与#加工厂#相关的内容第16页 - PmDaddy

全部分类数据库前端云计算

MySQL 数据分组后取第一条数据

SQL SERVER数据分组后取第一条数据——PARTITION BY -- 不加 distinct(a.id) order by 会有问题导致获取出来的数据不对 SELECT id,title,description,poster_id,poster_time,drug_id FROM ( SE

JS 判断域名并跳转到指定页面

判断访问指定域名，进行页面跳转 ```js 正在玩命加载中…… ``` 不同的域名输出不同的结果 ```js ```

京东金融APP-新交互技术“虚拟数字人”赋能世界杯主题营销

作者：平台研发部，智能服务与产品部距离加文·伍德提出web3.0已经过去8年时间，这8年加文·伍德创建的以太坊大放异彩，同时由web3.0引出的数字人、元宇宙也生根发芽，茁壮成长，带来了非凡的用户体验。在互联网产业都在寻求打造元宇宙新生态系统的背景下，数字人担任着信息制造、传递的责任，是连接虚实

@ControllerAdvice 注解使用及原理探究

本文主要介绍ControllerAdivce，通过对源码的学习，加深了对HTTP请求过程的理解。

Redis最常见的5种应用场景

Redis作为当今最流行的内存数据库，已经成为服务端加速的必备工具之一。对于Redis为什么那么快？以及Redis采用单线程，但为什么反而获得更高的性能的疑问，在之前的Redis为什么那么快？一文中，已经有所介绍。今天通过这篇，我们来了解一下Redis最常见的5种应用场景。您可以通过视频来学习，如

记一次 .NET 某娱乐聊天流平台 CPU 爆高分析

一：背景 1.讲故事前段时间有位朋友加微信，说他的程序直接 CPU=100%，每次只能手工介入重启，让我帮忙看下到底怎么回事，哈哈，这种CPU打满的事故，程序员压力会非常大, 我让朋友在 CPU 高的时候抓 2 个 dump 下来，然后发给我分析。二：WinDbg 分析 1. CPU 真的被打满

基于PyQGIS实现遥感影像下载

本文主要记录使用PyQIS来实现在线遥感影像的加载与下载

vue中key使用的问题

前言在vue要求在遍历的时候最好加上key，在使用过程中总有些疑问，在这里做下分析 1.不使用key的时候vue是怎么处理的在vue2.x文档中有如下描述 key 的特殊 attribute 主要用在 Vue 的虚拟 DOM 算法，在新旧 nodes 对比时辨识 VNodes。如果不使用 key

又一重要进展发布！OpenMMLab算法仓支持昇腾AI训练加速

摘要：上海人工智能实验室的浦视开源算法体系（OpenMMLab）团队基于昇腾AI发布了MMDeploy 0.10.0版本，该版本已支持OpenMMLab算法仓库在昇腾异构计算架构CANN上的推理部署。本文分享自华为云社区《又一重要进展发布！OpenMMLab算法仓支持昇腾AI训练加速》，作者：昇腾

京东购物车分页方案探索和落地

随着京东购物车应用场景的丰富化和加车渠道的多元化，京东购物车的商品容量从2015年至今一直在逐步增加。

实际上手体验maven面对冲突Jar包的加载规则

这篇文章主要记录了本次遇到的问题：即maven在面对不同版本的jar包在pom文件中同时声明会存在加载覆盖的问题，于是通过查询网上相关资料对maven包的加载规则介绍，并通过实际场景对其进行分析验证

K8S集群中使用JD KMS服务对敏感数据安全加密

KMS，Key Management Service，即密钥管理服务，在K8S集群中，以驱动和插件的形式启用对Secret，Configmap进行加密。以保护敏感数据

前端微服务无界实践

随着项目的发展，前端SPA应用的规模不断加大、业务代码耦合、编译慢，导致日常的维护难度日益增加。同时前端技术的发展迅猛，导致功能扩展吃力，重构成本高，稳定性低。因此前端微服务应运而生。

.NET周报【6月第1期 2023-06-04】

## 专题 - NanoFramework项目案例如果有时间，我会在周报中加入一些专题和项目案例的分享，本周就是讨论.NET NanoFramework项目案例的专题，在讨论 NanoFramework 的典型案例之前，让我们先回顾一下 .NET 在嵌入式领域的历史。 2007年，.NET Mic

AI时代你一定要知道的Agent概念

这两年，随着人工智能（AI）和计算能力的发展，AI应用的落地速度大大加快。以ChatGPT为代表的AI应用迅速火遍全球，成为打工人的常用工具。紧接着，多模态、AI Agent等各种高大尚的名词也逐渐进入大众视野，吸引了大量关注。那么，到底什么是AI Agent？下文半支烟将带你详细了解这个概念。 1

异构数据源数据同步 → 从源码分析 DataX 敏感信息的加解密

开心一刻出门扔垃圾，看到一大爷摔地上了过去问大爷：我账户余额 0.8，能扶你起来不大爷往旁边挪了挪跟我说到：孩子，快，你也躺下，这个来钱快！我没理大爷，径直去扔了垃圾然后飞速的躺在了大爷旁边，说道：感谢大爷带飞！书接上回通过异构数据源同步之数据同步 → DataX 使用细节，相信大

Nuxt3 的生命周期和钩子函数（三）

概述了Nuxt3的关键生命周期钩子用途，如page:finish用于页面加载后处理，page:transition:finish处理过渡效果完成，kit:compatibility扩展兼容性检查，ready标示应用启动就绪，close执行应用关闭清理，及restart控制应用重启流程，附带示例代码

dense并行训练1-流水线并行

并行训练-流水线简述并行训练主要有三种策略: 数据并行训练加速比最高，但要求每个设备上都备份一份模型，显存占用比较高，但缺点是通信量大。张量并行，通信量比较高，适合在机器内做模型并行。流水线并行，训练设备容易出现空闲状态，加速效率没有DP高；但能减少通信边界支持更多的层数，适合在机器间使用。

DotNetGuide荣登GitHub C#中文 Trending 月榜第一

前言发现最近有一大批应届生同学和Java转.NET的同学加入了我们的DotNetGuide技术社区交流6群（其他5个群都已满500人，6群也已有340多个小伙伴了）今天看到DotNetGuide荣登GitHub C#中文 Trending 月榜第一，看到有这么多的小伙伴对C#/.NET感兴趣，并且

RSA密码系统的特定密钥泄露攻击与Coppersmith方法的应用

RSA算法的基本流程包括密钥生成、加密和解密三个过程。其数学基础主要依赖于欧拉定理和模幂运算。通过合理选择密钥参数，可以保证加密和解密过程的正确性和安全性。Coppersmith方法基于Lattice reduction（格约简）和LLL算法（Lenstra–Lenstra–Lovász）的结合，用...

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