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wx661607c93692e - 從 BPMN 到 Flowable

一、什麼是工作流？為什麼需要工作流引擎？ Q1：工作流解決了什麼問題？不用引擎直接寫 if-else 不行嗎？ 痛點： 審批流程頻繁變更（如：3級審批 → 5級） 流程節點權限複雜（部門經理、HR、財務） 需要歷史軌跡、催辦、轉辦、撤回等能力 人工代碼維護成本高、易出錯 工作流引擎的價值

後端開發 , 發送郵件 , JAVA , 工作流引擎

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雲端小夢 - 2020年人工智能論文總結 - deephub的個人空間 -

摘要：本文在“AI元人文三值糾纏理論”的基礎上，提出並系統論述了“閾值理論體系”。該體系認為，健全的個人、組織與文明並非追求自由、公*、安全三大核心價值的靜態*衡，而是致力於將其維持在動態的“健康閾值區間”內，並避免突破導致系統質變的“臨界閾值”。論文首先闡述了閾值理論從靜態*衡觀到動態閾值管理範式的哲學轉向；繼而深入剖析了自由、公*、安全三者各自的上、下限閾值內涵及其相

失序 , 數據 , 後端開發 , 人工智能 , Python

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wx65950818d835e - 17: 超分中的圖像塊處理技術

引言 在圖像超分辨率（SR）任務中，尤其是高分辨率圖像重建任務中，圖像塊處理技術（Patch-Based Methods）被廣泛應用。圖像塊處理技術將圖像分解成多個小塊，通過對每個小塊的超分重建，提高了整體圖像重建的精度。這種方法在處理大尺寸圖像時具有明顯優勢，因為它能夠在細節恢復時保持圖像的局部一致性。本文將討論圖像塊處理技術在超分中的應用及其優勢。 圖像塊處理技術

分塊 , 圖像重建 , c++ , 後端開發 , 恢復能力 , c

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Python與SEO - 鹹魚流出265元飛牛雲聖體迷你主機，自帶64G硬盤，支持M2固態和Wifi網卡，功耗僅3w，引4萬人次瀏覽圍觀！

要説迷你主機，還是英特爾NUC產品線最為經典，而且型號繁多，低中高端都有適配機型，高端型號甚至還是無數人的遊戲小鋼炮，不少廠商都有跟進這一產品類型，便攜性無疑是最大的亮點。如今鹹魚二手市場上還有大量的NUC小主機流出，奈何接盤價位不夠理想，不怎麼適合撿漏使用。這不，有刷到一款NUC迷你主機，妥妥的飛牛雲NAS聖體迷你主機。

內存插槽 , 教程推薦 , 單文檔 , 後端開發 , 網絡 , Python

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咚咚王哲 - 人工智能之編程進階 Python高級：第七章 數據庫類模塊

人工智能之編程進階 Python高級 第七章 數據庫類模塊 (文章目錄) 前言 本文主要講述兩類數據庫，關係型數據庫mysql和非關係型數據庫mongodb的常見操作步驟。 🗄️ 一、MySQL（關係型數據庫） 1. 安裝（本地開發） Windows / macOS： 推薦使用 MySQL Installer（官方

yyds乾貨盤點 , MySQL , mongodb , 後端開發 , Python

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鴿鴿程序猿 - 【Redis】特性 與 配置

一、特性 Redis是一個在內存中存儲數據的中間件。 在內存中存儲數據，支持 string、hash、list、set、sorted set、stream等等。 可編程的：針對Redis的操作，可以使用一些簡單的交互命令進行操作，也可以使用腳本，執行一些批量的帶有邏輯的操作。 可擴展：Redis提供了一組API，可以在Redis原有基礎功能上

redis , yyds乾貨盤點 , 客户端 , 後端開發 , JAVA

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鯨魚編程pyhui - 20251121_160633 求數的平方根結果保留兩位小數

20251121_160633 求數的平方根結果保留兩位小數 #include iostream #include cmath #include iomanip using namespace std; int main(){ int n = 38; double r = sqrt(n); coutfixedsetprecision(2)rendl; }

include , 後端開發 , 保留兩位小數 , Python

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呀哈哈kk - 【詳解】Kali安裝BCM43142802.11b/g/nLinux驅動

