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  • RabbitMQ基础
    RabbitMQ官方提供了5个不同的Demo示例,对应了不同的消息模型 Work queues,也被称为(Task queues),任务模型。简单来说就是让多个消费者绑定到一个队列,共同消费队列中的消
    • ingcc
    • 1天前
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    RabbitMQ基础
  • 《Kingbase护城河》——跨平台环境下的数据库联调实战
    跨平台环境下的数据库联调实战:从服务端配置到客户端握手的“防拒连”指南 在企业层级里的应用开发和运维这个过程当中,把数据库装好,其实往往仅仅只是个开头而已。
    • 倔强的石头_
    • 1天前
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    数据库
    《Kingbase护城河》——跨平台环境下的数据库联调实战
  • TS: Java Container Fails to Start
    Issue Description: A custom Java application container based on openjdk:8-jdk-alpine fails to start
    • Sailor_Infra
    • 1天前
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    Java Kubernetes
    TS: Java Container Fails to Start
  • YOLOv11 改进 - C2PSA C2PSA融合MSLA多尺度线性注意力(Arxiv2025 ):并行多分支架构融合上下文语义,提升特征判别力
    # 前言 本文介绍了多尺度线性注意力机制MSLA,并将其集成进YOLOv11。现有基于CNN和Transformer的医学图像分割方法存在局限性,为解决这些问题,我们提出了MSLAU-Net架构,
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    • 1天前
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    算法
  • YOLOv11 改进 - C2PSA C2PSA融合Mona多认知视觉适配器(CVPR 2025):打破全参数微调的性能枷锁:即插即用的提点神器,引领视觉微调新突破
    # 前言 本文介绍了新型视觉适配器微调方法Mona,并将其集成到YOLOv11中。传统全参数微调成本高、存储负担重且有过拟合风险,现有PEFT方法性能落后。Mona仅调整5%以内的骨干网络参数,在
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    • 1天前
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    算法
  • YOLOv11 改进 - C2PSA C2PSA融合Mask Attention掩码注意力,可学习掩码矩阵破解低分辨率特征提取难题 2025 预印
    # 前言 本文提出了用于低分辨率图像分割的MaskAttn - UNet框架,并将其核心的掩码注意力机制集成到YOLOv11中。传统U - Net类模型难以捕捉全局关联,Transformer类模
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    • 1天前
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    算法
  • YOLOv11 改进 - C2PSA C2PSA融合EDFFN高效判别频域前馈网络(CVPR 2025):频域筛选机制增强细节感知,优化复杂场景目标检测
    # 前言 本文介绍了高效判别频域前馈网络(EDFFN),并将其集成到YOLOv11中。EDFFN是为解决图像复原中局部信息表征不足和频域计算成本过高问题而提出的。传统方法存在SSM全局信息偏向性和
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    • 1天前
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    算法
  • YOLOv11 改进 - C2PSA C2PSA融合DiffAttention差分注意力:轻量级差分计算实现高效特征降噪,提升模型抗干扰能力
    # 前言 本文介绍了 DiffCLIP,一种将差分注意力机制集成到 CLIP 架构的视觉 - 语言模型,并将其应用于 YOLOv11。差分注意力机制通过计算两个互补注意力分布的差值,抵消无关信息
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    • 1天前
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    算法
  • 每日一 Go-72、分布式事务 & 一致性:本地消息表、事务消息、SAGA、TCC怎么选?
    单机事务靠数据库,分布式事务靠“妥协 + 设计”。比如一个经典的业务 拆成多个服务后,会有以下问题: 数据库事务失效了 BEGIN/COMMIT 再也管不住全局 网络、宕机、重试,任何一步都可能出错。
    • Coding君
    • 1天前
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    Go
    每日一 Go-72、分布式事务 & 一致性:本地消息表、事务消息、SAGA、TCC怎么选?
