的 CAD 軟件技術提供商，CADSoftTools以其高性能的格式解析能力與強大的開發者工具包而聞名。其旗艦產品ABViewer是一款集CAD 文件查看、編輯、轉換、測量和3D可視化於一體的專業級工具，廣泛應用於製造業、工程設計、數控加工等領域。 ABViewer 16全新版本升級，圍繞3D、2D、PDF 轉換、G-code 生成及編輯器模式等核心能力進行了大幅增強，為工程師、製造業

.net , 後端

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map_3d_vis - JSAPIThree 標籤使用學習筆記：在地圖上添加文字和圖標

作為一個剛開始學習 mapvthree 的小白，今天要學習標籤功能了！聽説這個功能可以在地圖上添加文字和圖標，用來顯示地點名稱、數值信息等！想想就實用！ 第一次聽説標籤功能 今天在文檔裏看到了"標籤"這個詞，一開始我還以為是 HTML 的標籤，結果查了一下才知道，原來這是在地圖上顯示文字和圖標的功能！ 文檔説標籤可以： 展示地點名稱 顯示數值信息 顯示狀態提示 添加圖標和文字組合

前端

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阿里雲大數據AI - PAI Physical AI Notebook詳解4：基於仿真的GR00T-N1.5模型微調

在前3期Physical AI詳解系列中，我們詳細解讀了數據採集、擴增、增強的全過程，以及導航模型（X-Mobility）微調訓練的全過程。 在本期，我們將針對更復雜的VLA模型（以GR00T-N1.5為例）進行微調，同樣需要經過人工演示、數據擴增、模仿學習、在環驗證這幾個步驟。 但是，相比前例中的BC-RNN和X-Mobility模型，GR00T-N1.5是一個更復雜的模型，需要更大規模

阿里雲 , 人工智能

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wx690f565d7bc78 - 非線性最小二乘參數估算 python

好的，我們來探討一下如何用 Python 進行非線性最小二乘參數估算。 非線性最小二乘是一種非常強大的參數估計方法，當你建立的模型方程與參數之間呈現非線性關係時，它就派上用場了。其核心目標是找到一組參數，使得模型預測值與實際觀測值之間的殘差平方和最小。 在 Python 中，最常用的工具是 scipy.optimize 模塊中的 curve_fit 函數。它使用的是L

最小二乘 , 擬合 , 數據 , MySQL , 數據庫

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舒一笑不禿頭 - 信息的建築學：MyBatis Log Panda 如何重構開發者的認知地圖

—— 並開啓 PandaCoder 工具宇宙的第一扇門 “理解先於一切。” —— 理查德·沃曼 “最好的產品不是被購買的，而是被渴望的。” —— 哈里·馬克思 序章：從迷宮到地圖 曾經作為建築師，我深知空間的混亂會讓人迷失方向。 作為信息架構師，我更清楚：信息的混亂比物理空間的混亂更致命。 每天，成千上萬的開發者坐在屏幕前，盯着滾動的日誌流——那些密密麻麻的字符、參數、時

插件 , intellij-idea , sql語句 , SQL , Mybatis

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冴羽 - 漲見識了，Error.cause 讓 JavaScript 錯誤調試更輕鬆

1. 前言 在 JavaScript 中，拋出錯誤很容易，但追溯原因卻有些麻煩，這就是 cause屬性的用武之地。 這是我們傳統的處理錯誤的做法： try { JSON.parse("{ bad json }"); } catch (err) { throw new Error("Something went wrong: " + err.message); } 雖然包裝了錯誤，但已經丟失

react , vue.js , node.js , 前端 , Javascript

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wx676be6175e246 - Android旋轉動畫

在Android開發中，旋轉動畫通過物體圍繞固定軸心的動態變化，實現流暢的視覺體驗。其核心原理基於幀序列的連續播放，每一幀呈現物體位置的細微變化，形成運動錯覺。Android提供了多種實現方式，包括XML定義和代碼動態控制。 核心實現方式XML定義：通過rotate標籤在res/anim/目錄下創建動畫，支持設置旋轉角度、持續時間等參數。 代

旋轉動畫 , 移動開發 , xml , Android

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mob64ca14061c9e - pycharm數據可視化只繪製出excel中某一行的數據圖形

本文簡單介紹下偶遇的一個不錯「python可視化工具lets-plot」，喜歡用R中的ggplot2繪製統計圖的小夥伴一定要看看～ a、lets-plot由JetBrains（沒錯，「和PyCharm同出一家」）開發，主要「參考R語言中的ggplot2」，「擅長統計圖」，但多了「交互能力」，所以也是基於圖層圖形語法（the Grammar

機器學習 , 數據可視化 , 人工智能 , 數據分析 , 可視化 , Python

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jiecho - 偏差類型和公差等級的區別

互換性與機械加工誤差概述 互換性 互換性：同一規格的零(部)件 ，不需要任何挑選、調整或修配，就能裝到機器(或部件)上去，並完全符合規定的性能要求。 加工誤差與公差的區別：公差是實際參數值所允許的最大變動量，兩者區別是誤差在加工過程中產生的，而公差由設計人員確定。 為了實現互換性，必須對公差制進行標準化，不能各行其是，標準化是實現

產品質量 , 互換性 , 視頻教程 , 偏差類型和公差等級的區別 , 互換性與技術測量電子版 , 人工智能 , 深度學習

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雲和恩墨 - 賦能“行業金盃”：zData X + Bethune X，數據庫承載和運維一體化的“百日衝刺”實踐

