tag yyds乾貨盤點

標籤
貢獻146
377
05:13 PM · Nov 07 ,2025
u_16237826 頭像 tech 頭像 anson12315 頭像 u_15641375 頭像 u_13715298 頭像 u_15844731 頭像 u_17302888 頭像 u_16380863 頭像 collen7788 頭像 u_17515227 頭像 u_13611012 頭像 u_16231477 頭像

@yyds乾貨盤點 / 博客 RSS 訂閱

u_17266593 頭像

思茂信息 - 從功能到應用：Abaqus 結構力學仿真軟件全面介紹

在現代工程設計中，結構力學仿真軟件是降本增效的關鍵利器 —— 以數字化建模精準模擬結構力學響應，大幅減少物理試驗成本，助力工程師快速優化產品結構性能。Abaqus 作為行業公認的標杆仿真軟件，憑藉全功能覆蓋與超強求解實力，橫掃航空航天、汽車、土木等眾多領域工程難題。本文將先拆解結構力學仿真軟件的核心能力，再深度解讀 Abaqus 的技術優勢與落地價值，為企業選型提供專業參考。

軟件研發 , 建模 , yyds乾貨盤點 , 結構力學 , Abaqus , 仿真

收藏 評論

u_17361753 頭像

API_Blogger - IPA 一鍵加密工具的真實工程化實踐 構建可自動化、可擴展的 iOS 應用安全體系

市面上許多開發者都在尋找一種能力：“有沒有辦法對 IPA 做一鍵加密，讓逆向者無法輕易看懂或篡改應用？” 需求看似簡單，但真正落到工程層面，一個“可用、可維護、可回滾、可擴展”的 IPA 加密方案遠比想象中複雜。 本篇文章從“工程落地能力”的角度切入，不做術語堆砌，而是討論： IPA 一鍵加密工具應該做什麼？ 工程化管線應該如何設計？ 各類工具在其中承擔什

yyds乾貨盤點 , 移動開發 , ios

收藏 評論

collen7788 頭像

collen7788 - 【趙渝強老師】OceanBase的連接與路由管理

OceanBase數據庫連接路由管理組件ODP（OceanBase Database Proxy）是OceanBase數據庫專用的連接路由管理集羣。OceanBase數據庫用户的數據會以多副本的形式存放在各個OBServer節點上，ODP接收用户發出的SQL請求，並將SQL請求轉發至最佳目標OBServer節點，最後將執行結果返回給用户。 一、 ODP簡介 OceanBase數

oracle , yyds乾貨盤點 , MySQL , oceanbase , 數據庫

收藏 評論

u_15795349 頭像

西安王曉楠 - 楊建允：AI搜索趨勢下，企業如何應該如何應對？

2027年AI搜索流量佔比將達70%：企業如何搶佔營銷先機？ 未來展望：AI搜索營銷的長期趨勢 格局：預計到2027年，AI搜索流量將佔整體搜索流量的70%，形成"7:3"長期比例。 商業模式：頭部AI搜索平台或將效仿搜索引擎，通過競價廣告等方式進行商業變現。儘早佈局GEO、儘早進行AI搜索優化，即能實現低成本、高效率的營銷策略轉型，掌握先手優勢，快馬一

AI搜索 , yyds乾貨盤點 , AI搜索優化 , AI寫作 , AI賦能企業營銷 , aigc , AI搜索趨勢 , AI賦能營銷

收藏 評論

JavaEdge 頭像

JavaEdge - 零距離拆解銀行司庫系統（TMS）的微服務設計與實踐

本文已收錄在Github，關注我，緊跟本系列專欄文章，咱們下篇再續！ 🚀 魔都架構師 | 全網30W技術追隨者 🔧 大廠分佈式系統/數據中台實戰專家 🏆 主導交易系統百萬級流量調優 車聯網平台架構 🧠 AIGC應用開發先行者 | 區塊鏈落地實踐者 🌍 以技術驅動創新，我們的征途是改變世界！ 👉 實戰乾貨：編程嚴

