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天航星 - 【Python 基礎】第 1 期：人生苦短，我用 Python

介紹 Python 在英語中是蟒蛇的意思，它的 logo 也是兩條蟒蛇纏繞在一起。 然而 Python 和蟒蛇實際上沒有半點關係。 Python 是由荷蘭程序員 Guido van Rossum（因為其名字的前三個字母“gui”是中文“龜”的拼音，所以江湖人稱“龜叔”）獨立開發完成初版的。 “龜叔”曾供職於 Google，現任職於 Dropbox（多寶箱）。 1989 年聖誕節期間，在阿姆

後端 , Python

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逐夢AI - Java 高效實現 WAV 音頻拼接徹底擺脱 FFmpeg 的輕量本地方案

Java 高效實現 WAV 音頻拼接：徹底擺脱 FFmpeg 的純本地方案 一、背景：為什麼要“去 FFmpeg 化” 1. FFmpeg 的便利與侷限 在音頻處理領域，FFmpeg 是幾乎無所不能的存在。 從音頻解碼、格式轉換、拼接到混音，幾乎所有任務都能用一句命令完成。然而，正因為它“全能”，也意味着“笨重”。 在 Java 項目中，開發者常通過 ProcessBuilder 或 Run

spring , JAVA

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艾體寶IT - 艾體寶方案 | Active Directory 監控工具全解析：從微軟自帶到第三方方案

**在現代企業的 IT 架構中，Active Directory（AD） 是身份認證與訪問控制的核心。為了確保系統安全穩定並滿足合規要求，越來越多的組織採用 Active Directory 監控工具 來實時掌握目錄服務的運行狀況、用户行為及安全風險。 目前市場上已有多種監控工具可供選擇，包括微軟原生工具與第三方產品，從企業級方案到免費選項一應俱全。關鍵在於選擇一款最契合自身環境的解決方案。

後端

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張老師講數字孿生 - EAST創紀錄背後：數字孿生技術功不可沒

近年來，中國"人造太陽"EAST（全超導託卡馬克裝置） 實現了1億攝氏度等離子體穩定運行1000秒的全球紀錄，標誌着核聚變能源技術的重大突破。在這一成就背後，數字孿生技術作為關鍵使能工具，通過構建動態虛擬模型與物理實體的實時交互，為複雜系統優化提供了核心支持。本文結合EAST案例，探討數字孿生在核聚變裝置中的兩大技術原理，並引用真實解決方案示例，闡述其如何助力能源技術迭代。 一、引言：從EAST突

數字化轉型 , 動態更新 , 人工智能 , 後端 , 前端

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數據集成與治理 - 終於有人把數據架構講明白了

天天聽人説“數據架構”，是不是覺得有點懵又有點煩？別急！今天咱們就拋開那些高大上的術語，好好聊聊：數據架構到底是啥？它為啥這麼重要？ 其實説白了，數據架構就是你公司裏那套管數據的“規矩”和“方法”——數據放哪？怎麼算？怎麼跑？怎麼用？全歸它管！ 為啥要搞這套“規矩”？因為數據太亂了！到處是孤島，質量參差不齊，想用的時候找不着、用不好。好的數據架構，就是來解決這些頭疼事的！​它能讓你公司的數據井井有

數據結構

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大廠碼農老A - CR被批“寫得像坨屎”，我三句話讓他當場閉嘴

這坨屎山，我接了 大家好，我是老A。 我想很多程序員有過這種經歷，新接手一個項目，打開工程一看，妥妥的一大坨🤦，內心OS：好嘛，又要“屎山雕花”了。。。 我這兩年在做電商業務，所以業務上經常會搞大促，3天一小促，5天一大促，作為技術早就習慣了這種研發節奏（倒排）。今年6月是我們業務年中的一次大型大促，所以5月份的需求爆炸多，基本都是倒排，業務天天拿着大喇叭在我們屁股後喊📢：這個需求不做就

segmentfault , springboot , JAVA , 程序員 , 後端

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沉浸式趣談 - Promise 這個新 API 真香！

Hey, 我是 沉浸式趣談 本文首發於【沉浸式趣談】，我的個人博客 https://yaolifeng.com 也同步更新。 轉載請在文章開頭註明出處和版權信息。 如果本文對您有所幫助，請 點贊、評論、轉發，支持一下，謝謝！ 聊到異步，Promise 大家肯定都不陌生，是咱們處理異步操作的神器 不過呢，就算有 Promise，有時候處理一些既可能是同步又可能是異步的函數，或者那種隨時可

promise , ecmascript , 程序員 , 前端

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vivo互聯網技術 - 分佈式任務調度內的 MySQL 分頁查詢優化

作者：vivo 互聯網數據庫團隊-Qiu Xinbo 本文主要通過圖示介紹了用主鍵進行分片查詢的過程，介紹了主鍵分頁查詢存在SQL性能問題，如何去創建高效的索引去優化主鍵分頁查詢的SQL性能問題 對於數據分佈不均如何發現，提供了一些SQL查詢案例來進行參考，對MySQL Index Condition Pushdown優化算法做了一些簡單介紹。 一、背景介紹 最近在線上環境發現了一條執行較慢的分頁

