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架构设计规范产品运营
一、引言招聘简历系统是连接求职者和招聘者的桥梁,它通过技术手段提高招聘效率和匹配精度。本系统的目标是提供一个用户友好、高效、安全的在线平台,以满足现代招聘市场的需求。面临的挑战包括数据安全、用户体验、系统性能和可扩展性。二、系统需求分析用户角色定义求职者:需要创建、管理和更新简历,搜索职位,申请工作。招聘者:需要发布职位,筛选简历,管理招聘流程。系统管理员:负责系统维护,用户管理,数据备份等。功能
- Spring AI 智能体通过 MCP 集成本地文件数据
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作者:刘军ModelContextProtocol(MCP)简介模型上下文协议(即ModelContextProtocol,MCP)[1]是一个开放协议,它规范了应用程序如何向大型语言模型(LLM)提供上下文。MCP提供了一种统一的方式将AI模型连接到不同的数据源和工具,它定义了统一的集成方式。在开发智能体(Agent)的过程中,我们经常需要将将智能体与数据和工具集成,MCP以标准的方式规范了智能
- 使用 docker buildx 构建跨平台 Go 镜像
huainian
开源系统部署dockergolang容器
目录前提dockerbuildx启用Buildxbuilder实例构建驱动buildx的跨平台构建策略一次构建多个架构Go镜像实践源代码和Dockerfile执行跨平台构建验证构建结果如何交叉编译Golang的CGO项目准备交叉编译环境和依赖交叉编译CGO示例总结参考链接在不同操作系统和处理器架构上运行应用是很普遍的场景,因此为不同平台单独构建发布版本是一种常见做法。当我们用来开发应用的平台与部署
- 使用 Prometheus 监控 SAP ABAP 应用程序
Python中的class体内定义方法时,如果没有显式地包含self参数,有时候依然可以被调用。这是一个非常有趣的话题,因为它涉及到对Python中类与对象之间关系的更深理解。要理解为什么这种情况下方法依然能够被调用,我们需要逐步拆解Python类的构造方式以及方法绑定的原理。
- 如何使用Java代码给图片增加倒影效果
在多模态模型的架构上,ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件:跨模态编码器(Cross-ModalEncoder):跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。GPT可以将用户输入的文本描述转换为文本特征表示,然后利用跨模态编码器将这些特征映射到图像特征空间。这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。
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Go语言以其强大的跨平台能力而著称,其内置的工具链使得构建适配不同平台的二进制可执行文件变得非常简单。在本章中,我们将详细讲解跨平台构建的基本概念、环境变量的配置方法、如何构建适配不同平台的二进制文件,以及相关的注意事项。1、跨平台构建的基本概念Go的编译器支持将源代码直接编译为适配不同操作系统和架构的二进制文件。通过设置特定的环境变量,开发者可以快速为不同的目标平台生成可执行文件,而无需在目标平
- 【产品经理修炼之道】- 如何用AI重做B端产品(附3个案例与3个方法论)?
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随着AI的发展,产品的应用思路逐渐被打开。本文将就“如何运用AI重做B端产品”展开探讨,作者结合相关案例进行分析,希望对你有所帮助。“如何用AI重做B端产品?这是笔者近期的一点思考与实践,期望对你有启发。”2023年ChatGPT的横空出世,让所有人为之一振,有人兴奋(新/大机会到来),有人恐惧(被替代/被抛弃)。2023年大模型赛道成为了最火热的赛道,一年之内推出N个大模型,它成为了继移动互联网
- Java提供了哪些IO方式? NIO如何实现多路复用? -
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在上一篇文章中,我们讨论了如何构建一个测试助手Agent。今天,我想分享另一个实际项目:如何构建一个翻译助手Agent。这个项目源于我们一个出海团队的真实需求-提升翻译效率,保障翻译质量。从翻译痛点说起记得和产品团队讨论时的场景:小王:我们要把产品文档翻译成多种语言,人工翻译太慢了小李:是啊,而且专业术语的翻译要保持一致性我:主要是哪些翻译场景?小王:产品文档、技术文档、营销文案这些我:这些场景很
- Python基础知识-标准库与第三方库
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Python是一门功能强大的编程语言,受到了广泛的欢迎和使用。这主要得益于其丰富的标准库和庞大的第三方库生态系统。在本文中,我们将深入探讨Python的标准库与第三方库,了解它们的重要性、作用及如何使用它们来提高开发效率。一、Python标准库1.什么是标准库Python的标准库是Python安装包自带的一组模块和包,涵盖了很多常见的编程任务。这些模块和包无需额外安装,直接导入即可使用。标准库的设
- 机器学习在环境科学中的应用
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机器学习在环境科学中的应用第一节机器学习的基本概念什么是机器学习机器学习是一种通过对大量数据的学习和分析,让计算机系统能够逐渐改善其性能和行为的技术。它通过建立数学模型来识别数据中的模式和规律,进而进行预测和决策。机器学习在环境科学中的意义在环境科学领域,机器学习可以帮助我们更好地理解和预测自然系统的变化。通过对大气、水文、生态等环境数据的分析,机器学习可以帮助科学家们更准确地了解环境变化的规律,
- Java 提供了哪些 IO 方式? NIO 如何实现多路复用?
