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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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bigdatacoffe 頭像

大數據咖啡屋 - 初探Flink的序列化

Flink中的序列化應用場景 程序通常使用(至少)兩種不同的數據表示形式[2]： 1. 在內存中，數據保存在對象、結構體、列表、數組、哈希表和樹等結構中。 2. 將數據寫入文件或通過網絡發送時，必須將其序列化為字節序列。 從內存中的表示到字節序列的轉化稱為序列化,反之稱為反序列化。 Flink中，下述的場景需要進行序列化和反序列化[1] 1. F1ink中上下游算子之間可能分佈在不同

xml , 數據庫 , Json

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u_12891 頭像

gjnet - pes 2021 editor

在引入某個外部框架/功能件的 時候, 通常是 先引入css, 後引入js. css的必要屬性是rel和href, js的必要屬性是charset和src. js都是用javascript的,所以 css和js都不需要寫type了. k-indeditor 版本是4.1.11,其示例文檔不是根目錄下的demo.html而是根據你使用的後台語言放在對應的php

php , 架構 , 後端開發 , pes 2021 editor , Css , Json

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u_16864929 頭像

瘋狂迪霸戈 - 構建完整的服務器日誌體系

引言：一次線上故障排查的啓示 凌晨3點，系統報警響起：訂單支付接口成功率驟降至65%。開發團隊迅速響應，卻花了近兩小時才定位到問題根源——一個第三方支付接口的證書過期問題。這次經歷讓我們深刻認識到：一個完整的、結構化的日誌體系對前後端分離項目的重要性不亞於代碼本身。 本文將系統介紹前後端分離項目部署後，如何建立從瀏覽器到數據庫的完整日誌鏈路，以及如何通過這些日誌快速定位和解決問題

API , 後端開發 , JAVA , Nginx , Json

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u_16213356 頭像

mob64ca12de62a6 - python發出請求給到ollama並接收返回數據

在當前的開發環境中，將 Python 發出請求並接收數據是一個常見的需求。本篇文章將通過一個具體的示例，展示如何使用 Python 向 Ollama 發出請求，並處理返回的數據。接下來，我們將逐步分析問題背景、錯誤現象、根因分析、解決方案、驗證測試及預防和優化措施。 問題背景 假設我們在進行一個自然語言處理項目，希望利用 Ollama 的 API 提供文本生成功能。以下是該項目的

API , aigc , Json , Python

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u_17540178 頭像

Hommy168 - 【開源剪映小助手】向現有草稿中添加視頻特效

ADD_EFFECTS API 接口文檔 接口信息 POST /openapi/capcut-mate/v1/add_effects 功能描述 向現有草稿中添加視頻特效。該接口用於在指定的時間段內添加特效素材到剪映草稿中，支持多種特效類型如邊框特效、濾鏡特效、動態特效等。特效可以用於增強視頻的視覺效果。 更多文檔 📖 更多詳細文檔和教程請訪問：https://

字段 , 濾鏡 , aigc , AI作畫 , Json

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u_13463935 頭像

小滿zs - Next.js第十四章(緩存策略)

緩存策略(Cache Strategies) 友情提示：光敏性癲癇患者請勿觀看！！！ 緩存策略分兩種： 未啓用緩存組件: 確保cacheComponents配置為false或者不配置。 import type { NextConfig } from "next"; const nextConfig: NextConfig

獲取數據 , 緩存 , 後端開發 , harmonyos , 前端 , Json

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u_11644109 頭像

kexiaojun1 - MongoDB mgo 驅動操作內嵌數組文檔：查詢、更新與刪除實踐指南

探討了在mongodb中使用`mgo`驅動高效管理內嵌文檔數組的方法。針對複雜的文檔結構，我們將詳細介紹如何利用`$elemmatch`進行特定元素的查詢投影，以及如何結合定位操作符（`$`）和`$set`、`$pull`等操作符實現對數組中內嵌文檔的精準更新與刪除。通過go語言`mgo`示例代碼，讀者將掌握在不拆分集合的前提下，優化內嵌文檔操作的實用技巧。 理解Mongo

數組 , MySQL , 數據庫 , 2d , Json

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u_16099209 頭像

雲端夢想家 - 【SpringBoot 系列】一、SpringBoot項目搭建 - xcbeyond的個人空間 -

🧠 一、項目介紹 Deepseek WebChat 是一個基於 Spring Boot 後端 + HTML 前端 的簡潔 AI 聊天演示項目， 可以與 Deepseek API 進行實時流式對話，支持 Markdown 高亮和代碼塊渲染。 👉 效果演示： deepseek演示視頻

