百元路由器实战，Redmi AC2100 对比 K2P

UI自动化测试往往在功能测试之后进行的核心原因豌豆射手^ 测试 ui 功能测试
一、流程效率：避免“过早优化浪费资源”1.功能未定型，频繁修改导致脚本维护成本高实际场景：某电商平台开发初期，前端页面按钮的ID因需求变动频繁更改。此时若投入UI自动化，需不断调整元素定位逻辑，甚至完全重写脚本。对比分析：阶段功能测试方式成本对比开发初期手动功能测试人工快速验证，适应变化，成本低。稳定期UI自动化测试代码维护成本高，反复修改会抵消效率收益。2.瀑布模型与敏捷开发的差异瀑布模型：严格
Swift 迁移指南实战手册余攀友
Swift迁移指南实战手册swift-migration-guide项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sw/swift-migration-guide项目介绍Swift迁移指南，位于GitHub，是由Apple官方提供的一个关键资源，专门为了帮助开发者将他们的Swift代码库从早期版本平滑过渡到最新的Swift语言标准，如Swift5及其以上。这个项目对于任何
C++和Java相比，哪个更适合初学者学习？ c++java
C++和Java都是非常流行的编程语言，但它们在设计理念、应用场景和学习难度上存在显著差异。对于初学者来说，选择哪种语言更适合，取决于学习目标、兴趣和未来的职业规划。以下是对C++和Java的详细对比，帮助初学者做出选择：一、学习难度C++复杂性高：C++继承了C语言的复杂性，支持多种编程范式（如面向对象、泛型编程等），语法复杂，学习曲线陡峭。内存管理：C++需要手动管理内存，容易出现内存泄漏和悬
收入突破 5 万，从大专生到大模型开发-第二篇（下）智码工坊 AI编程程序人生
第二篇下：实战案例拆解——我用AI干掉80%重复工作大家好，我是明聪，98年逆袭的大模型研发工程师，前Java转型幸存者，湖北荆州人，毕业武汉某职校。学习心得：突出“普通人破局”的真实挣扎深夜破防：我也想过放弃1：学RAG时，连续3天卡在向量数据库检索效果，甚至想“回去干Java算了”。直到发现LangChain-Chatchat开源项目，直接套用现成框架，才重拾信心。2：第一次面试被质疑“半路出
TensorFlow深度学习实战项目：从入门到精通点我头像干啥 Ai 深度学习 tensorflow 人工智能
引言深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了显著的进展。TensorFlow作为Google开源的深度学习框架，因其强大的功能和灵活的架构，成为了众多开发者和研究者的首选工具。本文将带领大家通过一个实战项目，深入理解TensorFlow的使用方法，并掌握深度学习的基本流程。1.TensorFlow简介1.1TensorFlow是什么？TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Go
MySQL 进阶学习文档你曾经是少年数据库
一、存储引擎1.1核心架构四层架构：连接层→服务层→引擎层→存储层插件式存储引擎：不同引擎独立管理数据存储，可动态选择1.2主流引擎对比特性InnoDB（默认）MyISAMMemory事务支持✅支持❌不支持❌不支持锁粒度行锁表锁表锁外键支持✅支持❌不支持❌不支持存储位置磁盘磁盘内存适用场景高并发事务读多写少临时数据缓存选择建议：优先选InnoDB（支持事务和外键）读多写少且无需事务选MyISAM临
利用Python爬虫获取淘宝商品评论：实战案例分析数据小爬虫@ API python 爬虫开发语言
在数字化时代，数据的价值日益凸显，尤其是对于电商平台而言，商品评论作为用户反馈的重要载体，蕴含着丰富的信息。本文将详细介绍如何利用Python爬虫技术获取淘宝商品评论，包括代码示例和关键步骤解析。淘宝商品评论的重要性淘宝商品评论不仅对消费者购买决策有着重要影响，而且对于商家来说，也是了解市场需求、改进产品和服务的重要途径。因此，获取并分析淘宝商品评论数据，对于电商运营和市场分析具有重要意义。Pyt
VRRP协议介绍及一些常见问题 cocologin 网络技术原理智能路由器网络网络协议运维
目录1.概述2.VRRP的核心概念虚拟路由器（VirtualRouter）角色划分VRRP组（VRRPGroup）3.VRRP工作机制设备状态主路由器选举特殊情况：VRRP出现优先级0和255故障切换4.VRRP特性抢占模式（Preemption）多网关负载分担5.应用场景(冗余，高可用)6.VRRP与其他协议对比7.配置示例华为/华三设备配置思设备配置8.常见的一些问题1.为什么优先级255不能
路由交换技术——多私网下NAPT、FTP服务公网映射配置的实验「J1e」网络网络协议 tcp/ip
网络地址转换（NAT）技术概述1.定义与背景网络地址转换（NetworkAddressTranslation,NAT）是一种在IP数据包传输过程中修改源或目标IP地址及端口的技术，主要用于解决IPv4地址短缺问题。随着互联网设备激增，NAT通过允许多个设备共享单一公网IP地址，显著延缓了IPv4地址耗尽的速度。2.工作原理NAT的核心是通过中间设备（如路由器、防火墙）建立内网私有地址与外网公有地址
对比与详解：QR 分解、奇异值分解（SVD）与 Schur 分解及其他可产生正交基的方法 DuHz 机器学习人工智能信号处理算法矩阵信息与通信线性代数
