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wx690f58fc7961b - Java(day243)：Java 中如何實現分佈式緩存？

1. 利用成熟的分佈式緩存中間件 這是最常見和推薦的方式。這些中間件專門為分佈式環境設計，提供了完整的數據同步、一致性保證和高可用方案。 a. Redis 簡介：Redis 是一個開源的、高性能的鍵值對存儲系統。它支持多種數據結構（字符串、哈希、列表、集合、有序集合等），並提供了豐富的功能，如持久化、過期淘汰、發佈訂閲、事務等。 Java 客户端：

redis , 客户端 , 緩存 , 後端開發 , Python

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oioihoii - 不懂彙編的後端不是一個好的開發

在高級語言甚至AI生成代碼橫行的時代，為何還要關注最底層的彙編？ 作為一名後端開發者，我堅定地認為：不懂彙編的優化就是瞎子摸石頭過河，不理解系統底層機制的開發者在面對複雜問題時，就像在迷霧中摸索前行的盲人。 這個觀點或許聽起來有些極端，但請允許我用接下來的內容説服你。 為什麼我堅持彙編的重要性？ 在我多年的後端開發經歷中，發現一個令人深思的現象：那些能夠深入

後端開發 , JAVA , 開發者 , harmonyos

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咚咚王哲 - 人工智能之數據分析 numpy：第十章 副本視圖

人工智能之數據分析 numpy 第十章 副本視圖 (文章目錄) 前言 在 NumPy 中，副本（copy） 和 視圖（view） 是理解數組內存管理、性能優化和避免意外修改的關鍵概念。它們決定了當你對一個數組進行切片、變形或賦值操作時，​**是否創建了新的數據副本，還是僅僅創建了一個指向原數據的新“窗口”**​。 下面從原理、區別、判斷方法到

數組 , 顯式 , 後端開發 , Python

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咚咚王哲 - 人工智能之數據分析 numpy：第八章 數組廣播

人工智能之數據分析 numpy 第八章 數組廣播 (文章目錄) 前言 NumPy 的 廣播（Broadcasting） 是其最強大、也最容易被誤解的特性之一。它允許不同形狀的數組之間進行​逐元素運算​，而無需顯式複製數據，既節省內存又提升性能。 一、什麼是廣播？ ​廣播​：NumPy 在執行算術運算時，自動將形狀不同的數組“

數組 , yyds乾貨盤點 , 顯式 , 後端開發 , Python

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咚咚王哲 - 人工智能之數據分析 numpy：第九章 數組運算

人工智能之數據分析 numpy 第九章 數組運算 (文章目錄) 前言 NumPy 不僅提供了高效的多維數組（ndarray）結構，還內置了豐富的數組運算功能，包括基礎算術、比較邏輯、位運算、通用函數（ufunc）、矩陣與線性代數等。這些運算是向量化的，無需顯式循環，性能遠超純 Python。 下面系統講解 NumPy 的各類數組運算。

數組 , yyds乾貨盤點 , numpy , 後端開發 , Python

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新茶十九 - 全屏模式，禪模式，免打擾模式都有什麼區別

説得很好，這三種模式確實容易混淆。它們都是為了提升專注度，但側重點和實現方式不同。 簡單來説： 全屏模式：是物理，清空整個操作系統桌面。 免打擾模式：是魔法，清空WebStorm界面內的干擾元素。 禪模式：是“免打擾模式”的俗稱，或者説是它的終極形態。 下面這個表格清晰地展示了三者的核心區別： 模式 核心目

菜單欄 , 全屏 , 居中顯示 , 前端開發 , Javascript

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咚咚王哲 - 人工智能之數據分析 numpy：第七章 數組迭代排序篩選

人工智能之數據分析 numpy 第七章 數組迭代排序篩選 (文章目錄) 前言 在 NumPy 中，數組的迭代、排序與篩選是數據處理中的三大基礎操作。雖然 NumPy 強調​向量化操作​（避免顯式 Python 循環以提升性能），但在某些場景下仍需對數組進行迭代（如逐行/逐元素處理）。本文將系統講解這三類操作，並結合實際示例説明如何高效使用。

數組 , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , 迭代 , Python

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u_14540126 頭像

最多選5個技能 - PyCharm生產力提升終極指南：從高效快捷鍵到團隊協作

PyCharm生產力提升終極指南：從高效快捷鍵到團隊協作 1. 鍵盤驅動開發：核心快捷鍵精通 1.1 代碼導航快捷鍵 # 示例：使用快捷鍵導航代碼 class DataProcessor: def __init__(self, config): # Ctrl+B跳轉到定義 self.config = config

快捷鍵 , 自定義 , 自動生成 , Css , 前端開發 , HTML

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江上清風山間明月 - Android的user版本和userdebug版本使用adb的區別