爪哇小白2021
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Java提供了哪些IO方式?NIO如何实现多路复用?I/O一直是软件开发中的核心部分之一.伴随着海量的数据增长和分布式系统的发展.IO扩展显得尤为重要.幸运的是.Java经过多年的发展,IO机制也不断地完善,虽然仍有某些不足,但已经在实践中证明了其构建高扩展性应用的能力.所以:Java提供了哪些IO方式?NIO如何实现多路复用的呢?典型回答:JavaIO方式有很多种,基于不同的IO抽象模型和交互方
- 编程常用哪些语言
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1.JavaJava是一门面向对象编程语言,吸收了C++语言的各种优点,摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念,因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表,极好地实现了面向对象理论,允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程2.C由于C它有良好的可移植性,所以至今仍被Microsoft,Oracle和Apple在内的多个科技巨头公司沿用,它几乎可以
- 一切皆是映射:神经网络在图像识别中的应用案例
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AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
一切皆是映射:神经网络在图像识别中的应用案例关键词:神经网络、图像识别、深度学习、卷积神经网络、映射、模式识别1.背景介绍1.1问题的由来图像识别问题的研究源于人类对于智能机器的渴望。早在20世纪50年代,人工智能的先驱们就开始探索如何让计算机具备类似人类的视觉感知能力。从最初的简单模式匹配,到后来的统计学习方法,再到如今的深度学习,图像识别技术经历了几代演变。这一演变过程反映了人工智能技术的快速
- 人工智能基础知识速成 - 机器学习、深度学习算法原理及其实际应用案例
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一、机器学习概念与原理什么是机器学习?机器学习是人工智能的一个分支,通过从数据中学习和改进算法,使计算机系统在没有明确编程的情况下也能够自动地学习和改进。机器学习是一种实现人工智能的技术手段,能够让计算机“自我学习”,从而实现更准确的预测和决策。机器学习的基本原理机器学习的基本原理是通过构建数学模型,使用大量的数据进行训练,使得模型能够智能地预测和决策。在机器学习中,常用的模型包括线性回归、逻辑回
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Python中的pyproj库:地理坐标转换和测量的强大工具在地理信息系统(GIS)和地理数据处理中,处理地理坐标系(如经纬度)之间的转换以及距离和方向的计算是常见任务。pyproj库是一个广泛使用的Python库,提供了坐标转换和基于投影的计算功能。本文将详细介绍pyproj的功能及其用法,并通过示例展示如何利用该库进行常见的地理处理任务。1.pyproj简介pyproj是Proj库的Pytho
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Jenkins在第一次进行登录的时候,只需要输入Jenkins\secrets\initialAdminPassword中的密码,登录成功后,本次我们没有修改密码,就会导致后面第二次登录,Jenkins需要进行用户名和密码的验证,但是我们根本就没设置过用户名啊,如何你和我是一样的情况请看下述步骤:1:首先我们删除Jenkins\users\admin_…文件夹下的config.xml文件2:重启J
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Java中的IO和NIO是两种不同的输入输出处理方式,它们在设计理念、实现方式、性能特点和应用场景上有着显著的差异。下面我将详细解释Java中的IO和NIO的区别,以及NIO如何实现多路复用,并提供一些日常开发中的使用建议和注意事项。Java中的IO和NIO的区别1.面向流与面向缓冲JavaIO:面向流的处理方式,基于传统的阻塞式输入输出模型。数据以顺序的方式流动,且在读写过程中,一般情况下会阻塞
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元学习神经架构搜索NAS遗传算法强化学习演化算法一切皆是映射:元学习中的神经架构搜索(NAS)在人工智能的广阔领域中,神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,简称NAS)是一颗璀璨的明星,它代表着一种全新的方法,即通过算法自动寻找最优的神经网络架构。这种思想源于元学习(Meta-Learning),它关注的是如何使学习过程本身变得更加高效。本文将深入探讨NAS的原理、方法、
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为了简化Redis的使用,我们通常会对其进行封装,提供一个统一的工具类。本文将介绍如何借助HuTool工具类(StrUtil,CollUtil)与(org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate)来封装Redis工具类,并分享一些关键功能的实现。1.工具类设计目标简化操作:封装Redis的常用操作,如缓存设置、获取、删除等。异常处理:统一处理Re
- 不同的WiFi信号强度代表着什么,一篇文章给你讲懂!
