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kcoufee - 【轉】設計模式之Bridge(橋接)

Homebridge獨立平台插件架構：無橋接模式設計指南 1. 架構概述：打破傳統橋接限制 你是否遇到過智能家居設備無法直接接入Apple HomeKit的困擾？獨立平台插件架構（Independent Platform Plugin）正是解決這一痛點的革命性方案。本文將詳細介紹如何設計無需橋接器的HomeKit集成方案，讓你的智能家

API , Css , 解決方案 , 前端開發 , HTML , Git

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definitely - Chameleon跨端框架——壹個理想主義團隊的開源作品 - Chameleon社區的個人空間 -

Chameleon框架的架構演進：從MVC到Clean Architecture 你是否在iOS開發中遇到過主題切換複雜、視圖與業務邏輯糾纏不清的問題？本文將深入剖析Chameleon框架的架構演進歷程，從早期的MVC實現到現代Clean Architecture的轉型，帶你瞭解如何構建一個高內聚、低耦合的UI主題框架。讀完本文，你將掌握i

API , 後端開發 , mvc , harmonyos , ui

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u_16099183 頭像

數據科學家 - 使用Riverpod的Flutter和Firebase應用程序的初始架構

FlutterFire實時應用架構：基於Firebase的應用設計 【 在移動應用開發中，實時數據同步和高效的後端服務集成是提升用户體驗的關鍵。FlutterFire作為Firebase官方提供的Flutter插件集合，為開發者提供了一站式解決方案，涵蓋身份驗證、數據庫、存儲、消息推送等核心功能。本文將深入探討如何基於FlutterFire構

數據 , 離線 , firebase , 前端開發 , Javascript

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yzy121403725 - kubeflow 大規模 ML 訓練

Kubeflow 的一個主要設計目標就是簡化和標準化在 Kubernetes 上進行大規模 ML 訓練的過程。它提供了一系列工具和組件，讓數據科學家和工程師能夠輕鬆地啓動、管理和監控分佈式訓練任務，而無需關心底層的 Kubernetes 集羣調度細節。  1. 核心組件：Kubeflow Training Operators Kubeflow 不直接調度訓練任

大規模ML訓練 , aigc , llama , Kubeflow

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u_16099247 頭像

墨韻流香 - 2019 亞馬遜關鍵詞優化規則A9算法的九個關鍵要素

當搜索規則的重構遇上流量分配的洗牌，亞馬遜賣家正面臨新一輪的生存考驗 2025年10月，亞馬遜搜索機制迎來重大調整，兩大核心變化正在重塑平台的流量分配邏輯，關鍵詞權重體系的重新洗牌與"多變體自然位"現象的出現，標誌着亞馬遜搜索算法進入新的發展階段，對於數百萬賣家而言，這既是一場嚴峻的挑戰，也是重新思考運營策略的契機。 關鍵詞權重重構：標題的王

產品運營 , 大數據 , 跨境電商 , 後端開發 , 電商 , 人工智能 , Python

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智能開發先鋒 - 33、JAVA

文章目錄 多 Web 端子系統共享會話：原理與實踐 同主域名共享方案：Cookie + Session 集中存儲 原理 實現方案 1. Cookie 設置要點 2. 集中式 Session 管理 3. 單點登出機制 跨主

redis , 人工智能 , 深度學習 , .net , 跨域 , 前端

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u_16213575 頭像

墨舞青雲 - 深入講解RxJava響應式編程框架，背壓問題的幾種應對模式

Android架構中的響應式編程：MVPArms框架中的RxJava背壓處理 在Android應用開發中，響應式編程已成為處理異步操作的主流範式。MVPArms作為基於MVP架構的快速集成框架，深度整合了RxJava以簡化數據流管理。本文將聚焦框架中RxJava背壓（Backpressure）問題的解決方案，幫助開發者避免數據生產速率超過消

數據 , Android , JAVA , 前端開發 , Javascript

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u_17241003 頭像

瀾極美顏SDK - 2025 年直播美顏 SDK 技術：AI 驅動下的磨皮算法功能革新

在直播行業 “顏值經濟” 的競爭中，磨皮作為美顏功能的核心基礎，始終面臨 “自然度” 與 “實時性” 的平衡難題。早期算法依賴簡單模糊處理，常導致 “假面感”“細節丟失” 等問題；2023 年的 AI 磨皮雖實現初步優化，但在複雜光線、動態場景下仍顯不足。進入 2025 年，隨着深度學習與計算機視覺技術的深度融合，直播美顏 SDK 中的磨皮算法迎來質的飛躍 ——AI 不再

