引言 掌握表的基本运作之后，若想优化查询效率并简化数据访问，就要去学习“索引”和“视图”的运用，索引类似于“书籍目录”，可以极大地加快查询速度；视图类似“数据窗口”，能够隐藏复杂的查询逻辑，还能控制数据的可见性。本文就“ksql命令行操作索引与视图”展开论述，把从“作用到创建，再到查看，维持直至删除”的全过程拆解成实际操作步骤，并结合例子和避坑提示，以使初学者能够领悟并付诸实行。 文章目录 * 引言 * 一、前置准备：确认操作基础（衔接前文，确保连贯） * 1.1 1. 连接数据库并切换目标模式 * 1.2 2. 插入测试数据（用于验证索引 / 视图效果） * 二、索引管理：给表 “加目录”，加速查询 * 2.1 1.
在 Node.js 的后端开发生态中，Express 长期以来以其极简主义占据统治地位。然而，随着项目规模的扩大，缺乏约束的“自由”往往会导致代码结构混乱，也就是我们常说的“意大利面条式代码”。 为了解决这个问题，NestJS 应运而生。NestJS 是一个用于构建高效、可扩展且易于维护的企业级后端应用的框架。它基于 TypeScript 构建，深受 Angular 架构的影响，引入了模块化、依赖注入（DI）和装饰器等先进概念。 本文将结合一个包含待办事项（Todos）管理和 PostgreSQL 数据库连接的实战 Demo，带你深入理解 NestJS 的核心架构。 一、 为什么选择 NestJS？ 在开始写代码之前，我们需要理解 NestJS 试图解决什么问题。 1. 架构标准化：Express 让你自己决定文件放哪，而
✅ 纯白话拆解+代码示例+实战场景，零基础能直接照着敲 ✅ 技术适配：基于Go 1.23（LTS长期支持版，企业主流），聚焦高并发、云原生核心场景 ✅ 条理清晰：从“环境搭建→基础语法→核心特性→实战入门”层层拆解，每个知识点落地到代码 ✅ 核心目标：小白不仅“懂概念”，更能“写得出、跑得起”，掌握Go语言入门核心能力 一、前置准备：先搞定环境和核心认知 1. Go语言是什么？ Go（又称Golang）是谷歌2009年推出的编程语言，2026年已是云原生、高并发后端的首选语言——简单说： * 快：运行速度接近C/C++，编译速度秒杀Java； * 简单：语法比Java/Python更简洁，零基础3天能写业务代码； * 强：天生支持高并发，写直播、聊天、
目录 * 前言 * 一、基本概念 * 1、什么是 ON DUPLICATE KEY UPDATE？ * 2、工作原理 * 3、基本语法 * 二、使用场景 * 1、计数器更新 * 2、配置项更新 * 3、购物车商品更新 * 三、高级用法 * 1、条件更新 * 2、多表关联 * 3、批量操作优化 * 四、其他处理冲突的方案 * 1、REPLACE INTO * 2、INSERT IGNORE 前言 在日常的数据库操作中，我们经常会遇到这样的场景：“如果数据存在，就更新它；如果不存在，就插入一条新的”。这种模式通常被称为 “Upsert”（Update + Insert）。在
一、主流国产时序数据库概览 (2026) 国产时序数据库已形成多元产品矩阵,根据其核心技术路线、商业模式和市场定位,主要代表性产品如下: 数据库产品对比 TDengine * 核心厂商/社区: 涛思数据 * 主要特点与定位: 高性能、分布式,定位为AI驱动的工业大数据平台,在写入吞吐和存储成本方面优势显著,集群开源、生态开放。 KaiwuDB * 核心厂商/社区: 浪潮云弈 * 主要特点与定位: 强调分布式多模融合架构,支持时序、关系、文档等多种数据模型的统一处理,原生集成AI算法。 Apache IoTDB * 核心厂商/社区: 清华大学 (Apache基金会) * 主要特点与定位: 专为物联网设计,采用"端-边-云"协同原生架构,数据模型常采用树形结构贴合物理设备层级。 DolphinDB * 核心厂商/社区: 浙江智臾科技 * 主要特点与定位: 将数据库与强大的编程语言、流计算引擎融合,