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WiFi信号强度是指无线网络信号的强度,通常以负数dB(分贝)来表示。信号越强,dB值越接近零。WiFi信号强度直接影响你的网络速度、稳定性和连接的可靠性。简单来说,WiFi信号越强,你的设备与路由器之间的数据传输就越顺畅,反之,信号弱则可能导致网络卡顿、视频加载缓慢、文件下载失败等问题。WiFi信号强度主要受以下因素影响:路由器的位置路由器的功率环境中的障碍物(如墙壁、家具等)设备的接收能力如何
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QtQuick-Qt5.14打包程序打不开遇到的坑近年来,Qt快速开发框架凭借其高效、跨平台等特性被广泛使用。而QtQuick作为Qt开发框架中的GUI编程库,也获得众多开发者的关注与青睐。但是,在开发过程中,我们不可避免地会遭遇各种“坑”,本文将介绍在QtQuick-Qt5.14打包程序打不开时的几种解决方法。首先,我们需要知道造成这个问题的原因。在QtQuick中,QML文件与相关资源文件需要
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引言嘿,各位科技爱好者们!如今这科技圈那可是日新月异,AI技术更是如同汹涌的浪潮,一波接着一波地冲击着我们的生活。从智能语音助手到各种智能决策系统,AI已经渗透到了我们生活的方方面面。在这个竞争激烈的AI领域,各大科技公司都在拼命发力,想要在这场科技竞赛中脱颖而出。而今天要给大家介绍的这个主角——讯飞星火深度推理模型X1,那可是最近科技圈的一大热点。为啥它值得我们重视呢?要知道,中文数学能力在AI
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引言在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)技术宛如一颗璀璨的新星,照亮了各个领域前行的道路。从智能语音助手到自动驾驶汽车,AI的身影无处不在,深刻地改变着我们的生活和工作方式。随着AI技术的不断突破,其在企业中的应用也日益广泛,各大科技巨头纷纷布局,希望借助AI的力量提升自身的竞争力。Meta,作为全球知名的科技公司,一直处于技术创新的前沿。此次传出将用AI替代中级工程师的消息,无疑在科技圈和
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数字化时代,数据量呈指数级增长,其中非结构化数据占比超过80%,成为企业最庞大的“沉默资产”。传统以结构化数据为核心的管理体系,在应对文档、图像、音视频等复杂形态数据时,效率瓶颈日益凸显:存储成本高、检索速度慢、分析能力弱,导致数据价值长期被低估。如何通过技术革新实现数据管理效率的跃升?非结构化数据管理平台正成为破局的关键。传统管理之困:低效与高成本的恶性循环过去的数据管理工具依赖人工分类、目录式
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在Django中,使用Form类创建了一个表单,该表单包含一个字符串字典。表单中包含一个提交按钮和一个预览按钮。当点击预览按钮后,会发送一个POST请求,并且表单中的字符串将自动恢复。然而,如果在不提交表单的情况下,直接访问该页面并输入信息,点击预览按钮时,先前预览中保存的字典信息仍然存在。如何清除这些信息?2、解决方案:1)在Form类中添加一个清除字典的方法:classListingImage
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- 优化MySQL数据库性能的八种方法
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1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
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平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
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def main(args: Arr
- 素数与音乐
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素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
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Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
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1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
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新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
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算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
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5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
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在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php
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概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
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一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
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- thrift总结 - 跨语言服务开发
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<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>