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lufeng_68f0e3782426d 頭像

程序員鋒仔 - 2026-01-07 GitHub 熱點項目精選

🌟 2026-01-07 GitHub Python 熱點項目精選(14個) 每日同步 GitHub Trending 趨勢，篩選優質 Python 項目，助力開發者快速把握技術風向標～ 📋 項目列表（按 Star 數排序） 1. microsoft/BitNet 由微軟推出的項目，可能涉及網絡技術、安全或數據處理等領域，從名稱來看，或許與位操作或網絡架構相關，旨在通過創新技術提升相關領域的

資訊 , 程序員 , 後端 , Python

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reasa 頭像

reasa - 從“2D轉3D”看計算機圖形學的數學本質

從“2D轉3D”看圖形學的數學本質 在上一篇《從 0 構建 WAV 文件》中，我們拆解了音頻文件的底層：它不過是按規則排列的二進制採樣點。當時我們得出了一個結論：計算機的世界沒有魔法，只有樸素的規則。 當你玩《黑神話：悟空》或《賽博朋克 2077》時，你是否好奇過：屏幕明明是一個平面，為什麼我們能從中看出真實的3d效果？ 那些複雜的 3D 遊戲，其底層邏輯是否也像 WAV 文件一樣，是由某個簡單的

後端

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alineverstop 頭像

NE_STOP - spring6-註解式開發

spring框架創建bean就是利用反射機制 反射機制的代碼如下： public static void main(String[] args) throws Exception { System.out.println("Hello, World!"); // 使用反射機制調用方法 // 獲取類 Class? clazz = Class.forName("com.

JAVA , 後端

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jdcdevloper 頭像

京東雲開發者 - 你的停機真的優雅麼？第二彈來襲 | 京東雲技術團隊

1. 前言 之前總結了一篇基於現有業務線在停機重啓時會產生RPC和MQ調用強殺導致業務數據不一致文章，文中通過優雅停機改造對RPC服務進行反註冊和MQ進行暫停消費，進而可以解決在停機時強制kill掉RPC線程或者MQ線程導致數據不一致現象，具體的原文大家感興趣可以去看一下。Ok前情提要結束，最近在一些核心應用上線重啓的時候又出現了業務訂單數據不一致的情況，通過排查定位發現還是因為停機不夠優雅，罪魁

定時任務 , 數據一致性 , 程序員 , 後端

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jdcdevloper 頭像

京東雲開發者 - 從歷代GC算法角度刨析ZGC

作者：京東科技 文濤 前言 本文所有介紹僅限於HotSpot虛擬機， 本文先介紹了垃圾回收的必要手段，基於這些手段講解了歷代垃圾回收算法是如何工作的， 每一種算法不會講的特別詳細，只為讀者從算法角度理解工作原理，從而引出ZGC，方便讀者循序漸進地瞭解。 GC 是 Garbage Collection 的縮寫，顧名思義垃圾回收機制，即當需要分配的內存空間不再使用的時候，JVM 將調用垃圾回收機制來回

jvm , 算法 , gc , 垃圾回收 , 後端

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sevencoding - 劍指offer-72、禮物的最⼤價值

題⽬描述 在⼀個m × n的棋盤的每⼀格都放有⼀個禮物，每個禮物都有⼀定的價值（價值⼤於 0）。你可以從棋盤的左上⻆開始拿格⼦⾥的禮物，並每次向右或者向下移動⼀格、直到到達棋盤的右下⻆。給定⼀個棋盤及其上⾯的禮物的價值，請計算你最多能拿到多少價值的禮物？ 如輸⼊這樣的⼀個⼆維數組， [ [1,3,1], [1,5,1], [4,2,1] ] 那麼路徑 1→3→5→2→1 可以拿到最多價值的禮物，

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jueqiangdeqianbi 頭像

倔強的鉛筆 - 從零開始學習 Postman 變量的使用技巧

在我們進行 API 開發和測試時，使用諸如 Postman 之類的工具可以極大地簡化工作流程，提高效率。Postman 的一個強大功能就是變量（Variables）。利用變量，我們可以使我們的請求變得更加動態和靈活，避免重複輸入數據，提高測試的可維護性和可讀性。 什麼是變量？ 在編程中，變量是用於存儲數據值的命名存儲位置。類似的，Postman 中的變量也是如此。它們允許我們在不同的請求中重用相同

