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求是网：“内卷式”竞争的突出表现和主要危害有哪些？加百力财经研究科技知识人工智能大数据
"内卷式"竞争主要表现为：企业层面的低价竞争、同质化竞争和营销"逐底竞争"；地方政府层面的违规优惠政策、盲目重复建设和设置市场壁垒。危害体现在三个层面：微观上导致"劣币驱逐良币"，损害消费者利益；中观上破坏行业生态，挤压产业链利润空间；宏观上扭曲资源配置，抑制创新活力。什么是“内卷式”竞争？概括其一般特征，是指经济主体为了维持市场地位或争夺有限市场，不断投入大量精力和资源，却没有带来整体收益增长的
深入剖析OpenJDK 18 GA源码：Java平台最新发展想法臃肿
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：OpenJDK18GA作为Java开发的关键里程碑，提供了诸多新特性和改进。本文章深入探讨了OpenJDK18GA源码，揭示其内部机制，帮助开发者更好地理解和利用这个版本。文章还涵盖了PatternMatching、SealedClasses、Records、JEP395、JEP406和JEP407等特性，以及HotSpot虚拟机、编译器、垃圾收集器、内存模型
PyTorch & TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）阿牛的药铺算法移植部署 pytorch tensorflow fpga开发
PyTorch&TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）引言：为什么算法移植工程师必须掌握框架基础？针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求（如可见光/红外图像处理），深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性，又要将训练好的模型（如CNN、目标检测）转换为FPGA可部署的格式（ONNX、TFLite）。本文采用"
分布式学习笔记_04_复制模型 NzuCRAS 分布式学习笔记架构后端
常见复制模型使用复制的目的在分布式系统中，数据通常需要被分布在多台机器上，主要为了达到：拓展性：数据量因读写负载巨大，一台机器无法承载，数据分散在多台机器上仍然可以有效地进行负载均衡，达到灵活的横向拓展高容错&高可用：在分布式系统中单机故障是常态，在单机故障的情况下希望整体系统仍然能够正常工作，这时候就需要数据在多台机器上做冗余，在遇到单机故障时能够让其他机器接管统一的用户体验：如果系统客户端分布
MySQL Explain 详解：从入门到精通，让你的 SQL 飞起来
引言：为什么Explain是SQL优化的“照妖镜”？在Java开发中，我们常常会遇到数据库性能瓶颈的问题。一条看似简单的SQL语句，在数据量增长到一定规模后，可能会从毫秒级响应变成秒级甚至分钟级响应，直接拖慢整个应用的性能。此时，你是否曾困惑于：为什么这条SQL突然变慢了？索引明明建了，为什么没生效？到底是哪里出了问题？答案就藏在MySQL的EXPLAIN命令里。EXPLAIN就像一面“照妖镜”，
EasyCwmp源码分析与接口实现详解：深入理解源码架构，掌握核心接口
EasyCwmp源码分析与接口实现详解：深入理解源码架构，掌握核心接口去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在开源项目中，寻找一款能够提升开发效率、简化流程的工具是每个开发者的追求。今天，我们要介绍的这款开源项目EasyCwmp，正是为了帮助开发者深入了解源码架构，掌握核心接口实现，从而加速项目开发进程。以下是关于EasyCwmp源码分析与接口实现详解的项目推荐文章。项目
rocketmq的重试队列和死信队列还不够 MQ
原文：https://www.jianshu.com/p/1281f7fee69c消费端，一直不回传消费的结果。rocketmq认为消息没收到，consumer下一次拉取，broker依然会发送该消息。所以，任何异常都要捕获返回ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATERrocketmq会放到重试队列。这个重试TOPIC的名字是%RETRY%+consumer
[特殊字符] 实时数据洪流突围战：Flink+Paimon实现毫秒级分析的架构革命（附压测报告）——日均百亿级数据处理成本降低60%的工业级方案 Lucas55555555 flink 大数据
引言：流批一体的时代拐点据阿里云2025白皮书显示，实时数据处理需求年增速达240%，但传统Lambda架构资源消耗占比超运维成本的70%。某电商平台借助Flink+Paimon重构实时数仓后，端到端延迟从分钟级压缩至800ms，计算资源节省5.6万核/月。技术红利窗口期：2025年ApachePaimon1.0正式发布，支持秒级快照与湖仓一体，成为替代Iceberg的新范式一、痛点深挖：实时数仓