文章目录 * 前言 * ERNIE 4.5系列一图看懂 * 核心特点 * 三大分支技术特性与场景定位 * 模型对比总览 * Base 版与进阶版 * 模型版本对比总览 * 详细对比分析 * A47B分支（超大规模多模态） * A3B分支（轻量多模态与高效文本） * 0.3B分支（极致轻量化文本） * 细分逻辑的核心价值 * 1. 降低使用门槛 * 2. 平衡效率与成本 * 3. 适配多样化部署 * 部署及测试 * 测评方法与标准 * 测评维度 * 测评任务类型 * 文本类任务(17种) * 视觉类任务(3种) * 评分标准 * 模型部署测试 * FastDeploy 硬件环境依赖要求 * NVIDIA GPU 环境依赖要求 * Kunlunxin XPU 环境依赖要求 * Iluvatar GPU 环境依赖要求 * Enflame GCU 环境依赖要求
从对话到执行：豆包2.0如何用原生Agent架构颠覆传统大模型？ 2026年2月14日，字节跳动正式发布豆包大模型2.0，不仅带来Pro、Lite、Mini和Code四大子模型，更重磅推出原生智能体（Native Agent）架构——这标志着大模型正从“被动问答”迈向“主动执行”的新时代。 过去的大模型，本质是“超级聊天机器人”；而豆包2.0，则是一个能自主规划、调用工具、协同多角色、完成复杂任务的“数字员工”。本文将深入解析其Agent架构原理，并通过真实代码演示如何用3行代码实现全链路开发，彻底颠覆你对AI能力的认知。 一、传统大模型 vs 原生Agent：一场范式革命 传统大模型（如GPT-4、Claude等）的核心能力是文本生成与理解。即使支持Function Calling，也需开发者手动定义工具、编写胶水逻辑、处理异常流程，本质上仍是“人在指挥AI”。 而豆包2.0的原生Agent架构实现了三大跃迁： * 自主任务拆解：
🔥海棠蚀omo：个人主页 ❄️个人专栏：《初识数据结构》，《C++：从入门到实践》，《Linux：从零基础到实践》，《Linux网络：从不懂到不会》，《MySQL：新手入门指南》 ✨追光的人，终会光芒万丈 博主简介： 目录 一.库的操作 1.1创建数据库 1.1.1编码集和校验集 1.1.2校验规则对数据库的影响 1.2操纵数据库 1.2.1查看数据库 1.2.2修改数据库 1.2.3删除数据库 1.3数据库的备份与恢复 二.表的操作 2.1创建表 2.2查看表结构 2.3修改表 2.3.1ADD操作
安装环节如下： Installing Gateway service… Installed Scheduled Task: OpenClaw Gateway Task script: C:\Users\Surface\.openclaw\gateway.cmd o Gateway service installed. 遇到问题 Health check failed: gateway closed (1006 abnormal closure (no close frame)): no close reason Gateway target: ws://127.0.0.1:18789 Source: local loopback Config: C:\Users\
0 前言 Gateway API 是 Kubernetes 官方推出的下一代流量管理标准，旨在解决传统 Ingress 在协议支持、扩展性和多租户等方面的不足。它通过 GatewayClass、Gateway、HTTPRoute 等 CRD 实现流量治理的分层解耦，让基础设施和应用团队各司其职。本章将以若依项目为例，实战部署 Envoy Gateway 并实现高级流量路由。 1 Gateway的概念 1.1 什么是Gateway Gateway API 是 Kubernetes 官方下一代“流量入口”标准，用来统一网关、负载均衡和路由管理。它通过一组新的 CRD 拆分了 Ingress 的角色和功能，使其更灵活、更可扩展、也更易于团队协作。 1.2 资源类型 Gateway
