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u_13778063 頭像

u_13778063 - 雲監控 UModel Explorer：用“圖形化”重新定義可觀測數據建模

作者：隰宗正(霜鍵) 點擊此處查看相關視頻！ 在複雜可觀測系統的構建過程中，數據建模往往是“從混沌到秩序”的關鍵一步。傳統的建模方式往往依賴配置文件或代碼定義，這種方式雖然精確，但缺乏直觀性，難以讓團隊成員快速理解和協作。UModel Explorer 正是為了改變這一現狀而設計。它構建了一個完整的可視化建模環境，讓工程師可以像繪製架構圖一樣，通過拖拽、連線等直觀操作

表單 , 建模 , 數據 , 雲計算 , UModel , 阿里雲 , 雲服務

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u_16099264 頭像

碼農小哥 - 編碼之道（二）：軟件的價值 - 御劍

代碼量陷阱：軟件開發的認知誤區 在軟件開發行業，“代碼量”曾長期被當作衡量開發能力與項目價值的硬指標。不少企業將日均代碼行數、功能模塊數量作為考核標準，甚至有團隊為追求“數據好看”而堆砌冗餘代碼。但隨着數字化深入，這種認知正在被現實擊碎——某企業投入百萬開發的客户管理系統，代碼量超10萬行卻因操作繁瑣被客户棄用；而微信早期核心功能代碼量有限，卻憑藉極致體驗成為國民級應用。

數據 , 軟件開發 , 商業價值 , aigc , bard

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u_16213577 頭像

信息小飛俠 - 如何用控制點校正dem

用SARscape做干涉處理時（InSAR/DInSAR），在軌道精煉的一步，必須輸入控制點文件（refinement GCP file），用於修正干涉相位和解纏後的相位。 用於優化的控制點可以是斜距座標（方位向和距離向座標），也可以是地理座標（xyz）高程可以自動從輸入的參考DEM上獲取。一般情況下，都是輸入SAR座標的。如果控制點用於不同軌道的

機器學習 , 地理編碼 , 多項式 , 數據 , 如何用控制點校正dem , 人工智能

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u_17562930 頭像

xiao小8 - EPLAN Electric P8 2025 電氣設計協作，跨軟件兼容：安裝步驟IFC/JT/DWG 全支持

簡介 EPLAN Electric P8 2025 是一款面向工業領域的專業電氣設計軟件，並非簡單的版本迭代，而是圍繞電氣設計全流程進行了底層優化與功能革新，重點提升了設計效率、協作能力和數據互通性，適配汽車製造、電力系統、自動化裝備等複雜工業項目的設計需求。 電纜與宏管理更靈活：新增電纜銘牌文本自動同步功能，生成的銘牌文本可同步到電纜及屏蔽層的所有分佈表示

數字化轉型 , 軟件下載 , 數據 , 3d

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u_13303 頭像

colddawn - 計算機視覺中特徵圖大小怎麼知道要多大比較合適呢

什麼是試圖？ 視圖是從一個或多個表中導出來的表，是一種虛擬存在的表，視圖就像一個窗口，通過它可以看到系統專門提供的數據，視圖可以讓用户的操作方便，保證數據庫系統的安全 視圖概念： 1：視圖從已經存在的表中到處，還可以從已經存在的視圖導出，數據庫只是保存視圖定義，而沒有存放視圖數據，視圖的數據還是存在原來的表中，視圖的數據依賴於原來的表，一旦原來的表發生改變，視圖

數據 , MySQL , 圖語法 , 人工智能 , 計算機視覺

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u_16099211 頭像

笑傲江湖求敗 - 數學建模筆記一數據標準化_數據標準化是對數值型數據嗎

大數據建模中的數據標準化：行業標準與自定義規範深度解析 一、引言：為什麼數據標準化是大數據的“地基”？ 在大數據時代，企業面臨的最大挑戰從來不是“數據太少”，而是“數據太亂”： 電商系統中，“用户ID”可能同時存在字符串（user_123）、數字（123）和UUID（e5a5-...）三種格式； 金融機構的“交易時間”

