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一瓢一瓢的饮 alanchanchn

通过AI自动生成springboot的CRUD以及单元测试与压力测试源码（一）本文介绍人工智能在软件开发过程中的应用，具体以aicoder插件根据指令生成curd代码、单元测试代码和压力测试代码。

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LucianaiB

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广龙宇

【Web API系列】深入掌握Web键盘API（Keyboard API）：构建全屏沉浸式应用的完整指南现代Keyboard API为Web应用带来了设备级的输入控制能力，结合全屏API可打造真正沉浸式的专业级应用。物理键与布局键的映射关系：通过实现国际化支持输入控制权管理：合理使用lock()与unlock()平衡功能与用户体验性能优化策略：输入平滑处理、状态同步机制渐进增强方案：传统事件与Keyboard API的兼容性处理建议开发者在实际项目中采用分层架构设计，将输入处理模块抽象为独立服务。

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xiaoyu❅

机器学习经典算法：决策树原理详解决策树通过一系列。

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Edward-tan

【玩转全栈】---- Django 基于 Websocket 实现群聊（解决channel连接不了）聊天室一虽然能实现简单的群聊功能，但是使用列表来储存各个用户，其实效率会很低，并且功能也不强大，Django 的 channels 组件中有一个更加厉害的东西叫 channel layers，可以帮助我们更加方便地去实现这种群聊。，后面也参考了许多博客，也去官网看了，还去 github 上抄项目来对比，都解决不了，后来急得我转 SpringBoot 去了。之前这篇博客虽然大致原理都介绍了，但最终的代码并没有实现，这是因为博主当时遇见了一个问题，尽管我按照教程来的，但是。在类中其他函数中可使用。

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Python程序员小泉

万字长文！从零开始带你进阶AI绘画神器Stable Diffusion 在开始这篇文章之前，我想先给大家介绍一下我个人学习深入 SD 的学习曲线。先学最基础的，大概理解参数模型提示词的用途，先把 SD 的流程跑通，这一步大概可以做出来相对看得过去的图了然后再去研究模型和提示词的高级用法，比如，混用 lora 模型，提示词的分步和融合写法，这个时候，必然会涉及到一些原理性的东西，就会理解为什么 AI 画不好手了。到这一步，可以对图进行针对性的优化了，比如说一个图怎么达不到提示词想要的效果，可以针对性地优化提示词。学习其他功能，图生图，Control net 插件，以及分层

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Exhausted、

Day1 蓝桥杯省赛冲刺精炼刷题 —— 位运算与循环 Day1 蓝桥杯省赛冲刺精炼刷题 —— 位运算与循环

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PingdiGuo_guo

C++进阶（一） C++进阶重磅来袭！重载、引用知识点，关注PingdiGuo_guo，了解更多干货吧！

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seven97_top

史上最全EffectiveJava总结（一）优点静态工厂方法有名称，能确切地描述正被返回的对象。不必每次调用都创建一个新的对象。可以返回原返回类型的任何子类对象。创建参数化类型实例时更加简洁，比如调用构造 HashMap 时，使用 Map < String,List < String > m = HashMap.newInstance() ，与 Map < String,List < String > m > = new HashMap < String,List < String > >();缺点没有公共或受保护构造方法的类不能被子类化不像构造方法

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Hehuyi_In

向量数据库学习笔记（1） —— 基础概念这样，只需将向量与各中心点比较，即可大致找到与待查询向量最近的群集，然后在群集中搜索，大幅缩小查询范围。嵌入模型是将复杂数据（如文本、图像、音频等）转换为向量表示的机器学习模型，这是向量数据库能够高效处理非结构化数据的核心技术。依此标准，万物皆可向量化，例如文字、图片、音频、视频、多模态数据，均可以有自己的标准实现向量化。当比较标准越多，对向量的比较（相似度、区分度）也就越高，例如下图是一个高维向量。将狗向量化，每一个比较标准即是一个向量维度，例如下图是一个二维向量。：相似的数据在向量空间中距离相近。

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Cloud_.

