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ESMap智慧机房解决方案通过"感知-传输-平台-应用"四层架构，实现机房全域可视化管理。方案具备四大核心优势：统一监控平台整合多源数据；AI预测运维降低故障风险；冗余架构保障99.99%运行稳定性；节能管理使PUE降至1.56。已在金融、制造等行业取得显著成效，如某企业运维效率提升120%，年节电12万度。未来将持续融合AI与数字孪生技术，推动机房管理向自主决策升级，助力企业
eb 前端开发好用的 AI 编辑器 / 助手，优先选 GitHub Copilot X（生态成熟、IDE 适配广）、Cursor（AI 原生、重构强）、Codeium（免费全能），国内团队可加选通义灵码 / 文心快码（中文适配、生态贴合）。以下是按场景细分的工具与选型建议，帮你快速匹配需求。
小前言：一般对于办公软件的使用博客少之又少，而且关键词描述不太清楚，导致搜索的内容质量极低，又限于是软件版本的问题，有些教程根本行不通。于是将自己在工作和学习之中用到的软件技巧和公式功能记录下来，用来之后的总结提高。PS：对于之前办公软件使用频率不高的童鞋，我真真切切的感受到办公软件技能的提升真的可以提升自己的算力。本篇小博客为excel应用1：公式1：对于时间戳的转换以及计算时间戳早晚的公式在e
如果Rider的信息没有正确注册，引擎就无法找到它。中将IDE设置为强大的JetBrains Rider时，却可能发现列表中空空如也，或者根本没有Rider这个选项。这是一种“绕过”自动检测机制的备用方法，直接告诉插件Rider的路径在哪里。对于从源码编译的引擎，部分插件默认可能未被启用。当你从源码成功编译了虚幻引擎后，满怀希望地打开编辑器，准备在。**4.**保存文件并重启虚幻引擎编辑器。填入
在数据驱动的数字化时代，一条低效SQL查询可能导致系统响应延迟飙升数十倍，直接影响用户体验与企业效益。本文通过八大核心优化维度、二十个真实场景案例及EXPLAIN执行计划深度解读，系统揭秘SQL性能优化的底层逻辑。掌握这些方法可使查询效率提升10-1000倍，实现从毫秒级响应到秒级处理的跨越式提升。
在日均百万级请求的电商系统中，一条低效的SQL查询可能让服务器负载飙升300%，直接导致用户访问延迟增加2秒——这看似微小的延迟却足以让转化率暴跌15%！本文将揭秘数据库工程中SQL调优的黄金法则，通过真实案例+EXPLAIN对比，手把手教你如何让查询性能提升10倍以上。
在数字化转型浪潮中，企业数据量呈指数级增长，一条低效的SQL查询可能让百万级数据的响应时间从毫秒级飙升至数十秒。本文通过六大核心优化维度、十二个实战案例，结合EXPLAIN执行计划深度解析，揭秘数据库性能调优的黄金法则。掌握这些技巧，可使查询效率提升10-1000倍，让系统吞吐量实现质的飞跃。
在数字化浪潮席卷全球的今天，企业数据库性能已成为决定业务生死存亡的关键命脉。据权威机构统计，85%的线上业务延迟故障源于低效的SQL查询，而其中98%的问题可通过系统性调优手段解决。本文以"数据库工程与SQL调优"为核心主线，通过索引策略深度解析、查询优化实战案例、Explain工具实战、高并发场景优化四大维度，结合金融、电商等行业的真实生产案例，系统阐述SQL优化的科学方法论与工程实践。
在数据库性能优化领域，索引策略与查询执行计划分析是提升系统吞吐量的核心抓手。本文通过真实案例与代码示例，系统解析索引失效场景、Explain工具解读方法及优化实践，助力开发者构建高效SQL查询体系。
本文针对PyCharm控制台中pip install报错问题，重点分析了未激活虚拟环境导致包安装到系统Python环境的常见原因。提供了7种解决方案：1)正确激活虚拟环境；2)检查PyCharm虚拟环境配置；3)切换国内镜像源；4)更新pip版本；5)验证包名和版本；6)调整PYTHONPATH环境变量；7)避免相对导入问题。文章还包含操作流程图和配置示例，帮助开发者快速定位和解决依赖管理问题，确