openclaw多节点访问 Gateway 的方法 1. Gateway 端配置 网络绑定：若节点通过局域网访问，Gateway 需绑定到 LAN 接口（gateway.bind: “lan” 或指定 IP），不能仅绑定到 loopback（127.0.0.1）。若通过 SSH 隧道或 Tailscale 等 VPN 访问，Gateway 可保持 loopback 绑定，因为流量会转发到本地。 认证：推荐使用 Token 认证。在 gateway.auth 中设置 mode: “token” 并配置 token。确保 Token 与节点端一致。
引言 随着大模型技术的普及，Spring AI 凭借其与 Spring 生态的无缝整合能力，成为企业级 AI 应用开发的主流框架。但在 AI 应用落地过程中，安全风险已成为制约企业规模化应用的核心瓶颈：API 密钥硬编码导致的泄露风险、大模型生成内容的合规性问题、不同角色对 AI 服务的越权访问风险，都可能给企业带来严重的经济损失和法律责任。 企业级 AI 应用的安全防护绝非单一环节的加固，而是需要构建从 API 安全到内容合规的全链路风控体系。本文将聚焦 Spring AI 生态，从三大核心维度展开攻坚：密钥管理（基于 Spring Cloud Config 的加密存储方案）、内容审核（Moderation 模型与敏感词过滤的双保险机制）、权限控制（Spring Security 与 AI 服务的深度整合），并通过实战案例实现多角色的 AI 服务访问控制，
在移动设备生态中，蓝牙协议栈是连接物理世界与数字世界的关键桥梁，从无线耳机、智能手环到车载系统，其稳定性、安全性与效率直接决定用户体验。长期以来，Android蓝牙协议栈核心模块基于C++开发，凭借接近硬件的性能优势支撑了数十亿设备的运行。但随着物联网设备爆发式增长、蓝牙5.3/5.4等新协议落地，C++固有的内存安全缺陷与并发管理难题愈发凸显。2021年起，Google开始在Android蓝牙协议栈中引入Rust重构核心模块，这一技术选型并非偶然，而是工程实践中安全与效率平衡的必然结果。 目录 一、Android蓝牙协议栈的C++之困 1.1 内存安全漏洞：蓝牙模块的阿喀琉斯之踵 1.2 并发管理复杂：多设备连接下的稳定性难题 1.3 代码可维护性下降：遗产代码的演进瓶颈 二、Rust：破解困局的关键特性赋能 2.1 所有权模型 2.2 并发安全：无数据竞争的天生优势 2.3 零成本抽象与可维护性：
ClawdBot保姆级教学：解决Gateway not reachable错误的5种方法 1. 什么是ClawdBot？——你的本地AI助手，不是云端玩具 ClawdBot 是一个真正属于你自己的个人 AI 助手。它不依赖远程API、不上传隐私数据、不按调用次数收费——所有推理都在你自己的设备上完成。你可以把它理解成“装在你电脑里的 Siri + Copilot + Notion AI 的混合体”，但更自由、更透明、更可控。 它的核心能力由 vLLM 提供支撑。vLLM 是当前最高效的开源大模型推理引擎之一，以极高的吞吐量和极低的显存占用著称。ClawdBot 利用它来加载和运行像 Qwen3-4B-Instruct 这样的轻量级但能力扎实的模型，让你在消费级显卡（甚至带显存的笔记本）上也能获得接近专业服务的响应速度和对话质量。 和那些动辄要填 API Key、绑定手机号、看广告才能用的 Web 应用不同，ClawdBot 的哲学是：“你装，你用，
上一篇我们实现了并发控制和安全防线，解决了多文件上传的问题。但如果面试官继续追问："如果用户要上传一个 2GB 的视频文件怎么办？"或者"上传到一半网络断了，用户需要从头开始吗？"这就需要分片上传和断点续传了。 1 核心概念 1.1 分片上传 - 大文件切割 传统的文件上传是将整个文件一次性发送到服务器，这对于大文件来说有几个致命问题： * 浏览器内存溢出：一次性读取 2GB 文件到内存，浏览器直接崩溃 * 请求超时：大文件传输时间长，容易触发服务器超时限制 * 失败代价高：上传 99% 时网络断开，所有进度全部丢失 分片上传的核心思路是：将大文件切成小块（如 2MB），逐个上传，最后在服务器端合并。 ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │ 2GB 视频文件 │ └─────────────────────────────────────────────────────┘ ↓ Blob.slice() ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐ │
欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区：https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net 前言 虽然移动应用大多使用本地数据库（如 SQLite），但在某些特定场景，比如内部企业应用、数据看板，或者 Serverless 架构中，客户端直接连接远程数据库进行即时查询是非常便捷的。 postgres 是一个纯 Dart 实现的 PostgreSQL 驱动，拥有完整的协议支持，不需要任何原生库绑定（JNI/FFI）。这意味着它不仅能在服务器端（Dart VM）运行完美，同样也能在 Flutter 移动端及 Web 端流畅运行，当然也包括 OpenHarmony。 一、核心特性 * 纯 Dart 实现：零原生依赖，全平台通用。 * SSL/TLS 安全连接：保障数据传输安全。 * 流式查询：支持大结果集的流式读取，
OpenWebUI 主要能帮用户把散落在本地的各种 AI 模型整合起来，用可视化界面统一管理，不用记代码命令，像聊微信一样输入需求，模型就会给出反馈。比如同时装了翻译、写作、绘图模型，在一个界面里就能切换着用，省去了来回打开不同软件的麻烦。 作为经常用 AI 处理工作的人，真心觉得它很 “友好”：界面清爽，没多余按钮，长辈看一眼也能上手；生成的内容可以直接复制、导出，写报告时调用模型润色，效率比之前高不少。最关键的是数据存在自己电脑里，不用担心敏感信息泄露，这点比在线工具让人踏实。 以前受限于局域网，用着总有点 “束手束脚”：下班在家想继续用公司部署的模型改方案，必须连公司 VPN，慢不说还总断；周末出去玩，临时需要模型帮着整理资料，只能等回家才行。但接上 cpolar 后，这些麻烦都没了。现在不管是在高铁上用手机登，还是在外地酒店用电脑连，都能秒进界面，和在本地用没区别。团队里有人出差，也能实时调用共享模型协作，比如一起用 AI
文章目录 * 前言 * 一、SpringMVC概述 * 1.1 MVC设计模式简介 * 1.2 SpringMVC的定义与核心优势 * 1.3 SpringMVC的应用场景 * 二、SpringMVC核心原理与执行流程 * 2.1 SpringMVC核心组件 * 2.1.1 前端控制器（DispatcherServlet） * 2.1.2 处理器映射器（HandlerMapping） * 2.1.3 处理器适配器（HandlerAdapter） * 2.1.4 处理器（Handler） * 2.1.5 视图解析器（ViewResolver） * 2.1.6 视图（View） * 2.1.
文章目录 * 概述 * 一、什么是单点登录（SSO）？ * 二、SSO 的核心价值：为何它如此重要？ * 三、SSO 的基本工作原理：一次认证，处处通行 * 场景一：首次登录应用 A * 场景二：访问应用 B（无感登录） * 四、SSO 的通用语言：常见协议与标准 * 五、SSO 架构的两种主流形态 * 1. **中心化 SSO** * 2. **联邦身份** * 六、安全：SSO 的生命线 * 七、典型应用场景：SSO 在哪里发光？ * 八、快速上手：从理论到实践 * 九、常见误区澄清 * 总结 概述 在数字世界日益碎片化的今天，我们每个人都在无数应用和服务之间穿梭，
IoTDB 数据导入全攻略：工具、自动加载与 Load SQL 详解 本文详细介绍了 IoTDB 支持的数据导入工具、TsFile 自动加载和Load SQL 导入三种数据导入方式，分别阐述了数据导入工具针对 CSV、SQL、TsFile 三种格式文件的参数配置、运行命令及异常处理方案，TsFile 自动加载功能的配置参数与注意事项，以及 Load SQL 导入 TsFile 的语法规则与属性参数设置，并结合具体示例说明不同导入方式的实操流程，旨在帮助使用者根据实际业务场景选择合适的导入方案，提升 IoTDB 时序数据导入的效率与稳定性。 1. 功能概述 IoTDB 支持三种方式进行数据导入： * 数据导入工具 ：import-data.sh/bat 位于 tools 目录下，可以将 CSV、SQL、及TsFile（开源时序文件格式）的数据导入