yyds乾貨盤點 , 微服務 , 數據庫 , 人工智能 , 分佈式事務 , 深度學習

收藏 評論

anson12315 頭像

anson12315 - [VMware技能系列] vSphere故障排除和調試技巧：成為虛擬化環境運維高手的必備秘籍

概念解析 vSphere故障排除和調試是確保虛擬化環境穩定運行和快速恢復的關鍵技能。由於vSphere環境的複雜性和分佈式特性，問題可能出現在多個層面，包括物理硬件、hypervisor、虛擬機、網絡、存儲等。掌握系統化的調試方法和工具能幫助快速定位和解決問題。 核心概念 分層調試：按照物理層、虛擬化層、應用層等層次逐層排查問題 日誌分析：收集和分析各組件的日誌

虛擬化 , yyds乾貨盤點 , 雲計算 , esxi , VM , vmware

收藏 評論

key3feng 頭像

key_3_feng - 如何快速掌握一門新技術：5個深刻實用的學習策略

在技術快速迭代的時代，掌握一門新技術不再是一個漫長的過程，而是可以通過科學方法實現的高效行動。真正的學習不是盲目地收集信息，而是建立系統化的認知框架並付諸實踐。以下是5個經過驗證的深刻實用策略，助你快速掌握新技術。 1. 目標拆解：從宏觀到微觀的精準定位 不要試圖一次性掌握所有內容，而是將技術拆解為可量化的階段目標。採用SMART原則（具體、可衡量、可實現、相關性、時

yyds乾貨盤點 , 運維 , 新技術

收藏 評論

mifengbucaimi 頭像

蜜蜂不採蜜 - centos系統新掛載了一塊硬盤，怎麼加到當先邏輯卷中

下面給出在 CentOS（通常是使用 LVM 的場景）中將新掛載的硬盤加入到當前邏輯卷（LV）中的常見步驟。請在操作前確保有備份，且對磁盤和數據結構有基本瞭解，以免誤操作導致數據丟失。 詳細命令示例 假設新磁盤為 /dev/vdd，現有 VG 名為 vg-data，LV 名為 lv-data，掛載點 /data。 識別新磁盤

yyds乾貨盤點 , 文件系統 , 運維 , 邏輯卷 , 擴容

收藏 評論

JavaEdge 頭像

JavaEdge - 搭載 Gemini 3 的 Google 搜索：迄今最智能的搜索

Gemini 3 具備最先進的推理能力，能夠精準掌握內容的深度與細微差異，並開啓了全新的生成式 UI 體驗；通過動態視覺版面配置、互動式工具及模擬情境，為您的搜索查詢量身打造專屬結果。 今天，推出了 Gemini 3，這是迄今最聰明的模型，具備頂尖的推理能力、深度的多模態理解，以及強大的代理能力（agentic capabilities）。現在，你可以在 Googl

yyds乾貨盤點 , 搜索 , google , 人工智能 , 深度學習 , 生成式

收藏 評論

u_16237826 頭像

軟件求生 - 學 JavaScript 前，這 4 個詞你必須懂：JS、ES、DOM、BOM

大家好，我是 31 歲的小米，一個每天都被技術“精神按摩”的程序員。你要問我為什麼？大概是因為，每次接觸技術，我都能像拆開盲盒一樣，發現裏面的驚喜和坑點並存，讓我每天都能深刻感受到：生活不易，但寫代碼真香。 今天，我想跟你講一個關於 JavaScript 的故事。不，是“一次前端世界奇妙旅行”的故事。 我第一次遇見 JavaScript，是在一個深夜的 deb

yyds乾貨盤點 , 網頁內容 , 開發者 , 前端開發 , 桌面應用 , Javascript

收藏 評論

u_15878077 頭像

qife122 - macOS應用輕鬆管理，Applite讓Homebrew Casks一目瞭然

項目標題與描述 Applite Applite 是一款用户友好的 macOS 圖形用户界面應用程序，專為管理 Homebrew Casks 設計。它是一個免費開源項目，致力於為非技術用户提供一個便捷、直觀的“應用商店”，用於安裝和管理通過 Homebrew Cask 分發的第三方應用程序。其核心目標是簡化軟件管理流程，將 Homebrew Casks 的強大功能帶給所有 macO