摘要： 什么是TextIn xParse是合合信息推出的文档结构化处理工具，可将非结构化文档（如合同、财报）快速转为结构化数据，支持二次加工与多系统对接。提供四种使用方式：Web零代码操作、Agent拖拽、SDK开发和原生API调用，适配不同用户需求。配套资源包含RAG知识库搭建指南、示例代码和演示视频，注册即享500页免费额度。适用于RAG、LLM、BI等场景，5分钟完成文档到数据库的转换，提升
本文探讨了AI代码编辑器Cursor的技术架构与应用效能。研究表明，Cursor通过集成大语言模型（LLM）和上下文感知技术，显著提升了软件开发效率：在电商系统开发、遗留系统迁移等场景中，平均缩短开发时间42%，降低调试时间61%。其核心技术包括四层架构设计（交互层、模型层、索引层、存储层）、图注意力网络（GAT）的上下文建模以及增量式代码生成。尽管存在长上下文处理、私有库支持等局限性，但通过混合
Node.js的异步编程不是简单的语法糖，而是重新定义了服务器端开发范式。理解事件循环是掌握其精髓的第一步——它解释了为什么Node.js能用单线程处理高并发，也揭示了回调地狱的根源。通过Promises、async/await和现代工具链，我们已将异步代码转化为可读、可维护的现代代码。关键认知升级异步 ≠ 多线程，而是事件驱动的协作模式事件循环是核心调度器，非“黑盒”最小化事件循环阻塞时间在微服
在顶层设计上就保证了不同平台（HarmonyOS、Windows、IOS等）不同浏览器（Chrome、Firefox、Edge、360 browser、QQ browser等）的混合编辑结果一致性、显示及打印效果一致性。ID、名称、对齐方式、大纲级别、段落样式、标号样式定义、左缩进、右缩进、特殊缩进、特殊缩进值、段前距、段后距。复制、剪切、粘贴文本、带格式粘贴、撤销、回退、字体、字形、字号、字体颜
本文详细介绍了如何构建一个双向可逆的可视化表达式系统，核心要点包括：1. 集中式节点注册：通过 `nodeRegistry` 统一管理所有节点元数据2. 递归代码生成：基于 DFS 遍历依赖图，生成合法表达式3. Vue 动态挂载：利用 `createApp` 实现节点内部表单交互4. 模块化架构：四层设计确保系统可测试、可扩展未来演进方向：- 支持 Lambda 表达式与函数定义节点- 集成 M
以下是一个简单的基于HTML/JavaScript的SVG编辑器代码。这个编辑器允许你绘制基本形状（矩形、圆形、线条等），修改它们的属性，并导出SVG代码。功能说明这个SVG编辑器具有以下功能：绘图工具：编辑功能：导出功能：您可以将此代码保存为HTML文件并在浏览器中打开它来使用这个SVG编辑器。
DocKit是一款跨平台的AI驱动数的NoSQL数据库管理工具，为用户提供了提供了轻快直观的体验。采用了纯客户端的模式，可以同时管理多个数据库连接，它是开源的，欢迎适用和反馈DocKit 官网:DocKit的新版本也包含了多个bug修复和用户体验的提升，包括对输入框的优化，编辑器抖动优化等，带来更好的用户体验，如果您的开发工作也涉及到了Elasticsearch/OpeSearch数据库，欢迎使用
三大模型已形成差异化技术路线：Claude深耕可信AI，GPT构建生态壁垒，Grok突破实时边界。开发者应根据项目阶段的特性需求（原型设计/生产部署/技术预研）动态选择，未来混合使用多模型API将成为新常态。
今天介绍的这个插件叫Openpose骨骼编辑器。主要作用是编辑骨骼图后生成同样姿势的人物。
其中1是添加几个观察信号，2是采样深度。1根据自己要观察的信号进行选择，2一般越大越好。点击1，然后可以在2处选择信号的宽度，一般根据所配置的寄存器宽度进行填写。添加好后，生成bit流文件，然后导出，打开vitis文件。然后点击OK，进行添加ila。复制下来添加到需要观察的信号的.v文件中，进行连接。点击小瓢虫进入调试模式，等加载好后再进行下一步操作。我这个是示例，根据自身需要观察的信号进行连接。
当然这里不仅仅只有C#/.NET/.NET Core还有前端、云原生（Docker，K8s）、分布式，微服务、实用工具、学习书籍、AIGC、AI赋能、求职和招聘资讯、热点资讯等多个领域，我们致力于构建一个积极向上、和谐友善的.NET技术交流、学习平台。mdnice 是一款 Markdown 微信编辑器，拥有良好的兼容性、海量主题样式、免费的图床、强大的技术团队，提供文章一键排版，同时支持知乎、掘金
