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hongmengbaixiaosheng 頭像

鴻蒙百曉生 - 鴻蒙應用全流程測試指南上線，為開發者提供測試必備導航

應用質量、用户體驗是應用開發中重點關注的問題，每一位開發者都希望自己的應用能夠以最佳狀態抵達用户手中。因此測試環節常常成為應用開發及上架發佈階段的“攔路虎”——資料分散、流程複雜、工具難尋等，這些痛點不僅需要增加相應的人力成本，還延長了開發週期。 針對這些問題，華為近日在開發者聯盟官網的“HarmonyOS開發入門”上線了測試服務快速入門專題頁，涵蓋單元測試、UI 測試、專項測試、用户測試和應用性

harmonyos

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u_16175484 頭像

mob649e81607bf3 - langchain知識庫上傳word文檔

在探索如何將Word文檔上傳至LangChain知識庫的時候，我發現了一些技術痛點。隨着信息時代的快速發展，如何高效地處理和存儲文檔信息對於任何一個技術團隊來説都是一項重要的能力。我意識到，現有的技術方案在支持文檔上傳時，往往面臨着文件格式多樣性、上傳速度慢、數據管理不便等問題。這些痛點促使我深入研究可行的解決方案，旨在提高整體效率。 在技術規模模型方面，假設企業的業務規模$S$與其

性能優化 , 上傳 , aigc , ci

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u_17578007 頭像

wx690f565d7bc78 - 什麼是Java中的指令重排？

一、指令重排的定義 在執行程序時，為了提高性能，編譯器和處理器常常會對指令進行重新排序。 編譯器重排：編譯器在不改變單線程程序語義的前提下，重新安排語句的執行順序。 處理器重排：CPU 採用了指令級並行技術，將多條指令重疊執行。如果不存在數據依賴性，處理器可以改變語句對應的機器指令的執行順序。 二、指令重排的背景和原因 指令重排的

執行順序 , MySQL , 數據庫 , 編譯器 , 多線程

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u_12195 頭像

jojo - ad域 跨vlan

0X00域滲透-Kerberos 1.Kerberos簡介 在Kerberos認證中，最主要的問題是如何證明“你是你”的問題，如當一個Client去訪問Server服務器上的某服務時，Server如何判斷Client是否有權限來訪問自己主機上的服務，同時保證在這個過程中的通訊內容即使被攔截或篡改也不影響通訊的安全性，這正是Kerberos解決

ad域 跨vlan , 雲計算 , server , 雲原生 , 用户名 , SQL , 安全

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u_16213620 頭像

mob64ca1401464d - element ui Container 左右 聯動

.container1 { height: 30px; }.container1 div { float: left; }.container1 div, .container1_2 div { width: 100px; background: none repeat scroll 0% 0% rgb(250, 252, 253); border: 1px solid

機器學習 , chrome , 人工智能 , Css , Opera , ie , Javascript

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u_16213368 頭像

mob64ca12e1497a - AIcopilot功能用例生成

AIcopilot功能用例生成旨在幫助開發者以更高效的方式創建功能用例，從而優化產品開發流程與增強用户體驗。它可以自動生成與產品需求相關的用例，節省開發團隊的時間和精力。本文將從多個角度分析如何解決“AIcopilot功能用例生成”這一問題。 首先，我們得了解一下背景。過去的幾年，AI技術迅猛發展，尤其是在2020年代中期，基於AI的協助工具逐漸普及。到2023年，眾多企業紛紛試圖將

System , 用例 , aigc , ci

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chengxuyuanlaoliu2024 頭像

程序員老劉 - 跨平台開發地圖：客户端技術選型指南 | 2025年11月 |（Valdi 加入戰場）

哈嘍，我是老劉 2024年全球移動應用下載量突破2570億次，但開發者面對的現實是：平台越來越多、成本翻倍、體驗難統一。iOS/Android/鴻蒙/桌面端/Web/小程序，各有一套開發與設計規範，原生很難在多設備上做到一致。 跨平台是機會，卻更是選擇題：Flutter講性能、React Native講生態、uni-app講覆蓋、KMP講原生。 如何做好這道選擇題，把有限的資源發揮出最大的效率？

react-native , 客户端 , flutter , kmp , 跨平台開發

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u_16213313 頭像

mob64ca12d39d4a - springAI 集成 ollama

在這篇博文中，我們將深入探討如何將 springAI 集成到 ollama 中，以實現強大的 AI 功能。接下來，我們將逐步介紹從環境準備到生態擴展的整個過程，確保你能夠順利完成這一集成。 環境準備 要安全並準確地集成 springAI 和 ollama，首先需要確保你的環境滿足以下技術棧的兼容性： 技術棧 版本要求

spring , 配置文件 , aigc , ci

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u_17517037 頭像

前端碼農2025 - javaScript中正則表達式的使用及操作代碼

一、基礎：怎麼創建正則？ // 方法1：字面量（最常用，簡潔！） const regex = /pattern/flags; // 方法2：構造函數（適合動態拼接） const regex = new RegExp('pattern', 'flags'); 常用標誌（flags）： g：全局匹配（找所有匹配項） i：忽略大

