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自签名与CA签发证书对比
简单来说,核心区别在于“谁来证明你的身份”以及“信任的起点” 。 以下是详细的对比分析: 1. 核心定义 自签名证书: 谁签发: 自己(持有者自己就是签发者)。 过程: 自己生成公钥/私钥对,然后
⚡_延迟优化实战:从毫秒到微秒的性能突破[20260214192906]
作为一名专注于系统性能优化的工程师,我在过去十年中一直致力于降低Web应用的延迟。最近,我参与了一个对延迟要求极其严格的项目——金融交易系统。这个系统要求99.9%的请求延迟必须低于10ms,这个要求
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Windows (WSL)+Docker 部署 GitLab+Runner 实现 CI/CD 并部署到阿里云
背景 GitLab SaaS 版的免费共享 Runner 有月度分钟数限制,不便于生产/测试,原想着在阿里部署gitlab服务,结果2核4G的带不动,所以选择本地安装部署gitlab,自托管 GitL
初学者的第一次算法(排序)
我人生中第一次接触算法是在课本上看到的冒泡排序,这是我第一次叩开算法的大门,排序应该是所有初学者最先接触到的算法,他也是很多高级算法必不可少的一部分,今天介绍一些适合初学者学习的排序算法。
我写的文章爆了6万阅读,翻完176条评论,我想明白了一件事
176条评论,吵了整整一天,最后被一条零赞的回复终结了。 前两天晚上刷知乎,发现我之前写的一篇文章炸了。 6万多播放,176条评论。 我本来以为评论区会一边倒聊技术。 点开一看—— 吵成了一锅粥。 有
基于Network Slimming的YOLOv8结构化剪枝
1. 核心思想 Network Slimming 的核心是利用Batch Normalization(BN)层中的缩放因子γ(gamma参数) 作为通道重要性的度量指标,用L1范数将BN的放缩因子推向
聊一聊 CLI:为什么真正的工程能力,都藏在命令行里?
大家好,我是G探险者! 今天我们来聊一聊CLI。 在很多人眼里,命令行(CLI,Command Line Interface)是“黑框 + 英文命令”的代名词。 对普通用户来说,它晦涩、难记、不友好。
分布式一致性原理(四):工程化共识 —— Raft 算法
本文全面解析Raft算法的核心机制。从强Leader模型出发,详细拆解了领导者选举、基于多数派的日志复制、保障数据安全的选举与提交双重限制,以及成员变更与日志压缩机制。
基于K-Means聚类的阅读用户画像与偏好可视化分析系统-基于Python与Spark的阅读数据分析与可视化系统-面向全民阅读的用户行为分析与可视化
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⚡_延迟优化实战:从毫秒到微秒的性能突破[20260214163654]
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使用 Service Worker 缓存网站资源
前言 使用 Service Worker 缓存网站资源,提高网站加载速度。 我在这分享我那上千行的 Service Worker 代码,希望能帮助到有需要的人。
日本线下黑客松报名丨AI 开发者集结!VOX TOKYO:让声音拥有改变社会的力量
如果你也觉得现在的 AI 不该只会打字——而是应该能开口说话、边听边说、自然接话/被打断,甚至还能自己跑流程——那 3 月 1 日在日本线下举办的 VOX TOKYO 就是一次很适合“直接上手”的线下
Polymarket 量化交易实战(九):币安价格驱动的套利策略
币安的盘口深、更新快、噪声相对可控,对 BTC 这类标的更接近“即时共识价”。 预测市场恰好反过来:盘口薄、撮合慢,突发波动时更容易出现滞后。 两者放在一起,就形成了可利用的信息差。 价格源要先做稳
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拿了 HashKey 的 Offer?在面试前,先看完这份背调报告! 本系列“交易所求职指南”旨在帮助大家在加入 Web3 交易所之前,全面了解目标公司的真实情况!
爆肝复盘!3轮技术面+HR面,斩获大厂offer的真实面经|附避坑指南+高频考点✅
哈喽掘金的小伙伴们👋!作为一枚奋战了2个月、面了8家大厂、踩过无数坑的技术人,终于在年前斩获了心仪大厂的研发offer! 深知大家备战大厂面试的煎熬——刷不完的八股、练不完的算法、怕被深挖的项目、紧张
实现RAG功能学习笔记
一、前言:为什么要学习RAG? 在大语言模型(LLM)飞速发展的当下,我们在使用大模型时常常会遇到两个核心痛点:一是大模型的知识库存在“时效性滞后”问题,无法获取训练数据之后的新信息,也无法访问企业内
使用 Spring AI + LangGraph4j 构建 AI 搜索 MultiAgent 实战指南
面向刚入行的 Java 程序员,介绍如何使用 Spring AI 和 LangGraph4j 框架构建一个完整的 AI 搜索 MultiAgent 系统。
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枚举 概念 把可能的答案一个一个地列出来。 本质 所谓,暴力解法。列举、循环。 1566. 重复至少 K 次且长度为 M 的模式 第一次错误提交: 错误分析: 第n次错误提交: 错误分析: 我的正确解
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