Kali安裝BCM43142802.11b/g/n Linux驅動 在使用Kali Linux時，有時會遇到無線網卡驅動不兼容的問題。本文將詳細介紹如何在Kali Linux上安裝Broadcom BCM43142 802.11b/g/n的Linux驅動。 環境準備 操作系統：Kali Linux 2023.1 硬件：帶有BCM43142無線網

驅動程序 , 加載 , 無線網卡 , 後端開發 , JAVA

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mb65950ac695995 - 十一、物理系統與插幀：顯示層插值避免破壞仿真

物理引擎通常在固定步長計算。若直接以當前物理狀態渲染，幀率不穩定時會出現卡頓。顯示層插幀通過在兩次物理步之間插值位置與旋轉，獲得平滑視覺，同時保留物理精度。關鍵原則是插幀隻影響渲染，不修改物理狀態或碰撞檢測。 對於基於約束的系統（布料、繩索、軟體），插值需謹慎：簡單線性插值可能破壞物理一致性。可採用次級模擬或姿態外推減少誤差，或者僅對外觀網格插值（與物理代理分離）。在高速運

碰撞檢測 , c++ , 後端開發 , 物理引擎 , 插值 , c

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冷月星 - python多進程 不在不同cpu核

前言 並行計算是使用並行計算機來減少單個計算問題所需要的時間，我們可以通過利用編程語言顯式的説明計算中的不同部分如何再不同的處理器上同時執行來設計我們的並行程序，最終達到大幅度提升程序效率的目的。 眾所周知，Python中的GIL限制了Python多線程並行對多核CPU的利用，但是我們仍然可以通過各種其他的方式來讓Python真正利用多核資源

python多進程 不在不同cpu核 , 服務端 , 任務隊列 , 後端開發 , python多進程並行 , 多核 , Python

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sangwu - 68. 文本左右對齊

68. 文本左右對齊 給定一個單詞數組words和一個長度maxWidth，重新排版單詞，使其成為每行恰好有maxWidth個字符，且左右兩端對齊的文本。 你應該使用 “貪心算法” 來放置給定的單詞；也就是説，儘可能多地往每行中放置單詞。必要時可用空格' '填充，使得每行恰好有maxWidth個字符。 要求儘可能均勻分配單詞間的空格數量。如果某一行單詞間的空格不

左對齊 , yyds乾貨盤點 , 字符串 , 後端開發 , 兩端對齊 , JAVA

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技術領航舵手 - 重磅推薦，Github上一批優秀的「低代碼」項目 ，點贊收藏按需取用

我以前在用 Qwen3-coder、DeepSeek V3.1、Kimi K2、GLM 4.6 這些模型時，基本都沒有視覺能力，要麼得用 MCP 幫忙做中轉。轉成文字後信息會丟不少，尤其在組件間距、字體體系、層級關係這些細節上效果會斷掉。但 Doubao-Seed-Code 這個問題不存在，圖像裏的結構只要是“看得見的”，基本都能還原出來。 而且 Doubao-Seed-C

code , API , 後端開發 , Css , harmonyos

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Plume岣七 - [STL]拒絕O(log N)!哈希表與unordered系列指南

數據結構的選型中，“高效查找與操作”始終是核心需求。當面對海量數據的插入、查詢場景時，基於紅黑樹實現的map/set雖能保證有序性，卻受限於O(log n)的時間複雜度，難以突破性能瓶頸。而哈希表及其衍生的unordered_map/unordered_set，憑藉“平均O(1)”的極致效率，成為解決這類問題的最優解之一。 為什麼哈希表能實現遠超紅黑樹的操作速度？unord

unordered_系列容器 , STL , 哈希衝突 , 哈希表 , c++ , 後端開發 , c

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angel - 數據分析mysql項目

下面分別從這四個方面來帶大家學習數據分析： 第一，做數據分析要精通Python嗎？ 第二，數據分析流程是什麼？學什麼？ 第三，如何培養數據分析思維？ 第四，數據分析書籍推薦 一、數據分析要精通Python嗎？ 做數據分析不必精通Python，但至少要掌握Python基礎內容。第一步是要了解一些Python的編程基礎，知