Spring Boot , API , 前端開發 , 後端 , HTML , Javascript , Json

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u_13200571 頭像

鹽焗西蘭花 - 跨設備剪貼板數據：實現應用間內容共享

跨設備剪貼板數據：實現應用間內容共享 概述 在 HarmonyOS 生態系統中，跨設備剪貼板功能讓用户能夠在一台設備上覆制內容，然後在同一賬號下的其他設備上粘貼使用。這項技術打破了設備邊界，為開發者提供了全新的內容共享體驗。 官方參考資料： HarmonyOS API 參考 剪貼板服務指南 跨設備剪貼板 重

移動開發 , 數據 , 剪貼板 , Android , Json

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u_16099217 頭像

技術博客達人 - ELK日誌系統淺析與部署 - bengozhong的個人空間 -

OSRM-backend中的請求日誌：ELK棧集成方案 OSRM-backend作為高性能的開源路由引擎，在處理大量地理空間請求時需要可靠的日誌系統進行監控與分析。本文將詳細介紹如何通過ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）棧實現OSRM請求日誌的採集、存儲與可視化，解決分佈式部署下的日誌分散問題。 日誌系統現狀分析

雲計算 , elastic , 雲服務 , ci , Json

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u_16213626 頭像

mob64ca1402a190 - 深入理解npm run命令

1. 基本概念 npm run用於執行在package.json文件的scripts字段中定義的腳本命令。 { "name": "my-project", "version": "1.0.0", "scripts": { "start": "node server.js", "dev": "nodemon

環境變量 , node.js , 前端開發 , npm , 前端 , Json

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u_13738137 頭像

小雨青年 - 拒絕“填鴨式”教學：用 MateChat 打造“蘇格拉底式”智能陪練系統

前言：當 AI 變成了“寫作業神器” 大家好！作為開發者，同時也可能是家長或終身學習者，大家最近有沒有一種擔憂：AI 太強大了，甚至強大到可能會“毀掉”教育。當學生把題目丟給 AI，屏幕上瞬間給出完美答案，作業雖然完成了，但學生思考的過程也被徹底剝奪了。這不叫教育，這叫“填鴨”。 真正的教育，應該是“蘇格拉底式”的——老師絕不直接給答案，而是通過不斷地反問、引導、啓發

vue.js , 前端開發 , Layout , Json , ui

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u_16213650 頭像

mob64ca14085c24 - mysql8.0 JSON

深入瞭解 MySQL 中的 JSON_CONTAINS MySQL 5.7 及更高版本引入了對 JSON 數據類型的支持，使得在數據庫中存儲和查詢 JSON 數據成為可能。在這些新功能中，JSON_CONTAINS 函數是一個非常有用的工具，允許我們檢查一個 JSON 文檔是否包含特定的值或對象。本文將深入探討 JSON_CONTAINS 的用法、

MySQL , 數據庫 , 後端開發 , Json , Python

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u_16099221 頭像

技術領航者之聲 - tinymce indent2em_val的使用

1.快速集成 快速集成部分參考tiny中文文檔 http://tinymce.ax-z.cn/ 第1步：下載TinyMCE TinyMCE支持多種使用方式，但是本人還是建議使用最傳統的方式，把相關資源下載到本地，放置到項目中。最新版的下載地址https://www.tiny.cloud/get-tiny/這

機器學習 , 編輯器 , 全屏 , 人工智能 , 解決方案 , Json

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u_16116809 頭像

wx6464351503832 - 徹底搞懂了！基於LangGraph與DeepSeek構建深度研究智能體

代碼已放在：https://github.com/yanqiangmiffy/Agent-Tutorials-ZH/tree/main/deep_research_agent 什麼是深度研究智能體？ 簡單來説，深度研究智能體（Deep Research Agents）是能夠對預設主題進行深入研究的系統。通常，這至少包括以下幾個步驟：

agent , MySQL , 搜索 , 數據庫 , Json

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u_17587833 頭像

mb6923acc0735dc - React Native鴻蒙開發實戰（九）：複雜業務場景實戰與架構設計

React Native鴻蒙開發實戰（九）：複雜業務場景實戰與架構設計 前言 在前8篇系列文章中，我們已經掌握了React Native鴻蒙開發的基礎知識、核心組件、狀態管理、路由導航、網絡請求、原生能力調用、性能優化以及打包發佈等全流程技能。本篇文章將作為進階篇，深入探討企業級應用開發中的複雜業務場景解決方案和架構設計思想，幫助大家從"會用"走向"精通"。 一

移動開發 , 離線 , 緩存 , Android , Json

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u_17467352 頭像

mb686fbcc4efbd6 - 無人機視角城市道路樹木識別分割數據集labelme格式2029張1類別

數據集格式：labelme格式(不包含mask文件，僅僅包含jpg圖片和對應的json文件) 圖片數量(jpg文件個數)：2029 標註數量(json文件個數)：2029 標註類別數：1 標註類別名稱:["tree"] 每個類別標註的框數： tree count = 4945 總框數：4945 使用標註工具：labelme=5.5.

