开发工具实践第3页

Golang的多团队协作编程模式与实践经验

Golang的多团队协作编程模式与实践经验一、多团队协作编程模式概述在软件开发领域，多团队协作编程是一种常见的工作模式。特别是对于大型项目来说，不同团队间需要协同合作，共同完成复杂的任务。

武昌库里写JAVA·2025-02-14 14:35

Flink CDC 在阿里云 DataWorks 数据集成入湖场景的应用实践

摘要：本文整理自FlinkForwardAsia2024大会中阿里云DataWorks数据集成团队陈吉通的分享，主要分享FlinkCDC在阿里云DataWorks数据集成入湖场景的应用实践。

·2025-02-14 13:18

综合振动分析工具箱

通过使用这个工具箱，初学者可以通过实践深入理解和掌握振动分析技术，提高在相关领域的专业技能。1.振

不胖的羊·2025-02-14 13:32

掌握Explain工具，让你的数据库性能翻倍提升！

二、使用方法三、分析EXPLAIN中的字段四、索引的最佳实践总结前言使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈，根据分析结果进行SQL语句优化达到更好的性能

智航云科技·2025-02-14 12:26

轻松监控文件系统变化：Watchdog | python小知识

无论是自动备份、日志监控，还是开发工具的热重载，Watchdog都能帮助我们轻松实现。1.安装Watchdog在开始之前，确保你的环境中安装了Watchdog库。你可以通过以下命令安装：pipin

心上之秋·2025-02-14 12:51

内点法在线性规划中的应用：从理论到实践

内点法在线性规划中的应用：从理论到实践1.引言内点法（InteriorPointMethod）是求解线性规划问题的另一个重要算法。

ningaiiii·2025-02-14 12:50

Python Watchdog库：文件系统监控

本文将详细介绍Watchdog库的安装、主要功能、基本操作、高级功能及其实践应用，并提供丰富的示例代码。安装Watchdog库可以通过pip进行

程序员喵哥·2025-02-14 11:48

基于AWS的证券交易系统架构设计与核心技术实践

作者注：本文深度剖析证券行业数字化转型痛点，结合AWS云原生技术栈，为高频交易、行情分发、风控系统等核心场景提供可落地的解决方案。一、证券交易系统的云原生挑战证券交易系统作为金融基础设施的核心组件，面临三大技术挑战：亚毫秒级延迟要求：订单撮合引擎需在500μs内完成交易匹配突发性流量冲击：新股申购等场景带来100倍以上的瞬时流量激增金融级数据一致性：分布式架构下需确保ACID事务与T+0结算要求传

AWS官方合作商·2025-02-14 10:41

云原生AI Agent应用安全防护方案最佳实践（上）

当下，AIAgent代理是一种全新的构建动态和复杂业务场景工作流的方式，利用大语言模型（LLM）作为推理引擎。这些Agent代理应用能够将复杂的自然语言查询任务分解为多个可执行步骤，并结合迭代反馈循环和自省机制，利用工具和Agent背后的API生成最终结果，返回给终端用户。这种方法需要评估Agent应用的鲁棒性，尤其是对于那些可能存在对抗攻击或有害内容的用户场景。亚马逊云科技BedrockAgen

佛州小李哥·2025-02-14 08:56

技术分享 | 《云原生下的IAST落地实践》

悬镜安全合伙人、华东区技术运营负责人周幸带来《云原生下的IAST落地实践》主题演讲。内容摘要：云原生概述云

悬镜安全·2025-02-14 08:25

Python基础（上）

1.基础语法1.1环境安装Python版本:推荐使用Python3.6.6及以上开发工具:PyCharm1.2基本语法输出:print("HelloWorld")注释:单行注释:#注释内容（快捷键Ctrl

索然无味io·2025-02-14 07:20

22_设计方案（第三章-技术路线）

3.7技术路线3.7.1开发及设计工具（1）开发工具IntellijIDEA2020、visualstudiocode1.51、GIT，mvn、jekins、Jemeter、LoadRunner、Sonar

珞圻-Health·2025-02-14 07:20

全面掌握Flutter开发：从核心原理到跨平台实战，构建高效应用

**包管理与依赖**四、实战案例：开发跨平台新闻客户端五、Flutter开发工具与调试技巧六、Flutter生态与未来趋势结语引言在跨平台开发领域，Flutter凭借其高性能渲染引擎

chenNorth。·2025-02-14 07:20

Flink 实践教程-入门（10）：Python作业的使用

教程链接：Flink实践教程-入门（10）：Python作业的使用-云+社区-

腾讯云大数据·2025-02-14 07:17

【Python】FastAPI 实践

实现一个restful接口https://zhuanlan.zhihu.com/p/[email protected]("/items/{item_id}")asyncdefget_item(item_id):return{"item_id":item_id}#http://127.0.0.1:5555/items/1if__name__=="__main__":uvicorn.run("fast