分佈式任務 , mysql優化 , 主鍵

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float64 - ByteByteGo學習筆記：一致性哈希

一、引言 在分佈式系統中，實現水平擴展的關鍵在於能夠有效地分配請求並均勻地將數據分配到各個服務器上。一致性哈希算法作為一種常用的技術，能夠很好地解決這一問題。本文將深入探討一致性哈希算法的原理、實現以及應用場景。 二、重哈希問題 2.1 傳統哈希方法 傳統的哈希方法通常使用取模運算來確定鍵存儲在哪個服務器上，即 serverIndex = hash(key) % N，其中 N 是服務器池的大小。這

數據結構 , 系統架構 , 一致性哈希算法 , 後端

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universe_king - 避坑指南：升級到 rabbitmq3.13.7 後隊列 State crashed

今天下午把 rabbitmq 3.12.14 升級到了 3.13.7 就遇到了問題，機器是 16core32GB 的機器，但是遇到了內存快速增長，然後磁盤快速增長，然後 rabbitmq 就掛了，因為是 docker 跑的，所以就陷入重啓了 奇怪的是，我的系統盤也跟着漲（不是數據盤） 很無語，然後我試着重啓了 rabbitmq 不行；重啓後幾分鐘到十幾分鍾就會出現某個隊列 State cras

rabbitmq

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bin的技術小屋 - 小小的引用計數，大大的性能考究

本文基於 Netty 4.1.56.Final 版本進行討論 在上篇文章《聊一聊 Netty 數據搬運工 ByteBuf 體系的設計與實現》 中，筆者詳細地為大家介紹了 ByteBuf 整個體系的設計，其中筆者覺得 Netty 對於引用計數的設計非常精彩，因此將這部分設計內容專門獨立出來。 Netty 為 ByteBuf 引入了引用計數的機制，在 ByteBuf 的整個設計體系中，所有的 Byt

netty , JAVA , 後端

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山頭人漢波 - 前端學 Ruby：唐詩API項目

前言 我想了半天，該做什麼項目，基於筆者的數據庫知識羸弱，怕一方面做前端一方面做後端會搞得四不像，又累時間又長。所以就想以做純 API 為目的，只做接口會不會更快一些呢 正文 筆者打算做一個全唐詩的 API 項目，此項目只為學習 ruby on rails web 開發並部署至服務器，會逐步從零開始到部署上線，部署手段會有些原始，不過沒事，下個項目筆者會升級部署手段 先新建一個 API 項目 ra

實戰 , ruby-on-rails , ruby , 前端

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god23bin - 一文快速回顧 Servlet、Filter、Listener

什麼是Servlet？ 前置知識： Web 服務器：可以指硬件上的，也可以指軟件上的。從硬件的角度來説， Web 服務器指的就是一台存儲了網絡服務軟件的計算機；從軟件的角度來説， Web 服務器指的是一種軟件，比如 Tomcat。 Servlet 容器：目前主流的 Servlet 容器軟件包括 Tomcat、Jetty、Jboss 等。 Web 服務器 ≠ Servlet 容器，Tomcat 是一

filter , servlet , listeners , JAVA , java-web

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codists - 《計算機組成及彙編語言原理》閲讀筆記：p177-p177

《計算機組成及彙編語言原理》學習第 13 天，p177-p177 總結，總計 1 頁。 一、技術總結 1.real mode A programming model where the program has access to the entire capability of the machine, bypassing security and memory management. Usefu

python3.x

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弗拉德 - 【Python 1-10】Python手把手教程之——一篇講透if語句以及if語句的特殊用法

作者 | 弗拉德 來源 | 弗拉德（公眾號：fulade_me) if 簡單示例 假設你有一個汽車列表，並想將其中每輛汽車的名稱打印出來。對於大多數汽車，都應以首字母大寫的方式打印其名稱，但對於汽車名'bmw'，應以全大寫的方式打印。 下面的代碼遍歷一個列表，並以首字母大寫的方式打印其中的汽車名，但對於汽車名'bmw'，以全大寫的方式打印: car_list = ['bmw','aud

機器學習 , python2.7 , python2.x , 後端 , Python

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Rick Carter - 修復達夢EFCore驅動布爾類型兼容問題

dm庫相比其他庫本身缺少一些語法差異，也可以説是缺陷。 比如： 0和1無法直接在sql中當作真假值用，where 0這種寫法不支持，報錯：查詢使用值表達式作為過濾條件； t.field is null 也無法直接作為select項； 不支持OUTER APPLY等SQL語法； 以及數據庫函數中的又只能用0和1作為布爾參數值。 但是dm.efcore生成的語句就是這樣的

