嗨，亲爱的伙伴们，我是走小散
在工作时，你是否遇到过这类情况：
A同事用着不错的软件，但下载流程异常繁琐；
B同事的办公软件版本过低，无法打开A同事的高版本文件。
别担心，只需请网络管理员为你们公司量身搭建一套专属的内部软件库，问题就能轻松解决！
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php8.3
mysql5.7
mbstring
请给uploads文件夹配置755权限
默认配置100G最大上传大小
php.ini（或面板里的 PHP 配置）建议至少设为： upload_max_filesize = 100G post_max_size = 100G（建议 ≥ 上传大小） 大文件上传时间长，可适当调大： max_execution_time = 36000（或更大，单位秒） max_input_time = 36000 Nginx（若使用）： 在 http 或 server 里加：client_max_body_size 100g;VSCode必装插件Git Graph：可视化Git提交记录的保姆级教程 在代码开发的日常中，版本控制是每个开发者都无法绕开的核心环节。Git作为目前最流行的分布式版本控制系统，其强大功能背后也伴随着一定的学习曲线。尤其是当项目规模扩大、分支增多时，仅靠命令行或基础GUI工具查看提交记录，往往难以快速理清代码变更脉络。这正是VSCode插件Git Graph的价值所在——它将复杂的Git提交历史转化为直观的可视化图表，让开发者能够一目了然地掌握项目演进过程。 对于初学者而言，Git Graph降低了理解Git分支管理的门槛；对于经验丰富的开发者，它则提供了高效浏览和操作提交历史的图形化界面。无论你是独立开发者还是团队协作成员，这款插件都能显著提升版本控制的工作效率。本文将带你从零开始，全面掌握Git Graph的安装、配置与高阶使用技巧。 1. 环境准备与插件安装 在开始使用Git Graph之前，确保你的开发环境满足以下基础要求： * VSCode版本：建议使用1.60.0或更高版本，以获得最佳兼容性 * Git版本：2.11.0以上，确保支持所有必要功能 * 项目
今天想配置一下Github Copilot，认证学生可以免费使用一年，认证过程中因为各种原因折腾了好久，记录一下解决方法供大家参考。 p.s.本文章只针对Github学生认证部分遇到的问题及解决方法，不包括配置copilot的全部流程~ 1、准备工作 在认证学生身份之前，首先需要有一个github的账户。进入个人信息编辑页面，确保email邮箱有edu结尾的邮箱，如果账户一开始不是用edu邮箱注册的话，可以点Add email address添加你的教育邮箱，然后完成邮箱验证。 2、个人信息填写 验证完教育邮箱之后，要补充个人信息。有以下几项要填。 Name填写个人的真实英文名，比如张三就填Zhang San；Bio用英文填写学校和专业名称；URL填学校官网网址。 Company填学校名称；Location填学校地址；Display current local time可以勾上。全部填好之后点Update profile保存。 3、更新Billing & plans / Payment information 这一步挺重要的，要注意这里的billing info
EMQX开源版安装教程-linux/windows 因最近自己需要使用MQTT，需要搭建一个MQTT服务器，所以想到了很久以前用到的EMQX。但是当时的EMQX使用的是开源版的，在官网可以直接下载。而现在再次打开官网时发现怎么也找不大开源版本了，所以便在网上找了很久资源，网上的安装教程都是之前的那种官网截图，所以自己找到了资源以后重新梳理一遍现在的EMQX开源版安装教程。 这里主要演示Linux版本，Windows版本可在这里下载到对应的安装包以后参考以前的资料进行安装及配置。 系统:Ubuntu 22.04LTS 下载 1.首先使用浏览器打开链接： https://www.emqx.com/zh/downloads/broker/ 然后选择自己想要下载的版本，我这里以最新版5.8.6为例，点击5.8.6之后，按照自己的系统等信息选择对应的安装包 例如我这里的系统是amd64的ubuntu22.04所以我选择了： * emqx-5.8.6-ubuntu22.04-amd64.deb 然后去到linux环境下： 使用指令wget + 粘贴 wget https:
欢迎关注【AGI使用教程】 专栏 【AGI使用教程】GPT-OSS 本地部署 【AGI使用教程】Meta 开源视觉基础模型 DINOv3 【AGI使用教程】Meta 开源视觉基础模型 DINOv3 * 1. Meta DINOv3 介绍 * 1.1 DINOv3 功能概览 * 1.2 DINOv3 下载地址 * 2. DINOv3 预训练模型 * 2.1 下载 DINOv3 预训练模型 * 2.2 预训练主干网络（通过 PyTorch Hub 加载） * 2.3 通过 Hugging Face 提供的预训练主干网络 * 2.4 图像变换