大數據 , 數據 , 自定義 , AI , 元數據 , 後端開發 , Python

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u_13544 頭像

deanyuancn - redis詳解

一、Redis 到底是個啥？（白話版） 簡單説，Redis 就是一款超高速的內存數據庫，你可以把它理解成 “電腦內存裏的萬能儲物箱”—— 數據都存在內存裏（不是硬盤），所以讀寫速度快到離譜（百萬級 / 秒）；同時它還能把數據持久化到硬盤，不怕斷電丟數據。和 MySQL 這種傳統數據庫比，Redis 更像 “貼身小倉庫”，專門存高頻用、要快速取的數據，而 MySQL 是 “大

redis , 字符串 , 數據 , 前端開發 , Javascript

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u_15745565 頭像

畢設大神 - 基於web平台的實驗室耗材管理系統設計與實現-計算機畢業設計源碼+LW文檔

摘 要 二十一世紀我們的社會進入了信息時代，信息管理系統的建立，大大提高了人們信息化水平。傳統的管理方式對時間、地點的限制太多，而在線管理系統剛好能滿足這些需求，在線管理系統突破了傳統管理方式的侷限性。於是本文針對這一需求設計並實現了一個基於springboot實驗室耗材管理系統，為了簡捷並有效的解決實驗室耗材管理各方面的問題。 本文講述了實驗室耗材管理系統。結合電子

數據 , 功能模塊 , 管理系統 , 後端開發 , JAVA

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u_106065 頭像

laokugonggao - spark中的共享變量（廣播變量和累加器） - macy

1 核心概念：為什麼需要它們？ 在spark程序中，當一個傳遞給Spark操作(例如map和reduce)的函數在遠程節點上面運行時，Spark操作實際上操作的是這個函數所用變量的一個獨立副本。這些變量會被複制到每台機器上，並且這些變量在遠程機器上的所有更新都不會傳遞迴驅動程序。通常跨任務的讀寫變量是低效的，但是，Spark還是為兩種常見的使用模式提供了兩種有限的共享變量：

spark , List , 大數據 , 數據

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u_16565975 頭像

計算機專業指導老師 - 基於VUE的軟件學院新生報到系統[VUE]-計算機畢業設計源碼+LW文檔

摘要：隨着高校招生規模的擴大，軟件學院新生報到工作面臨着信息管理複雜、效率低下等問題。本文設計並實現了基於VUE框架的軟件學院新生報到系統。系統以提升報到工作效率與信息化水平為目標，通過需求分析明確功能方向，採用合理的技術架構與數據庫設計。該系統實現了新生信息管理、報到流程管控、數據統計與查詢等核心功能。實際應用表明，系統有效簡化了報到流程，提高了信息處理的準確性與及時性，為軟件

業務邏輯 , 軟件研發 , 數據 , 信息管理

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u_16213341 頭像

mob64ca12da726f - langchain mysql fastgpt

在本文中，我們將探討如何利用 LangChain 和 FastGPT 來與 MySQL 進行高效的數據交互和處理，展示出集成的整個過程。此外，我們會涵蓋性能優化及生態擴展的相關內容，幫助大家更好地整合這一技術棧，實現數據處理的高效性與靈活性。 環境準備 在開始之前，我們需要確保所有技術棧之間能夠完美兼容。以下是我們將使用的軟件及其對應版本： 技術

數據 , MySQL , aigc

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u_14731 頭像

killads - 推薦7款優秀的vue table數據表格組件_vue表格組件

Vue-Good-Table-Next 是一個專為 Vue 3 設計的高性能數據表格組件，提供排序、篩選、分頁等豐富功能。作為 Vue-good-table 的下一代版本，它完全兼容 Vue 3 的 Composition API，同時保持了簡潔易用的特性。🚀 🎯 核心優勢 開箱即用：無需複雜配置，快速集成到項目中 功能全面：支持排序、篩