API , postman , 程序員 , 變量 , 後端

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gundy 頭像

Gundy - 告別命令行！我用 Electron + React 開發了一款 FFmpeg 可視化工具

告別命令行！我用 Electron + React 開發了一款 FFmpeg 可視化工具 視頻處理不應該這麼複雜。FFmpeg Studio 讓每個人都能輕鬆處理視頻和音頻。 前言 作為開發者，我們經常需要處理視頻和音頻文件：轉換格式、裁剪片段、提取音頻、添加水印…… 雖然 FFmpeg 是最強大的多媒體處理工具，但它的命令行參數讓很多人望而卻步： ffmpeg -i input.mp4 -ss

electron , 後端 , 前端

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wang_yb 頭像

wang_yb - 折線圖的奇妙變奏：四種創意可視化方法

想象一下折線圖就像一條普通的公路，它能帶我們從A點到達B點。 但有時我們需要更特別的路線：環島、盤山公路、波浪形賽道或螺旋上升的通道。 在數據可視化中，標準的折線圖有時無法充分展示數據的特性，這時我們就需要一些創意變種。 今天將介紹四種特別的折線圖變體，它們各有所長，能讓你的數據故事更加生動。 1. 圓形折線圖：時間的輪迴 如果把普通的折線圖首尾相連，放在圓形座標系中，就得到了圓形折線圖。 它特別

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aitibao_shichangyingxiao 頭像

艾體寶IT - 艾體寶洞察 |

一、pytorch如何保存訓練模型 最初pytorch用pickle模塊進行臨時保存程序中的對象（比如訓練好的模型、中間計算結果），方便後續直接加載使用。pickle是 Python 的序列化 / 反序列化模塊，核心作用是把 Python 對象（比如字典、列表、類實例等）轉換成字節流（序列化，稱為 “pickling”），或者把字節流恢復成原來的 Python 對象（反序列化，稱為 “unpick

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qianxunsoftware 頭像

千尋技術幫 - 10350_基於Springboot音樂專輯銷售系統

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。綠-泡泡：QianXun-Software 2、項目介紹 本文闡述了網上音樂專輯銷售系統的設計與實現。本系統由兩個模塊組成：前端用户和後台管理人員。它包含了顧客的註冊登錄、網站信息的瀏覽、專輯查詢、購物並填寫訂單，並且由管理者來進行網站的維護和升級，在註冊之後，顧客可以通過註冊的方式來進行自己喜愛的歌曲選

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chen_67f9ccbe6f07b 頭像

異常君 - 深入解析 InnoDB 死鎖：從案例到方案，全流程透視指南

大家好！今天我要和各位分享一個在 MySQL 項目中經常讓開發者頭疼的問題——InnoDB 的死鎖問題。相信不少朋友都遇到過這樣的情況：一個好好運行的系統突然報錯，日誌裏冒出"Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction"，然後你就開始了漫長的排查之旅... 別擔心，這篇文章會用真實案例帶你從現象到根源，徹底掌

死鎖 , MySQL , innodb , 數據庫 , 後端

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hunter_58d48c41761b8 頭像

Hunter - Golang基礎筆記四之map

本文首發於公眾號：Hunter後端 原文鏈接：Golang基礎筆記四之map 這一篇筆記介紹 Golang 裏 map 相關的內容，以下是本篇筆記目錄： map 的概念及其聲明與初始化 map 的增刪改查 map 的遍歷 1、map 的概念及其聲明與初始化 map，即映射，是 Golang 裏無序鍵值對的集合。 以下是創建 map 的兩種方式。 1. 使用 make 的方式創建

map , go , 後端

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wangzhongyang_go 頭像

王中陽講編程 - 分享一下最近的面試題

分享一下訓練營內部學員最近的面經，希望對大家有幫助。 1 供應鏈跨境電商二面 外包 自我介紹 詢問 一般來説 會從哪些方面去code review 空結構體用過嗎？什麼作用？為什麼會有這個作用? 詢問 你怎麼去設計一個10萬QPS的系統。（redis單飛是什麼） 多大的服務器 或者説怎麼配置一個服務器 能撐起10W的QPS Mysql 覆蓋索引、聯合索引的概念 唯一索引和二級索引（

go , 後端

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jazz-z 頭像

LAYONTHEGROUND - Python 高效實現 Excel 轉 TXT 文本

在數據處理場景中，將Excel文件轉換為純文本（TXT）格式便成為了一個常見的需求。傳統的手動複製粘貼，不僅效率低下，更容易因格式不兼容、數據量龐大而引發錯誤。本文將解析如何通過 Spire.XLS for Python 實現 Excel 轉 TXT 的高效、無依賴操作，提升數據處理效率和靈活性。 安裝指令：pip install spire.xls​​ 免費版：​​pip inst

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GeophysicsWorker 頭像

GeoFXR - Qt的技巧筆記(一)：Qt的QComboBox與自定義的枚舉類型的遍歷綁定

Qt的技巧筆記(一)：Qt的QComboBox與自定義的枚舉類型的遍歷綁定 ​ 枚舉類型enum通常用於定義一組固定的常量值，在Qt開發中，QComboBox控件中使用枚舉值來設置或獲取當前中的選項。如果你想要遍歷一個枚舉類型，比如在QComboBox中填充所用枚舉值，你需要先定義枚舉，然後利用Qt的元對象系統(Meta-Object System)來獲取枚舉的名稱和值。 步驟1：定義枚舉