gui , 開源應用 , yyds乾貨盤點 , 辦公效率 , macos , 應用管理 , homebrew

收藏 評論

u_16380863 頭像

未聞花名AI - 構建AI智能體：二十四、RAG的高效召回方法論：提升RAG系統召回率的三大策略實踐

一、直入主題 檢索增強生成（RAG）已成為將大型語言模型的專業知識、實時性與事實準確性相結合的經典架構。其核心思想直白而有力：當用户提問時，首先從一個龐大的知識庫（如公司文檔、技術手冊、最新新聞等）中檢索出最相關的信息片段，然後將這些片段與用户問題一同交給大模型，指令其基於所提供的上下文進行回答。這完美解決了大模型的幻覺問題、知識陳舊和無法溯源等痛點。 然而，一個RA

RAG應用 , RAG的高效召回 , yyds乾貨盤點 , NLP , 人工智能

收藏 評論

zyx178 頭像

碼出財富 - MySQL中的關係代數表達式用法詳解

關係代數是數據庫查詢的理論基礎，MySQL的SQL語言實現了關係代數的各種操作。以下是詳細講解： 一、關係代數基礎與MySQL對應 1. 基本關係代數運算符 關係代數 MySQL對應

yyds乾貨盤點 , MySQL , 關係代數 , 數據庫

收藏 評論

tech 頭像

青雲交技術圈 - Java 大視界 -- Java 大數據在智能教育自適應學習系統中的學習效果評估指標體系構建與應用

(centerJava 大視界 -- Java 大數據在智能教育自適應學習系統中的學習效果評估指標體系構建與應用/center) 引言： 嘿，親愛的 Java 和 大數據愛好者們，大家好！我是CSDN（全區域）四榜榜首青雲交！凌晨兩點，北京海淀區某重點中學初三學生張曉陽完成了英語語法專項訓練。基於 Java 構建的智能教育系統，在 1.8 秒內完成了對其學習過程的深度解碼：通過分

spark , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據 , Java大數據 , JAVA , flink

收藏 評論

u_17349038 頭像

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

收藏 評論

u_16281588 頭像

小劉042 - JAVA SE 反射,枚舉與lambda表達式

1. 反射 JAVA反射機制是在運行狀態中，對於任意一個類，都能夠知道這個類的所有屬性和方法；對於任意一個對象，都能夠調用它的任意一個方法和屬性；這種動態獲取信息以及動態調用對象方法的功能稱為java語言的反射機制。 1.1 反射相關的類 類名

System , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , JAVA , 代碼塊

收藏 評論

u_16827017 頭像

全棧技術開發者 - 深度學習與傳統機器學習有什麼關係？反向傳播算法在深度學習訓練中為何如此關鍵？深度學習中的非凸優化問題如何影響模型收斂性？

在人工智能的發展歷程中，機器學習一直是研究的核心方向。自上世紀中葉以來，研究者致力於通過數學模型和算法，從數據中發現規律、預測結果並實現智能決策。這一過程不僅涉及統計學、優化理論和計算方法的深度結合，也推動了計算科學和信息理論的持續發展。傳統機器學習方法，如迴歸分析、支持向量機、決策樹和集成方法，為理解數據結構和建立預測模型提供了穩固的理論基礎，其理論體系清晰，模型可解釋性強，並

機器學習 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 人工智能 , 深度學習

收藏 評論

u_16827017 頭像

全棧技術開發者 - 支持向量機(SVM)是否適合大規模數據？這個大量數據是如何衡量的？分佈式SVM如何保持模型一致性？SVM在大規模數據下優化策略？

在過去二十餘年中，支持向量機（Support Vector Machine, SVM）一直是統計學習與模式識別領域的重要工具。其理論基礎源自結構風險最小化原則，結合幾何間隔最大化的優化目標，使得SVM在有限樣本條件下表現出優異的泛化能力。在文本分類、圖像識別、生物信息學等多種任務中，SVM憑藉穩健的訓練性質和嚴格的數學可解釋性，曾成為學術研究和工業應用的首選方法。 然而，隨