RocketMQ 之死信队列 firepation RocketMQ rocketmq
在分布式消息系统中，消息的可靠传递和处理至关重要。然而，由于各种原因（如消息处理失败、消费超时等），一些消息可能无法被正常消费。这些无法被消费的消息如果不加以处理，会影响系统的稳定性和数据一致性。为了解决这一问题，RocketMQ提供了死信队列（DeadLetterQueue，DLQ）机制。本文将深入探讨RocketMQ的死信队列，包括其实现原理、应用场景以及使用示例。什么是死信队列？死信队列是一
javascript高级程序设计第3版——第12章 DOM2与DOM3 weixin_30687587 javascript 数据结构与算法 ViewUI
12章——DOM2与DOM3为了增强D0M1，DOM级规范定义了一些模块。DOM2核心：为不同的DOM类型引入了一些与XML命名空间有关的方法，还定义了以编程方式创建Document实例的方法；DOM2级样式：针对操作元素的样式而开发；其特性总结：1.每个元素都有一个关联的style对象，可用来确定和修改行内样式；2.要确定某个元素的计算样式，可使用getComgetComputedStyle（）
Python 爬虫实战：视频平台播放量实时监控（含反爬对抗与数据趋势预测）西攻城狮北 python 爬虫音视频
一、引言在数字内容蓬勃发展的当下，视频平台的播放量数据已成为内容创作者、营销人员以及行业分析师手中极为关键的情报资源。它不仅能够实时反映内容的受欢迎程度，更能在竞争分析、营销策略制定以及内容优化等方面发挥不可估量的作用。然而，视频平台为了保护自身数据和用户隐私，往往会设置一系列反爬虫机制，对数据爬取行为进行限制。这就向我们发起了挑战：如何巧妙地突破这些限制，同时精准地捕捉并预测播放量的动态变化趋势
如何对.NET应用程序进行数字签名溪源More 服务器 linux 网络运维
我们可以为我们的程序进行数字签名,这样就可以证明该程序的作者是可信的.首先为了签名程序,我们需要先创建一个证书.证书是由证书颁发机构(CA)颁发的,CA是受信任的第三方机构,它可以为我们颁发证书.当然我们也可以自己创建证书.接下来简单介绍下如何利用OpenSSL工具创建证书.创建证书下载openssl安装包并安装,推荐下载最新64位版本.打开命令行,输入openssl,如果提示Openssl不是内
为Layui Table组件添加前端搜索功能 caifox菜狐狸 JavaScript 学习之旅：从新手到专家前端 layui javascript table 前端搜索表格搜索前端框架
在现代Web开发中，数据展示和交互功能是构建高效、用户友好界面的关键要素之一。Layui作为一款广受欢迎的前端UI框架，以其简洁的代码、丰富的组件和强大的功能，为开发者提供了极大的便利。其中，Layui的Table组件更是以其强大的数据展示能力和灵活的配置选项，成为了许多项目中不可或缺的部分。然而，在实际应用中，仅仅展示数据往往是不够的。用户通常需要根据自己的需求快速查找特定信息，这就需要为表格添
提升企业级数据处理效率！TDengine 四个集群优化点详解 TDengine （老段） TDengine 运维大数据数据库物联网时序数据库服务器运维 tdengine
为了帮助企业更好地进行大数据处理，我们在此前TDengine3.x系列版本中进行了几项与集群相关的优化和新功能开发，以提升集群的稳定性和在异常情况下的恢复能力。这些优化包括clusterID隔离、leaderrebalance、raftlearner和restorednode。本文将对这几项重要优化进行详细阐述，以解答企业在此领域的疑问，并帮助大家更好地应对相关挑战。clusterID隔离问题fi
c++ 编译链接时报错找不到某个函数，如何排查? sun007700 c++chrome 开发语言
在C++开发中，链接时出现“undefinedreferenceto”错误是常见问题，以下是系统化的排查流程和解决方案：1.确认基础问题（30秒检查）#检查函数声明是否存在grep"function_name"include/*.hsrc/*.cpp#检查是否包含实现文件ls-lsrc/#确认包含实现的.cpp文件在编译列表中2.签名匹配检查（最常见问题）//头文件声明-voidprocess_d
【运维实战】解决 K8s 节点无法拉取 pause:3.6 镜像导致 API Server 启动失败的问题 gs80140 各种问题运维 kubernetes 容器
目录【运维实战】解决K8s节点无法拉取pause:3.6镜像导致APIServer启动失败的问题问题分析✅解决方案：替代拉取方式导入pause镜像Step1.从私有仓库拉取pause镜像Step2.重新打tag为Kubernetes默认命名Step3.导出镜像为tar包Step4.拷贝镜像到目标节点Step5.在目标节点导入镜像到containerd的k8s.io命名空间Step6.验证镜像是否导