數據分析mysql項目 , 大數據 , 數據庫 , 人工智能 , 數據分析 , Python

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自由的瘋 - 《分佈式 + 國產數據庫 + Docker：技術選型避坑指南》（十三）

一、為什麼需要自定義限流？基礎限流的侷限性 在第六篇基礎限流中，我們配置了 “GET:/user/get/{id}接口 QPS=20” 的規則，但實際業務場景存在更多精細化需求： 場景 1：限制單個用户（如 user_id=100）每秒最多調用 3 次訂單創建接口，避免惡意刷單； 場景 2：限制單個 IP（如 192.168.1.10）每秒最多訪問

限流 , yyds乾貨盤點 , ip , 自定義 , 後端開發 , JAVA

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xiongood - Vue 中生命週期鈎子的使用

Vue 中生命週期鈎子的使用 在 Vue 組件從創建到銷燬的整個過程中，會經歷一系列特定的階段，就像人從出生到成長再到衰老的過程。生命週期鈎子就是在這些階段中自動觸發的函數，讓我們能在合適的時機執行特定操作，比如初始化數據、發送請求、操作 DOM 等，是掌控組件行為的重要工具。 最常用的生命週期鈎子之一是onMounted，它會在組件掛載到 DOM 後立即執行。這時候組件的 DO

生命週期 , 初始化 , 後端開發 , JAVA , 數據請求

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軟件求生 - 震撼！SpringAI 扛起多模態大旗：Google Vertex AI 嵌入模型太強了！

大家好，我是小米。 今天我一定要和你們分享一個我最近“玩到停不下來”的東西： Google Vertex AI 的多模態向量模型（Multimodal Embedding）整合進 SpringAI。 你有沒有這種感覺： 明明我們已經用文本向量模型玩得飛起，做語義搜索、做相似度匹配、做推薦算法……結果這時候突然有人告訴你：

機器學習 , yyds乾貨盤點 , google , 相似度 , 人工智能 , 模態

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G佳偉123 - ThinkPHP5 徹底關閉runtime下log日誌

在ThinkPHP5中徹底關閉runtime目錄下的log日誌記錄，可以通過修改配置文件來實現。 配置修改方法 方法一：修改日誌類型為test模式 在application/config.php配置文件中找到日誌配置項，將type改為test： 'log' = [ 'type' = 'test', // 測試模式，不記錄任何

數組 , php , 後端開發 , 配置項 , 日誌記錄

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mob64ca13f937ae - 代碼隨想錄刷題Day44 | 完全揹包 | 518. 零錢兑換 II | 377. 組合總和 Ⅳ

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複雜度 , 後端開發 , 2d , harmonyos , 子樹

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最多選5個技能 - 系統架構設計師高階難題解析與深度思考

一、分佈式系統深度難題 1.1 一致性協議進階應用 難題1：Multi-Paxos優化實現 考慮一個需要高吞吐的分佈式配置管理系統，採用Multi-Paxos協議。已知網絡延遲RTT=50ms，每個提案大小1KB，客户端請求速率2000QPS。求： 理論上最大吞吐量是多少？ 如何通過批處理和流水線優化提升性能？ 在節點

架構設計 , 數據中心 , 緩存 , 後端開發 , Python

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lenglingx - flink-cdc同步mysql到doris的一個常見的數據類型錯誤處理

flink-cdc同步mysql到doris的一個常見的類型錯誤處理 一、varchar類型 日誌報錯如下： java.lang.IllegalArgumentException: Variable character string length must be between 1 and 21474

MySQL , 數據庫 , JAVA , flink , apache

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蒙奇D索隆 - 【操作系統】考研408操作系統核心考點精講：進程的五大狀態與轉換機制剖析​

(進程的狀態與轉換) 導讀 大家好，很高興又和大家見面啦！！！ 在上一篇內容中，我們共同探討了進程的基本概念——進程作為操作系統中資源分配和獨立運行的基本單位，是理解系統如何實現多任務併發的關鍵。 進程並非是靜態不變的，它有着自己的“生命週期”，會在不同的狀態間動態轉換，以響應系統的調度和各類事件的發生。 理解這些狀態及其轉換規律，就如同掌握了進程活動的脈搏。接

yyds乾貨盤點 , 操作系統 , c++ , 後端開發 , 考研 , c , 408