对比与详解：QR分解、奇异值分解（SVD）与Schur分解及其他可产生正交基的方法在数值线性代数与矩阵分析中，常见的能产生正交（或酉）矩阵的分解方法包括QR分解、奇异值分解（SVD）、Schur分解等。这些方法虽然都会产生一个（或多个）正交矩阵，但它们在适用范围、分解形式、计算重点和应用场景等方面各不相同。本文将尽量对这些分解方法进行系统地介绍与对比。1.正交矩阵（Orthogonal/Unita
DeepSeek来袭！低代码+AI竟让程序员摸鱼接私单月入5W！工业甲酰苯胺低代码人工智能
目录一、引言：开启低代码+AI新时代二、DeepSeek与低代码、AI的关联（一）DeepSeek简介（二）低代码开发概述（三）AI赋能低代码三、低代码+AI开启私单赚钱大门（一）成功案例剖析（二）私单项目类型（三）赚钱模式解析四、实战：利用DeepSeek接私单（一）工具准备与环境搭建（二）需求分析与项目规划（三）低代码开发实战（四）AI技术融合应用（五）项目测试与交付五、挑战与应对策略（一）技
亿级分布式系统架构演进实战（七）- 横向扩展（安全防护设计） power-辰南 java技术架构师成长专栏 spring boot 分布式架构设计高并发安全防护
亿级分布式系统架构演进实战（一）-总体概要亿级分布式系统架构演进实战（二）-横向扩展（服务无状态化）亿级分布式系统架构演进实战（三）-横向扩展（数据库读写分离）亿级分布式系统架构演进实战（四）-横向扩展（负载均衡与弹性伸缩）亿级分布式系统架构演进实战（五）-横向扩展（缓存策略设计）亿级分布式系统架构演进实战（六）-横向扩展（监控与日志体系）核心目标保障系统免受攻击，确保数据安全一、安全防护设计1.
亿级分布式系统架构演进实战（一）- 总体概要 power-辰南 java技术架构师成长专栏高并发分布式系统微服务架构设计 springcloud
前言不说废话，这次分享是某500强企业真实亿级流量业务中台技术架构演进过程实战。核心目标构建一个兼具高性能、高可用、强一致性的分布式系统，支撑亿级流量场景下的稳定运行。演进路线大纲阶段一：横向扩展（应对万级QPS）核心目标：突破单机性能瓶颈，建立弹性基础[Nginx]/|\[App1][App2][App3]←无状态服务集群\|/[DBProxy]←读写分离中间件/\[Master]←写节点[Sl
亿级分布式系统架构演进实战（三）- 横向扩展（数据库读写分离） power-辰南 java技术架构师成长专栏数据库 mysql 分布式系统 springcloud 架构设计
亿级分布式系统架构演进实战（一）-总体概要亿级分布式系统架构演进实战（二）-横向扩展（服务无状态化）核心目标分散数据库压力，提升读性能1.数据库架构设计数据库由原理的单实例变成主从模式，主主要负责写，从负责读。1.1主从角色定义节点类型数据流向核心职责主库读写（Write）处理事务性写操作（INSERT/UPDATE/DELETE）/部分读从库只读（Read）承担查询请求（SELECT），支持水平
【Q&A】Qt中直接渲染和离屏渲染效率哪个高？浅慕Antonio Q&A qt 信息可视化开发语言
直接渲染和离屏渲染的效率取决于具体场景和实现方式，以下是详细对比分析：一、直接渲染（On-screenRendering）原理直接将图形数据绘制到屏幕缓冲区（BackBuffer），完成后通过交换缓冲区显示到屏幕。通常在paintEvent等事件中通过QPainter直接绘制。优势减少数据复制：无需额外的缓冲区传输，直接写入屏幕缓冲区。实时性高：适合需要快速更新的场景（如动画、实时数据可视化）。简
亿级分布式系统架构演进实战（五）- 横向扩展（缓存策略设计） power-辰南 java技术架构师成长专栏多级缓存策略 spring cloud 分布式系统缓存一致性高并发缓存问题解决方案
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架构演进的方式 pumpkin84514 架构设计架构
架构演进过程中，常用的三种模式是拆迁者模式、绞杀者模式和修缮者模式。它们代表了三种不同的演进路径，适用于不同的业务环境和技术场景。下面详细解释每种模式的内容、使用场景，并对比它们的差异。1.拆迁者模式内容拆迁者模式（也称为重建模式）是一种彻底重构现有系统的方式。通常，在这种模式下，原有系统被完全放弃，并用一个全新的系统替代。在这种情况下，架构和代码需要从头开始重新设计和实现。使用场景系统老化严重：
Apifox vs Apipost，API 管理工具选型思考，企业究竟该如何选？
在企业级API调试与管理场景中，选择一款高效的工具至关重要。市面上的调试工具琳琅满目，而Apifox和Apipost是近几年两款备受开发者关注的API工具。二者都宣称为团队协作和接口调试赋能，但对企业来说，究竟谁才是更适合的选择呢？本文将从功能对比、用户体验、企业适配度和性价比等多个维度做一次全面解析，帮助你做出更明智的选择。一.概述与定位ApiFoxApifox是一款国产的API调试工具，主打“
Mysql-经典实战案例（10）：如何用PT-Archiver完成大表的自动归档从不删库的DBA Mysql 经典实战案例 mysql 数据库