如何搭建一个完整的 Electron 应用；使用与ipcMain实现文件交互；利用markedDOMPurify实现 Markdown 渲染与防注入；构建一个跨平台可用的 Markdown 编辑器。
不少小伙伴都希望能将一些短视频平台上精彩的视频下载下来珍藏，但却不知如何操作。今天给大家带来的这款工具，能够实现批量下载，简直是快乐翻倍。
用好这套方法论，可解决技术写作、系统设计、代码生成等场景90%的需求。建议保存本文为Prompt模板库，随用随取！：在技术社区提问时，按此框架组织Prompt，回答质量显著提升！：定向激活AI的领域知识库与语言风格，避免泛泛而谈。：没有背景的Prompt如同让AI“蒙眼答题”。：让AI展示逻辑链，方便人类复核与调试。：任务越模糊，AI越容易“自由发挥”。用技术文档的客观语气。
我不知道别人时怎么本地部署的，但是我自己试的经验来说，除非你的电脑只有jdk17（可能），要不然不可能成功一下子部署，当我将所有版本都强制为17后（如上图），成功开始生成workspace。1.出现编译器等级问题，一直显示等级为8，但是我经过环境变量更改，已经改成了22，这不应该是问题，然后我询问gpt、bard、deepseek都是无疾而终。最后我是用trae的claude3.5 模型对整个项目
摘要：本项目设计了一个智能机器狗系统，采用RaspberryPi4/JetsonNano主控板，结合3D打印外壳和伺服电机实现运动功能。系统通过超声波传感器和摄像头实现环境感知，基于有限状态机和Q-learning算法构建行为逻辑。语音交互采用DeepSpeech精简版模型，配合LED情绪反馈。运动控制建立了四足逆运动学模型，并实现跌倒自恢复功能。系统支持TinyML框架增量学习，采用DVFS技术
o常用技术：波形拼接（如早期单元选择法）、参数合成（如Griffin-Lim算法）、神经网络声码器（如WaveNet、HiFi-GAN）。文字转语音（Text-to-Speech, TTS）技术是将书面文字转化为自然语音输出的技术，其核心目标是模拟人类语音的自然度、情感表达和流畅性。o生成音素（语音的基本单位）序列，例如汉语拼音或国际音标（IPA）。（Suno AI，2023）：开源模型，支持歌声
本文介绍了如何在DevEco Studio中安装和配置ProxyAI插件，并使用DeepSeek进行辅助编程。首先，从华为官网下载并安装最新版DevEco Studio，该版本已内嵌JDK，无需额外配置。接着，在DevEco Studio中安装ProxyAI插件，并注册DeepSeek账号以获取API Key。然后，在DevEco Studio中配置ProxyAI，将DeepSeek的API Ke
AI Toolkit则主要用来下载、微调、测试大模型，它的模型库更加丰富，有75个线上模型，以及可以连接本地模型，而且提供了模型测试 Playground、模型微调 Fine-tuning等功能，可以让你更好的使用大模型。vscode插件非常多，我一般会看most popular排序，前50的很多是高频必备插件，像是Pylance、jupyter、docker、prettier、copilot、w
你是否想过用AI直接生成设计原型图？通过MCP（模型上下文协议），某AI编辑器（如Cursor）可以与某设计工具（如Figma）无缝协作，让AI“听懂”你的需求并自动绘制设计稿。本文将用最简单的步骤，带你完成从安装到生成原型图的全流程！通过MCP协议，某AI编辑器与某设计工具的结合，让非技术用户也能体验AI设计的便利。从安装到生成，全程无需编写代码，只需简单的指令即可完成原型图制作。未来，随着MC
摘要：本文介绍了解决VSCode终端闪退问题的方法。通过进入设置，将"terminal.integrated.defaultProfile"选项修改为"command prompt"即可修复该问题。操作步骤简单明了，配有设置界面截图指导用户完成修改。
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