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miadk - 基於PHP+uni-APP設計的校園圈子系統校園論壇小程序的技術難點

設計一個基於PHP和uni-APP的校園論壇系統涉及多個方面，其中包括前端開發、後端邏輯處理、數據庫設計以及前後端的交互。考慮到uni-APP主要用於開發跨平台應用，我們將重點討論如何在這種環境下實現一個高效且用户友好的校園論壇系統。以下是一些關鍵的設計難點和解決方案： 前後端分離 難點：確保前端和後端能夠高效、無縫地協同工作。 解決方案：使用RESTful API進行前後

開源軟件 , 小程序 , app

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miadk - 基於PHP+Uni-app的遊戲陪玩系統平台陪玩小程序源碼：如何解決用户匹配效率與服務質量難題？

一、用户匹配效率優化 精準匹配算法設計 標籤化匹配 用户標籤：通過用户註冊信息（如遊戲類型、段位、偏好）和歷史行為（如常用陪玩師、服務時長）生成動態標籤。 匹配邏輯： 基礎匹配：用户選擇服務類型（如遊戲陪玩）後，優先篩選標籤匹配度≥80%的陪玩師。 加權排序：對陪玩師按響應速度（歷史接單時間）、好評率、距離（如附近陪玩師）加權排序，提升推薦合理性。 實時

小程序 , app , php

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miadk - PHP+Uniapp助力婚戀社交：相親交友系統平台的商業化模式與運營策略

一、商業化模式 會員訂閲制 核心功能：提供基礎免費服務（如註冊、瀏覽），高級功能（如精準匹配、無限私信、查看訪客記錄）需付費解鎖。 差異化定價： 按訂閲時長（月/季/年）或功能等級（普通/VIP/至尊）分層定價，滿足不同用户需求。 案例：通過PHP後端實現會員權限管理，Uniapp前端提供流暢的付費流程體驗。 虛擬禮物與增值服務 功能設計：用户可購買

小程序 , app , 後端 , 前端

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miadk - 代練系統護航小程序電競代練代肝平台源碼開發指南

一、前期準備 後端：PHP（推薦Laravel框架或ThinkPHP6），具備輕量級、高性能的API開發能力，支持ORM方法防止SQL注入，適合快速構建業務邏輯。 前端：uni-app，基於Vue.js，支持編譯到iOS、Android、H5、小程序等多端，實現一套代碼多端運行。 數據庫：MySQL存儲核心數據，Redis作為緩存層提升性能。 輔助服務：WebSocket實現實時

小程序 , app

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騎白馬的枇杷 - 小程序+APP+H5全覆蓋：PHP+Uniapp圈子系統同城圈子社交論壇系統小程序APP開發搭建平台解決多端運營難題

一、技術選型分析 Uniapp 的跨端優勢 Uniapp 是基於 Vue.js 的跨端框架，支持一套代碼編譯到微信小程序、APP（iOS/Android）、H5 等多個平台，顯著降低開發成本和維護難度。 核心優勢： 代碼複用：90% 以上的業務邏輯和 UI 代碼可複用，減少重複開發。 平台適配：通過條件編譯（如 #ifdef MP-WEIXIN）處理平台差異，確保功能一致性。 生

小程序 , app

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騎白馬的枇杷 - 校園社交新玩法：基於PHP+UniApp的圈子系統校園論壇小程序平台同城多社區小程序源碼設計與實現

一、系統設計 技術選型 前端框架：UniApp支持跨平台開發，一套代碼適配微信小程序、H5、App，降低開發成本。 後端框架：PHP（如ThinkPHP 6）成熟穩定，適合快速構建RESTful API，處理用户認證、圈子管理、內容發佈等業務邏輯。 數據庫：MySQL存儲用户信息、圈子內容、帖子、評論等結構化數據；Redis緩存熱門帖子、用户會話，減少數據庫查詢壓力。 實時通信：