自適應 , 終端設備 , 人工智能 , 深度學習 , 模態

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u_13778063 頭像

u_13778063 - 企業級AI應用落地：森馬如何通過AI網關解決大模型“多而雜、難觀測、不穩健”的挑戰？

作者：森馬 數字中心-杭州研發部；基礎運維部、阿里雲產品運營專家劉森（延德） 本文導讀： 森馬快速實現AI轉型，通過阿里雲AI網關（即Higress企業版）及註冊配置中心Nacos3.0實現了多模型多MCP server統一接入統一管理統一配置，將存量服務一鍵轉換為MCP server，使AI與生產業務相結合，綜合提效30%。 森馬簡介

森馬 , 雲計算 , Higress , 雲服務 , mcp , 阿里雲AI網關

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丁洪貞 - nohup

什麼是nohup命令？ nohup，是 “no hang up” 的縮寫，是 Linux 系統中的一個標準命令。它的核心功能是允許進程在啓動它的 shell 或終端退出後仍能繼續運行。nohup通過阻止進程或作業接收 SIGHUP（掛斷信號）來實現這一點。SIGHUP 信號通常會在關閉或退出終端時發送給所有相關進程，導致它們終止。 nohup命令語法與版本檢查 基本語法 nohup命令的語法非常直

操作系統

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u_16060192 頭像

HyperAI超神經 - 從乾洗店到伊麗莎白女王工程獎，李飛飛逆行硅谷技術神話，聚焦AI去人性化風險

2025 年春，普林斯頓大學物理學學士、加州理工學院計算神經科學博士李飛飛教授榮獲「伊麗莎白女王工程獎（Queen Elizabeth Prize for Engineering）」，這一獎項被視為「工程領域的諾貝爾獎」。評審團表彰了李飛飛在計算機視覺與深度學習中的奠基性工作，認為她的研究「讓機器第一次以接近人類的方式看見世界」。 「工程不止是算力與算法，更是責任與共情。」李飛飛在領

人工智能 , 深度學習

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wx6916e0c04eaf5 - 從機制建設到數字化工具（紅海雲）應用，淺談國企人力資源穿透式監管體系建設

近年來，國有企業改革持續深化，作為國民經濟發展的中堅力量，國有企業正從粗放式管理向精細化、專業化方向全面轉型。從政策層面看，國務院國資委於2025年發佈的《關於完善國有企業內部控制體系的通知》中，首次將“穿透式監管”明確為國企改革的重要指引。從實踐層面看，傳統人力資源管理模式中的執行偏差和潛在風險逐步顯現，亟待通過穿透式監管予以PJ。 當前，國有企業人力資源管理面臨

雲平台 , 數據 , 雲計算 , 人力資源管理 , 二級

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u_11841527 頭像

chinahuanqiu - BitpieMySQL安裝網:intke.app數據庫（增刪改查，附帶實例）

Java 代碼能夠實現將數據保存在變量、數組、集合等內存空間中，但這只是暫時保存，如果想要長期保存該怎麼辦呢？方法一，藉助 IO 流將數據寫入文件，不足之處是不方便管理數據以及維護數據的關係。方法二，藉助數據庫管理軟件，比如 MySQL，相對來説它可以更方便地管理數據。 既然如此，我們是否可以集二者之所長，將其結合起來呢？即 Java 程序操作 MySQL，實現數據

數據 , nosql , 數據庫 , SQL

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u_16366971 - 騰訊音樂如何基於 AutoMQ 降低 Kafka 50%+ 成本

編輯導讀：騰訊音樂娛樂集團作為中國在線音樂娛樂服務的領航者，旗下擁有 QQ 音樂、酷狗音樂、酷我音樂和全民 K 歌等眾多國民級移動音頻應用。每天，這些產品都會產生海量的用户行為和業務數據，為精準推薦、用户增長和商業化等核心業務提供着源源不斷的數據驅動力。在這一切背後，一個強大、穩定且高效的 Kafka 流系統是支撐其業務持續創新和發展的關鍵。 然而，隨着業務的飛速發展，傳統

數據 , 雲計算 , 運維 , 基礎設施 , 雲原生

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u_17578253 頭像

mb69102d3c32672 - 分享一些Java技術帖子的寫作技巧

Java技術帖子的核心價值是“讓讀者能看懂、能複用、能避坑”，既要體現技術深度，又要降低理解門檻。結合技術社區（掘金、CSDN、InfoQ等）的傳播邏輯和開發者閲讀習慣，整理了以下實戰寫作技巧，覆蓋從選題到收尾的全流程： 一、選題：先抓“用户痛點”，再定“內容邊界” 技術帖子沒人看，大概率是選題太“虛”或太“偏”。好選題的核心是：解決具體人羣的具體問題。

線程池 , 緩存 , 後端開發 , JAVA

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烤漢堡 - Python入門到實戰：網絡請求與數據獲取

一、環境準備，安裝requests庫 1.安裝命令（終端執行） #安裝requests庫 pip install requests -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ #(該方式是臨時指定的,每次下載需要去cmd終端下載庫 相對來説比較麻煩，每次添加庫的時候就要去cmd終端去下載) 2.解決安裝超時的問題（配置國內鏡像源） pip conf