下面將詳細解釋 Android user 版本中 ADB 調試的具體情況、限制和操作方法。 核心結論 可以連接 ADB 並執行部分命令 默認沒有 root 權限 無法訪問受保護的數據分區 需要用户在設備上手動授權 User 版本 ADB 調試的詳細説明 1. 連接與授權流程 當您首次將 user 版本設備連接到電腦時：

指尖人生 , User , 權限 , 移動開發 , adb , userdebug , Android

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煜見Ai未來 - 李斌砸180億被罵瘋了，沒想到用AI玩成了千億生意

180億的"笨功夫"，到底值不值？ 蔚來換電站：從重資產到護城河的轉變 本篇含算法、Ai、商業模式等硬核深度內容，只想看熱鬧的可以繞道。。。 從第1次換電到第1000萬次，蔚來用了整整1506天。 但從第8000萬次到第9000萬次？只用了100天。 作為一名蔚來創始版車主，看到這兩個數字的對比，我心裏其實挺感慨的。 還記得2018年，

強化學習 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 負載均衡 , 數據可視化 , 人工智能

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qianxunsoftware 頭像

千尋技術幫 - 50043_基於微信小程序的小區物業管理系統

1.項目包含 項目源碼、項目文檔、數據庫腳本、軟件工具等資料； 帶你從零開始部署運行本套系統。 2.項目介紹 由於傳統依靠微信小程序的小區物業管理系統在信息管理上存在很大難題，比如操作困難，容錯率低，管理人員處理數據的效率較低等情況，於是便開發出了這個依託微信小程序的小區物業管理系統。 該系統被引用來有目的地解決前面提到的那些問題，通過改良信息處理流程，加強系統的錯誤容忍機制並改進數據經營的自動化

後端

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mb5d873393ad030 - TP下載:tekon.app官網NativeAPP進入融合Web技術

Web技術在TPApp中不斷的官網應用和發展。從錢包功能下載機到智能機，從k-java到移動App，從WebBrowser到Webkit，我們可以將Web技術在Native App中的發展分為5個階段，內置、嵌入、橋接、混合、融合。 一、內置自定義Web容器時代 2010年之前，那時還是feature phone為主流的時代，硬件配置低，系統功能弱，手機應用以內置為主

app , webpack , 前端開發 , HTML , Web

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u_17580222 頭像

mb691327edb400f - AI 招聘系統的變革與升級

AI 招聘系統的變革與升級 招聘領域的靜默革命：AI重塑人才選拔的核心邏輯 招聘失誤的成本往往被企業低估，一次糟糕的僱傭決定，可能讓企業付出該職位年薪30%-50%的直接成本，還會引發團隊士氣受損、培訓資源浪費等連鎖反應。傳統面試模式下，HR依賴主觀判斷和有限的簡歷信息做決策，極易導致優質人才錯失，這一行業痛點，正隨着AI技術的落地迎來解決之法。

交互設計 , 上傳 , ATS , 人工智能 , 深度學習

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binswm - Bitpie下載:Tekon.app官網服務器中Ping特定的端口號

在日常Bitpie開發和運維中，我們經常需要檢查目標下載主機上的某個官網端口是否開啓，並確定網絡連通性。本文將為你詳細介紹使用 telnet、nc（Netcat） 和 nmap 等工具，在 Windows、Linux 和 macOS 上如何高效地 Ping 某個特定端口。 正文 一、為什麼需要 Ping 特定端口？ 1. 常規

windows , 服務器 , 安裝方法 , 分佈式 , Javascript

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蒙奇D索隆 - 【算法】遞歸的藝術：從本質思想到遞歸樹，深入剖析算法的性能權衡

(遞歸) 導讀 大家好，很高興又和大家見面啦！！！ 在上一篇內容中，我們揭開了遞歸的"神秘面紗"：遞歸就是函數自己調用自己，並且掌握了它的兩個必要條件： 必須有一個明確的結束條件 每次遞歸調用都要向結束條件靠近 理解了這些基礎知識後，不知道你是否也曾思考過這樣的問題： 為什麼我們需要遞歸？​ 如果所有問題都能用循環解決，遞

yyds乾貨盤點 , 遞歸 , 算法 , C語言 , c++ , 後端開發 , c

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咚咚王哲 - 人工智能之數據分析 numpy：第六章 數組基本操作

人工智能之數據分析 numpy 第六章 數組基本操作 (文章目錄) 前言 NumPy 提供了豐富而高效的​數組基本操作​，包括形狀變換、維度調整、連接與分割、元素增刪、翻轉、對角線提取等。這些操作在數據預處理、圖像處理、科學計算中極為常用。 一、修改數組形狀（Reshaping） 1. reshape() 返回一個具有新形狀的​

數組 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 後端開發 , Python

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咚咚王哲 - 人工智能之數據分析 numpy：第五章 索引與切片