美团Leaf分布式ID实战：深入解析雪花算法原理与应用提供了高可用、高性能的分布式ID解决方案。本文重点解析Leaf中**雪花算法（Snowflake）**的使用与优化技巧。是保证数据一致性的核心技术之一。传统方案（如数据库自增ID、UUID）存在性能瓶颈或无序性问题，而。：电商订单、物流跟踪、实时消息等需要有序唯一ID的业务。

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张彦峰ZYF

RAG 架构地基工程-Retrieval 模块的系统设计分享 Retrieval-Augmented Generation（RAG）架构在大模型时代大放异彩，而其中的 Retrieval 模块往往被低估。本文系统梳理了 Retrieval 模块的关键设计点，包括数据源类型、文档切分策略、向量化与存储结构、语义检索方式，以及多文档融合机制。通过图示与表格对比，揭示不同设计选择对生成效果的深远影响，强调 Retrieval 不仅是召回，更是影响最终答案质量的“地基工程”。本文旨在为研发者构建可控、可调、可解释的 RAG 系统提供结构化参考。

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熊文豪

鸿蒙OS架构设计探秘：从分层设计到多端部署最近两年来，我一直在跟进鸿蒙系统的发展，从EMUI到HarmonyOS，见证了这个国产操作系统从无到有的成长历程。今天想和大家分享一下我对鸿蒙系统架构的理解和实践心得。

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爱吃烤鸡翅的酸菜鱼

Java【多线程】（5）线程池哈喽大家好吖，今天来给大家继续进行多线程——线程池方面的学习，线程池在以后项目中也是关键的存在，废话不多说让我们开始吧。

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码熔burning

Spring Boot 断言：让你的代码在上线前就通过“体检”！断言，就像你做菜时的这个“心里想的”。它是一种检查机制，用来确保你的代码在运行过程中，某些条件必须为真。✅

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嘉羽很烦

新手村：逻辑回归-01.什么是逻辑回归-初识速学逻辑回归（）是机器学习中一种基础且重要的分类算法，常用于二分类问题（如垃圾邮件检测、疾病诊断等）,而非预测连续数值。它是机器学习和统计学中应用最广泛的模型之一，尽管名字中包含“回归”，但它本质上是一个分类模型线性组合特征：将输入与权重结合；概率转换：用Sigmoid函数输出概率；参数优化：通过极大似然估计找到最佳参数；决策边界划分：根据概率阈值（如0.5）分类。扩展思考如何处理非线性可分数据？（引入多项式特征或核方法）如何防止过拟合？（正则化、交叉验证）逻辑回归能否用于多分类问题？

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墨夶

C#架构炼狱：从.NET 1.0到.NET 8的地狱级代码审查——用IL反编译+依赖倒置重构“架构炼金术“ 将"代码坟墓"转化为"架构钻石"。附带深度代码实现，让你的C#代码像"架构炼金术"一样，用语言特性将历史债务转化为现代设计模式的钻石！最后送你一句架构箴言：“在代码的炼狱中，让C#成为你的’设计模式之眼’——因为未重构的架构，就是可维护性的温床！的"地狱组合"，带你看透如何通过。Task-based异步。Delegate事件。

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道友老李

【微服务架构】SpringCloud（三）：RestTemplate、Ribbon 当系统面临大量的用户访问，负载过高的时候，通常会增加服务器数量来进行横向扩展（集群），多个服务器的负载需要均衡，以免出现服务器负载不均衡，部分服务器负载较大，部分服务器负载较小的情况。而在Spring Cloud中我们如果想要使用客户端负载均衡，方法很简单，使用@LoadBalanced注解即可，这样客户端在发起请求的时候会根据负载均衡策略从服务端列表中选择一个服务端，向该服务端发起网络请求，从而实现负载均衡。在服务端负载均衡中，客户端节点只知道单一服务代理的地址，服务代理则知道所有服务端的地址。

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张彦峰ZYF

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Lethehong

云端存储新纪元：SAN架构驱动的智能网盘解决方案——高可用、低延迟的企业级存储革命如果大家是新手推荐大家去看突破网盘限制！自建NAS实现高速传输与隐私保护全方案，接下来的文章内容是SAN部分。使用Free NAS除了可以构建文件共享环境，还可以搭建IP SAN，在搭建之前，首先需要在Free NAS系统添加一块网卡，使管理网络与存储网络分开。

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