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用**app.use()**注册全局组件,Vue会当做一个插件来使用如果插件是一个对象，必须提供 install 方法。如果插件是一个函数，它会被作为 install 方法。install 方法调用时，会将 app 作为参数传入。第一步:先准备好一个将要被全局使用的组件第二步:在一个js文件夹下import PageTools from './PageTools'export default {i
通过这次实践，我对实时语音合成和流式传输有了更深的理解。流式传输是核心：无论是 WebSocket 还是 HTTP 分块传输，流式处理是实现低延迟的基础协议细节要注意：二进制协议的解析容易出错（比如字节序），一定要仔细对照文档用户体验无小事：播放、暂停、状态展示这些细节处理不好，会严重影响用户感受资源管理要重视：及时清理和释放资源，能避免很多难以排查的问题增加音频缓存功能，重复内容不用重复合成支持
今天，我们打算花几分钟时间创建一个自己用来测试的 MockUp 服务器。因为我是前端开发，所以这里使用 Node.js 创建一个简单的迷你工程来完成！目标用 curl 访问 mockserver 可以获得自己想要的结果ubuntu@ubuntu:~/mockserver$ node client1.jsubuntu@ubuntu:~/mockserver$ curl http://localhos
ubuntu环境初试reactnative安装环境：java、android studio;g++步骤一：下载node.js前往 https://nodejs.org/en/下载，我下的是最新版步骤二：配置node.js环境变量$
该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程。欢迎交流项目运行环境配置：项目技术：Express框架 + Node.js+ Vue 等等组成，B/S模式 +Vscode管理+前后端分离等等。环境需要1.运行环境：最好是Nodejs最新版，我们在这个版本上开发的。其他版本理论上也可以。2.开发环境：Vscode或HbuilderX都可以。推荐HbuilderX;3.mysql环境：
本文是Koa框架系列教程的第七篇，主要讲解如何基于Koa构建一个完整的邮箱验证注册系统。文章从功能需求拆解入手，详细介绍了系统的核心业务功能、安全防护需求、技术架构设计以及用户体验要求。在技术实现部分，采用分层架构设计（路由层、控制器层、服务层、数据层），使用Redis存储验证码并实现频率限制，通过Nodemailer实现邮件发送功能，并采用Argon2进行密码加密。文中还提供了路由定义、控制器处
Vue脚手架是Vue官方提供的标准化开发工具（开发平台），它提供命令行和UI界面，方便创建vue工程、配置第三方依赖、编译vue工程。
基于人脸识别的智慧医疗预约挂号平台是一个融合人工智能技术与医疗服务的综合性管理系统，通过人脸识别技术实现患者身份快速验证和预约挂号，优化就医流程，提升服务效率与安全性。
在h5直播源码开发中，两个 Node.js 进程之间如何进行通信呢？这里要分两种场景：1、不同电脑上的两个 Node.js 进程间通信2、同一台电脑上两个 Node.js 进程间通信对于第一种场景，h5直播源码通常使用 TCP 或 HTTP 进行通信，而对于第二种场景，又分为两种子场景：1、Node.js 进程和自己创建的 Node.js 子进程通信2、Node.js 进程和另外不相关的 Node
这是一个完整的邮件发送系统的技术栈：Node.js 是舞台，nodemailer 是演员，SMTP 是邮局，process.env 是保密配方。
Node.js 运行时环境和浏览器运行时环境，除了提供的 API 存在差异外，另一个重要的区别在于 Node.js 为 JavaScript 提供了模块化的管理特性。Node.js 的模块管理遵循两种规范：ES Module 和 CommonJS。本节课主要介绍了 ES Module 规范下模块的创建和引入的语法。
