tag 後端

標籤
貢獻594
2252
05:25 PM · Oct 25 ,2025

@後端 / 博客 RSS 訂閱

星空Dreamer - LeetCode 1:兩數之和(Two Sum)

一、題目描述 原題 給定一個整數數組 nums 和一個整數目標值 target,請你在該數組中找出和為目標值 target 的那兩個整數,並返回它們的數組下標。 你可以假設每種輸入只會對應一個答案,並且你不能使用兩次相同的元素。 你可以按任意順序返回答案。 示例 示例 1: 輸入:nums = [2,7,11,15], target = 9 輸出:[0,1] 解釋:因為 nums[0] + num

後端

收藏 評論

LAYONTHEGROUND - 如何通過 C# 實現 PDF 文本提取?

在日常辦公和開發中,從 PDF 文件中提取文本是一項高頻需求。手動複製粘貼不僅耗時,而且面對大量文檔時效率極低。傳統的自動化方案往往依賴 Adobe Reader 等外部組件,不僅部署麻煩,遇到加密或掃描件更是難以處理。 本文將介紹如何使用免費庫 Free Spire.PDF for .NET ,無需安裝任何 PDF 閲讀器,輕鬆實現高精度、高可靠性的 PDF 文本提取。我們將從方案對比開始,逐步

.net , 後端

收藏 評論

京東雲開發者 - Java NIO 圖解 Netty 服務端啓動的過程 | 京東雲技術團隊

一.啓動概述 瞭解整體Netty常用的核心組件後,並且對比了傳統IO模式。在對比過程中,找到了傳統IO對應Netty中是如何實現的。最後我們瞭解到在netty中常用的那些組件。 本文在瞭解下這些核心組件的前提下,進一步瞭解組件如何在整個服務器啓動過程如何被創建,如何組件之間配合來使用。首先也是先了解下大概服務端的啓動過程,並且在瞭解過程中我們帶着自己的問題去在學習過程中探尋答案。 1.1

netty , JAVA , nio , 後端

收藏 評論

率性的開水瓶 - CRM核心能力橫向對比:從客户管理到多端協同,誰更適配你的業務?

在數字化轉型中,CRM(客户關係管理)的價值早已超越“記錄客户信息”——它是企業實現從線索到復購的全鏈路數字化、從流程管控到智能決策的核心工具。本文選取7款主流CRM產品(超兔一體雲、紅圈營銷、六度人和EC、Salesforce、SugarCRM、Freshsales、Pipedrive),從客户信息管理、銷售跟蹤與待辦、報表與分析、多端同步四大核心維度展開深度對比,結合業務場景給出選型建議。 一

塊元素 , 框架 , 後端

收藏 評論

京東雲開發者 - 頻繁 FullGC 的原因竟然是 “開源代碼”? | 京東雲技術團隊

前言 首先java語言的特性是不需像C和C++那樣自己手動釋放內存,因為java本身有垃圾回收機制(垃圾回收稱為GC),顧名思義就是釋放垃圾佔用的空間,防止內存泄露。JVM運行時佔用內存最大的空間就是堆內存,另外棧區和方法區也會佔用空間但是佔用有限本章就不探究了。那麼堆中的空間又分為年輕代和老年代,所以我們粗略的把垃圾回收分為兩種:年輕代的垃圾回收稱為Young GC,老年代的垃圾回收稱為Full

jvm , gc , JAVA , 後端

收藏 評論

blossom - 如何設計高效的客服工作台會話列表?拒絕照搬通用 IM 模式

在構建客服系統(Agent Workbench)時,市面上常見的即時通訊(IM)軟件往往成為首選的參考對象。畢竟,即時通訊是大眾最熟悉的溝通形態。 於是,很多客服系統的會話列表設計呈現出這樣的形態:所有會話按“最後一條消息時間”倒序排列;有新消息來,會話瞬間跳到頂部;紅點消掉代表“已讀”。 但在實際運營中,這種照搬“通用 IM 模式”的做法,往往無法滿足高強度的服務需求,甚至成為效率提升的瓶頸。本

後端

收藏 評論

千尋技術幫 - 10389_基於Springboot的物資管理系統

1、項目包含 項目源碼、項目文檔、數據庫腳本、軟件工具等資料; 帶你從零開始部署運行本套系統。 2、項目介紹 隨着信息技術在管理上越來越深入而廣泛的應用,管理信息系統的實施在技術上已逐步成熟。本文介紹了企業資產管理系統的開發全過程。通過分析企業資產管理系統方面的不足,創建了一個計算機管理企業資產管理系統的方案。文章介紹了企業資產管理系統的系統分析部分,包括可行性分析等,系統設計部分主要介紹了系統功

後端

收藏 評論

細心的紅酒 - 小白必看!SSL證書類型掃盲:DV, OV, EV到底怎麼選?