Rust异步编程实战：构建高性能网络应用 一、异步编程概述 1.1 同步vs异步的区别 💡在传统的同步编程中，代码按照顺序执行，每个操作必须等待前一个完成才能继续。例如，发送网络请求时，主线程会阻塞直到响应返回，这种方式简单直观，但在高并发场景下效率低下，因为大量线程会因阻塞而闲置。 异步编程则允许代码在等待操作完成时继续执行其他任务。当一个异步操作开始后，程序会立即返回并继续处理下一个任务，直到该操作完成后通过回调或事件通知继续执行后续代码。这种方式显著提高了CPU利用率和系统的并发处理能力。 1.2 Rust异步编程的演进 Rust的异步编程经历了几个重要阶段： * 早期阶段：依赖futures库提供基础的Future和Executor支持，但语法冗长且难以使用。 * 2018 Edition：引入了async/await语法糖的实验版本，简化了异步代码的编写。 * 2021 Edition：async/await正式稳定，成为Rust异步编程的标准范式。 * 生态成熟：Tokio、async-std等异步运行时库的发展，以及大量异步IO库的出现，使Rus
我有一支技术全面、经验丰富的小型团队，专注高效交付中等规模外包项目，有需要外包项目的可以联系我 每个行业都会有一个时刻：现实终于一拳打穿了热搜和滤镜。对前端开发者来说，2026 年就是那一拳。 那些曾经统治大会演讲、霸屏 PPT 的框架，正在悄无声息地退场；那些被包装成“银弹”的架构，如今更像“反面教材”；甚至有公司开始把当年引以为傲的工具——亲手拆掉、拔掉、重装。 不是因为它们当年很烂。恰恰相反，很多工具当初“确实解决了问题”。只是后来我们发现：它们解决的，要么是想象出来的问题，要么早就被别的地方顺手修掉了。 这不是一篇怀旧悼词，更不是给旧时代写墓志铭。这是清算。是十年复杂度狂奔之后的纠偏。 前端世界正在被迫认清一个朴素真相：只顾开发者爽感（developer vibes），却牺牲用户体验（user experience）的工具，活不长。 2025 的“阵亡名单” 1. Create React
📋 MCP：将 Figma 设计稿转化为前端代码 🎯 概述 还在手动从设计稿提取样式、编写基础代码？试试 Trae IDE 的模型上下文协议（MCP）功能吧。通过使用 MCP Server - Figma AI Bridge，自动将你的 Figma 设计稿转换为整洁的前端代码，并生成相应的网页。简单高效，无需复杂配置，跟随文中的步骤操作，即可体验智能化的设计交付。让我们开始吧！ 🚀 效果展示 使用 Trae IDE 的 Figma AI Bridge MCP Server 将设计稿转换为前端代码的效果展示： * 设计稿到代码的自动转换： 无需手动编写 HTML、CSS 代码 * 响应式布局： 自动生成适配不同屏幕尺寸的响应式代码 * 组件化结构： 智能识别设计中的组件，生成可复用的组件代码
第一章：PyWebIO弹窗交互的核心机制 PyWebIO 提供了一种简洁而强大的方式，使开发者能够在基于浏览器的界面中实现与用户的即时交互。其核心机制依赖于服务端主动推送弹窗内容，并通过阻塞式调用等待用户响应，从而保持代码逻辑的线性执行。 弹窗类型与用途 PyWebIO 支持多种内置弹窗，适用于不同场景： * 弹出信息框：用于展示提示信息 * 确认对话框：获取用户的是/否反馈 * 输入对话框：收集文本、密码、选择等用户输入 基本使用示例 # 导入 pywebio 模块 from pywebio import popup, input, output # 弹出一个信息框 popup.info("系统通知", "欢迎使用 PyWebIO！") # 弹出确认框并根据用户选择执行逻辑 if popup.confirm("确认操作", "是否继续执行？