Ezrealer·2025-02-14 07:16

FastAPI最佳的实践及编码约定资料

目录1.项目结构2.Pydantic数据验证3.数据验证与数据库的依赖关系4.链式依赖5.解耦和重用依赖关系，依赖项调用被缓存6.RestfulAPI规则7.如果你只有阻塞I/O操作，不要让你的路由异步8.从0开始创建基础模型9.编写代码文档10.使用Pydantic的BaseSettings进行配置11.SQLAlchemy：设置数据库键命名约定12.Alembic的数据库迁移13.设置数据库命

FFFPAG·2025-02-14 07:16

FastAPI 最佳架构实践教程

FastAPI最佳架构实践教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastapi_best_architecture本教程基于fastapi-practices

乌想炳Todd·2025-02-14 07:14

回顾Golang的Channel与Select第二篇

深入掌握GoChannel与Select：从原理到生产级实践一、Channel基础：不只是数据管道1.1通道的完整生命周期（可运行示例）packagemainimport("fmt""time")funcmain

liyuanchao_blog·2025-02-14 06:08

Vue.js组件开发：深入理解与代码实现

本篇文章将深入探讨Vue.js组件开发的概念、实践以及具体的代码实现，帮助读者掌握如何使用Vue.js进行高效的组件化开发。1.Vue.js组件基础1.1什么是组件组件（C

专业WP网站开发-Joyous·2025-02-14 06:38

ViT：2 理解CLIP

本专栏精选论文重点解读，主题还是围绕着行业实践和工程量产。若在某个环节出现卡点，可以回到大模型必备腔调或者LLM背后的基础模型新阅读。

庞德公·2025-02-14 05:33

模糊模式识别：从贴近度到分类决策的Matlab实践

模糊模式识别是模糊数学在现实问题中的核心应用之一，其核心思想是通过量化模糊集合之间的“相似性”或“贴近度”，实现对未知模式的分类与识别。本文将从贴近度的定义出发，详解海明贴近度、欧几里得贴近度、黎曼贴近度及格贴近度的计算方法，并结合最大隶属原则与择近原则，解析模糊模式识别的完整流程。一、贴近度的定义与分类1.1贴近度的数学定义贴近度（ProximityDegree）是衡量两个模糊集合相似性的指标。

青橘MATLAB学习·2025-02-14 05:03

精益六西格玛入门：从理论到实践的全面解析——张驰咨询

在质量管理领域，六西格玛与精益管理是两个常被提及且相辅相成的概念。对于初次接触六西格玛的质量人来说，如何学习、学到何种程度才算入门，以及是否应该同时学习精益六西格玛，这些问题无疑会成为他们探索之路上的重要疑问。今天，张驰咨询就来一一解答这些疑惑，为您的六西格玛学习之旅指明方向。一、六西格玛与精益六西格玛：选择哪条路？在质量管理领域，六西格玛与精益方法各有其独特的魅力与实用性。六西格玛方法的核心在于

张驰课堂·2025-02-14 05:31

从VGG到Transformer：深度神经网络层级演进对模型性能的深度解析与技术实践指南

一、技术原理（数学公式+示意图）1.层深与模型容量关系数学表达：根据UniversalApproximationTheorem，深度网络可表达复杂函数：f(x)=fL(fL−1(⋯f1(x)))f(x)=f_L(f_{L-1}(\cdotsf_1(x)))f(x)=fL(fL−1(⋯f1(x)))层数L增加时，函数空间指数级扩大梯度传播挑战：链式法则导致梯度消失/爆炸∂L∂W(1)=∏k=2L∂f

燃灯工作室·2025-02-14 05:57

Android音视频开发实战系列教程

请看下表：步骤描述1.环境搭建安装所需的软件和开发工具2.项目创建创建Android项目并导入其他依赖库3.引入音视频SDK

Stark T·2025-02-14 04:51

Android平台FFmpeg多媒体处理实战

本项目介绍如何集成FFmpeg到Android应用，包括编译库、解封装、解码、硬解支持、音频重采样、视频转换和测试代码的使用，为音视频应用开发提供完整流程的实践指南。

