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go语言 json marshal和unmarshal序列化字节切片和反序列化对象
需要注意的是，`json.Marshal` 和 `json.Unmarshal` 在处理 JSON 和 Go 对象之间的映射时，依赖于 Go 对象的字段标签（tag）。上述代码将 JSON 格式的字节切片 `jsonData` 解码为 `person` 对象，并使用 `fmt.Println` 打印
Docker——如何自定义镜像【将自己的项目制作成镜像】？
想要快速部署项目的同学，快看过来~~~
Idea中侧面栏不见了，如何设置？
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使用Vscode 编辑器 导出、导入和运行Excel中的VBA代码
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米哈游大数据云原生实践
在刚刚结束的 2023 云栖大会上，米哈游数据平台组大数据技术专家杜安明分享了米哈游大数据架构向云原生化升级过程中的目标、探索和实践，以及如何通过以阿里云容器服务 ACK 为底座的 Spark on K8s 架构，获得在弹性计算、成本节约以及存算分离方面的价值。
RabbitMQ笔记
Spring的消息发送代码接收的消息体是一个Object，而在数据传输时，它会把你发送的消息序列化为字节发送给MQ，接收消息的时候，还会把字节反序列化为Java对象。案例需求：改造余额支付功能，将支付成功后基于OpenFeign的交易服务的更新订单状态接口的同步调用，改为基于RabbitMQ的异步通
PHP2023年最新题库，期末版
PHP2023年最新题库，期末精通版
安全左移DevSecOps开源工具链建设
开发安全相关技术和产品受到越来越多的关注。行业共识认为，应用系统上线之后进行软件漏洞修复，其修复成本是需求设计阶段修复成本的几十倍。因此，在开发环节，引入相应的安全工具，能够有效的降低漏洞的修复成本，实现安全的左移。本文会持续研究安全开发相关工具，使用开源工具建设安全开发体系。
二、安全与风险管理—法律法规符合性与职业道德
二、安全与风险管理—法律法规符合性与职业道德
使用 Postman 进行并发请求：实用教程与最佳实践
最近，我们发起了一个在线图书管理系统的项目。bookslikes。
天龙八部 UI CEGUI LUA 功能案例精讲
属性以访问窗口的统一位置。用法：参数说明：[ws]：是一个浮点值，用于描述宽度的相对比例值。[wo]：是描述宽度的绝对偏移值的浮点值。[hs]：是描述高度的相对比例值的浮点值。[ho]：是描述高度的绝对偏移值的浮点值。属性以访问窗口的统一位置。名称:格式:[ws]：是一个浮点值，用于描述宽度的相对比
Flink 内容分享(十三)：Flink在汽车行业的应用
以下内容来自蔚来汽车Flink架构师的分享蔚来是一家公司，于2014年11月成立。蔚来致力于通过提供高性能的智能电动汽车与极致用户体验，为用户创造愉悦的生活方式。实时计算在蔚来汽车的发展主要经历了如下几个阶段：2018年5月份，蔚来汽车开始接触实时计算，并采用做一些简单的流式计算数据的处理；2019
Kafka的分区和副本机制
Kafka的分区和副本机制是分布式消息系统中的重要概念，它们在数据一致性和容错方面起到了关键作用。下面我将详细介绍这两个机制的工作原理和底层实现思路，并通过Java源码示例和分析来加深理解。
纯前端 利用ffmpeg.js将图片帧合成为视频
【代码】纯前端 利用ffmpeg.js将图片帧合成为视频。
SQL Server删除重复数据只保留一条
最后，我们删除行号大于1的记录，即保留第一条记录，删除重复数据。需要根据实际情况将 table_name 替换为你所使用的表名，col1, col2 替换为需要判断重复的列。需要注意的是，同样需要根据实际情况将 table_name 替换为你所使用的表名，col1, col2 替换为需要判断重复的列
SpringBoot整合Logback日志框架配置全解析
SpringBoot使用 Commons Logging 进行所有内部日志的记录，但默认配置也提供了对常用日志的支持，如 Java Util Logging，Log4J2，和Logback. 每种logger都可以通过配置使用控制台或文件输出日志内容。Logback是log4j框架的作者开发的新一代
SQL 常见函数整理 _ Format 将日期、时间和数字值格式化
SQL 中 Format 格式化日期时间数字
【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第七十一期】Fri, 5 Jan 2024
AI视野·今日CS.NLP 自然语言处理论文速览Fri, 5 Jan 2024Totally 28 papers👉上期速览✈更多精彩请移步主页Daily Computation and Language PapersLLaMA Pro: Progressive LLaMA with Block
展望2024: 中国AI算力能否引爆高性能计算和大模型训练的新革命？
2023年是人工智能发展的重要转折年，企业正在从业务数字化迈向业务智能化。大模型的突破和生成式人工智能的兴起为企业实现产品和流程的革新提供了先进工具，引领产业迈入智能创新的新阶段。在这个新时代，企业不再仅关注如何增强智能化能力，而更加注重如何利用人工智能实现产品和流程的革新。
在Mac m1运行ChatGLM3-6B cpu版本1-3秒出结果
输入内容：295个字，1.9秒开始出结果，这个速度接近T4。4.开启Metal for M1，安装chatglm-cpp。下载到/Users/xxx/chatglm3-6b。2.下载chatglm3-6b。