.net , 後端

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XHunter - Golang基礎筆記十六之反射

本文首發於公眾號：Hunter後端 原文鏈接：Golang基礎筆記十六之反射 反射可以用於程序在運行時檢查、修改自身類型和值，主要通過 reflect 包實現。 首先，我們提出一個需求，要打印出一個結構體 struct 的各個字段及其對應的標籤數據，按照當前的筆記內容是無法解決該問題的，但是我們可以使用反射操作來完成。 以下是本篇筆記目錄： 變量的類型和值 修改變量的值 遍歷結構體

go , 後端

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雲棧開源日記 - Strix：用AI做滲透測試，把安全漏洞扼殺在開發階段

你的應用真的安全嗎？傳統安全掃描工具給你一堆"可能存在的漏洞"，但哪些是真的？ Strix是一個開源的AI安全測試工具，它不只是掃描代碼找問題，而是像真正的黑客一樣——運行你的程序、嘗試攻擊、驗證漏洞是否真實存在。這個項目最近在GitHub上獲得了3.1k星標，核心亮點是把原本需要幾周的人工滲透測試壓縮到幾小時完成。 解決什麼問題 做過安全測試的人都知道這些痛點： 找安全公司做滲透測試，一次

企業信息化

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俞凡 - 5 分鐘搞定分佈式會話管理

本文介紹了在分佈式系統中常見的會話管理機制，分析了其優缺點和使用場景。原文：Mastering Session Management in Distributed Systems: 5 Proven Strategies You Need to Know 一旦你開始涉足分佈式系統，就會很快明白，無論架構多麼堅固，如果會話數據處理不當，也會分崩離析。想象一下，醫院裏的病人檔案存放在不同樓層，

後端

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點量實時雲渲染 - 構建新型電力系統：點量雲流解鎖智慧電網數字孿生新價值

近年來，國家圍繞電力系統轉型與能源數字化發展，連續出台多項綱領性文件。國家發改委、國家能源局在《關於加快推進能源數字化智能化發展的若干意見》中明確提出，要推動電力系統與雲計算、大數據、物聯網、人工智能等新興技術深度融合，加快構建覆蓋電網發、輸、變、配、用全環節的數字孿生體系，強化全景監測、智能預警與精準控制能力。與此同時，《“十四五”現代能源體系規劃》與“構建新型電力系統”戰略部署進一步突出數字化

運維 , 負載均衡 , webapp , Android , 前端

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新程快咖員 - IDEA插件Gradle With Me蹬蹬蹬登場啦，Gradle開發版本管理小助手！！！

IDEA插件Gradle With Me蹬蹬蹬登場啦，Gradle開發版本管理小助手！！！ ‌🏷️ 標籤‌：#gradle #idea插件 #java #nexus #gpvp #GradleWithMe 💡前言 工欲善其事必先利其器！ 輕便快捷是初心，勢必為節省您的大量時間和心力而前行！讓更多的時間和價值留在更重要的地方！！！ 希望它能成為一款真正有價值的插件，避免大家花費更多的精力和心力在

intellij-idea , springboot , JAVA , gradle , 後端

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程序員小富 - 上線別再“一刀切”！Gateway 做流量染色 + 灰度發佈，告別線上事故

大家好，我是小富～ 最近團隊迭代頻繁，連續幾周都在做新功能上線，從測試環境驗證到生產環境放量，全程謹小慎微沒出一次故障，主要是用好了 Spring Cloud Gateway 的 流量染色 和 灰度發佈。 很多同學面試時被問用過 SpringCloud Gateway 嗎？，只會説做限流、鑑權，但這些都是網關的基礎操作。要想出去吹，得説用網關解決線上新版本平穩上線的問題。比如今天要分享的流量染色

springboot , JAVA

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duokeli - 婚戀相親交友源碼小程序搭建：這些精彩紛呈的功能你還不來開啓？

在快節奏的現代生活中，社交圈狹窄、脱單困難成為普遍痛點。蓬勃發展的婚戀市場，尤其是線上相親平台，正成為尋找愛情的重要渠道。婚戀相親交友小程序憑藉 VIP會員功能、女神守護功能、邀請賺錢功能 等特色，為用户帶來全新交友體驗。 一.UNIAPP+PHP打造婚戀行業新基建 1.UNIAPP前端優勢： 跨平台開發： 一套代碼即可覆蓋iOS、Android、Web、微信小程序等多端，開發成本顯著降低。

uniapp , 源碼 , 前後端分離 , php框架 , 數據庫開發

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牛肉燒烤屋 - 詳解分佈式緩存不一致性的所有情況！除了分佈式緩存外，其它場景又是如何解決緩存一致性的呢？

[toc] 引言 持久化層和緩存層的一致性問題也通常被稱為「雙寫一致性問題」，“雙寫”意為數據既在數據庫中保存一份，也在緩存中保存一份。對於一致性來説，包含強一致性和弱一致性，強一致性保證寫入後立即可以讀取，弱一致性則不保證立即可以讀取寫入後的值，而是儘可能的保證在經過一定時間後可以讀取到，在弱一致性中應用最為廣泛的模型則是最終一致性模型，即保證在一定時間之後寫入和讀取達到一致的狀態。 我們一般會

redis , 緩存 , JAVA , 一致性