數據 , 自定義 , Vue , 後端開發 , harmonyos

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u_15015752 頭像

u_15015752 - 怎麼解決能源集團實時風控難題，流批一體架構是否是答案

某頭部能源集團在推進數字化轉型的過程中，將構建先進的智能監管平台列為核心戰略目標，對其關鍵的招投標業務進行全面的風險管控。將審計、紀檢等部門的審查要求深度融入業務系統，實現對採購全過程的實時監控、風險預警與閉環管理。這對底層數據架構的實時性、準確性和穩定性提出了嚴苛的挑戰。 傳統架構的困境 為實現這一目標，該集團初期採用了基於傳統流計算引擎的架構。然而，在實際運行中，

風控 , 大數據 , 數據 , 離線 , 案例 , 數據倉庫

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u_16640750 頭像

雲和恩墨 - 技術精講丨從AWR到裸數據：Oracle 性能診斷新思維

導讀 AWR報告是DBA最常用的性能診斷工具，但它展示的其實是一種“彙總後的視角”。很多時候，我們從報告中看到的是現象，而不是問題的根源。如果想更深入地理解數據庫的運行狀態，就需要回到AWR的底層，去分析它的“裸數據”——也就是最原始的統計表信息。這樣我們才能獲得更細粒度的性能數據，更精準地定位問題，甚至構建出自己的分析與監控體系。 本次我們邀請到雲和恩墨性能優化專家

數據 , MySQL , 性能分析 , 數據庫

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u_16993624 頭像

長腿大壯 - JS 中 async/await 關鍵詞的使用詳解

JS 中 async/await 關鍵詞的使用詳解 在 JavaScript 異步編程領域，async/await是繼回調函數、Promise 之後的重大優化，它以同步代碼的寫法實現異步邏輯，徹底解決了回調地獄的嵌套問題，讓異步代碼的可讀性和維護性大幅提升。作為現代 JS 開發的必備技能，async/await本質是 Promise 的語法糖，但用更簡潔直觀的方式封裝了異步流程，無論

oracle , 獲取用户信息 , 數據 , 數據庫 , 異步操作

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u_16213588 頭像

mob64ca13f96cda - 數據飛輪：數據戰略四步法

在生成式AI搜索浪潮中，企業投入GEO（生成式引擎優化）已蔚然成風。然而，艾瑞諮詢2025年的調研揭示了一個嚴峻現實：儘管超過83%的品牌已佈局GEO，但其中高達62%因技術架構的先天缺陷，其AI引用率長期低於行業均值。當多數服務仍停留在追逐單次排名波動時，一個決定長期成敗的分水嶺已然顯現：服務商擁有的，究竟是一個靜態的“數據看板”，還是一個能夠自我增強的“數據飛輪”。

數據 , 看板 , 數據庫 , 後端開發 , Python

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u_16213637 頭像

mob64ca140530fb - recoil

wger是一個功能強大的開源健身追蹤應用，採用Django框架開發，提供完整的訓練計劃、營養管理和體重追蹤功能。作為一款自託管的FLOSS健身軟件，wger幫助用户全面管理個人健身數據，實現科學訓練和營養平衡。 🏋️♂️ 為什麼健身應用需要專業的狀態管理 健身應用的數據結構複雜多樣，包含訓練計劃、營養數據、體重記錄等多個維度。以wger為例，其核心數據模型包

選擇器 , 數據 , 訓練計劃 , 前端開發 , Javascript

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u_13354 頭像

小咪咪 - esxcli vsan storage tag add 緩存盤 容量盤

一、存儲故障情況介紹 數據恢復中心接到一台vsan存儲，客户介紹説這台存儲由於異常斷電導致上層虛擬機無法啓動，由於存儲內的數據十分重要，客户不敢擅自操作，第一時間聯繫到北亞數據恢復中心進行數據恢復。 二、存儲故障情況檢查 工程師對存儲上的所有硬盤進行了物理檢查，來確定存儲設備斷電有沒有導致硬盤物理故障，經過檢查，確認所有硬盤均不存在物理故障。

