tag 後端開發

標籤
貢獻605
803
05:15 PM · Nov 07 ,2025
u_17467352 頭像 u_15745565 頭像 u_17037082 頭像 lizhuo6 頭像 u_15469972 頭像 u_14306318 頭像 moonfdd 頭像 u_17400586 頭像 u_13137233 頭像 u_16231477 頭像 AmbitionGarden 頭像 u_16040716 頭像

@後端開發 / 博客 RSS 訂閱

u_16866798 頭像

G佳偉123 - el-switch在按鈕內加文字內嵌文字

產品需求：在按鈕內內嵌對應操作文字 原生展示效果： 升級展示效果： 解決方案 完整代碼實現 HTML模板部分 template div el-switch v-model="fieldForm.state" class="main-el-switch"

php , 後端開發 , 解決方案 , ci , 代碼實現

收藏 評論

u_17467352 頭像

mb686fbcc4efbd6 - 游泳溺水檢測數據集VOC+YOLO格式5724張3類別

數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：5724 標註數量(xml文件個數)：5724 標註數量(txt文件個數)：5724 標註類別數：3 所在github倉庫：firc-dataset 標註類別名稱

數據集 , 後端開發 , txt文件 , xml文件 , Python

收藏 評論

u_16099330 頭像

網絡小墨 - 為什麼國內很多人都在説Python好，真正招聘的時候不需要呢？

今天咱聊聊Python後端的現狀——為什麼在國外大火的Python後端開發，在國內卻少有人問津呢？作為一個寫了多年的程序員，我經常聽到這個問題，尤其是當你跟人聊到Python後端時，許多人就開始搖頭嘆氣：“哎，Python寫爬蟲可以，搞後端嘛，就算了吧。” 我覺得這個問題不是沒有道理，但也有點偏激。今天咱就來深挖一下背後的原因和現狀。

開發效率 , 開發語言 , 後端開發 , aigc , bard , Python

收藏 評論

u_16099247 頭像

墨韻流香 - 德邦物流面Java單打印接口開發

摘要：華為雲數據庫助力德邦快遞打造的“基於數智融合的一站式物流供應鏈平台”項目從500多個項目中脱穎而出，榮獲2022 IDC中國未來企業大獎優秀獎“未來智能領軍者”。 作者： GaussDB 數據庫。 近日，全球領先的IT市場研究和諮詢公司IDC公佈2022 IDC中國未來企業大獎優秀案例，華為雲數據庫助力德邦快遞打造的“基於數智融合的一站式物流供

德邦物流面Java單打印接口開發 , 數據 , 數據庫 , 後端開發 , JAVA , 雲數據庫

收藏 評論

u_17575814 頭像

mb690cc2a30bc41 - REST API 設計規範與最佳實踐指南

一、簡介 REST（Representational State Transfer）已成為構建現代Web服務的標準架構風格。設計良好的REST API不僅提高了開發效率，還能提升系統的可維護性和可擴展性。本文將詳細闡述REST API設計的核心規範和最佳實踐。 二、URL設計規範 2.1 資源導向的URL設計 REST API的核心是資源（Resource

Spring Boot , API , HTTP , 後端開發 , Json

收藏 評論

u_16237826 頭像

軟件求生 - 都是 0，為什麼 BigDecimal.ZERO 和 0.00 比較竟然是 false？

那天早上，我照例去公司樓下買咖啡。我掏出手機，對老闆説：“老闆，我錢包裏還有 0 塊錢，能不能先賒一杯？” 老闆瞄了一眼我的餘額頁面： 頁面一：餘額：0 頁面二：餘額：0.00 老闆一臉嚴肅：“小夥子，你這兩個不一樣。”，我當場愣住。“0 不就是 0 嗎？你這不是數學問題，是態度問題吧？” 老闆慢悠悠地説了一句讓我後來在代

yyds乾貨盤點 , 數據結構 , 數位 , 後端開發 , JAVA

收藏 評論

u_15668812 頭像

ywb201314 - C# XAML中x:Type的用法詳解

在C# XAML中，x:Type是一個標記擴展，用於在XAML中引用CLR類型。下面詳細解釋它的含義和用法： 含義 x:Type相當於C#中的typeof()操作符，它返回指定類型的System.Type對象。 基本語法 xaml {x:Type TypeName} 主要用法 1. 設置樣式和模板的 TargetType

yyds乾貨盤點 , xaml , xml , text , 後端開發 , .net

收藏 評論

u_16099189 頭像

智能領航員 - 應用環境的部署架構

所需工具+環境準備説明 基於win10 64位系統 JDK 1.8（64位） Android SDK Appium desktop 夜神模擬器 Step1：安裝配置JDK 下載JDK 瀏覽器訪問下面的地址（我們選擇jdk1.8進行下載） https://www.oracle.com/java/technologies/

