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u_11365839 頭像

尼羲 - 什麼是動態數據脱敏？

動態數據脱敏（DDM）動態更改返回給應用程序或用户的數據庫記錄，以此來實時保護敏感數據，且不會更改靜態數據。 DDM 與靜態數據脱敏（SDM）不同。SDM 創建原始數據永久更改、不可逆轉的副本，而 DDM 則是在訪問時對數據進行即時修改。這種動態方法可確保敏感數據在查詢執行過程中受到保護，而不會改變靜態的基礎數據。 （一）應用場景 SDM 的主要應用場景

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u_16231477 頭像

蒙奇D索隆 - 【數據結構】數據結構核心考點：AVL樹刪除操作詳解（附平衡旋轉實例）

(AVL樹的刪除) 導讀 大家好，很高興又和大家見面啦！！ 在上一篇內容中我們介紹了AVL樹插入操作中的平衡旋轉技巧（LL、LR、RR、RL旋轉）後，我們瞭解到旋轉是維護AVL樹平衡的核心機制。 然而，刪除操作可能引發更復雜的不平衡問題，且這種不平衡可能沿父節點路徑向上傳導，需多次調整。 那麼，如何系統處理AVL樹的刪除，確保樹始終保持平衡？現在，讓我們直接進入

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txzz8888 頭像

TXZZ8888 - 文件管理type命令

type顯示文本文件內容。 命令格式： type [drive:][path] filename 命令參數： [drive:][path] filename 指定要查看的一個或多個文件的位置和名稱。 本文包含：--> -->

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u_17517048 頭像

調試人生 - iOS 上架 4.3，重複 App 審核條款的真實邏輯與團隊應對策略研究

在 App Store 審核條款中，4.3 – Spam 是讓許多團隊頭疼的拒審代碼——中文常被描述為“重複 App”“功能過於雷同”“模板化應用”等。相比其他技術類拒審（如 2.1、5.1.1），4.3 屬於典型的“審核判斷型”條款： 不是應用崩潰，也不是隱私缺失，而是蘋果認為“這款應用沒提供足夠獨特價值”。 對跨端團隊、運營團隊、多版本產品線以及使用 uni-app/H5 的團隊

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u_15844731 頭像

阿森CTO - C++11線程庫

@TOC 在C++11標準出台前，多線程編程依賴系統原生接口——Linux的POSIX線程（pthread）與Windows的CreateThread接口互不兼容，導致跨平台代碼開發難度大、可移植性低。C++11首次將多線程納入標準庫，無需依賴第三方庫即可實現跨平台併發編程，同時引入原子操作類，為併發安全提供了原生支持。 一、C++11線程庫核心接口解析

大數據 , yyds乾貨盤點 , include , 數據倉庫 , i++ , ios

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u_16231477 頭像

蒙奇D索隆 - 【操作系統】考研408操作系統核心考點精講：進程的五大狀態與轉換機制剖析​

(進程的狀態與轉換) 導讀 大家好，很高興又和大家見面啦！！！ 在上一篇內容中，我們共同探討了進程的基本概念——進程作為操作系統中資源分配和獨立運行的基本單位，是理解系統如何實現多任務併發的關鍵。 進程並非是靜態不變的，它有着自己的“生命週期”，會在不同的狀態間動態轉換，以響應系統的調度和各類事件的發生。 理解這些狀態及其轉換規律，就如同掌握了進程活動的脈搏。接

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txzz8888 頭像

TXZZ8888 - 系統管理shutdown命令

shutdown命令行關機命令。 shutdown [{-i|-l|-s|-r|-a}] [-f] [-m \\computername] [-t xx] [-c "message"] 命令參數： -i 顯示圖形化界面，必須是第一個參數。 -l 註銷當前用户，默認設置。 -s 關閉本地計算機。 -r 重新啓動。 -a 終

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u_15903730 頭像

WangLanguager - Prototypical Networks 在圖像識別中表現如何？

Prototypical Networks 在圖像識別中的表現 Prototypical Networks（原型網絡）在圖像識別領域，尤其是在小樣本學習（Few-Shot Learning）和零樣本學習（Zero-Shot Learning）任務中，展現出了顯著的優勢和良好的性能。以下是其在圖像識別中的表現和特點： 1.性能優勢 小樣本學習：原型網絡通

圖像識別 , yyds乾貨盤點 , 圖像分類 , Css , 前端開發 , 特徵提取 , HTML

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u_16231477 頭像

蒙奇D索隆 - 【操作系統】408核心考點深度解析|進程通信：三大機制（共享存儲/消息傳遞/管道）詳解與對比

(進程通信) 導讀 大家好，很高興又和大家見面啦！！！ 在前面的內容中，我們一同探討了進程的“內心世界”：從進程作為程序執行實體的基本概念，到其動態變化的生命狀態，以及操作系統如何通過進程控制（如創建、切換、終止）來精準地調度這些“任務單元”。我們看到了每個進程都擁有獨立的內存空間，像一個戒備森嚴的私人辦公室，這保證了系統的穩定與安全。 然而，一個顯而易見的問題隨之