正則 , 表單驗證 , text , 前端開發 , React.js

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u_17487639 頭像

春華秋實2025 - jQuery中dblclick()事件的使用方法

什麼是dblclick()事件？ dblclick()是jQuery中用於處理元素雙擊事件的方法。當用户在元素上快速連續點擊鼠標左鍵兩次時，會觸發這個事件。需要注意的是，雙擊事件會先觸發一次單擊事件，再觸發雙擊事件。 基本語法 1. 觸發雙擊事件（手動觸發） $(selector).dblclick(); 2. 為雙擊事件綁定處理函

雙擊事件 , 單擊事件 , jquery , 前端開發 , click事件

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u_14540126 頭像

最多選5個技能 - 信息系統監理師軟考備考指南：項目管理基礎章節精講與習題解析

一、信息系統監理師考試概述 信息系統監理師作為軟考（計算機技術與軟件專業技術資格（水平）考試）的中級資格認證之一，是IT行業含金量較高的專業資質。該考試旨在評估考生在信息系統工程建設過程中實施監督管理的能力，包括對項目質量、進度、投資的控制能力，以及合同管理、信息管理和組織協調能力。 考試分為基礎知識和應用技術兩大科目，其中基礎知識部分採用筆試形式，包含75道選擇題；

工程項目 , 項目管理 , 關鍵路徑 , Css , 前端開發 , HTML

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u_16213714 頭像

mob64ca1417b0c6 - MIPI接口資料彙總（精）

在 IC 設計中，MIPI 接口技術成為高性能低功耗互聯的關鍵。本文深入解析 D-PHY、C-PHY、Si-IF 與 VESA DSC 等先進技術，並提供實用優化建議。 1、MIPI D-PHY 與 C-PHY：兼力互補 D-PHY：差分信號接口，廣泛用於高速攝像頭與顯示連接。 C-PHY：利用三線信令與嵌入時鐘，進一步減少管腳並提升數據率。 融合

DSC , 低功耗 , 封裝 , Css , 前端開發 , HTML

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shuzibingbaoshichangbu 頭像

圖觀 - 數字孿生技術如何讓數據中心運維從"被動響應"邁向"主動管理"？

在當今數據驅動的時代，數據中心作為企業核心業務的基石，其穩定、高效運行至關重要。然而，傳統的運維模式往往依賴人工巡檢和事後補救，面對海量設備、複雜系統和突發故障，運維團隊常常疲於奔命。有沒有一種技術，能讓我們提前預見風險、優化資源、提升效率？答案是肯定的——數字孿生智能運營中心正以其強大的能力，為數據中心運維帶來革命性變革。 以某大型互聯網企業的數據中心為例，該中心承載着全球數億用户的服務，

觀點 , 知識 , 可視化

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shuzibingbaoshichangbu 頭像

圖觀 - 數字孿生賦能園區運營

在當今數字化轉型的浪潮中，園區運營管理正面臨着前所未有的挑戰與機遇。傳統的園區管理模式往往依賴於二維圖紙、分散的監控系統和人工巡檢，難以應對日益複雜的設施管理、能源優化和應急響應需求。如何構建一個高效、直觀且可擴展的園區運營平台，成為許多大型信息系統集成商關注的焦點。圖觀流渲染開發工具套件，作為一款領先的數字孿生解決方案，正通過其強大的技術能力，為園區運營帶來革命性的變革。本文將通過實際案例，分享

可視化

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shuzibingbaoshichangbu 頭像

圖觀 - 數字孿生智能運營中心：重塑城市公共安全的新利器

在當今快速發展的城市環境中，公共安全面臨着前所未有的挑戰。從突發事件響應到日常監控管理，傳統方式往往效率低下、信息孤島嚴重。如何利用先進技術提升城市安全水平，成為眾多開發者和決策者關注的焦點。數字孿生技術的出現，為這一難題提供了全新的解決方案。孿易數字孿生智能運營中心（IOC）標準版，作為一個功能完備的一體化平台，正逐步改變城市公共安全的管理模式。 一體化監測：讓城市安全盡在掌握 想象一下，一個集

可視化

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JEECG低代碼平台 - AI 開發工具助力程序員突破 “35 歲魔咒”，職場壽命延長 5~10 年