系統設計 , 軟件開發 , 小程序 , app

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lele_5d46516329d27 頭像

樂樂 - 上架備案要求提供APP公鑰，獲取APP的公鑰最簡單的方式

在網上搜索，包括AI的推薦，一大堆沒用的方法，比如下載命令行工具，使用命令行查詢，又比如使用使用java代碼解析APP去獲取公鑰。這個對於我們上架的人來説，難度實在太大了。 難道為了備案獲取這個公鑰去專門寫一個獲取公鑰的代碼？而且每次上架都跑一次這個代碼？ 幸好，最後找到了下面這篇文章，通過它的方法，使用工具提供打包的證書就可以獲取APP公鑰了，而這個證書打包的程序員都是知道的： https://

公鑰 , app

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產品汪日記 - 個人開發者如何快速拉昇 App 訂閲收入？可複製的實操路徑

1.用户獲取（低成本高意向流量） 目標：快速獲取潛在付費用户。 - 操作步驟： 1. 長尾關鍵詞挖掘： 使用 Google Keyword Planner、Ubersuggest 挖掘高意向關鍵詞。 示例：“家庭健康管理 App 免費試用”、“兒童健康監控 App”。 2. 內容營銷： 用 LLM（ChatGPT）生成博客、FAQ、教程。 發佈在 Medium、Reddit、Quo

app , 運營

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產品汪日記 - 撬動訂閲增長：基於用户心理的 App 策略設計與落地

1. 引言：用户心理為何是訂閲增長核心 用户下載 App 並不等於付費訂閲，關鍵在於 觸發心理動機 用户付費行為背後的心理規律： 安全感：擔心家庭、健康或數據受到威脅 → 願意為可靠保障付費 掌控感：渴望自主決策和個性化體驗 → 願意為可控功能付費 即時滿足感：希望功能立即帶來價值 → 免費試用和即時反饋提高付費意願 稀缺感/損失厭惡：限時優惠或功能限制 → 激發用户付費緊迫感

app , 運營

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葡萄城技術團隊 - TV 端 APP 界面設計：原則、模式與實用指南（上） | 葡萄城技術團隊

TV 端 APP 界面設計：原則、模式與實用指南（上） UX · 設計 · 電視 · 靈感 電視界面設計是個獨特、有趣卻常被忽視的領域。幾十年來，它在演進與創新中不斷髮展，卻始終受限於自身的傳統遺產。讓我們跟隨米蘭（Milan）的視角，探索那些決定電視操控邏輯的歷史、獨特屬性與不可撼動的規則。 電視已佔據我們的客廳數十年。我們觀看、交互、操控它，卻很少有人專門為它做設計。此前，電視設計也一直不在我

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葡萄城技術團隊 - TV 端 APP 界面設計：原則、模式與實用指南（下） | 葡萄城技術團隊

TV 端 APP 界面設計：原則、模式與實用指南（下） 在上篇中，我們詳細解析了電視體驗的底層交互範式，如今是時候進入實踐環節了。在本系列的第二篇文章中，你將探索"10 英尺體驗"的核心構建模塊，以及如何在設計中充分發揮它們的價值。 上篇已梳理了電視的發展歷史與傳統遺產，現在我們聚焦更實際的問題。需要快速回顧的是："10 英尺體驗"及其對遙控器 6 個核心按鈕的依賴，是我們所有設計工作的基礎---

app

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Tapdata鈦鉑 - 實時物化視圖的新路徑：從傳統 Join 到跨源實時查詢

在關係型數據庫的世界裏，join 是數據建模和查詢優化的核心。但隨着業務複雜度的提升，大量依賴 join 會讓系統變得笨重：查詢延遲增加，事務處理受阻，架構也越來越脆弱。 在文檔數據庫（如 MongoDB）以及更廣泛的分佈式系統中，類似 $lookup 的功能能夠滿足多集合查詢，但當它成為獲取完整視圖的主要方式時，也會帶來性能瓶頸。越來越多的團隊意識到：與其在查詢時臨時拼接數據，不如在數據生成和流

大數據

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合合技術團隊 - 啓信寶電影行業洞察：廣東蟬聯“雙冠王”，票房與企業數量全國第一