真实痛点：电商订单表存储优化场景现状分析某电商平台订单表（order_info）每月新增500万条记录主库：高频读写，SSD存储（空间告急）历史库：HDD存储，只读查询优化目标✅自动迁移7天前的订单到历史库✅每周六23:30执行，不影响业务高峰✅确保数据一致性第一章：前期准备：沙盒实验室搭建1.1实验环境架构生产库：10.33.112.22历史库：10.30.76.41.2环境初始化（双节点执行）
QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比 kanhao100 笔记深度学习边缘计算
QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比一、引言在深度学习模型部署领域，量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。通过将浮点权重转换为低精度表示，量化能显著减小模型体积、降低内存占用并加速推理过程。对于资源受限的设备（如移动设备、嵌入式系统和边缘计算设备），量化技术尤为重要。本文深入对比三款主流量化工具：QKeras、Brevitas和QONNX，从用户实际应用角度剖析它们的技术特点
基于AOP注解+Redisson实现Cache-Aside缓存模式实战 @淡定缓存
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【Java】TCP网络编程：从可靠传输到Socket实战郑州吴彦祖772 【Java】网络原理 java 并发编程 tcp/ip
活动发起人@小虚竹想对你说：这是一个以写作博客为目的的创作活动，旨在鼓励大学生博主们挖掘自己的创作潜能，展现自己的写作才华。如果你是一位热爱写作的、想要展现自己创作才华的小伙伴，那么，快来参加吧！我们一起发掘写作的魅力，书写出属于我们的故事。我们诚挚邀请你参加为期14天的创作挑战赛！提醒：在发布作品前，请将不需要的内容删除。各位看官，大家早安午安晚安呀~~~如果您觉得这篇文章对您有帮助的话欢迎您一
vpc网络的原理会探索的小学生网络
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Ubuntu零基础入门到精通【1.3讲】：为什么选择 Ubuntu？ bug菌¹ 滚雪球学Ubuntu ubuntu linux 运维为什么选择Ubuntu 零基础教程
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MySQL性能优化实战笔记 - 通俗易懂版泥潭硬拔 mysql 性能优化笔记
1.存储引擎选择-到底选哪个？InnoDBvsMyISAM通俗对比想象你开了一家银行：InnoDB就像是有保险柜的银行支持事务：比如转账，要么都成功，要么都失败行级锁：小明在存钱时，小红还能同时取钱缺点：需要更多内存和CPUMyISAM就像是简易储物柜不支持事务：操作简单直接表级锁：一个人在用时，其他人要等待优点：读取速度快，占用资源少2.实战案例：常见性能问题及解决方案案例1：查询特别慢--糟糕
ALO蚁狮优化算法：从背景到实战的全面解析 der丸子吱吱吱智能优化算法 ALO算法
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Java Web开发技术解析：从基础到实践的全栈指南以恒1 java 前端开发语言
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谷歌：对比学习将LLM转为嵌入模型大模型任我行大模型-成熟基座人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
标题：GeminiEmbedding:GeneralizableEmbeddingsfromGemini来源：arXiv,2503.07891摘要在本报告中，我们介绍了Gemini嵌入，这是一种最先进的嵌入模型，它利用了Gemini、Google最有能力的大型语言模型的力量。利用Gemini固有的多语言和代码理解能力，GeminiEmbedding为跨越多种语言和文本模式的文本生成高度可概括的嵌入
第三十篇维度建模：从理论到落地的企业级实践随缘而动，随遇而安数据库 sql 数据仓库大数据数据库架构
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开发实战｜commons-lang3库的字符串工具类join方法六月暴雪飞梨花 commons-lang3 StringUtils String join
作者简介：「六月暴雪飞梨花」，专注于研究Java，就职于科技型公司后端工程师近期荣誉：华为云云享专家、阿里云专家博主、腾讯云优秀创作者、腾讯云TDP-KOL、ACDU成员、墨天轮技术专家博主三连支持：欢迎❤️关注、点赞、收藏三连，支持一下博主~文章目录引言来源StringUtils.joinString.join功能对比StringUtils.join支持原生数组支持集合支持迭代器Iterator
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c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码) CrazyMizzz 数据结构 C++
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最近情况麦田的设计者感慨考试生活