  • YOLOv11 改进 - C2PSA C2PSA融合CPIASA跨范式交互与对齐自注意力机制(ACM MM2025) 交互对齐机制破解特征融合难题,提升小目标与遮挡目标判别力
    # 前言 > **文章目录: [YOLOv11改进大全:卷积层、轻量化、注意力机制、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头全方位优化汇总](https://blog.cs
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    • 1天前
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    算法
  • 从零搭建 AIGC 工程:后端项目初始化到 API 调用的完整实践
    前言 随着大模型技术的爆发,越来越多的开发者开始接触 AIGC 应用开发。不同于传统前端页面开发,AIGC 项目本质上属于后端工程范畴——你需要管理密钥、调用云端 API、处理异步流式响应。本文将带你
    • 槑有老呆
    • 1天前
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    后端
  • 《别再死记面向对象了,我家咖啡机就是最好的老师》
    面向过程像手冲咖啡:一步步亲手操作,强调步骤顺序。面向对象像全自动咖啡机:封装好功能,按按钮让对象协作完成。C语言重“怎么做”,Java重“谁来做”。
    • 我是一只码蚁
    • 1天前
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    Java 后端
    《别再死记面向对象了,我家咖啡机就是最好的老师》
  • # Vibe Coding 实战:快速写代码不是关键,流程约束才是核心
    Vibe Coding 实战:快速写代码不是关键,流程约束才是核心 开篇 当下不少开发者都会询问 vibe coding常用工具,也有人尝试用提示词驱动开发、用自然语言描述需求让AI写代码,但多数人都
    • 七月安生753
    • 1天前
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    JavaScript 面试
    # Vibe Coding 实战:快速写代码不是关键,流程约束才是核心
  • 【大白话说Java面试题 第80题】【Mysql篇】第10题:MySQL 在什么条件下索引失效?
    第10题:MySQL 在什么条件下索引失效 📚 回答: 核心考点: 大厂面试要求不仅罗列索引失效场景,更要理解底层原理(为什么失效)、优化器决策逻辑(为什么不走索引),以及如何通过EXPLAIN分析和
    • AI人工智能_电脑小能手
    • 1天前
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    后端 面试 Java
    【大白话说Java面试题 第80题】【Mysql篇】第10题:MySQL 在什么条件下索引失效?
  • 【大白话说Java面试题 第79题】【Mysql篇】第9题:说一下什么是索引下推?
    第9题:说一下什么是索引下推 📚 回答: 核心考点: 大厂面试要求不仅知道ICP"减少回表"的表面作用,更要深入理解ICP的触发条件、与传统方式的对比、哪些场景ICP无效,以及如何验证ICP是否生效。
    • AI人工智能_电脑小能手
    • 1天前
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    【大白话说Java面试题 第79题】【Mysql篇】第9题:说一下什么是索引下推?
  • 一次MySQL主从切换引发的话务服务雪崩
    本文要点 一个外部接口超时,如何通过共享线程池锁死整个服务 默认 JVM 参数在消息堆积场景下有多脆弱 WMB 自动重试配置如何让事情雪上加霜 我们最后改了哪几处关键代码
    • 程序员老申
    • 1天前
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    后端
  • MinIO 之后,对象存储的两条出路:AGPL 续命 vs Rust 重构
    由于掘金平台的摘要有强制字数要求,这里需要给一下默认文字作为摘要。这里是掘金平台的默认摘要,您可以稍后自行修改。
    • 对象存储与RustFS
    • 1天前
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    前言:为什么每个开发者都应该学会调用大模型 API? 2024 年以来,大模型(LLM)彻底改变了软件开发的方式。从 ChatGPT 到 DeepSeek,AI 能力正在变成像数据库、缓存一样的基础设
    • 小月土星
    • 1天前
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    后端 人工智能
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  • DNS 协议深度学习指南(含上机实操)
    DNS 协议深度学习指南(含上机实操) 目录 第一章: DNS 基础与核心概念 第二章: DNS 记录类型详解 第三章: DNS 解析过程详解 第四章: DNS 配置与管理 第五章: DNS 安全与防
    • 江华森
    • 1天前
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  • 开源物联网平台选型实战:ThingsBoard、JetLinks、JVS-IoT哪家强?
    一、选型背景 需求:接入200+台设备(CNC、注塑机),实时采集产量、温度、振动等数据,支持告警规则配置,可视化大屏展示。要求私有化部署,数据不出厂。 二、三款平台简介 平台 技术栈 特点 Thin
    • SL_staff
    • 1天前
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    开源物联网平台选型实战:ThingsBoard、JetLinks、JVS-IoT哪家强?
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