2025年10月31日，致力於實現“行業金盃，百年金盃”宏偉願景的金盃電工股份有限公司（以下簡稱“金盃電工”），以一場成功的項目驗收會，迎來了其“數據庫軟硬件一體化管理平台”項目的重要里程碑。這不僅是一次IT基礎設施的升級，更是一家傳統制造業巨頭在數字化浪潮中，為應對業務高速擴張帶來的挑戰而主動求變、實現技術破局的生動實踐。 作為一家IT系統覆蓋生產製造（MES）、供應鏈（

it , MySQL , 運維 , 數據庫

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ghpsyn - 財務demo數據

混職稱的朋友都知道：字不如表、表不如圖！意思就是你給老闆彙報工作的時候，用文字敍述不如做一個表格，大量的數字表格不如一個圖表更直觀清晰！ 試想着密密麻麻大量的數字表格遞交給老闆，他看不懂，你更是講解着麻煩，遠不如一個可視化圖表來得實在！ 公司上半年財務數據分析圖表 如上圖：每個月收入和支出的柱狀對比，不用你介紹老闆就能

機器學習 , 財務demo數據 , 2019怎麼引用水晶報表 , 數據 , 看板 , 餅圖 , 人工智能

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我就是不長肉而已 - BAT54CW-ASEMI可直接替代安世BAT54CW

編輯：ll BAT54CW-ASEMI可直接替代安世BAT54CW ASEMI首芯半導體可替代安氏半導體功率器件 型號：BAT54CW 品牌：ASEMI 封裝：SOT-323 特性：肖特基二極管 正向電流：0.1A 反向耐壓：30V 恢復時間：35ns 引腳數量：2 芯片個數：1 芯片尺寸：MIL 浪涌

ASEMI , 大數據 , BAT54CW , hadoop , 在51CTO的第一篇博文 , 肖特基二極管

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思考的袋鼠 - 2025年數據分類分級產品選型排名與深度解析：可視化、自適應、一鍵部署成關鍵能力

在新一輪數字化治理要求持續強化的背景下，《數據安全法》《個人信息保護法》以及最新的《數據安全技術 數據分類分級規則（2024）》共同推動數據分類分級從“建議性建設”邁入“強制性治理能力”。面對企業數據規模指數增長與監管壓力持續加大，具有可視化與易用性、自適應分類、一鍵化部署等特徵的智能化數據分類分級產品，正成為企業構建數據安全體系的基礎性設施。 根據 IDC《2024年度中國數據

數據 , 數據安全 , 人工智能 , 深度學習 , 結構化

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思考的袋鼠 - 數據庫風險監測系統:打造可審查、可調整、可溯源的教育數據庫安全底座

一、概要： （提示：在數字化規模迅速膨脹、數據安全風險加速演化的背景下，數據庫安全治理亟需更加智能化、體系化的技術體系來支撐，因此本章首先對知形-數據庫風險監測系統的定位、應用價值與行業意義進行總體闡述，為全文分析奠定基礎。） 在教育行業數字化建設全面提速的大背景下，數據庫已成為學生信息、科研數據、教學資源及管理業務的核心承載系統。然而，隨着業務系統數量的持續增長與數

數據庫 , 數據庫安全 , 數據安全 , 人工智能 , 深度學習

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成都古河雲科技 - AI智能體管理平台：從孤立的“個體”到協同的“軍團”

當企業部署的AI應用從單一的模型調用，演進為數百個具備自主感知、決策與執行能力的AI智能體時，一場新的管理挑戰悄然來臨。這些智能體如同一個個高度專業化的數字員工，若缺乏有效的組織與協通，將不可避免地陷入混亂：任務衝突、資源爭搶、行為失控、數據孤島。 AI智能體管理平台，正是在此背景下應運而生的“數字指揮中樞”。它的使命，是從宏觀上駕馭AI智能體的複雜性，將其從散兵遊勇整合為

業務流程 , 優先級 , 數據 , 人工智能 , 數據分析

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思考的袋鼠 - 數據分類分級系統：以自動化、全景視圖與技術突破重塑運營商數據治理新範式

一、概要 （提示：本節旨在從總體層面概述知源-AI數據分類分級系統在運營商行業的部署背景、關鍵能力與量化成效，幫助讀者快速理解系統的核心價值與行業意義。） 隨着5G、大數據與雲網融合的持續深化，運營商正面臨數據資產規模指數級增長、跨系統流轉複雜化、數據治理壓力不斷攀升的現實困境。知源-AI數據分類分級系統依託自動化處理引擎、全景視圖監控體系與突破性智能算法，在某大型運

運營商 , 數據 , 數據安全 , 人工智能 , 深度學習

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成都古河雲科技 - 智慧暖通節能構建建築熱力系統“智慧大腦”

暖通空調系統是現代建築中最大的能耗單元，其能耗佔比常高達40%-60%。傳統基於固定設定點與簡單時序控制的運行模式，已無法滿足“雙碳”目標下對能效極致追求的訴求。智慧暖通節能系統，應運而生，它不再是一個孤立的控制器，而是一個融合了物聯網、大數據與人工智能技術的建築熱力系統“智慧大腦”。 一、 系統架構：三層技術棧實現閉環優化 一個成熟的智慧暖通系統，通常構建在

技術棧 , 數據 , 全局優化 , 人工智能 , 數據分析

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mb6900529f6798c - Vue3性能優化實戰：7個讓你的應用提速50%的Composition API技巧

Vue3性能優化實戰：7個讓你的應用提速50%的Composition API技巧 引言 在當今前端開發領域，性能優化始終是一個永恆的話題。隨着Vue3的全面普及，其核心的Composition API不僅帶來了更好的代碼組織方式，更為性能優化提供了全新的可能性。本文將深入探討7個基於Composition API的高級優化技巧，這些方法在實際項目中可以幫助你的Vue3應用獲得顯

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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