隨着人工智能（AI）技術的不斷突破，程序員的工作方式正在經歷一場深刻變革。過去，程序員往往需要掌握大量底層語法和手寫複雜代碼，面對不斷更新的技術棧壓力山大。如今，藉助 AI 輔助開發工具，我們的工作效率和代碼質量都得到了顯著提升。最近，我開始使用一款名為 Cursor 的 AI 前端代碼生成工具，體驗非常棒。它不僅幫我快速生成基礎代碼，還極大提升了代碼質量和開發效率。 未來，程序員更多地只需專注于

前端構建 , ai開發 , cursor , 代碼質量

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zoulu1 頭像

zorro - Git 雙遠程（multiple remotes）同步鏡像問題

使用場景：一個本地倉庫綁定兩個遠程（官方 + 公司倉庫）,例如：把flutter sdk從官方倉庫拉下去，推送到公司的內網git上，還需要定期同步flutter官方的更新。 克隆官方 Flutter 倉庫 git clone https://github.com/flutter/flutter.git cd flutter 添加公司內部 Git 倉庫為第二個遠端 假設

Git

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baihai 頭像

baihai - “推理能力”的提升本質上是模型智能的提升嗎？

編者按： 推理模型的“推理能力”飛躍，究竟是模型本身的進步，還是工程編排的巧妙包裝？ 我們今天為大家帶來的這篇文章提出了一個尖鋭的觀點：所謂“推理模型”的突破，本質上並非模型智能的根本性提升，而是通過工具調用與流程編排對模型能力停滯所做的工程性補償。 文章深入剖析了 GPT-5 等最新模型在執行任務時嚴重依賴 Python 沙箱、API 調用等外部工具的

llm , AI , 人工智能 , 深度學習

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尼羲 - 從 Redux 源碼談談函數式編程

Redux 屬於典型的“百行代碼，千行文檔”，其中核心代碼非常少，但是思想不簡單，可以總結為下面兩點： 全局狀態唯一且不可變（Immutable） ，不可變的意思是當需要修改狀態的時候，用一個新的來替換，而不是直接在原數據上做更改： let store = { foo: 1, bar: 2 }; // 當需要更新某個狀態的時候 // 創建

初始狀態 , 封裝 , yyds乾貨盤點 , 高階函數 , 前端開發 , React.js

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求醉的錢包_chk3Lo - 當知識庫開始“自己進化”：聊聊 KoalaQA 的 AI 洞察功能

不少做客服、運營或者知識管理的同學，可能都會有類似的困惑—— 每天投入大量時間維護知識庫，但問題依舊重複出現；剛更新完的FAQ，不到兩週又被新問題“打臉”；想知道用户到底在意什麼，卻要翻無數聊天記錄和帖子。 説白了，大家都在找一個“能自己發現問題的系統”——而這，正是KoalaQA 推出的 AI 洞察功能想解決的事。 01｜現實痛點：知識庫不是靜態資產 很多團隊一開始建知識庫時信心滿滿，但用了一段

開源軟件 , 問答系統 , 知識 , 人工智能

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六邊形架構 - 別再盲目地堆砌技術了！大部份大數據項目的失敗，都是因為架構設計沒做對！

關注我，獲取更多企業級架構和人工智能應用實踐和落地的深度指南。 大家好，我是Kenyon。最近有朋友向我請教："勇哥，我們公司上了一套大數據的平台，投入了不少的資源，可運行了半年多了，數據的處理還是慢得離譜，投入的成本居高不下，分析師整天抱怨數據的質量差，領導對此也不太滿意。請問這大數據架構設計到底應該怎麼搞呢？" 嗯，這個問題實在是太常見了。作為一名參與設計和落地多個企業級的大數據平台的架構師，

大數據 , 數據採集 , 架構設計 , 系統架構 , 數據處理

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百度Geek説 - 百度大數據成本治理實踐

導讀 本文概述了在業務高速發展和降本增效的背景下百度MEG（移動生態事業羣組）大數據成本治理實踐方案，主要包含當前業務面臨的主要問題、計算數據成本治理優化方案、存儲數據成本治理優化方案、數據成本治理成果以及未來治理方向的一個思路探討，為業界提供可參考的治理經驗。 01 背景 隨着百度各業務及產品的快速發展，海量的離線數據成本在持續地增長。在此背景下，通過大數據治理技術來幫助業務降本增效，實現業務的

spark , hadoop

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躺柒 - 讀社會工程：安全體系中的人性漏洞（第2版）07讀後總結與感想兼導讀

1.基本信息 社會工程：安全體系中的人性漏洞（第2版） 克里斯托弗·海德納吉 著，人民郵電出版社2021年12月 1.1.讀薄率 書籍總字數17.5萬字，筆記總字數22334字。 讀薄率22334÷175000≈12.76% 1.2.讀厚方向 當我點擊時，算法在想什麼？ 算法霸權 極簡算法史：從數學到機器的故事 算法的陷阱

企業信息化

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AutoMQ - 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，傳統的自建 Kafk

中間件 , 架構 , 雲原生

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