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05:15 PM · Oct 25 ,2025
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u_16213703 頭像

mob64ca14150f43 - nx兩個鏡像零件

今天我們來用UG軟件繪製這麼一個方向盤，用最簡單的方法進行製作。 首先繪製距離原點160mm的直徑為30mm的圓，以座標原點旋轉 繼續插入草圖，繪製藝術樣條，進行旋轉，這裏是片體 在XY平面上插入草圖，繪製藝術樣條。 拉伸直至旋轉的片體。 隱藏片體後，對方向盤進行倒圓角10mm

雲計算 , b樣條曲面繪製 opengl , 網線 , 樣條 , nx兩個鏡像零件 , 雲原生 , 圓角

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u_16099226 頭像

雲端夢想實現家 - AutomationElement 操作Menu

既然是右鍵菜單，首先就要重寫下右鍵單擊的功能。先準備一個用來右鍵單擊的元素： div id="test"/div 簡要定義下高度、寬度和背景色： #test { width:200px; height:200px; background-color:green; } 接下來就來編寫這個div的右鍵

菜單項 , 雲計算 , 雲原生 , 單擊事件 , 右鍵

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u_16213645 頭像

mob64ca1407216b - dubbo 與 rest有什麼區別

本文來自Dubbx官方文檔，拷貝過來方便查看。 支持REST風格遠程調用（HTTP + JSON/XML)：基於非常成熟的JBossRestEasy框架，在dubbo中實現了REST風格（HTTP + JSON/XML）的遠程調用，以顯著簡化企業內部的跨

序列化 , rest , Dubbox , 雲計算 , HTTP , dubbo 與 rest有什麼區別 , 雲原生

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alijishu 頭像

阿里雲開發者 - MSE標籤路由支持JDK 11嗎？

mse標籤路由在jdk 11中是受支持的。因此，您可以在使用jdk 11時使用mse標籤路由。但是，請注意確保您的實現版本與您使用的jdk兼容，以獲得最佳性能和穩定性。 完整內容請點擊下方鏈接查看： https://developer.aliyun.com/ask/498334 版權聲明：本文內容由阿里雲實名註冊用户自發貢獻，版權歸原作者所有，阿里雲開發者社區不擁有其著作權，亦不承擔相應法律責任。

mse , 阿里雲 , 兼容性 , 雲原生 , jdk11

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ihengshuai 頭像

大衞talk - 使用Dockerfile構建鏡像

由於格式和圖片解析問題，為了更好體驗可前往 閲讀原文 前面我們學習了可以使用docker commit命令式構建新的鏡像，而此方式相對來説比較繁瑣且對於旁人來説內部都是黑箱操作，無法瞭解製作的具體細節。很有可能很長時間後製作者也會對其忘卻，且製作多鏡像時相同階段也無法共用已構建的產物，Dockerfile便可以完美解決這些問題 掃碼關注攻粽號，查看更多優質文章 概念 Dockerfile是

devops , dockerfile , 雲原生 , Docker , 前端

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u_14273 頭像

charlesc - Grafana柱狀圖與表格聯動過濾方法

初來乍到，請多指教！第一次寫博客~記錄一下日常踩的坑 ECharts其實在上家公司就接觸過一點，什麼散點圖，折線圖，柱狀圖等等~ 可是上家公司有web前端呀，我只負責填充數據，我是一個廢后端了沒錯了。 最近做了一個效果就是點擊柱狀圖表格變化，如圖~ 踩坑的環節了o(╥﹏╥)o 1.點擊柱子（疊加點擊事件） 我做的柱狀圖上頭有一

Grafana柱狀圖與表格聯動過濾方法 , 雲計算 , 加載 , 柱狀圖 , 雲原生 , HTML

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u_16213585 頭像

mob64ca13f8b166 - NSX支持OSPF嗎

LoadBalancing 作為 NSX 的其中一個功能的存在，可以幫助實現NSX裏Edge後面多台服務器有分佈式負載實現負載均衡訴求以及高可用訴求。其中最典型的就以Web Server 服務為例，基本上大型 Web Server 服務對於Load Balancing 的要求基本是必然的。當然了，這個訴求可以用純硬件解決方案來實現，例如：

服務器 , NSX支持OSPF嗎 , 雲計算 , ip , 雲原生 , ci

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高光視點 - Ranplan CEO見解（第一部分）- 2026年及以後的電信變革：AI原生網絡、空中連接和5G向6G的演進

電信行業正步入幾十年來最具變革性的時期。情境感知人工智能（Contextual AI）空域連接技術與下一代網絡架構的融合，正在從根本上改變網絡的設計、運營和盈利模式。隨着2026年的到來，從雲原生系統到AI原生系統的轉變標誌着一個新時代的到來——AI將默認嵌入系統，適應性近乎實時發生，性能（體現為用户體驗）將具備預測性而非反應性。 人工智能與空域技術重燃樂觀情緒 歷經