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ysgdaydayup 頭像

追逐時光者 - 一款由字節跳動推出的 AI 提示詞生成和優化工具，為你提供更精準，專業，可持續迭代提示詞！

前言 在AI技術迅猛發展的當下，高效且精準的提示詞成為與AI模型有效交互的關鍵。今天大姚給大家分享一款由字節跳動推出的 AI 提示詞生成和優化工具，為你提供更精準，專業，可持續迭代提示詞！ 工具介紹 PromptPilot 是由字節跳動推出的一款專注於 AI 提示詞優化與提示詞生成的實用工具。該工具旨在幫助用户更高效地生成和優化 AI 提示詞，提升與 A

yyds乾貨盤點 , AI寫作 , aigc , 數據分析 , 應用場景 , 客户服務

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u_16110811 頭像

primeshao - 1017. Convert to Base -2

題目 Given a numberN, return a string consisting of"0"s and"1"sthat represents its value in base-2 The returned string must have no leading zeroes, unless the string is"0". Example 1:

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u_17302888 頭像

愛吃飯的程序媛 - 1048. Longest String Chain

題目 Given a list of words, each word consists of English lowercase letters. Let's sayword1is a predecessor ofword2if and only if we can add exactly one letter anywhere inword1to make it

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u_14306318 頭像

咚咚王哲 - 人工智能之編程進階 Python高級：第三章 系統類模塊

人工智能之編程進階 Python高級 第三章 系統類模塊 (文章目錄) 前言 本章節之後會講述一些創建的標準庫使用方式，本文主要介紹兩種模塊os以及sys模塊 os模塊 os 模塊是 Python 標準庫中用於與操作系統交互的核心模塊，提供了訪問文件系統、環境變量、進程管理、路徑操作等功能。它是編寫跨平台（Windows、macOS

環境變量 , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , Python

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u_15912723 頭像

讓世界更美好 - Redis Hash類型深度解析：高效存儲與操作結構化數據

一、Redis Hash類型概述 Redis作為一款高性能的鍵值存儲系統，提供了豐富的數據類型來滿足不同場景的需求。其中Hash類型是Redis中最實用的數據結構之一，它特別適合存儲對象類型的數據。 Hash類型在Redis中是一個string類型的field和value的映射表，類似於許多編程語言中的字典或哈希表結構。它完美解決了使用普通字符串類型存儲對象時需要序列

字段 , redis , yyds乾貨盤點 , 數據 , 後端開發 , JAVA

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騎着蝸牛去上班 - 【乾貨分享】windows 自帶Hyper-V虛擬機安裝Ubuntu24，實現局域網內網服務環境安裝

難得今日沒有什麼開發任務，忽然想起來近期給客户部署一個局域網服務器【簡陋利用空閒電腦】，實現局域網內的應用訪問。也忽然發現其實windows自帶的Hyper-V真的是好用。正好把這次的部署安裝分享給大家，大家也可以閒來無事玩玩，或者正好學習學習linux。廢話多不説下面開啓我們的分享！ 第一部分：準備工作 系統要求 1.Windows11 專業版/企業版/教

服務器 , yyds乾貨盤點 , ip , bash , 集羣 , Ubuntu

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gpustack 頭像

GPUStack - GPUStack Windows（WSL2）部署指南

GPUStack v2 以高性能推理與生產級穩定性為核心演進方向，對整體架構進行了全面重構，實現了組件間的靈活解耦，並對多推理引擎和異構算力進行了深度優化，充分釋放推理引擎在吞吐、延遲與併發方面的性能潛力。 基於這一架構設計，GPUStack v2 聚焦 Linux 原生環境，以充分利用其在生態和 AI 基礎設施領域的成熟優勢。 對於 Windows 用户，推薦通過 WSL2（W

大語言模型 , vLLM , yyds乾貨盤點 , 模型推理 , 人工智能 , 深度學習 , wsl2 , GPUSTACK

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u_16086277 頭像

wx6445e01fde863 - 在.Net項目的EFCore中如何實現敏感數據或者關鍵數據的變動日誌記錄關鍵字段（如密碼、金額、權限等）的變更歷史-確保日誌可追溯且不可篡改

具體實現可參考NetCoreKevin中的Kevin.EntityFrameworkCore下的SaveChangesWithSaveLog方法 一個基於NET8搭建DDD-微服務-現代化Saas企業級WebAPI前後端分離架構：前端Vue3、IDS4單點登錄、多級緩存、自動任務、分佈式、AI智能體、一庫多租户、日誌、授權和鑑權、CAP事件、SignalR、領域事件、MCP