雲明·2025-02-14 04:21

亚信安全与飞书达成深度合作

作为“走近先进”系列的第二场活动，本场活动更加深入挖掘了数字化转型的基础性能力与驱动力，并分享了企业数字化变革的优秀实践、创新思路与前沿趋势。

亚信安全官方账号·2025-02-14 03:28

大语言模型应用指南：以ChatGPT为起点，从入门到精通的AI实践教程

前言在20世纪末和21世纪初，人类经历了两次信息革命的浪潮。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！第一次是互联网时代的兴起，将世界各地连接在一起，改变了人们获取信息和交流的方式。第二次则是移动互联网时代的到来，智能手机和移动应用程序的普及使人们可以随时随地与他人交流、获取信息和进行商务活动。然而，随着技术的不断演进和人类社会的不断发展，我们正站在另一个信息时代的门槛上。这是一个更加智

Python程序员罗宾·2025-02-14 02:23

Java语言的软件开发工具

Java语言的软件开发工具探讨Java是一种广泛使用的编程语言，因其跨平台特性、丰富的库和框架以及活跃的开发社区而备受欢迎。

沈韡蕙·2025-02-14 02:21

面向生成式语言模型场景到底是选择4卡5080还是选择两卡5090D

四卡RTX5080VS两卡RTX5090D：AI大模型性能比拼实践与思考本文主要从算力、显存、多卡扩展效率以及性价比等多个角度，分析在部署和训练大规模AI模型时，采用四卡RTX5080方案与两卡RTX5090D

weixin_40941102·2025-02-14 01:47

《玩转AI大模型：从入门到创新实践》（5）第三章对话AI：从“尬聊”到高效助手

第三章对话AI：从“尬聊”到高效助手3.1文本对话实战：ChatGPT与国产大模型一、青铜到王者的三段式提问进化论新手村任务：从“社恐”到“社牛”的进化还是要经历很多的阶段和AI毒打，父母直男式的话语总是不受欢迎，而温情的诉说总会让人暖心。每个人使用AI的人都是从新手村出发，一路从青铜打到王者，当然不乏各种攻略辅助。阶段一：人类の社恐式提问（青铜段位）症状诊断：当人类初次面对AI，提问水平堪比直男

caridle·2025-02-14 00:13

真正通俗易懂的Langchain入门学习（六）

五、下一步行动：从学习者到创造者的跃迁1.启动你的第一个项目（3天实践计划）行动指南：graphTDA[第1天：选择方向]-->B{{三选一}}B-->C[客服助手]B-->D[论文分析]B-->E[数据助手

caridle·2025-02-14 00:43

真正通俗易懂的Langchain入门学习（一）

以下是针对初学者的LangChain基础学习提纲，从理论到实践逐步深入，帮助你系统掌握核心概念与应用：一、基础认知（1-2天）什么是LangChain？定义：基于语言模型（LLM）构建应用程序的框架。

caridle·2025-02-14 00:42

深入探究前端性能优化：从理论到实践

一、引言在当今数字化时代，用户对于网页的加载速度和响应性能有着极高的要求。前端性能不仅直接影响用户体验，还与业务指标息息相关，如转化率、用户留存率等。因此，掌握前端性能优化技术成为了前端开发者必备的技能。本文将深入探讨前端性能优化的多个方面，并提供实际可操作的优化技巧。二、前端性能优化的关键指标（一）加载时间这是最直观的指标，指从用户请求网页到页面完全加载并可交互的时间。加载时间过长会导致用户流失

lozhyf·2025-02-14 00:39

appium环境搭建

文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言记录手机自动化环境搭建学习过程一、jdk安装配置（省略）二、AndroidSDK安装配置三、python环境安装配置四、pycharm开发工具安装五

weixin_43516809·2025-02-13 22:59

利用IDEA将Java.class文件反编译为Java文件：原理、实践与深度解析

文章目录引言：当.class文件遇到源代码缺失第一章：反编译技术基础认知1.1Java编译执行原理1.2反编译的本质1.3法律与道德边界第二章：IDEA内置反编译工具详解2.1环境准备2.2三步完成基础反编译2.3高级反编译技巧2.3.1调试模式反编译2.3.2Lambda表达式处理2.3.3泛型类型恢复第三章：Fernflower反编译引擎深度配置3.1引擎参数调优3.2多文件批量反编译3.3结

.猫的树·2025-02-13 22:57

Java微服务技术栈（2）

写在前面高级篇里的很多知识我都没有去实践过，只是知道相关的原理，主要原因是：应用场景在多数情况下难以碰见（高并发）对于运行的要求过高（如果是单节点进行模拟，那么就必须有很大的运行内存）所以这部分记录更多是一个思路的梳理