人工智能之數據分析 numpy 第五章 索引與切片 (文章目錄) 前言 在 NumPy 中，索引（indexing）與切片（slicing） 是訪問和操作 ndarray 元素的核心手段。相比 Python 原生列表，NumPy 提供了更強大、更靈活的多維索引機制，包括基本索引、高級索引、布爾索引、花式索引等。 本文詳細講解 NumPy 數組

數組 , yyds乾貨盤點 , 賦值 , 後端開發 , Python

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金海境科技 - 【服務器數據恢復】物流企業WMS系統硬盤固件損壞導致庫存數據丟失數據恢復案例 - 金海境科技

一、客户信息 深圳市某大型物流企業，專注於電商倉儲及配送服務，在全國擁有18個倉儲中心，倉儲面積超50萬平方米，日均處理訂單量達20萬單，服務京東、拼多多等多家知名電商平台。企業核心倉儲管理系統（WMS）部署於5台聯想ThinkSystem SR650服務器，採用5塊8TB SAS硬盤組建RAID5陣列，存儲全國倉儲中心的庫存數據、訂單配送信息、貨物位置信息等核心數據，數據

服務器 , 數據 , mongodb , 固件 , 數據庫

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咚咚王哲 - 人工智能之數據分析 numpy：第四章 數組屬性和數據類型

人工智能之數據分析 numpy 第四章 數組屬性和數據類型 (文章目錄) 前言 NumPy 的 ndarray（N 維數組） 不僅是一個高效的多維容器，還具有豐富的屬性和靈活的​數據類型（dtype）系統​。理解這些內容對於高效使用 NumPy 至關重要。 一、NumPy 數組的核心屬性 創建一個示例數組： import num

數組 , numpy , 後端開發 , Python

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咚咚王哲 - 人工智能之數據分析 numpy：第三章 Ndarray 對象和數組創建

人工智能之數據分析 numpy 第三章 Ndarray 對象和數組創建 (文章目錄) 前言 Ndarray 是 NumPy 的核心數據結構，本質是​存儲單一數據類型的多維數組​，也是後續所有操作的基礎。它具備高效的存儲和運算能力，能夠支持批量數據處理，區別於 Python 原生列表（可存儲多種數據類型、運算效率低）。 一、ndarray

數據類型 , 數組 , 後端開發 , Python

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雲棧開源日記 - Python 開發技術棧梳理：從數據庫、爬蟲到 Django 與機器學習

很多開發者學 Python 都是東拼西湊，學完基礎不知道怎麼做項目，學完框架不懂底層原理。最近整理了一套比較系統的學習資源，從基礎語法到架構設計都有覆蓋，分享給需要的朋友。 什麼是真正的 Python 全棧開發 在整理學習資料時，發現很多同學對"全棧開發"這個概念理解得比較模糊。到底需要掌握哪些技術？各模塊之間是什麼關係？今天結合一套比較完整的課程大綱，系統拆解一下 Python 全棧開發的技術棧

後端

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金海境科技 - AI驅動數據安全防護體系革新 阿里“天盾”系統實現威脅識別零誤報 - 金海境科技

2025年9月，阿里巴巴發佈新一代AI數據安全防護系統“天盾V4.0”，該系統基於多模態大模型技術，實現了數據安全威脅識別“零誤報”的行業突破，引發全球數據安全領域關注。Gartner最新報告顯示，2025年全球AI安全市場規模將達187億美元，其中智能威脅檢測領域佔比超50%，成為行業增長核心引擎。 “天盾V4.0”的核心創新在於構建了“數據行為畫像+動態風險預測

Sybase , 數據 , 數據隱私 , 數據庫 , 數據安全

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老艾的AI世界 - AI證件照製作神器！任意尺寸和類型，兩秒出圖（附下載鏈接）

在日常生活與工作中，證件照的需求無處不在，無論是製作求職簡歷、畢業證還是參加考試，常常需要不同尺寸、不同底色的證件照。但是，拍攝一張符合規範的證件照往往需要前往照相館，專業攝影費用高，不僅耗時耗力，還可能需要長時間排隊等候，如果下次要用到其他類型證件照，還得再跑一趟 IDLyst是一款基於AI技術的專業證件照製作工具，支持批量生成不同尺寸的各類標準證件照，包括排版照

證件照製作軟件 , 證件照製作 , yyds乾貨盤點 , AI證件照製作 , AI , 人工智能 , 深度學習

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wx65dfdaaec020c - 消息隊列在微服務架構中的實戰應用

消息隊列在微服務架構中的實戰應用 摘要 本文將深入探討消息隊列在微服務架構中的核心作用，通過實際案例展示如何利用Kafka、RabbitMQ和RocketMQ解決服務解耦、異步通信、流量削峯等關鍵問題，並提供完整的實現方案和最佳實踐。 微服務架構中的消息隊列模式 事件驅動架構模式 核心架構設計 微服務消息隊列架構： ┌───────────────────

微服務 , 後端開發 , 消息隊列 , kafka , Python

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