Parse , 字段 , System , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , .net

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u_15950621 頭像

中國英茂科工 - 中國香河英茂科工2026年的夢想軍工收編、融資上市、中央詔安，如何實現？

要在2026年實現“軍工收編—融資上市—中央層面認可”，需以合規資質為基礎、以軍品訂單與業績為核心、以混改與資本路徑為抓手，分階段推進並嚴控時間節點與合規風險。以下是可落地的行動框架與時間表。 一、核心概念與合規前提 軍工收編：本質是“民參軍”的合規化與體系化融入，常見路徑為混改控股/參股、軍品資質與訂單綁定、核心能力被軍工集團整合，核心門檻是“軍工四證”（保密資格

甘特圖 , yyds乾貨盤點 , 物聯網 , 核心技術 , 二級

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u_17494575 頭像

mb689bf7a82caf3 - 用Python從Word文檔生成高質量圖片

在日常工作中，我們經常會遇到需要將Word文檔內容以圖片形式展示的場景。無論是為了在網頁上快速預覽文檔摘要、在社交媒體分享報告截圖，還是將文檔內容嵌入到演示文稿中，將Word轉換為圖片都是一個高效且直觀的選擇。然而，手動截圖不僅效率低下，且難以保證圖片質量和一致性。 這時，Python作為一門強大的腳本語言，結合其豐富的第三方庫，為我們提供了一個完美的自動化解決方案

docx , word , yyds乾貨盤點 , 圖片 , 後端開發 , 文檔轉換 , Python

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anson12315 - [K8s技能系列] RBAC權限控制深度剖析：構建K8s集羣安全訪問控制體系的終極指南

概念解析 RBAC（Role-Based Access Control，基於角色的訪問控制）是Kubernetes中用於控制用户和服務賬户對集羣資源訪問權限的安全機制。它通過定義角色和角色綁定來實現細粒度的權限管理。 核心概念 Role：定義在特定命名空間內的一組權限規則 ClusterRole：定義在整個集羣範圍內的權限規則 RoleBinding：將角

K8s , rbac , kubernetes , yyds乾貨盤點 , 雲計算

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anson12315 頭像

anson12315 - [K8s技能系列] 存儲類(StorageClass)詳解：實現K8s持久化存儲自動化配置的智能管家

概念解析 StorageClass是Kubernetes中用於描述存儲"類"概念的資源對象，它為PersistentVolume(PV)提供了動態配置的能力。StorageClass定義了存儲的供應方式、參數和特性，使得用户無需手動創建PV即可動態獲取存儲資源。 核心概念 StorageClass資源：Kubernetes原生資源，用於定義存儲類別和配置 Pro

StorageClass , K8s , kubernetes , yyds乾貨盤點 , 雲計算 , 存儲類型 , CSI驅動

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anson12315 頭像

anson12315 - [DOCKER技能系列] 容器安全防護：構建企業級Docker安全體系的最佳實踐

功能介紹 什麼是容器安全？ 容器安全是指保護容器化應用程序免受威脅和漏洞影響的實踐和措施。隨着容器技術的廣泛應用，確保容器環境的安全性變得至關重要。 容器安全的重要性 數據保護：防止敏感數據泄露 系統完整性：確保應用運行環境的可靠性 合規性：滿足行業安全標準和法規要求 業務連續性：減少安全事件對業務的影響 容器安全挑戰 鏡像

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qife122 - C#擴展成員全面解析：從方法到屬性的演進

C#擴展成員：你需要知道的一切 擴展方法在C#中已經存在很長時間。它們允許你向現有類型添加新方法，而無需修改其源代碼。這在處理你無法控制的框架或庫中的類型時非常有用。 然而，擴展方法有一個令人煩惱的地方：每個方法都必須在靜態類中定義，並且每個方法都必須使用this修飾符聲明第一個參數。當你為同一類型編寫多個擴展方法時，代碼開始變得重複。 擴展成員就是為了解決這個問題而引入的，

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kpaas 頭像

KPaaS集成擴展平台 - 聚水潭如何自動同步銷售出庫單到金蝶雲星空？購銷業務集成

在“以銷定採、快反快供”成為電商運營核心邏輯的今天，企業對前後端系統協同效率的要求前所未有地提高。前端依賴聚水潭等電商SaaS平台快速響應市場訂單、高效管理倉配；後端則依託金蝶雲·星空實現財務合規、成本核算與供應鏈計劃。然而，若兩者之間僅靠人工導表或簡單接口對接，極易在採購入庫、銷售出庫等關鍵業務環節出現斷點——不僅拖慢履約速度，更可能引發賬實不符、税務風險和客户投訴。 本

大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據孤島解決方案 , 數據倉庫 , 異構數據整合 , 數據一致性 , etl , 數據集成與應用集成

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