服務器 , 數據 , 架構 , 後端開發 , 數據恢復

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網絡安全戰士 - TOGAF企業架構框架5-企業連續統一體_TOGAF_Marvin Ma

（接上篇） 三、藍圖重構：新型企業架構的創新與實踐 如果説新型企業形態是企業在數字時代的”靈魂”和”血肉”，那麼新型企業架構則是其”骨骼”和”神經系統”。沒有適應數字時代要求的企業架構作為支撐，組織形態的變革將難以落地生根，數字化轉型的美好願景也可能淪為空中樓閣。本章將深入分析傳統企業架構在數字時代的不適應性，剖析新型企業架構的內涵、核心原則、演進邏輯及其對企

業務流程 , 數據 , 企業架構 , 架構 , 後端開發 , harmonyos

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tech 頭像

青雲交技術圈 - Java 大視界 -- 基於 Java 的大數據實時數據處理在工業互聯網設備協同製造中的應用與挑戰

(centerJava 大視界 -- 基於 Java 的大數據實時數據處理在工業互聯網設備協同製造中的應用與挑戰/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！技術探索永無止境！在《大數據新視界》和《 Java 大視界》專欄的陪伴下，我們一路見證了 Java 大數據在多個領域的華麗綻放。從智能教育虛擬學習環境的深度

spark , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據 , JAVA

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u_16213681 頭像

16213681 - ARM基礎

ASNI 介紹 CoreLink NI-700的ASNI（ AXI系統網絡接口 ）完成者單元負責接收並處理來自 AXI 請求者設備的請求。這些單元將事務打包成根據NI-700通用傳輸（GT）協議的Flits，並將GT響應Flits解包成AXI響應。ASNI執行以下功能： AXI與GT協議之間的請求、數據和響應事務的轉換 ：確保AXI事務可以被NI-700網絡

數據 , 後端開發 , 寄存器 , 數據傳輸 , Python

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風華正茂的AI - 微信小程序onLoad和onShow的區別_小程序頁面生命週期鈎子 onload和onshow區別

在微信小程序中，onLoad 和 onShow 都是頁面生命週期函數，但它們的觸發時機和用途有明顯的區別。理解這兩者的區別對於編寫高效、邏輯清晰的小程序至關重要。 onLoad 觸發時機： 頁面加載時觸發，只執行一次。 當頁面被創建並首次渲染時調用。 它接收頁面跳轉帶來的參數（通過 options 對象）。

微信小程序 , 數據 , 初始化 , 小程序 , 加載 , Css , 前端開發 , HTML

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mb6911caa73d1d1 - 當城市“學會思考”：一位城市管理者的數字孿生轉型手記

當我坐在指揮中心，面前不再是二十塊分割的監控屏幕，而是一幅會呼吸的城市全景圖。三年前，如果有人告訴我，我能像玩模擬城市遊戲一樣管理真實的城市，我一定會覺得這是天方夜譚。今天，這一切正在成為我們日常工作的常態。 從“救火隊員”到“先知者”的轉變 過去，城市管理像是“盲人摸象”。交通部門不知道管網施工進度，應急部門不清楚大型活動人流聚集情況，規劃

業務邏輯 , 數據 , 數據可視化 , 人工智能 , 數字孿生 , 代碼編輯器

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藍夢之翼 - TensorFlow學習筆記9-深度模型的優化

一、TensorFlow特性與優勢 TensorFlow 是一個開源深度學習框架，核心優勢包括： 計算圖與自動微分：支持複雜模型訓練和梯度計算 多平台支持：CPU、GPU、TPU 可無縫切換 豐富生態系統：TensorBoard 可視化訓練，TF Hub 提供預訓練模型 靈活模型部署：支持移動端、服務器端和雲

數據 , tensorflow , intellij-idea , 深度學習 , 前端開發 , Javascript

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