機器學習 , 核函數 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 泛化 , 人工智能

收藏 評論

u_16237826 頭像

軟件求生 - JavaScript 王國的“信使”：一個關於 script 標籤的故事

如果你問我，前端世界裏最容易被低估、但權力又最大的標籤是誰？ 我會毫不猶豫地告訴你：不是 div，不是 span，而是 script。 因為沒有它，HTML 就像一張“死去的地圖”，CSS 也只是“漂亮的外殼”。而 script，就是那個能讓頁面活過來的信使。 今天我想給你講一個故事。一個發生在“網頁王國”裏的故事。 script元素：網頁王國裏的

yyds乾貨盤點 , 加載 , Css , 前端開發 , HTML , Javascript

收藏 評論

u_16110811 頭像

primeshao - 1239. Maximum Length of a Concatenated String with Unique Characters

題目 Given an array of stringsarr. Stringsis a concatenation of a sub-sequence ofarrwhich haveunique characters. Returnthe maximum possible lengthofs. Example 1: Input: arr = [

yyds乾貨盤點 , 字符串 , 字符串數組 , bc , 代碼人生

收藏 評論

wangmingx 頭像

WangMing_X - C#上位機軟件：17.4 基於T-SQL創建數據表和check檢查約束

筆記摘要： 講述了在SQL Server中創建數據表的完整過程，包括選擇目標數據庫、定義表結構、設置主鍵與非空約束、使用可變與固定長度字符串類型，並示範了教師表、課程分類表和課程表的創建方法。 思維導圖： 學習筆記： **指向目標數據庫[00:23](#?seek_t=23)** 創建數據表前必須先指定當前要操作的數據庫，避免誤建到mas

軟件研發 , 字段 , yyds乾貨盤點 , 數據庫 , 主鍵

收藏 評論

u_16380863 頭像

未聞花名AI - 構建AI智能體：二十六、語言模型的“解碼策略”：一文讀懂AI文本生成的採樣方法

一、開篇導語 不知道大家有沒有刷到過一個趣味玩法，在輸入法的文本框以一個什麼字開頭，一直按下一個下一個，可以生成一句看似完整且有趣的話，這是最早期的通過鍵盤記憶形成的詞組文本。再看看近期豆包和deepseek大火，大家有沒有嘗試過給他們輸入一個簡短的文本或情節，讓他們進行續寫，生成一段內容，經歷過這些，不知道你是否曾好奇，這些功能強大的AI工具，是如何從“今天天氣真好”這樣

yyds乾貨盤點 , API , 搜索 , NLP , 人工智能 , 概率分佈

收藏 評論

u_16237826 頭像

軟件求生 - 我在面試被問懵：Redis 集羣為什麼只能用 0 號數據庫？

大家好，我是小米，一個 31 歲、依然在互聯網行業打怪升級的技術人。 今天要跟你聊一個我在 社招面試中差點翻車的問題： “Redis 集羣模式下，如何選擇數據庫？為什麼很多項目只能用 0 號庫？” 這個看似簡單，卻能把無數 Java 工程師搞得滿頭問號。更離譜的是，面試官往往喜歡用這道題來判斷你對 Redis 架構底層原理是否真正吃透。

redis , yyds乾貨盤點 , 數據 , 數據庫

收藏 評論

u_13611012 頭像

C語言NO小白 - 搜狗輸入法下載和安裝教程（附安裝包，適合新手小白）

搜狗輸入法是一款智能輸入工具，主要用於中文輸入場景，支持拼音、五筆、筆畫等多種輸入方式，覆蓋Windows、Mac、安卓、iOS等主流操作系統。 搜狗輸入法的核心定位是通過搜索引擎技術提供高效準確的中文輸入體驗，用户可以通過互聯網備份個性化詞庫和配置信息，是中國國內主流漢字拼音輸入法之一。 同領域主流軟件主要包括百度輸入法、訊飛輸入法和QQ輸入法： 百

搜狗輸入法下載和安裝教程 , yyds乾貨盤點 , 辦公效率 , 搜狗輸入法下載 , 搜狗輸入法下載教程 , 搜狗輸入法 , 搜狗輸入法安裝教程

收藏 評論