XRK-AGT是由向日葵工作室开发的智能体运行平台，实现了从单体机器人到多场景"智能体工厂"的升级。该平台采用"多适配器+多工作流+工厂化基类"架构，支持QQ/微信/自定义协议/MCU等多种设备共享同一套插件与AI工作流。核心技术包括：统一事件模型处理多平台消息接入、插件工作流兼容Yunzai风格、AI工作流支持多模型路由和自动降级、Web控制台和API服务
Node.js（尤其搭配TypeScript）开发中，先定义与大模型API请求/响应格式对应的类型接口（Interface），可提升代码可读性与类型安全性。随后封装通用客户端类，整合HTTP请求、认证处理、异常捕获、异步逻辑等核心功能，实现“一次封装，多模型复用”，降低后续扩展成本。主流大模型API（如OpenAI、一步AI）的请求/响应格式高度兼容，统一定义以下类型接口，避免重复编码。本文从环境
摘要：AI技术与Linux控制站的融合正在革新化工生产过程。传统控制依赖工程师经验，面临反应滞后、多变量耦合等痛点。新型AI智能优化层通过深度感知、实时预测和自主优化，实现前瞻性控制与闭环自动调节。这种模式显著提升产品质量、产量和安全性，降低能耗，并将操作策略固化为企业数字资产。Linux系统的高稳定性与开源特性为AI模块提供了理想平台，推动化工生产从经验驱动迈向数据智能新时代，未来将实现全生产链
《预测性维护：Ubuntu边缘站助力智能制造革新》 摘要：传统制造业设备维护面临事后维修损失大或定期维护效率低的问题。Ubuntu边缘站结合AI技术，通过本地化部署解决了预测性维护的四大挑战：1）实时处理海量传感器数据；2）毫秒级响应异常；3）保障核心数据安全；4）实现IT/OT无缝融合。系统采用"感知-分析-预警"架构，在设备端完成95%的数据处理，仅上传关键信息至云端。Ub
支持系统：Linux（Ubuntu 20.04+/CentOS 7+）、Windows 10/11、macOS 12+graph TDA[用户/外部系统] --> B[Node.js 主服务]B --> C[Stagehand 自动化工具]B --> D[Python 脚本]C --> E[目标 Web 系统]D --> F[AI 模型/数据处理]C --> BD --> BB --> A[返回结
版本层级变更类型示例场景主版本（X）破坏性变更模板结构修改（删除 “角色定义”）、输出格式切换（Vue→React）次版本（Y）新增功能（兼容旧版）在 “登录界面模板” 中新增 “第三方登录按钮”修订版本（Z）修复小问题修正提示词语法错误、补充歧义描述在 AI 驱动的开发新时代，PPL 早已不是 “效率工具” 的代名词，而是程序员将“隐性经验” 转化为 “显性资产”的核心载体。对个人而言，它是你的
在传统闭卷模式下，大模型只能依赖训练时 “记住” 的知识回答问题。当问题涉及模型训练数据之外的最新资讯或特定领域知识时，模型要么拒绝回答要么张冠李戴，难以令人满意。Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，简称 RAG）提供了一种折中的解决方案：不给模型继续 “补课” 微调，而是在回答时临时为它提供一份外部资料。这样模型就像开卷考试一样，可以一边参考资料一边作答，
现在 AI 对话发展迅速，而这个功能主要就是基于 SSE，因此我们面试时，SSE 会有很高的频率被问到，这里简单聊一聊 SSE。
在分布式系统和微服务架构中，服务之间的通信至关重要。传统的同步调用（如 REST API、gRPC）可能导致系统。，不同消费者可以并行处理不同的分区，提高吞吐量。等场景的应用，帮助你掌握 Kafka 在。如果 Kafka 运行正常，将返回。：实时监控、数据管道（ETL）：防止服务阻塞，提高系统吞吐量。监控 Kafka 运行状态。，提高系统的扩展性和稳定性。：大规模日志数据的实时分析。本篇文章将介绍
写完这篇，突然想起Node.js的logo——那个蓝色的J字。它就像我们的开发之路：看似简单，实则暗藏玄机。从最初的"这玩意真香"，到现在"这玩意真难搞"，但每次解决完问题的成就感，又让人忍不住想继续折腾。代码可以乱写，但责任不能丢。毕竟，谁还没个写bug的青春呢？（虽然我的青春可能永远改不完bug...）P.S.如果你发现这篇文章有错误——比如某个年份写错了、某个代码例子会报错，请在评论区优雅地