數據集 , json格式 , 後端開發 , JAVA , Json

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u_15668812 頭像

ywb201314 - Elasticsearch SQL 查詢中format參數類型

在 Elasticsearch SQL 查詢中，format參數決定了返回數據的結構和可讀性，主要分為人類可讀格式和機器友好格式兩大類。選擇哪種格式取決於你是在命令行查看結果，還是需要程序進一步處理數據。 下面的表格詳細對比了常見的幾種格式： 格式

yyds乾貨盤點 , 數據 , 分頁 , 後端開發 , JAVA , Json

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u_16213613 頭像

mob64ca13ff9303 - Huggingface的介紹，使用（最強Huggingface入門手冊）_小怪獸喜歡小天使的技術博客

文章目錄 一、前言 二、DeepSeek-V3.1 模型文件結構 一、前言 在當前 AI 技術討論中頻繁提及“大語言模型（Large Language Model，LLM）開源”，但它到底 “開” 出來什麼？一個開源 LLM 究竟包含哪些核心組成部分？本文將介紹 Dee

redis , 語言模型 , 權重 , 數據庫 , Json

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u_16747707 頭像

自由的瘋 - 《日誌與監控：打造可觀測的應用(十五)》

可觀測性是現代應用的核心能力，通過日誌（Logging）、指標（Metrics）和追蹤（Tracing）幫助開發者快速定位問題、優化性能。本文將重點介紹Serilog/NLog 集成、Application Insights 配置和結構化日誌實踐，幫助構建高效、可維護的日誌與監控體系。 1. Serilog/NLog 集成：結構化日誌框架 1.1 Serilo

yyds乾貨盤點 , c++ , 後端開發 , c , 結構化 , Json

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u_17579628 頭像

mb69129985e0f10 - 從0到1搭建實時日誌監控系統：基於WebSocket + Elasticsearch的實戰方案

1. 背景與痛點 在開發分佈式系統時，日誌分散在多個服務節點中，傳統輪詢查詢方式存在延遲高、資源浪費的問題。某次線上故障中，因未能實時發現錯誤日誌，導致問題排查時間延長2小時。因此，決定自研一套低成本、實時性高的日誌監控系統。 2. 技術選型 數據存儲：Elasticsearch（高效檢索與聚合）

redis , elastic , Vue , 數據庫 , Json

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zhuifengdekukafei 頭像

追風的苦咖啡 - IP證書在關鍵信息基礎設施安全防護中的實踐與挑戰

一、核心實踐方向 https://www.joyssl.com/certificate/select/internet_ip_certifi... 註冊碼230959⬆️ 政策驅動下的合規性落地 國內法規強制：根據《網絡安全法》《數據安全法》及等保2.0要求，電力、能源、金融、醫療等行業的關鍵信息系統必須採用IP證書實現加密通信與身份認證。例如，電力調度機構需建立基於

redis , mariadb , 教程 , chrome-devtools , Json

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u_17583190 頭像

fangpin - 從0到1：揭秘LLM預訓練前的海量數據清洗全流程

讀完這篇文章，你將用監督微調（SFT）把一個 1.5B 規模的數學模型在 GSM8K 上的零樣本推理正確率從 1.56% → 62.9%，同時把輸出格式遵循率從 18.9% → 100%。我們將完整走通數據集下載、Prompt 架構、訓練配置和評估方法，所有代碼均來自本倉庫 alignment 文件夾，保證可復現與透明。 本文將深入剖析 llm-from-scratch

lua , 人工智能 , 深度學習 , Json , Python

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u_16175476 頭像

mob649e815e9bc9 - 如何前端調用ollama

如何在前端調用Ollama 在當今以AI驅動的應用程序中，如何前端調用Ollama成為了一個熱門話題。我們可以利用Ollama提供的API接口，從前端輕鬆調用其能力。以下將詳細介紹這一過程，包括可能遇到的問題及其解決方案。 問題背景 當我們嘗試通過前端調用Ollama時，可能會遇到一系列的挑戰。常見的現象描述包括請求超時、權限不足和響應格式不正確等。下圖展示了這一調用流程的觸發鏈

API , aigc , JAVA , Json

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