安裝包 , 架構 , 後端開發 , Android , desktop , 應用環境的部署架構

收藏 評論

u_16213655 頭像

mob64ca1409970a - RPC框架實現原理

動手實現一個簡易的 RPC 輪子真的很難嗎？no no no，很簡單的，不信你把文章看完（doge）。 動動手 RPC 框架典型的架構 典型的 RPC 架構大致可以分為三個部分： （1）服務提供者（RPC Server）：運行在服務器端，提供服務接口定義與服務實現類。 （2）註冊中心（Registry）：運行在服務器

架構 , 後端開發 , rpc , JAVA , 後端 , Python

收藏 評論

u_15894377 頭像

wx638422bd63072 - js day07 時間對象 獲取本地時間 秒殺倒計時 字符串方法

一, 時間對象和字符串方法 1, 時間對象 使用時間對象，在不寫入參數的情況下，可以獲取電腦當前這1秒鐘的本地時間 時間對象是一個內置函數,可以直接拿過來使用，是在js底層已經定義好的 Number() 數值 String() 字符串 Boolean() 布爾 Object() 對象 Array() 數組 Function(){} 函數

數組 , 字符串 , 後端開發 , bc , Python

收藏 評論

u_17037082 頭像

王校長的熱狗 - 航拍地面多目標檢測數據集1713張16類標籤VOC+YOLO格式

航拍地面多目標檢測數據集1713張16類標籤VOC+YOLO格式 數據集格式：VOC格式+YOLO格式 壓縮包內含：3個文件夾，分別存儲圖片、xml、txt文件 JPEGImages文件夾中jpg圖片總計：1713 Annotations文件夾中xml文件總計：1713 labels文件夾中txt文件總

數據集 , 後端開發 , 航拍地面多目標檢測數據集1713張1 , txt文件 , 目標檢測 , Python

收藏 評論

u_15701057 頭像

LKJ_Coding - catch 住異常就算處理好了？你確定 Java 是這麼設計的嗎？

大佬們好！我是LKJ_Coding，一枚初級馬牛，正在努力在代碼的叢林中找尋自己的方向。如果你也曾在調試中迷失，或是在文檔中翻滾，那我們一定有許多共同話題可以聊！今天，我帶着滿滿的代碼“乾貨”來和大家分享，學不學無所謂，反正我先吐槽了！ 前言   每次你寫 try-catch 的時候，心裏是不是都在想：“寫上就沒事了，編譯能過，鍋不背，放過我吧”？   但你知道嗎？

自定義異常 , 後端開發 , JAVA

收藏 評論

yanpeng 頭像

燕鵬01 - 用 Python 打造一個圖形化局域網掃描器：實戰網絡設備發現工具

用 Python 打造一個圖形化局域網掃描器：實戰網絡設備發現工具 在日常的網絡管理、安全測試或家庭網絡排查中，我們常常需要快速瞭解當前局域網中有哪些設備在線。雖然命令行工具（如 nmap、arp-scan）功能強大，但對於非技術人員來説門檻較高。本文將帶你從零開始，使用 Python + Tkinter + 多線程 + 系統命令調用 構建一個圖形化局域網掃描器，具備 IP 掃描、主

主機名 , ip , 響應時間 , 後端開發 , Python

收藏 評論

u_16213574 頭像

數據分析家 - 學習筆記-Matlab算法篇-方程求解_matlab exp(-j)

MATLAB實現牧羊人算法，整合路徑規劃、動態編隊控制和多智能體協同 一、算法架構設計 二、核心模塊實現 1. 環境建模與角色分配 %% 參數設置 numAgents = 10; % 總智能體數量 dt = 0.1; % 時間步長 T = 50; % 總時間 steps = T/dt; % 隨機初始化位置 pos = 1

參數設置 , 碰撞檢測 , 後端開發 , 路徑規劃 , Python

收藏 評論

u_16099323 頭像

架構魔法師 - todest 對方版本太低

version `GLIBC_2.14' not found 解決方法. 一般出現類似次問題是當前運行系統Glibc版本低於編譯環境Glibc版本造成Glibc版本兼容性造成的. 通常可以使用-static鏈接成靜態程序即可解決. 不過經過google大神發現還有另外一種方法可以在使用動態庫的環境下規避此類問題

bash , 架構 , 後端開發 , Linux , bc , todest 對方版本太低

收藏 評論

u_16213572 頭像

技術領航探索者 - 系統優化20120810

第7天：系統優化與部署 📋 第7天概述 進行系統性能優化，完善錯誤處理機制，並完成項目部署準備。 🎯 第7天目標 主要任務：系統優化、錯誤處理完善、部署配置 核心需求：性能提升、穩定性增強、部署就緒 🔧 核心優化代碼 1. 異步任務處理優化 import asyncio from concurrent.f