雲計算 , 數據中心 , 雲原生 , AI原生

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u_13778063 頭像

u_13778063 - Hello AgentScope Java

作者：遠雲 隨着 LLM 應用的飛速發展，越來越多的 Agent 應用開始走近每個人。圍繞着 Agent 應用的核心，目前業界有零代碼、低代碼和高代碼三條主流的技術路線。AgentScope 作為 Python 社區中受到廣泛應用的高代碼框架，在 Java 生態下的需求也越來越大。 今天，我們很高興地宣佈AgentScope Java v0.2 版本正式發佈了，具備了

雲計算 , 阿里雲 , 雲服務 , JAVA , 雲原生 , AgentScope

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u_16213674 頭像

mob64ca140e0490 - pcb板上絲印怎麼全部鏡像

文章目錄 PCB各層的用途 絲印層Silkscreen Layers 阻焊層SolderMask Layers 助焊層PasteMask Layers 電氣層Electrical Layers 機械層Mechanical Layers 裝配層Assembly Layers

助焊層 , PCB , 雲計算 , 絲印層 , 雲原生 , pcb板上絲印怎麼全部鏡像 , 阻焊層

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u_16213624 頭像

mob64ca140234eb - postgres wgs84座標數據計算

1. WGS84 WGS84:World Geodetic System 1984，是為GPS全球定位系統使用而建立的座標系統。通過遍佈世界的衞星觀測站觀測到的座標建立，其初次WGS84的精度為1-2m，在1994年1月2號，通過10個觀測站在GPS測量方法上改正，得到了WGS84（G730），G表示由GPS測量得到，73

座標系統 , 全球定位系統 , 雲計算 , bc , 雲原生 , 地理信息系統

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alixitongruanjianjishu 頭像

阿里云云原生 - AgentScope Java v1.0 發佈，讓 Java 開發者輕鬆構建企業級 Agentic 應用

作者：亦盞 AgentScope 簡介 AgentScope 是阿里巴巴推出的一款以開發者為核心，專注於智能體開發的開源框架，是繼 ModelScope（魔搭社區）後在 Agent 層的戰略產品。它的核心目標是解決智能體在構建、運行和管理中的難題，提供一套覆蓋“開發、部署、調優”全生命週期的生產級解決方案，讓智能體應用的開發更簡單、運行更穩定、效果更卓越。 近期 AgentScope 迎來了 1

JAVA , 雲原生

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u_16213649 頭像

mob64ca14082604 - harbor的密碼忘了

當忘記root用户的密碼時，將無法登錄Linux系統執行管理、維護等任務，而只能通過其他用户登錄使用一些受限制的功能。如果系統中還有別的具有root權限的用户，或者擁有修改root賬號密碼權限的用户，也可以使用這些用户登錄系統，然後重新設置root用户密碼。 1）通過單用户模式重設root用户的密碼 具體步驟：

harbor的密碼忘了 , root用户 , 雲計算 , 單用户模式 , 重啓 , 雲原生

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alixitongruanjianjishu 頭像

阿里云云原生 - 2025 智能體工程現狀

作者：望宸 LangChain 近期發佈了《State of Agent Engineering》報告，內容比較翔實，全面分析了 AI 智能體在企業中的採用現狀、挑戰與趨勢。（或尚未應用的原因） 我們對報告進行了翻譯，並做了些描述和內容排序上的的優化，讓中文讀者更易於理解。同時，我們將今年 9 月底發佈的《AI 原生應用架構白皮書》中的部分調研數據，和《State of Agent Enginee

llm , 阿里雲 , 雲原生

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data_ai 頭像

數據庫知識分享者 - 解讀 RocketMQ 5.0 全新的高可用設計

高可用架構演進背景 在分佈式系統中不可避免的會遇到網絡故障，機器宕機，磁盤損壞等問題，為了向用户不中斷且正確的提供服務，要求系統有一定的冗餘與容錯能力。RocketMQ 在日誌，統計分析，在線交易，金融交易等豐富的生產場景中發揮着至關重要的作用，而不同環境對基礎設施的成本與可靠性提出了不同的訴求。在 RocketMQ v4 版本中有兩種主流高可用設計，分別是主備模式的無切換架構和基於 Raft 的

rocketmq , 雲計算 , 阿里雲 , 雲原生 , 高可用

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u_13778063 頭像

u_13778063 - SLS 玩轉 S3 日誌：實時發現、彈性擴容、多格式支持，跨雲日誌管理利器！

作者：範中豪(熾凡) 在多雲架構日益普及的今天，企業常常面臨這樣的場景：運行在多雲環境中的業務系統會產生大量日誌數據，通常存儲於對象存儲服務中，但為了實現集中化運維、安全合規與統一分析，需要將這些分散的日誌數據匯聚至統一的日誌平台進行處理與洞察。 典型場景包括： 跨雲服務日誌集中分析： 各類雲服務產生的審計日誌、網絡流日誌、負載均衡訪問日誌等，需在統一