當你決定為網站安裝SSL證書時,迎面而來的就是三個神秘的縮寫:DV、OV、EV。它們看起來很像,價格卻天差地別。 別擔心,這篇文章將用最通俗易懂的方式,幫你徹底搞懂它們的區別,並告訴你如何根據自身情況做出最佳選擇。 核心概念:驗證等級的不同 這三種證書最根本的區別,在於證書頒發機構(CA)對申請者身份信息的驗證嚴格程度不同。你可以把它類比成我們生活中的三種證件: DV證書 ≈ “網上暱稱”

後端 , 前端

收藏 評論

codechen8848 - 專注隱私和效率!一款 DBA 必備的 MySQL 本地化審計工具!

大家好,我是 Java陳序員。 對於企業而言,MySQL 數據庫的操作審計從來都不是小事:一次違規的 DDL 操作可能導致數據丟失,無管控的查詢可能泄露核心敏感信息,缺乏追溯的操作記錄更是合規審計的“重災區”。 傳統的人工審核模式效率低、易遺漏,雲端審計工具又讓企業擔心數據泄漏問題。 今天,給大家推薦一款本地化的 SQL 審計工具,專注隱私和效率! 關注微信公眾號:【Java陳序員】,獲取開源

後端

收藏 評論

ahfuzhang - [DotNet] Kestrel 框架中, http1 與 http2 的性能對比

作者:張富春(ahfuzhang),轉載時請註明作者和引用鏈接,謝謝! cnblogs博客 zhihu Github 公眾號:一本正經的瞎扯 (文中的 http2 是指明文的 http2 協議,也叫 h2c, 並未測試 TLS 加密的情況) 如果僅從協議的角度對比,http2 會比 http1 更快嗎?如果更快,能快多少? 基於以上疑問,我基於 C# 的 Ke

.net , 後端

收藏 評論

極市平台 - 驍龍大賽-技術分享第5期乾貨彙總來啦——直播問題&答疑整理

1. 在 QAI AppBuilder 中部署模型時,哪些情況會導致模型“不兼容”?如何判斷模型能否在 NPU 上運行? 答覆:沒有“不兼容模型”這種説法,理論上所有能夠通過TensorFlow,PyTorch 或 ONNX Runtime推理的模型,都可以轉換成 QNN 上下文二進制格式並運行在NPU上的。 大家容易遇到的比較難處理的問題通常不是模型能不能轉換,不是模型能不能跑在NPU上,

觀點 , 資訊 , 教程 , 知識 , 後端

收藏 評論

sevencoding - BlockingQueue:阻塞操作與條件隊列的高效結合

BlockingQueue和BlockingDeque BlockingQueue BlockingQueue 通常用於一個線程生產對象,而另外一個線程消費這些對象的場景。下圖是對這個原理的闡述: 一個線程往裏邊放,另外一個線程從裏邊取的一個 BlockingQueue。 一個線程將會持續生產新對象並將其插入到隊列之中,直到隊列達到它所能容納的臨界點。也就是説,它是有限的。如果該阻塞隊列到達了其

後端

收藏 評論

不一樣的科技宅 - Java Stream API 操作完全攻略:讓你的代碼更加出色 (一)

前言   Java Stream 是一種強大的數據處理工具,可以幫助開發人員快速高效地處理和轉換數據流。使用 Stream 操作可以大大簡化代碼,使其更具可讀性和可維護性,從而提高開發效率。本文將為您介紹 Java Stream 操作的所有方面,包括 filter、map、distinct、sorted 等操作,讓您的代碼行雲流水,更加優雅。 filter():根據指定的 Predicate

API , lambda , 技巧 , JAVA , 後端

收藏 評論

技術博客領航者 - 【SpringBoot 系列】一、SpringBoot項目搭建 - xcbeyond的個人空間 -

系統程序文件列表 項目功能:用户,畫師,作品類型,畫師作品,約稿信息,稿件作品 開題報告內容 基於SpringBoot的美術外包服務平台開題報告 一、選題背景與意義 (一)行業背景 隨着數字經濟的蓬勃發展,遊戲、動漫、影視、廣告等行業對美術設計的需求呈現爆發式增長。據市場調研機構統計,2025年全球美

技術棧 , Spring Boot , 後端開發 , JAVA , 外包 , harmonyos , 後端

收藏 評論

楊楊楊大俠 - 03 - 流程引擎實現 ⚙️

🎯 目標: 實現流程編排框架的核心執行引擎 🤔 流程引擎的職責 流程引擎是整個框架的心臟,負責: 🎯 流程調度: 按照定義的順序執行步驟 🔧 執行器管理: 為不同類型的步驟選擇合適的執行器 📊 狀態跟蹤: 記錄流程和步驟的執行狀態 🛡️ 異常處理: 處理執行過程中的異常情況 📈 性能監控: 收集執行時間和性能指標 🏗️ 引擎架構設計 graph TB s

開源框架 , 工作流 , 後端

收藏 評論

伊伊DK - “碼”上跑腿:拆解一套可商用的校園外賣跑腿小程序源碼如何快速部署

商用級校園外賣跑腿小程序的快速部署,核心是 “標準化流程 + 校園場景適配 + 合規落地”,本文基於可商用的完整源碼包(UniApp 前端 + SpringBoot 後端),從環境準備、源碼部署、配置調試到上線商用,拆解全流程,讓你最快 1 天完成部署,適配校園商業化運營需求。 一、部署前核心準備 核心資源清單(商用必備) 二、5 分鐘適配前端小程序(UniApp)

php , 後端 , 前端

收藏 評論

雪雁 - CodeSpirit 開發環境搭建及啓動指南

概述 本指南將幫助您快速搭建CodeSpirit(碼靈)低代碼框架的開發環境。CodeSpirit基於 .NET 10 和 Aspire 13.0 構建,通過簡單的幾個步驟即可啓動完整的開發環境。 最後更新: 2025年12月22日 框架版本: v2.0.0 快速開始 前置要求 操作系統: Windows 10/11, macOS 12+, 或 Linux (Ubuntu 20.