國家電影局數據顯示，2024年全國觀影總人次為10.1億，同比下滑23.1%。與此同時，啓信寶統計數據顯示，電影相關企業數量在五年內翻了三番，年均增速超25%。電影行業呈現“冰火兩重天”的態勢。 “消費端收縮、供給端活躍”的現象，勾勒出中國電影產業在深度調整期的真實圖景。近日，啓信寶發佈的《2025電影行業觀察報告》指出，行業的增長動力已從市場擴容轉向結構升級，資源向頭部企業、核心地域與AI技術高

大數據 , 算法 , 人工智能

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合合技術團隊 - 多模態文本智能大模型前沿技術與應用論壇在上海召開，合合信息推出多模態文本智能技術方案

隨着人工智能深入各行各業，多模態大模型正在成為AI發展的重要方向之一。近期，由中國圖象圖形學學會、中國人工智能學會、中國計算機學會和中國自動化學會聯合主辦，上海交通大學承辦的第八屆中國模式識別與計算機視覺學術會議（PRCV 2025）順利舉行。大會期間，“多模態文本智能大模型前沿技術與應用”論壇（簡稱“論壇”）獲得了廣泛關注。論壇彙集了來自華南理工大學、哈爾濱工業大學、南開大學、華中科技大學、小紅

大數據 , 算法 , 人工智能

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阿里雲大數據AI - 雲棲實錄 | 駛入智駕深水區：廣汽的“數據突圍“之路

2024年，中國城市智駕迎來全面爆發。在這場高階智能駕駛的競速賽中，廣汽正以穩健而堅定的步伐，向行業第一梯隊邁進。 廣汽的“星靈智行”ADiGO技術品牌，以AI重構智能汽車，全面推動AI賦能智能駕駛和智能座艙，加速汽車從“移動工具”，向“智能終端”進化。廣汽GSD智能輔助駕駛實現了對複雜城市場景的泛化理解能力。系統現已覆蓋至少35個主場景、357個子場景，在紅綠燈起停、擁堵博弈變道、待轉區左轉等高

大數據 , 阿里雲 , 人工智能

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海豚調度 - GSoC 成果公佈！印度開發者為 DolphinScheduler 引入通用 OIDC 認證，實現無縫安全訪問

導語：今年的 GSoC 已近尾聲，在這場代碼開發盛宴中，Apache DolphinScheduler 的開發者們積極參與，取得了一項對用户意義重大的成果——引入通用 OIDC 認證，實現無縫安全訪問。令人欣喜的是，該成果出自一位印度開發者之手。在項目導師 Gallardot 與向梓豪（SbloodyS）的精心指導下，這一成果成功在 Apache DolphinScheduler 中落地。今天，就

安全性 , dolphinscheduler , 大數據 , 任務調度 , 開源

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趙渝強老師 - 【趙渝強老師】大數據日誌採集引擎Flume

Apache Flume支持採集各類數據發送方產生的日誌信息，並且可以將採集到的日誌信息寫到各種數據接收方。其核心是把數據從數據源（Source）收集過來，在將收集到的數據送到指定的目的地（Sink）。為了保證輸送的過程一定成功，在送到目的地（Sink）之前，會先緩存數據（Channel）,待數據真正到達目的地（Sink）後，Flume再刪除自己緩存的數據。 一、 Apache Flume的體系架

大數據 , hadoop , flume , etl

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海豚調度 - DolphinScheduler依賴機制、Open-Falcon告警推送與監控的優化實踐

一、背景 DolphinScheduler（海豚調度器）作為開源分佈式調度系統，核心價值在於破解大數據場景下複雜任務的調度與流程編排難題，憑藉可靠的任務調度、可視化工作流管理等能力，已成為生產環境的核心調度中樞——當前95%以上的大數據任務均通過其實現協調調度。而Open-Falcon作為專注大規模分佈式系統的開源監控工具，二者形成"調度核心+監控中樞"的協同關係：前者承擔任務調度的核心職責，後者

dolphinscheduler , 大數據 , 任務調度 , 開源

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海豚調度 - 白鯨開源數據基建平台榮登“創客北京 2025”企業組TOP150，共同助 Agentic AI 行業變革