配置文件 , 緩存 , 後端開發 , harmonyos , 錯誤處理

收藏 評論

u_16213658 頭像

mob64ca140a59b0 - [613]redis數據遷移 - 周小董 -

Redis集羣數據遷移終極指南：基於DUMP/RESTORE的高效同步方案 Redis作為高性能的內存數據庫，在處理大數據量遷移時面臨着諸多挑戰。Predis作為PHP生態中最強大的Redis客户端，提供了完整的DUMP和RESTORE命令支持，讓Redis集羣數據同步變得簡單高效。😊 為什麼選擇DUMP/RESTORE進行

redis , 數據遷移 , 後端開發 , harmonyos

收藏 評論

u_16213583 頭像

mob64ca13f83523 - python中ruamel.yaml模塊是什麼？

文章目錄 安裝 基本使用 1. 讀取 YAML 2. 寫入 YAML 3. 讀取 → 修改 → 保留格式寫回（典型用例） 配置選項 與 PyYAML 的對比 高級用法：Round-trip 模式（推薦用於配置編輯） 示例：帶註釋的 YAML 文

yaml , 後端開發 , 縮進 , Python

收藏 評論

u_16099274 頭像

墨香四溢 - 華為雲的研究成果又雙叒叕被MICCAI收錄了！ - 華為雲開發者社區的個人空間 -

本文總結 MaybeAI 團隊在 MCP（Model Context Protocol） 框架下構建生產級 AI 工作流系統的經驗。 從最初的“讓模型在運行時直接生成代碼”到後來的“規劃期驗證 + 組件化執行”，我們在失敗與重構中逐步建立起一個可擴展、可複用、可驗證的工作流體系。 一、背景：為什麼“自動化更強”，卻不代表“更可靠” 過去

工作流自動化 , AI自動化 , AI , 後端開發 , 無代碼工作流 , 工作流 , Python

收藏 評論

u_16903380 頭像

小碼哥068 - 充電樁小程序開發實戰：從零到一搭建完整系統【源碼+解析+文檔】

一、簡述 SpringBoot 框架，充電樁平台+充電樁系統+充電平台+充電樁+互聯互通協議+雲快充協議1.5+新能源汽車+電動自行車+公交車-四輪車充電+充電源代碼+充電平台源碼+Java源碼+無加密項目 二、介紹 雲快充協議+雲快充1.5協議+雲快充協議開源代碼+雲快充底層協議+雲快充樁直連+樁直連協議+充電樁系統樁直連協議 三、軟件架構 1、提

開源代碼 , 後端開發 , JAVA , 開發者 , 數據獲取

收藏 評論

u_16163442 頭像

datian1234 - 必學收藏！大模型工程師必看：上下文工程2.0，從Prompt到AI Agent的完整指南！

前言 Context Engineering 2.0: The Context of Context Engineering 今天我們要探討一篇非常有前瞻性和系統性的論文：《上下文工程2.0：上下文工程的“上下文”》（Context Engineering 2.0: The Context of Context En

AI大模型 , 後端開發 , 人工智能 , 大模型入門 , prompt , harmonyos , 大模型學習

收藏 評論

xutongbao 頭像

徐同保的博客 - 如何在國內使用Claude Code命令行工具和Claude Code for VS Code

裝包 npm install -g @anthropic-ai/claude-code 配置環境變量 export ANTHROPIC_BASE_URL=https://chat.xutongbao.top/api/light/chat/claudeCode export ANTHROPIC_AUTH

配置環境變量 , API , 後端開發 , harmonyos , 前端

收藏 評論

u_16213675 頭像

mob64ca140e4022 - Adam 優化算法詳解_51CTO博客

一.算法背景 Adam(Adaptive Moment Estimation)是一種廣泛應用於深度學習模型訓練的自適應優化算法，由Diederik P. Kingma和Jimmy Lei Ba於2014年提出，旨在解決傳統優化算法在深度學習中的侷限性。它融合了Momentum動量優化器和RMSProp動態自適應學習率優化器兩種主流優化技術的優勢。 二.數學公式

自適應 , 初始化 , 後端開發 , 迭代 , Python

收藏 評論

u_16213653 頭像

mob64ca14092155 - vue框架集成cesium“黑科技”

上一篇我們成功讓3D地球在Vue裏“站穩了腳跟”，但光禿禿的地球顯然滿足不了開發需求——實際項目中，我們常需要在地球表面標記位置、繪製運動軌跡，甚至加載建築物、車輛等3D模型。這一篇，咱們就給地球“加點料”，讓它從“靜態背景”變成“交互載體”，所有代碼都能直接套用上一篇的項目框架，新手也能輕鬆跟進！ 一、核心邏輯：Cesium的“實體Entity”

vue.js , 加載 , 3d , 後端開發 , 前端 , Python

收藏 評論