雲計算 , 可觀測 , 阿里雲 , 雲服務 , 雲原生 , SLS

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u_16213665 頭像

mob64ca140beea5 - clickhouse 23鏡像啓動keeper服務

--1.remote, remoteSecure 允許您訪問遠程服務器，而無需創建 Distributed 表。remoteSecure - 與 remote 相同，但是會使用加密鏈接。 這兩個函數都可以在 SELECT 和 INSERT 查詢中使用。 語法: remote('addresses_expr', db, table[, 'user

服務器 , MySQL , 雲計算 , 雲原生

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u_16099221 頭像

技術領航者之聲 - react Redux倉庫的用法

由Facebook創建的React已經成為一個非常強大的JavaScript框架，它能使程序員的前端開發工作更容易。 如果你已工作於React.js一段時間了，那麼你會贊同若干其他的庫可以和React一起使用以獲得最佳體驗。 從經驗來看，使用開源項目對於開發人員來説意義重大，而GitHub上提供了大量基於React的庫，讓人不知該如何選擇。

雲計算 , react Redux倉庫的用法 , 應用程序 , 代碼倉庫 , 雲原生 , ui

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u_16366971 頭像

u_16366971 - 當 Kafka 架構顯露“疲態”：共享存儲領域正迎來創新變革

文章導讀 本文作者為沃爾瑪開發者 Ankur Ranjan 與 Sai Vineel Thamishetty 。二人長期關注 Apache Kafka 與流處理系統的演進，深入研究現代流處理架構面臨的挑戰與創新方向。文章不僅總結了 Kafka 的歷史價值與當前侷限，還展示了下一代開源項目 AutoMQ 如何藉助雲原生設計，解決 Kafka 在成本、擴展性與運維方面的痛點，為實時數據流

數據 , 雲計算 , 運維 , 雲原生 , 流處理

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u_16213643 頭像

mob64ca14068b0b - H5編輯器標籤容器組件

H5基礎知識總結 1.DOCTYPE html 2.html結構 HTML標籤/標記/元素/節點：標籤名 單標籤： 雙標籤: html標籤：根標籤 head: 頭部，一般包含不可見內容 body: 內容部分， 一般包含可見內容 meta：聲明

H5 , 雲計算 , 絕對定位 , 父節點 , 雲原生 , H5編輯器標籤容器組件 , HTML

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阿里云云原生 - 助力企業構建 AI 原生應用，函數計算 FunctionAI 重塑模型服務與 Agent 全棧生態

作者：劉宇 本文整理自 2025 雲棲大會， 阿里雲智能集團產品專家，劉宇演講議題《函數計算髮布 FunctionAl:serverless Al 原生應用基礎設施》 在 AI 技術應用落地進程中，目前面臨着五大核心挑戰：開發/學習門檻過高，部署運維階段複雜，AI 應用安全備受挑戰，生態能力方面存在嚴重的割裂與鎖定現象，同時資源成本高昂且利用率低下。這些挑戰極大地阻礙了 AI 技術的廣泛普及以及

雲原生 , serverless

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yunwei37 頭像

yunwei37 - 在 WebAssembly 中使用 C/C++ 和 libbpf 編寫 eBPF 程序

作者：於桐，鄭昱笙 eBPF（extended Berkeley Packet Filter）是一種高性能的內核虛擬機，可以運行在內核空間中，用來收集系統和網絡信息。隨着計算機技術的不斷髮展，eBPF 的功能日益強大，進而被用來構建各種效率高效的在線診斷和跟蹤系統，以及安全的網絡和服務網格。 WebAssembly（Wasm）最初是以瀏覽器安全沙盒為目的開發的，發展到目前為止，WebAssembl

webassembly , c++ , Linux , 雲原生 , ebpf

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haixiudeshanghen_cc1dwg - 從開源到雲端：最值得關注的CI/CD工具與企業適配方案

隨着DevOps的普及，持續集成與持續交付（CI/CD）工具成為企業提升開發效率的關鍵。本文結合當前技術趨勢與工具特性，為您推薦十大CI/CD工具，並重點介紹國內優秀代碼託管平台Gitee的CI/CD解決方案。 1、Gitee CI/CD 特點： 國內領先的代碼託管平台Gitee內置的CI/CD服務，深度集成代碼倉庫。 核心優勢： 本地化服務： 服務器部署在國內，構建速度快（

容器管理 , 開源 , 雲原生 , cicd , 團隊協作

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數據科學探索者 - ARDregression參數

機器學習中的參數估計方法 本文主要介紹文本分析的三類參數估計方法-最大似然估計MLE、最大後驗概率估計MAP及貝葉斯估計，以及三者之間的區別。 1、最大似然估計MLE 首先回顧一下貝葉斯公式 這個公式也稱為逆概率公式，可以將後驗概率轉化為基於

機器學習 , 雲計算 , ARDregression參數 , 最大似然估計 , 雲原生 , 參數估計

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