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kubesphere 頭像

KubeSphere - 某頭部汽車金融以 KubeSphere 多集羣支撐混合雲合規治理與彈性擴展

在金融監管趨嚴、業務持續創新的背景下，國內某頭部汽車金融公司需要在有限的硬件資源上，同時滿足多環境隔離、合規要求與快速迭代的業務需求。藉助 KubeSphere 容器平台與雲易捷超融合平台，企業在約三個月內完成混合金融平台的搭建，實現多集羣統一管理、生產與研發環境隔離以及容器化運維能力落地，為後續業務系統向雲原生架構演進打下基礎。 客户背景與行業挑戰 該汽車金融公司隸屬於國際知名汽車集團，長期深耕

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xzqcsj 頭像

愛學習的懶洋洋 - Spring Boot WebSocket方案終極指南：Netty與官方Starter對比與實踐

一、Maven依賴引入 1. Netty-WebSocket-Spring-Boot-Starter dependency groupIdorg.yeauty/groupId artifactIdnetty-websocket-spring-boot-starter/artifactId version0.13.0/version !-- 請使用最新版本 -- /depen

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ke999it_top 頭像

梓源 - 分享 明哥-AI智能體零基礎入門Coze工作流7天速通

明哥·7 天速通 Coze 工作流：零基礎入門 AI 智能體 引言 在當今快速發展的科技時代，人工智能（AI）的應用愈發廣泛，從日常生活的智能助手到工業自動化的應用場景，AI逐漸成為不可或缺的一部分。Coze 工作流是一個高效的工具，可以幫助用户以直觀的方式進行 AI 智能體的節點編排。本文將為您提供一個為期七天的學習計劃，旨在幫助零基礎的用户，從零開始掌握 Coze 工作流的基本概念

ai開發 , 入門 , 後端

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xinggandezicaitang_cwds3r 頭像

果醬桑 - 從 0 到 1 手寫實現 MyBatis 框架：吃透 ORM 底層原理，面試不再慌

一、引言 在Java後端開發領域，MyBatis作為一款輕量級ORM框架，憑藉其靈活的SQL控制、較低的學習成本和出色的性能，成為了企業級開發中持久層的首選框架之一。大多數開發者都熟練使用MyBatis進行CRUD操作，但對其底層實現邏輯卻一知半解。 本文將帶領大家從0到1手寫實現一套簡易但完整的MyBatis框架，通過實戰穿透MyBatis的核心設計思想（如配置解析、Mapper代理、SQL執行

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pains 頭像

Rick Carter - EFCore中巧妙利用ToQueryString()實現批插（不借助第三方包）

dotnet10發佈了，ef10也快發佈了，但是還是隻有批量更新（ExecuteUpdateAsync）和批量刪除（ExecuteDeleteAsync）功能，沒有批量插入。 今天給個辦法，在不引用第三方庫的情況下，巧妙利用ToQueryString()實現批插。 道理很簡單，就是用efcore的ToQueryString()方法返回sql字符串，然後替換拼接實現insert into(..

.net , 後端

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lxlinux 頭像

良許 - 20+歲男生程序員，想聽聽35歲程序員的建議

大家好，我是良許。 昨天晚上下播後，一個粉絲給我發私信，説他今年23歲，剛做程序員一年多，看到網上到處都在説35歲危機，問我這個過來人有什麼建議。看到這條消息，我突然想起自己24歲剛畢業那會兒，也是滿腦子焦慮，擔心自己從機械轉行到嵌入式會不會走錯路，擔心自己技術不夠好會不會被淘汰。現在我已經過了36歲，這些年的經歷讓我對這個問題有了很多不一樣的思考。 1. 先説説我見過的35歲程序員 我只呆過三家

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lindexi 頭像

lindexi - 對比 Avalonia 和 WPF 的渲染延遲

此測試發現了 WPF 的渲染非常跟輸入，而 Avalonia 明顯落後 在我的測試用例裏面，特別讓 Avalonia 窗口去接收輸入，讓 Avalonia 驅動 WPF 的界面。如此可以排除 Avalonia 的輸入層帶來的延遲。完全只對比 Avalonia 和 WPF 的渲染層 詳細請參閲： https://github.com/AvaloniaUI/Avalonia/discussions/2

.net , 後端

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dewujishu 頭像

得物技術 - 社區點贊業務緩存設計優化探索

背景 內容點贊業務在得物社區中是一個非常高頻的業務場景，功能本身複雜度不高，但是業務場景多、QPS高、而且由於社區的用户體量，整體點讚的數據量非常大。其中最核心、對響應性能要求最高的主要是“用户是否點贊內容”和“內容點贊數”場景。 在得物社區中凡是有內容消費的場景，都會有上面兩個點贊場景的處理，所以整體點贊業務的QPS在社區都是非常高的。當我們在刷各種Feed流時，每一次下滑，都需要對數十篇內容進

緩存 , 重構 , 後端 , 方案

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