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幸福的鬧鐘 - 前端程序員應該往全棧方向發展嗎?還是堅守前端?

​作者：寒蟬（知乎） 順便吆喝一聲，技術大廠，內推撈人，前/後端or測試←感興趣 要求學歷：全日制統招本科（非學院派即可）： --加班偶爾較多，但週末加班兩倍工資。 --15-35K，工資在一線城市屬於一般，但二線城市很可以。 前端幹了有四年多了，在我有限的認知內（認知就這麼點，不要槓我，槓就是你對）和能力範圍內所觸及到的崗位種類中，前端這個崗位在我看來是最難堅守的。 大多

人工智能 , 全棧工程師 , 程序員 , 後端 , 前端

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好想成為人類啊 - 關於一種計算遞歸次數題的思路

代碼如下 要求計算最後輸出的count的結果 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #includestdio.h int count = 0; int fib(int a) { count++; if (a == 0) return 1; else if (a == 1) return 2; else return fib(a - 1) + f

後端

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俞凡 - [大廠實踐] 少即是多：Zendesk 長時間作業執行優化

本文介紹了 Zendesk 構建數據遷移器進行長時間大規模賬户數據遷移的實踐，以及選擇這種作業執行方式的權衡和取捨。原文：Less is More: Improving job execution by ditching the job executor 本文概述了我們所做的架構調整，這些調整極大簡化了長時間運行任務的執行模式。 通過利用客户端行為，系統不僅提升了整體功能，還消除了分佈式任務

後端

dianliangxiaocheng_19854189632 頭像

點量實時雲渲染 - 破解數字孿生落地難題，點量雲流引領高效新徑

在數字化轉型的浪潮的正盛的當下，數字孿生作為連接物理世界與數字世界的核心橋樑，正深刻變革着城市規劃、工業製造、科研教育等領域。然而，構建一個高保真、高實時、高可用的數字孿生系統，始終面臨着一系列技術挑戰：海量三維模型與實時渲染數據的輕量化交付、多終端設備的廣泛適配、以及至關重要的數據安全與國產化信創需求。 點量雲流實時雲渲染以五大核心技術標杆，為這些挑戰提供了完美的解決方案，並已在實際項目中獲得驗

資訊 , 服務器 , 前端

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新程快咖員 - Java通過反射獲取構造方法進行初始化實例實操分享及避坑指北

Java通過反射獲取構造方法進行初始化實例實操分享及避坑指北 插件推薦 IDEA插件MPVP(maven) 迎來2.0.x全新升級 ！！！支持maven項目版本搜索（中央倉庫及私服）還能快速升級maven多模塊項目 框架開發大佬、中台開發大佬快來看~ Maven快速調整項目版本再也不用手敲命令啦，使用這款idea插件小白也能快速調整！！！ 前言 作者在使用反射通過構造方法獲取實例時，遇到了點小狀況

反射 , segmentfault , JAVA , 程序員

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程序員小富 - 令牌桶VS漏桶：誰才是流量控制的“最優解”？

大家好，我是小富～ 面試被問到限流算法，很多面試官會讓直接手寫令牌桶和漏桶的實現。雖然平時用過Redis、Guava等現成的限流工具，但真要手寫還是有點慌。今天就來聊聊這兩種經典限流算法的區別，並用Java手寫實現。 很多的限流工具底層都應用了它們 一、令牌桶 vs 漏桶：核心區別 令牌桶 令牌桶的核心思想：固定容量的桶，以固定速率往桶裏放令牌，請求來了就從桶拿令牌，沒令牌就拒絕。 有點像買票進站

面試 , JAVA , 後端

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duokeli - 同城社交圈子論壇/行業信息圈子平台/同城搭子圈子系統/用公眾號，小程序，app打造的圈子軟件它到底能做什麼？

在數字化社交需求日益增長的背景下，基於UNIAPP前端和PHP6後端技術打造的多端社交圈子系統（支持公眾號、小程序、APP），正成為同城社交、行業信息交流及興趣圈子運營的高效工具。該系統通過技術架構與功能設計的結合，能夠滿足多樣化場景需求，併為運營者提供靈活的商業化路徑。 一、核心功能模塊 動態發佈與內容管理 支持用户發佈圖文、視頻、語音、多圖動態，並關聯興趣圈子和話題標籤

小程序 , uniapp , 源碼 , app開發 , php框架

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牛肉燒烤屋 - 為什麼不應該在事務中嵌套發送 MQ 消息和 RPC 調用？

引言 或許你曾寫過這樣的代碼： @Transaction // 開啓事務 public void craeteOrder(Order order) { saveOrder(order); sendMQ(order); // 或者是發送 rpc } 在一個事務內，向 MySQL 寫入數據，接下來發送 MQ 或 RPC 調用。在大部分情況下，這樣寫好像沒什麼問題 但如果此時我們下游執行