.net , 後端

收藏 評論

俞凡 - [大廠實踐] JunoDB:PayPal 新一代基礎設施

本文介紹了 PayPal 開源的新一代高性能分佈式鍵值存儲系統 JunoDB,分析了其設計背景和架構。 1. 引言 JunoDB 是由 PayPal 開發並開源的專有分佈式 KV 存儲,旨在滿足 PayPal 全球支付平台的極端需求,每天處理約 3500 億次請求。JunoDB 設計為高可用性、安全性和可擴展性,保持六個九的可用性(99.9999%),意味着每年停機時間少於 32 秒。作為 Pay

後端

收藏 評論

KubeSphere - 雲原生週刊:K8s 成為人工智能的新動力引擎

雲原生熱點 Karmada v1.16 版本發佈!支持多模板工作負載調度 Karmada 是開放的多雲多集羣容器編排引擎,旨在幫助用户在多雲環境下部署和運維業務應用。憑藉兼容 Kubernetes 原生 API 的能力,Karmada 可以平滑遷移單集羣工作負載,並且仍可保持與 Kubernetes 周邊生態工具鏈協同。 Karmada v1.16 近期正式發佈,主要帶來了多組件工作負載統一調度能

後端

收藏 評論

有疑説 - 如何用好 Go interface

interface 是 Go 語言最精髓的特性之一,一直以來想寫一篇關於 interface 的文章,但是一直沒敢寫。持續幾年之久,還是斗膽總結下。 Concrete types struct 定義數據的內存佈局。一些早期建議將方法包含在 struct 中,但是被放棄了。相反,方法如普通函數一樣聲明在類型之外。描述 (data) 和行為 (methods) 是獨立且正交的。 一方面,方法只是一個帶

擴展 , interface , 接口隔離原則 , go , 後端

收藏 評論

曾經愛過的烤麪包 - 想進入AI行業?真正的路徑只有這三類

過去兩年,人類親眼見證了一件事: AI從未來走進現實,從概念走向產業化,從討論走向落地。 更重要的是——它正以不可逆的速度重塑產業結構、資本邏輯與人才價值。 2023年,全球AI產業支出達到1540億美元,同比增長26.9%;到2026年將突破3000億美元,複合增長率高達27%。 在中國,這個趨勢更直觀:2023年市場規模147億美元,三年後將增長至263億美元。

後端

收藏 評論

大模型玩家七七 - 16G顯卡也能調大模型?先搞懂顯存消耗的3大核心原因

16G顯卡也能調大模型?先搞懂顯存消耗的3大核心原因 (一)引言:為什麼顯存是大模型微調的“攔路虎”? 大家好,我是七七,看到經常有網友:“博主,我用16G顯卡微調7B模型,一跑就報OOM(顯存溢出),是不是必須換24G以上的卡?”“同樣是微調13B模型,為什麼別人單卡能跑,我卻要多卡並行?” 其實在大模型微調場景裏,顯存不足是最常見的“踩坑點”,尤其是中小開發者、學生黨和個人研究者,手

後端

收藏 評論

楊一敏 - 怎樣才能找到國外的工作機會?

世界的陸地面積是 148.9M 平方千米,總人口是 76億,平均下來每個人佔地 196K平方米。 中國的陸地面積是 9.6M 平方千米,總人口是 14億,平均下來每個人佔地 70K 平方米。 中國人均佔地面積約為世界的 0.35。 世界有廣闊的平台和機會。如果你打算換一個環境,見見不同的人的時候,可以考慮找一份海外的工作。這其實並不難,已經有很多人通過各種不同的途徑實現了自己目標。這事難就難在在猶

簡歷 , 面試 , 找工作 , 後端 , 前端

收藏 評論

IT開發者筆記 - 【案例分享】基於TeeChart圖表庫實現高級流體網絡仿真

關於客户 Fluid Systems 公司成立於 20 世紀 90 年代初,是一家領先的波蘭公司,專門從事流體網絡建模和仿真軟件的開發,包括供暖系統、燃氣供應網絡、供水系統、加壓污水系統等等。 Fluid Systems提供靜態(穩態)和動態(瞬態)仿真,以及優化和諮詢服務,幫助客户: 分析當前網絡性能並找出效率低下的環節。 優化設計、管道尺寸和運行策略。 模擬瞬態效應,以預測激增和其他挑

.net , 後端

收藏 評論