Python爬虫实战：利用最新技术爬取B站直播数据 Python爬虫项目 2025年爬虫实战项目 python 爬虫开发语言 html 百度
1.B站直播数据爬取概述B站(哔哩哔哩)是中国最大的年轻人文化社区和视频平台之一，其直播业务近年来发展迅速。爬取B站直播数据可以帮助我们分析直播市场趋势、热门主播排行、观众喜好等有价值的信息。常见的B站直播数据类型包括：直播间基本信息(标题、分类、主播信息)实时观看人数与弹幕数据礼物打赏数据直播历史记录分区热门直播数据本文将重点介绍如何获取直播间基本信息和分区热门直播数据。2.环境准备与工具选择2
11. TCP 滑动窗口、拥塞控制是什么，有什么区别 yqcoder 前端面试-服务协议 tcp/ip 网络 php
总结滑动窗口：早期网络，通信双方不考虑网络拥挤情况，导致掉包。滑动窗口大小意味着有多少缓冲区接受数据。拥塞控制：防止过多数据注入网络中，拥塞控制是一个全局过程，控制网络流量。区别：滑动窗口解决掉包问题，拥塞控制解决网络拥塞问题。TCP滑动窗口与拥塞控制详解在TCP协议中，为了实现可靠传输和高效通信，引入了两个核心机制：滑动窗口（SlidingWindow）和拥塞控制（CongestionContr
Django - 视图和模板 Missing Sunshine Python-Django django 视图和模板
视图视图-是具体的业务代码在app下的views.py文件中编写代码fromdjango.httpimportHttpResponsedefindex(request):returnHttpResponse("这里是我的站点") 为了调用该视图，我们还需要编写urlconf，也就是路由配置。在polls目录中新建一个文件，名字为urls.py（不要换成别的名字），在其中输入代码如下:fromdj
STM32 ADC详解月入鱼饵 stm32 嵌入式硬件单片机
本文介绍stm32ADC的使用，本文较长，可以配合目录跳转到需要的地方阅读。ADC转换原理本文重点在于STM32的ADC的使用，介绍ADC转换原理是为了更好理解STM32中关于ADC的配置，所以这里只是简单介绍一下ADC的转换原理，想详细了解ADC的转换原理可以看看看完这篇文章，终于搞懂了ADC原理及分类！和ADC基本工作原理-CSDN。简单来说，模拟信号输入进来，经过低通滤波操作预处理信号之后，
模型训练与部署注意事项篇---resize Atticus-Orion 图像处理篇深度学习篇模型训练与部署注意事项篇深度学习计算机视觉人工智能
图像大小的影响在YOLOv系列模型的训练和推理部署过程中，图像大小的选择是影响模型性能（精度、速度、泛化能力）的关键因素之一。两者的关系既相互关联，又存在一定的灵活性，具体可从以下几个方面详细分析：一、核心关系：训练与推理图像大小的“基准一致性”YOLOv模型（如YOLOv5、v7、v8等）的训练和推理图像大小通常以**“基准尺寸”**为核心关联，即训练时设定的图像尺寸会作为模型设计的基础，而推理
Ubuntu 安装 RAGFlow 简单流程 steven_41936912 ubuntu linux RAGFlow
Docker拉取镜像慢可以更换镜像源sudotee/etc/docker/daemon.json<<-'EOF'{"registry-mirrors":["https://docker.m.daocloud.io","https://docker.imgdb.de","https://docker-0.unsee.tech","https://docker.hlmirror.com","https
深度学习图像分类数据集—桃子识别分类 AI街潜水的八角深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
该数据集为图像分类数据集，适用于ResNet、VGG等卷积神经网络，SENet、CBAM等注意力机制相关算法，VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍：桃子识别分类：['B1','M2','R0','S3']训练数据集总共有6637张图片，每个文件夹单独放一种数据各子文件夹图片统计:·B1:1601张图片·M2:1800张图片·R0:1601张图片·S3:
LLM-生成器判别器的实现
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c++中如何排查死锁三月微风 c++java 开发语言
排查死锁（deadlock）是多线程C++开发中的一项核心调试技能，死锁通常是因为多个线程交叉持有资源而相互等待导致程序卡死。下面详细讲讲如何排查和预防死锁：一、死锁的常见成因锁获取顺序不一致（最常见）多个互斥量之间相互等待一个线程尝试多次加锁同一个非递归互斥锁忘记释放锁条件变量使用错误（如wait时未持锁）二、排查死锁的方法✅1.日志调试法在加锁和解锁前后打日志，确认：哪些线程获取了锁哪个线程卡