Z-H-J·2025-02-13 21:50

将错误消息输出到标准错误流：Rust中的最佳实践

1.标准输出与标准错误的区别在命令行程序中，通常将正常的程序输出发送到标准输出流（stdout），而将错误消息发送到标准错误流（stderr）。这种区分使得用户可以将程序的正常输出重定向到文件，同时仍然在终端显示错误消息。Rust的println!宏默认将输出发送到标准输出流。然而，标准库提供了eprintln!宏，用于将输出发送到标准错误流。citeturn0search02.使用epri

Hello.Reader·2025-02-13 20:12

I2C协议—读写EEPROM（24Cxx为例）

STM32I2C协议详解与应用实践-CSDN博客实际项目中移植IIC协议及读写EEprom代码：/*AT24C08,写次数达100万次SOC,2500次充放电次数，需要500万次记录，需存储均衡每页*/

嵌入式学习菌·2025-02-13 19:10

杉岩数据陈坚：智能产线检测数据管理，助力锂电品质飞跃

本届年会主题为“重整边界重构价值重塑生态”，1000+锂电产业链上下游企业，1500+企业领袖及精英人士齐聚，共同发表行业研判，分享技术成果及最新实践。

杉岩数据·2025-02-13 19:37

Langchain.js与ScriptEcho：推动AI文本生成与前端开发的创新

同时，ScriptEcho作为一款创新的前端开发工具，正通过自动化功能提升开发效率。本文将深入探讨Langchain.js的核心概念及其

2401_89747417·2025-02-13 18:31

100.10 AI量化面试题：AI大模型中的MOE架构主要类型，和DeepSeek使用了哪一种类型？

目录0.承前1.解题思路1.1基础概念维度1.2架构对比维度1.3实践应用维度2.标准MOE架构2.1基本概念3.稀疏MOE架构3.1实现原理4.共享专家稀疏MOE架构4.1核心设计5.架构对比5.1主要特点对比

AI量金术师·2025-02-13 18:00

全方位剖析Docker:架构、原理与实践

无论是初学者还是资深开发人员,了解Docker的架构、原理和实践都至关重要。本文将全面解析Docker,帮助你从根本上理解这项革命性技术。

寂夜了无痕·2025-02-13 18:58

基于分布式架构的毕业设计题目50例

基于分布式架构的内网监控系统的应用与研究4、基于分布式架构的铁路企业社会保障管理信息系统设计5、基于分布式架构打造证券交易新核心6、基于分布式架构的融合用户数据中心部署方案研究7、基于分布式架构的大数据建模实践

love_java_code·2025-02-13 17:23

openEuler系统之使用Keepalived+Nginx部署高可用Web集群

Linux系统之使用Keepalived+Nginx部署高可用Web集群一、本次实践介绍1.1本次实践简介1.2本次实践环境规划二、keepalived介绍2.1keepalived简介2.2keepalived

江湖有缘·2025-02-13 16:50

2025带你看清DevSecOps的发展背景、现状及未来趋势和最佳实践

DevSecOps的概念在2012年由Gartner首次提出，并逐渐受到国内企业的追捧。随着数字化转型加速和企业上云进程的推进，敏捷开发模式使软件开发生命周期缩短（几天到几周），留给安全的时间越来越短，因此必须在DevOps中有效地融入安全，即DevSecOps。业界已经达成一种共识，即DevSecOps是DevOps发展的必然结果。概览1.1.DevSecOps产生背景传统安全模式局限：传统的安

·2025-02-13 16:06

Tritonserver 在得物的最佳实践

一、Tritonserver介绍Tritonserver是Nvidia推出的基于GPU和CPU的在线推理服务解决方案，因其具有高性能的并发处理和支持几乎所有主流机器学习框架模型的特点，是目前云端的GPU服务高效部署的主流方案。Tritonserver的部署是以模型仓库(ModelRepository)的形式体现的，即需要模型文件和配置文件，且按一定的格式放置如下，根目录下每个模型有各自的文件夹。.

·2025-02-13 16:03

喜讯！全知科技案例获2024全国智慧医保大赛优胜奖

大赛以“数字中国智慧医保”为主题，从“数字技术助力医保服务、医保改革和医保管理”以及“医保数据要素赋能百业千行”两个角度出发，共设置了三大主题赛道，包括智慧医保实践案例、智慧医保创新应用、医保数据要素赋能