MySQL , mq , JAVA , 事務 , 後端

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秦懷雜貨店 - 從緩存到分佈式緩存的那些事

作者：秦懷 1 緩存前世今生 1.1 故事從硬件開始 Cache 一詞來源於 1967 年的一篇電子工程期刊論文。其作者將法語詞“cache”賦予“safekeeping storage”的涵義，用於電腦工程領域。當時沒有 Cache，CPU 和內存都很慢，CPU 直接訪問內存。 Intel 80386芯片組增加了對可選的 Cache 的支持，高級主板帶有 64KB，甚至高端的 128KB W

redis , 緩存 , 分佈式 , 後端

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細心的紅酒 - SSL證書是如何工作的

揭秘SSL證書：守護網絡通信的安全衞士是如何工作的？ 在我們日常瀏覽網站時，地址欄那個小小的鎖形圖標 和 https:// 已經成為安全的象徵。這一切的背後，都是SSL/TLS證書在默默工作。它就像一位盡職盡責的安全衞士，通過一套精密的“握手”協議，確保你與網站之間的通信既私密又可信。 核心目標：解決兩大安全難題 在深入流程之前，我們首先要明白SSL/TLS協議旨在解決兩個根本問題： 加密：如何防

後端 , 前端

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筱倩 - 從0到1構建一個穩定redis架構

從0到1搭建一個穩定的redis集羣 1、單機版redis 　　單機版的redis就是業務系統把他用作緩存使用，從mysql中查詢數據然後寫入到redis中，後面再查詢的時候就會優先查詢緩存。因為redis運行在內存中，所以速度很快。若業務體量不大，這樣似乎可以滿足需求了。但是隨着業務體量的擴大，redis中存儲的數據越來越多，此時業務對redis的依賴也越來越多。假設有一種情況，redis因為某

數據庫

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冴羽 - 今日，字節發佈全新 AI IDE：Trae! 它將成為最懂中文開發者 AI IDE

前言 今日，字節發佈了一款 AI Coding 產品 —— Trae，它是一款對標 Cursor 和 Windsurf 的全新 IDE，也是一款真正為中文開發者量身定製的工具，可謂是中文開發者的福音。 其優雅的 UI、絲滑的交互、母語級的支持、更高的 AI 集成度、更‮然自‬的交‮式互‬對話開發、更‮‬精準的 AI 生‮效成‬果，都讓你感到親切和驚豔！ 它不再是一個工具，而是一個能 “思考” 和

編輯器 , 人工智能 , ide , 後端 , 前端

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vivo互聯網技術 - JVM 內存大對象監控和優化實踐

作者：vivo 互聯網服務器團隊 - Liu Zhen、Ye Wenhao 服務器內存問題是影響應用程序性能和穩定性的重要因素之一，需要及時排查和優化。本文介紹了某核心服務內存問題排查與解決過程。首先在JVM與大對象優化上進行了有效的實踐，其次在故障轉移與大對象監控上提出了可靠的落地方案。最後，總結了內存優化需要考慮的其他問題。 一、問題描述 音樂業務中，core服務主要提供歌曲、歌手等元數據與用

內存 , 監控 , 故障 , 優化

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universe_king - python 通過文件內容判斷文件類型的方案： filetype 和 Magika

怎麼判斷文件類型？通過文件名後綴？這是完全不可靠的，有絕對可靠的方式嗎？沒有 相對可靠的方式就是通過文件文件內容（二進制流）來判斷（極少數文件類型沒有特殊的文件頭或者特徵，這種方式也判斷不出來） python 生態下，有什麼已經封裝好的，可以通過文件內容判斷文件類型的包嗎？有，經典的就是 filetype ，以及谷歌 2024年使用 AI 做的 magika filetype 的優點就不説了，缺點

算法 , google , rust , 人工智能 , Python

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Greptime - 記一次 Rust 內存泄漏排查之旅 | 經驗總結篇

在某次持續壓測過程中，我們發現 GreptimeDB 的 Frontend 節點內存即使在請求量平穩的階段也在持續上漲，直至被 OOM kill。我們判斷 Frontend 應該是有內存泄漏了，於是開啓了排查內存泄漏之旅。 Heap Profiling 大型項目幾乎不可能只通過看代碼就能找到內存泄漏的地方。所以我們首先要對程序的內存用量做統計分析。幸運的是，GreptimeDB 使用的 jemal

rust , 時序數據庫 , 內存泄漏 , 數據庫 , 後端

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卷福同學 - 分佈式系統架構8：分佈式緩存

這是小卷對分佈式系統架構學習的第11篇文章，今天瞭解分佈式緩存的理論知識以及Redis集羣。 分佈式緩存也是面試常見的問題，通常面試官會問為什麼要用緩存，以及用的Redis是哪種模式，用的過程中遇到哪些問題這些 1. AP還是CP Redis 集羣就是典型的 AP 式，它具有高性能、高可用等特點，但它卻並不保證強一致性。 而能夠保證強一致性的 ZooKeeper、Doozerd、Etcd