近日，第十屆“創客中國”北京市中小企業創新創業大賽暨“創客北京2025”創新創業大賽結果揭曉，北京白鯨開源科技有限公司憑藉“白鯨開源-Agentic AI 時代下的數據基礎設施平台”，榮登企業組 TOP150，並獲得大賽組委會頒發的獲獎證書。 據統計，本次 “創客北京” 活動共有 6000 + 項目報名參賽，規模亮眼。我司歷經初賽、決賽、總決賽多輪角逐，最終榮獲佳績。 在 AI 技術

大數據 , 創業團隊 , 創業 , 人工智能 , 開源

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SeaTunnel - 速看！用 Apache SeaTunnel 輕鬆實現數據到 S3 Tables 的快速集成

業務技術背景 在當今數字化轉型浪潮下，企業正面臨着海量數據的爆炸式增長，尤其在構建數據湖業務、BI分析以及AI/ML數據準備等關鍵場景中，需要高效、可擴展的大規模大數據存儲解決方案。這些場景往往要求數據存儲系統不僅能處理PB級甚至EB級的數據規模，還必須支持事務性操作，以確保數據一致性、原子性和隔離性，從而避免數據混亂或丟失的風險。 正因如此，Apache Iceberg作為一種先進的開源數據湖格

大數據 , aws-organizations , s3-rewrite-rules , seatunnel

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ApacheFlink - 實時計算 Flink 全新升級 - 全棧流處理平台助力實時智能

本文根據2025雲棲大會演講整理而成，演講信息如下 演講人：黃鵬程阿里雲智能集團計算平台事業部實時計算Flink版產品負責人 引言 在數據驅動的時代，實時數據處理已成為企業數字化轉型的核心能力。阿里雲實時計算Flink版用了十年時間來進行產品發展，從技術引進到自主創新，已成為實時數據處理的行業標杆。在這次雲棲大會上，阿里雲發佈了實時計算Flink的全新升級，不僅在計算和存儲層面實現重大突

大數據 , flink , 實時計算

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SeaTunnel - （二）從分層架構到數據湖倉架構：數據倉庫分層下的技術架構與舉例

《新興數據湖倉設計與實踐手冊·從分層架構到數據湖倉架構設計（2025 年）》 系列文章將聚焦從數據倉庫分層到數據湖倉架構的設計與實踐。手冊將闡述數據倉庫分層的核心價值、常見分層類型，詳解分層下的 ETL 架構及數據轉換環節，介紹數據倉庫分層對應的技術架構，並以貼源層（ODS）、數據倉庫層（DW）、數據服務層（DWS）為例，深入剖析數湖倉分層設計，最後探討數據倉庫技術趨勢並進行小結。 本文為系列文

大數據 , 技術架構 , 數據庫 , 數據湖

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阿里雲大數據AI - 雲棲實錄 | DataWorks 發佈下一代 Data+AI 一體化平台，開啓企業智能數據新時代

本文根據2025雲棲大會DataWorks產品年度發佈實錄整理而成 演講人：田奇銑，阿里雲智能集團計算平台事業部DataWorks產品負責人 DataWorks下一代Data+AI數據開發與治理平台，全面邁向“數據驅動智能、智能反哺數據”的新階段。作為中國大數據平台公有云市場份額和中國數據治理平台市場份額連續四年排名第一的領軍產品，DataWorks不僅見證了企業數字化轉型過程，更在生成式

大數據 , 阿里雲 , 人工智能

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阿里雲大數據AI - 阿里雲DLF 3.0：面向AI時代的智能全模態湖倉管理平台

在2025年雲棲大會上，阿里雲DLF產品負責人李魯兵正式發佈了DLF（DataLakeFormation）3.0，升級為面向AI時代的智能全模態湖倉管理平台。此次發佈標誌着DLF從傳統的湖倉管理工具，全面進化為支持結構化、半結構化與非結構化數據統一管理、安全開放、性能卓越的新一代數據基礎設施。本文將系統梳理DLF3.0的架構演進、核心能力、典型應用場景以及其在實際業務中的落地價值。 一、D

大數據 , 數據倉庫 , 阿里雲 , 數據湖

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