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linux系统中用pkill踢出在线登录用户被触发 linux
由于linux服务器允许多用户登录，公司很多人知道密码，工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户 1/#who 查出当前有那些终端登录（用 w 命令更详细） # who root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
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__attribute__ 你知多少？矮蛋蛋 C++gcc
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今天发现数据库一个JOB一直在执行，都执行了好几个小时还在执行，所以想办法给删除掉系统环境： ORACLE 10G Linux操作系统操作步骤如下：第一步.查询出来那个job在运行，找个对应的SID字段 select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid &n
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最近项目中遇到了以下几点需求，仔细思考之后，觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题，另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如，以下需求不用AOP肯定也能解决，至于是否牵强附会，仁者见仁智者见智。 1.对部分函数的调用进行日志记录，用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
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【spark八十七】给定Driver Program，如何判断哪些代码在Driver运行，哪些代码在Worker上执行 bit1129 driver
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nginx 经验总结 ronin47 nginx 总结
　　　深感nginx的强大，只学了皮毛，把学下的记录。　　　获取Header 信息，一般是以$http_XX（ＸＸ是小写）获取body,通过接口，再展开，根据Ｋ取Ｖ　　　获取uri,以$arg_XX &n
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Netty源码学习-Java-NIO-Reactor bylijinnan java 多线程 netty
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AOP通俗理解 cngolon spring AOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语，而且还有个拉风的名字，面向切面编程，都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措，心想着：怪不得很多人都和我说aop多难多难。当我看进去以后，我才发现：它就是一些java基础上的朴实无华的应用，包括ioc，包括许许多多这样的名词，都是万变不离其宗而已。 2.为什么用aop&nb
cursor variable 实例 ctrain variable
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shell报bash: service: command not found解决方法 daizj linux shell service jps
今天在执行一个脚本时，本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序，可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错，最终解决方法记录一下：脚本报错如下： ./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found ./olap_quick_intall.sh: line 59
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最近重新安装的电脑，配置了新环境，老是出现： adb server is out of date. killing... ADB server didn't ACK * failed to start daemon * 百度了一下，说是端口被占用，我开个eclipse，然后打开cmd，就提示这个，很烦人。一个比较彻底的解决办法就是修改
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数据结构随记_1 lx.asymmetric 数据结构笔记
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