教程 , 知識 , 數據分析 , Python

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chinahuanqiu - IMtokenMySQL數據庫下載網:imtke.app安裝存儲結構

數據庫（IMtoken MySQL）是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，它起源於20世紀50年代中期，隨着計算機技術和信息技術的發展而不斷髮展。數據庫通常用於存儲和管理大量的數據，這些數據可以是結構化的，也可以是非結構化的。 1.1 數據庫的主要特點 數據組織性：數據庫中的數據不是雜亂無章的，而是按照一定的數據模型組織起來的，這使得數據易於理解、使用和

數據 , MySQL , nosql , 數據庫

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南大通用GBase - GBASE南大通用技術分享：GBase 8c 數據庫服務器時間一致性配置方法（下）

2. CentOS/RHEL 系統 步驟 1：安裝 chrony bash：運行 # CentOS 7/RHEL 7 sudo yum install chrony -y # CentOS 8/RHEL 8+ sudo dnf install chrony -y 步驟 2：配置 chrony（同 Ubuntu） 編輯配置文件/etc

軟件研發 , 服務器 , GBASE南大通用 , GBASE , GBase數據庫

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程序員魚皮 - 7 個 Cursor AI 極限省錢大法，別花冤枉錢！

大家好，我是程序員魚皮。 自從給我們團隊提供 Cursor AI 之後，公司的利潤是越來越少了，大家是真的瘋狂壓榨 AI。 來給大家看看賬單，才一個多月就花了 1 萬多！ 説破產雖然有些誇張，但這錢都夠招一個人了啊！ 我估計在座的沒多少同學用 AI 花錢比我們多吧，不信你們報報賬單？ 我接受用 AI 花錢，但是咱不能花冤枉錢對吧？於是我在公司內部做了一場全面的 Cursor 省錢技巧分享，大家的

AI

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天鯤科技 - AI驅動威脅狩獵系統在支付平台的創新實踐

摘要：本白皮書系統闡述了跨境支付平台在構建AI驅動威脅狩獵系統過程中的核心挑戰、技術架構與實施成效。面對高級持續性威脅（APT）導致的欺詐交易與高誤報率問題，平台基於AWS雲原生服務構建了一套融合自動推理、行為圖譜與實時響應的智能安全體系。通過引入Amazon Bedrock的Guardrails自動推理引擎、Amazon Detective圖數據庫與GuardDuty威脅情報集

AWS , amazon , 運維 , 人工智能 , 深度學習

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u_16429613 - 點量雲流突破技術邊界，實現2D應用與3D內容的無縫雲渲染融合

隨着應用場景的不斷擴展，將傳統2D程序與沉浸式3D內容有機結合，已成為眾多行業的關鍵需求。例如，醫院普遍採用的電子病歷系統通常基於MFC、QT等傳統界面技術開發，而在調用PACS 3D AI仿真時，可自動啓動3D進程，實現立體化仿真展示。 另一個典型場景是物聯網數據的加載與展示。通常通過多個MFC程序完成數據準備，並在3D可視化場景中實時呈現傳感器數據。用户

yyds乾貨盤點 , 雲計算 , 雲推流 , 3D渲染 , 3d , 雲服務 , 實時雲渲染 , 雲渲染平台

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mob64ca141834d3 - java ee7教程_JavaEE 7.0 Web技術教程 -解道Jdon

目錄 一、網絡初識 1.0 網絡初識 (1) 局域網廣域網 (2) 路由器和交換機 (3) IP地址和端口號 (4)協議 (5)五元組 (6) 協議分層 (6)OSI七層網絡模型 (7) 網絡設備所對應的分層 (8)傳輸層的兩個核心協議 2.0 網絡數據通信的基本流程 (1)理解網絡基本原理 (2

服務器 , 數據 , ip , 後端開發 , harmonyos

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易軟項目平台分享 - 2025旗艦級項目管理平台優中選優(10大)，匹配主流業務場景需求

本文將為你詳細解析10款旗艦級項目管理平台——禪道、夥伴智慧、築程通、數智工坊、優企辦、智聯研發、快建通、雲啓協同、易趨、泛微e-cology，它們精準匹配2025年主流業務場景需求，是各行業團隊數字化轉型的核心助力。 在數字化浪潮席捲各行各業的今天，項目管理平台已從“加分項”變成企業高效運轉的“必需品”。但你是否正面臨這樣的困惑：市面上項目管理工具五花八門，如何挑選到真正適配自身業務場景的

軟件工程

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AI獨步天下 - jupyter notebook虛擬環境配置

因為默認的python設置是3.13版本，會經常出現版本不配套問題需要用比較舊的python版本 window 11 在anconda prompt中： 創建一個純淨的 Python 3.9 環境 conda create -n bio_final python=3.9 -y 激活它 conda activate bio

後端開發 , ci , Python

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