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  • Ubuntu git 上传项目到GitHub上
    1、若无git,先安装git 2、配置git账户 3、创建本地仓库 4、添加文件到本地仓库 5、提交更改到本地仓库 6、添加github仓库作为远程仓库 7、拉取远程仓库以同步本地仓库 8、推送代码到
    • 古月娜
    • 8小时前
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    Git
  • Claude Code 源码泄露揭示的 AI Agent 工程化真相
    一、事件回顾:一个 .map 文件引发的血案 2026 年 3 月 31 日,AI 圈被一条消息刷屏。 Anthropic 的 Claude Code,这款被开发者称为"地表最强"的 AI 编程 Ag
    • 米小虾
    • 8小时前
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    人工智能 Agent
  • SKC企业知识库落地的高级用法:让知识找人,而不是人找知识
    大多数企业的知识库并不缺“知识”,缺的是“调用知识的能力”。 你在知识库系统输入关键词,页面返回很多语义相关的文档片段,却没人告诉你,哪一份文档解决你当下的业务痛点。这种“人找知识”的模式,本质上是让
    • 小猫AI
    • 8小时前
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    前端
  • 让AI 花 5 小时造了一个完整马里奥游戏 — 零架构漂移如何做到
    花 5 小时造了一个完整马里奥游戏 这是用 OpenMatrix 自动编排完成的一个真实项目:超级马里奥兄弟 NES 版 1:1 还原。TypeScript + HTML5 Canvas + Web
    • BiggFish
    • 8小时前
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    AI编程
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  • windows下Vue3安装配置环境
    一、Vue3基础环境配置 1、安装Node.js 打开nodejs官方网站https://nodejs.org/ 2、验证安装 3、安装Vue CLI 4、创建Vue项目 5、进入项目目录并启动 6、
    • 古月娜
    • 8小时前
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    Vue.js
  • python pip 常用国内镜像源
    1、python pip指定镜像源下载 2、常用国内镜像源地址 pip install -i [镜像源地址]
    • 古月娜
    • 8小时前
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    Python
  • 🛠️_开发效率与运行性能的平衡艺术[20260402150126]
    作为一名经历过无数项目开发的工程师,我深知开发效率与运行性能之间的平衡是多么重要。在快节奏的互联网行业,我们既需要快速交付功能,又需要保证系统性能。今天我要分享的是如何在开发效率和运行性能之间找到最佳
    • Github开源项目
    • 8小时前
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    前端 后端
    🛠️_开发效率与运行性能的平衡艺术[20260402150126]
  • 三个让我 AI Coding 稳如老狗的 Skill
    用了半年 AI 写代码才明白:问题不在模型,在你没控住它。AI 最大的毛病是太爱乱写,还特别自信。后来我加了 3 个 Skill,禁止乱改、强制拆步骤、写完自检。线上 bug 20 分钟搞定。选哪个模
    • samlai效率研习社
    • 8小时前
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    AI编程
    三个让我 AI Coding 稳如老狗的 Skill
  • Proxy 与 Namespace:终结环境与鉴权的噩梦
    本文深入解析 BFF 架构中的 Proxy 与 Namespace 两大核心模块,探讨如何通过统一代理和多租户隔离彻底解决前端团队面临的环境管理、跨域配置、鉴权复杂度等痛问题。
    • 笑笑先生
    • 8小时前
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    微服务 后端 架构
  • Python 函数的艺术 (Functions)
    这篇笔记将带你深入理解 Python 的核心——函数。函数不仅能减少重复代码,还能让你的程序结构清晰、易于维护。 🎨 Python 函数的艺术 (Functions) 学习笔记 函数是组织好的、可重复
    • Warson_L
    • 8小时前
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    Python
  • 一个万能模板:如何描述你的功能需求
    大家好呀,我是 Lazy熊。先说结论:很多人用 AI 做功能总跑偏,不是模型不行,而是需求没说清楚。
    • naixiaoxian
    • 8小时前
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    AI编程
  • Python 流程控制与逻辑
    🧠 Python 流程控制与逻辑 (Flow Control) 学习笔记 在 Python 中,流程控制依靠**缩进(Indentation)**来划分代码块。通常是 4 个空格。 1. 条件判断 (
    • Warson_L
    • 8小时前
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    后端 Python
  • 控制台程序的中断功能开发
    在开发控制台程序时,经常会遇到这样的需求:程序正在执行迭代或长时间的计算任务,希望用户在需要时能够通过快捷键中断运行。例如按下 Ctrl+Q 立即停止循环,或者在迭代结束时自然退出。本文介绍几种常用的
    • 用户987981924482
    • 8小时前
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    JavaScript
  • AI Agent 进阶实战:规划、搜索、记忆、纠错(Python实现)
    这是我学习 AI Agent 开发第二周的实战记录。第一周做了一个能自动判断意图的智能体(RAG+SQL+计算器),这周给它加上了规划能力、联网搜索、多轮记忆、自我纠错,最后封装成 HTTP 服务。
    • 帆1122
    • 8小时前
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    Agent
    AI Agent 进阶实战:规划、搜索、记忆、纠错(Python实现)
  • User role controlled by request parameter-Burp 复现
    User role controlled by request parameter-Burp 复现 实验信息 平台:PortSwigger Web Security Academy 漏洞:Access
    • Naclarb
    • 8小时前
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    安全
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  • 海量数据求最值优化:CPU/OpenMP/GPU 三方案对比
    在科学计算和工程模拟中,经常需要处理海量数据。比如从上亿个数据里找出最大值,这类操作单线程跑起来可能需要几十秒甚至更长时间。本文通过实际测试,比较 CPU 单线程、OpenMP 并行、GPU cuBL
    • 用户987981924482
    • 8小时前
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    JavaScript
  • LeetCode 190. 颠倒二进制位:两种解法详解
    LeetCode 上一道经典的位运算题目——190. 颠倒二进制位。这道题看似简单,实则藏着位运算的核心技巧,尤其是第二种“分治颠倒”的思路,非常值得深入理解,既能巩固位运算基础,也能锻炼逻辑思维。
    • Wect
    • 8小时前
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    前端 TypeScript 算法
    LeetCode 190. 颠倒二进制位:两种解法详解
  • CPU、GPU矩阵乘法计算对比
    矩阵乘法是科学计算中最基础、最密集的运算之一。本文以矩阵乘法为例,对 CPU 和 GPU 的计算性能进行直观对比,帮助理解两种计算架构的本质差异。 一、CPU 与 GPU 的结构差异 CPU 设计目标
    • 用户987981924482
    • 8小时前
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    JavaScript
  • Where is NaN? 快速从大规模数组中定位 NaN 值 —— GPU/CUDA和CPU三方案对比
    在科学计算、图像处理和机器学习领域,数组中出现 NaN(Not a Number)或 Inf 是常见问题。当数据规模达到 10⁸ 以上时,如何快速定位所有 NaN 值的索引位置,成为一项具有挑战性的任
    • 用户987981924482
    • 8小时前
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    JavaScript
  • 浅谈对Objective-C的对象本质的理解
    ##1. Objective-C的本质 我们平时编写的OC代码,其实底层实现都是C/C++代码,类主要是基于C/C++的结构体的数据结构实现的,因为对象或者类有各种类型(NSArray *,NSDic
    • 周聪灬
    • 8小时前
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