Xcode 26 现已发布，并支持代码智能它与基于 Cursor 和 AI Agent 的工作流程相比如何？知识大胖 SwiftUI源码大全 xcode macos ide
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NVIDIA 系列之使用生成式 AI 增强 ROS2 机器人技术：使用 BLIP 和 Isaac Sim 进行实时图像字幕制作知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程人工智能机器人
简介在快速发展的机器人领域，集成先进的AI模型可以显著增强机器人系统的功能。在本博客中，我们将探讨如何在ROS2（机器人操作系统2）环境中利用BLIP（引导语言图像预训练）模型进行实时图像字幕制作，并使用NVIDIAIsaacSim进行模拟。我们将介绍如何实现一个ROS2节点，该节点订阅摄像头源、应用BLIP模型进行图像字幕制作，并实时显示结果。这种集成展示了生成式AI在增强人机交互方面的强大功能
array_map函数在PHP类中调用内部方法简介 Houzhyan php php函数库
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最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章，转过来留着。 http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html 转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html 一.获得控制台用户输入的信息 &nbs
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Java代码混淆工具 sunjing ProGuard
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【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制 bit1129 redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制，但是它存在Master单点问题，为了解决这个问题，Redis从2.6开始引入sentinel，用于监控和管理Redis的主从复制环境，进行自动failover，即Master挂了后，sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作，如果Master醒来再次加入集群，只能以从服务器的形式工作。什么是Sentine
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读书笔记-2 chengxuyuancsdn 读书笔记
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关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题我们大家都知道，房子是一个比较昂贵的东西，特别是那种能够当教室的房子... &nb
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初二上学期难记单词三 dcj3sjt126com sciet
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并发容器 shuizhaosi888 并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能，同步容器将所有对容器状态的访问都串行化，来实现线程安全，这种方式严重降低并发性，当多个线程访问时，吞吐量严重降低。并发容器ConcurrentHashMap 替代同步基于散列的Map，通过Lock控制。 &nb
Spring Security（12）——Remember-Me功能 234390216 Spring Security Remember Me 记住我
Remember-Me功能目录 1.1 概述 1.2 基于简单加密token的方法 1.3 基于持久化token的方法 1.4 Remember-Me相关接口和实现
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101个MySQL 的调节和优化的提示 tomcat_oracle mysql
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zoj 3829 Known Notation(贪心) 阿尔萨斯 ZOJ
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