本文记录了Vue3项目中配置VueRouter实现页面跳转的过程。主要内容包括：1)安装VueRouter并创建路由配置文件；2)在main.js注册路由；3)创建Home和About两个示例页面；4)使用router-link和router-view组件实现基本跳转；5)通过useRouter实现编程式导航；6)配置动态路由获取参数；7)以TodoList为例演示实际应用。文章详细介绍了从零开始
问题场景:假设你在写一个网站,有很多功能:日期格式化、数据校验、Ajax 请求等。如果把所有代码都写在一个main.js文件里,这个文件可能有几千行,根本没法维护!模块化的思路项目文件夹/├── utils/│ ├── date.js ← 只负责日期处理│ ├── validator.js ← 只负责数据校验│ └── http.js ← 只负责网络请求└── main.js ← 主文件,把上面的
（配文：这条路上全是珍珠，但小心被噎到）异步编程：比奶茶加冰还容易搞砸模块管理：别把所有珍珠倒进同一个碗里错误处理：奶茶洒了要道歉，代码报错要捕获性能调优：别让店员在封口机前排长队最后想说，Node.js就像奶茶——看似简单，但要做出好味道真不容易。现在老板说："明年换Java写系统！" 我只能默默把珍珠咽下去...突然灵感闪现：要不要开发个Node.js奶茶店AI推荐系统？比如根据天气自动推荐冷
MemMachine为AI助手装上"长期大脑"：实战部署教程 摘要：本文详细介绍了如何通过MemMachine开源项目为AI助手(如ClaudeCode)添加持久化记忆功能。MemMachine作为一个独立服务，能够跨会话存储用户偏好、习惯等结构化信息，解决传统AI模型"七秒记忆"的痛点。文章包含完整的部署流程：从Docker安装、MCP协议接入，到实际测试
在数字技术全面渗透各行业的当下，《数字图像处理》已成为计算机科学、电子信息、人工智能等专业的核心课程，其理论抽象性与实践强关联性的特点，对传统教学模式提出严峻挑战。当前教学中，普遍存在三大核心痛点：一是理论与实践脱节，课堂讲授的滤波、变换、分割等算法原理过于抽象，学生难以通过静态 PPT 理解像素级数据的动态处理过程，导致 “知其然不知其所以然”；
本文提供可直接落地的 Clinic.js 全流程使用方案，包含环境准备、4类典型性能问题测试用例（事件循环阻塞/CPU高占用/内存泄漏/异步慢操作）、核心工具实战指南。重点介绍 Clinic Doctor 工具的自动诊断能力，通过详细命令参数和压测建议，帮助开发者快速定位 Node.js 性能问题。指南强调生产环境适用性，包含兼容性说明、权限设置和采样优化等实战细节，适合各层次开发者使用。（149
是整个渲染流程的核心，它通过配置MarkdownIt，并重写其代码块（fence）的渲染规则，将 Prism.js 的高亮结果注入到最终的 HTML 中。我们通过模块化设计，成功构建了一个集功能、性能、美观分层架构：将解析、交互、渲染完全解耦，易于维护和扩展。核心交互：利用v-html结合，解决了动态渲染内容的事件绑定难题。性能优化：通过computed缓存、事件委托和按需加载策略，确保了组件在高
在我们考虑提高聊天室软件源码页面渲染速度之前先来思考一个问题，一个页面的速度由什么决定？显而易见，这里主要包含两方面的影响因素。1、资源传输时间（tcp链接时间和响应时间）2、dom渲染时间这两方面的耗时可以通过浏览器环境下通过window的内置对象window.performance拿到相关数据并计算得到const { timing } = window.performance// 计算资源传输
在线小说阅读平台的开发背景根植于数字阅读浪潮的崛起与用户需求的深刻变革。随着互联网技术的飞速发展，特别是5G、人工智能等新技术的普及，传统纸质阅读逐渐被数字化阅读取代，用户对便捷、个性化、互动性强的阅读体验需求日益增长。
Bun被Anthropic收购后仍保持开源，专注提升AI编程工具性能。Bun作为JavaScript运行时，将作为Claude Code等AI编程产品的基础设施。收购后Bun团队将获得Anthropic资源支持，但保持MIT许可、GitHub公开开发等核心承诺不变。Bun由Zig语言开发，展现了技术生态多样性。文章还提及V语言等小众技术，强调技术多样性价值。
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