分佈式系統 , springboot , JAVA , 分佈式 , 後端

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BlackQid - 基於C的掃雷小遊戲

0 掃雷遊戲的簡介 掃雷是一款經典的益智遊戲，目標是在最短時間內找出所有非雷格子，同時避免踩雷。 基本玩法：在掃雷中，玩家需要點擊方格，方格中會顯示數字，表示該格子周圍8個格子中雷的數量。玩家可以根據這些數字推導出安全格和雷的位置。 1 掃雷遊戲的分析和設計 1.1 掃雷遊戲的功能説明 使用控制枱實現經典的掃雷遊戲 遊戲可以通過菜單實現繼續玩或者退出遊戲 掃雷的棋盤是9*9的格子 默

遊戲 , 教程 , 知識 , c , 後端

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霸氣的啞鈴 - 如何通過API查詢股票基本面+K線

在股票投資和分析中，獲取實時的股票基礎信息是非常重要的。Infoway API提供了一個接口，允許用户快速獲取股票的基本信息，比如公司名稱、每股收益（EPS）、每股賬面價值（BPS）、股息收益率等。本文將通過具體的代碼示例，教你如何使用該接口。 1. 查個股基礎資料 該接口可查A股、港股、美股，代碼示例： import requests # API 請求的 URL，查詢兩個股票（平安銀行和萬科

資訊 , websocket , 教程 , 程序員 , 後端

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文心快碼 - 冰城碼力全開，共赴AI Coding英雄之旅！CEDxCNCC百度文心快碼Meetup圓滿落幕！

10月24日工程師文化日，CEDxCNCC百度文心快碼「創意探索Meetup」在哈爾濱圓滿落幕。作為2025CNCC中國計算機大會的分論壇之一，本次活動以“代碼·創意·未來”為主題，匯聚了數百位開發者與AI愛好者，共同開啓了一場“用代碼表達想象力”的AI Coding 英雄之旅，共同探索AI賦能下的全新編程範式。通過百度文心快碼團隊高級經理彭雲鵬和架構師徐曉強幹貨滿滿的分享，現場開發者們近距離體驗

觀點 , 資訊 , 人工智能 , 程序員 , 前端

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PoloAPI - 一文看懂谷歌I/O 2025開發者大會： Android、Chrome、谷歌搜索、Gemini

谷歌I/O開發者大會以"AI原生生態"為核心戰略，圍繞技術升級、產品整合與商業模式展開深度佈局。以下是關鍵內容的結構化總結： 一、AI技術架構突破‌ ‌Gemini模型矩陣‌ Gemini 2.5 Pro新增Deep Think模式，增強複雜推理能力（數學/編程任務準確率提升37%） 輕量級Gemini 2.5 Flash實現移動端40%延遲降低，支持邊緣設備部署 多媒體生成模型V

gemini-2.5-pro , google , 人工智能 , 後端 , 前端

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註銷 - OAuth 2.0 Implicit Flow 詳解

OAuth 2.0 是一個廣泛使用的授權框架，允許應用程序安全地訪問用户的資源，而無需獲取用户的用户名和密碼。在 OAuth 2.0 中，Implicit Flow 是一種特定的授權流程，主要設計用於客户端應用程序，尤其是在那些不能安全存儲客户端秘鑰的場景中，如 JavaScript 運行在瀏覽器中的單頁面應用（SPA）。 Implicit Flow 的工作原理 Implicit Flow 開始於

oauth2.0 , oauth

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小萬哥 - C# 面向對象編程進階：構造函數詳解與訪問修飾符應用

C# 構造函數 構造函數是一種特殊的方法，用於初始化對象。構造函數的優勢在於，在創建類的對象時調用它。它可以用於為字段設置初始值： 示例 獲取您自己的 C# 服務器 創建一個構造函數： // 創建一個 Car 類 class Car { public string model; // 創建一個字段 // 為 Car 類創建一個類構造函數 public Car() { m

服務器 , c# , 程序員 , 後端 , asp.net

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伍華聰 - 使用PySide6/PyQt6實現自定義窗口布局，實現類似FluentWindow效果

現在在很多項目中，會比較喜歡FluentWindow效果，這種左側類似於圖標菜單或者樹形結構的，右側是是動態窗體或者組件的展示方式，一般不是多文檔佈局，每次只是打開當前的模塊頁面，類似於堆疊頁面卡片，每次展示最頂端的那個卡片界面。本篇隨筆綜合介紹一下FluentWindow效果界面的各種展示方式，然後分析頁面的內容組成方式，針對性的使用PySide6/PyQt6實現自定義窗口布局的效果。 1、Fl

後端 , Python

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雲棧開源日記 - Python 開發技術棧梳理：從數據庫、爬蟲到 Django 與機器學習

很多開發者學 Python 都是東拼西湊，學完基礎不知道怎麼做項目，學完框架不懂底層原理。最近整理了一套比較系統的學習資源，從基礎語法到架構設計都有覆蓋，分享給需要的朋友。 什麼是真正的 Python 全棧開發 在整理學習資料時，發現很多同學對"全棧開發"這個概念理解得比較模糊。到底需要掌握哪些技術？各模塊之間是什麼關係？今天結合一套比較完整的課程大綱，系統拆解一下 Python 全棧開發的技術棧

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