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taro-ui-vue3 的虚拟列表组件VirtualScroll
项目：taro3+vue3。
【经验分享】uniapp项目GIT如何忽略unpackage文件
最近的uniapp项目踩了个坑，就是建完项目，提交代码后，运行发布微信小程序，生成了unpackage里的build文件，这个时候提交总是提交一堆编译后的文件，甚至造成冲突。即使在.gitignore文件中写入忽略unpackage目录也不管用……
Kafka消息丢失：原因、解决方案和零丢失的配置
Kafka消息丢失是一个常见的问题，但通过合理的配置和实施解决方案，可以降低消息丢失的风险。本文介绍了Kafka消息丢失的原因、解决方案以及实现零丢失的配置方法。通过正确配置生产者和消费者、增加副本因子、监控和警报系统，以及合理的容量规划，我们可以实现高可靠性的消息传递系统。
Kafka中的 ISR 机制
ISR 机制的存在是 kafka 为了平衡可靠性和可用性，不指定提供高可靠或者高可用的服务，而是将决定权交给了使用者，让使用者通过参数来控制，到底要实现什么程度的高可靠与高可用。
Vue2 实现购物车功能（可直接使用）
该购物车实现了自动计算小计、总价。页面展示效果如下：。
我在「亚马逊云科技中国峰会」做讲师 - 「程序员的社区成长史」
应小伙伴们的要求，希望这篇文章能够弥补众多未到现场，没有时间看直播的小伙伴们的些微遗憾~ 2023年6月27日、28日，亚马逊云科技将在上海世博中心举办中国峰会，这是亚马逊云在中国地区举办的一次年度大型技术盛会。非常荣幸的受邀参加该次峰会，并且担任 「开发者大讲堂」·「社区文化主题日」的演讲嘉宾。该
springboot解决不安全的HTTP请求方式安全漏洞
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msf拿到shell显示乱码解决方法以及chcp各种编码的补充
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win10神州网信版配置防火墙
win10的神州网信版没有防火墙功能，打开控制面板也没有防火墙的选项，但是再服务里防火墙却是运行的。在组策略里也看不到防火墙，查看防火墙和网络保护也没有相关设置，“允许应用通过防火墙”这里也不能点击。1、按Win+R键，输入Firewall.cpl后，点击确定。2、点击防火墙选项。
大数据基础知识
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。灵活的可扩展性灵活的数据模型与云计算紧密融合现在已经有很多公司使用了NoSQL数据库：GoogleFacebookMozillaAdobeFoursquareLinkedInDigg百度、腾讯、阿里、新浪、华为……Spa
Element plus中el-input 框回车触发页面刷新问题及解决方案
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网络安全工具——Burp Suite抓包工具
我这里安装的是Burp2021的破解版请支持正版。
ubuntu重新设置root密码
方法一：直接更改root密码有关sudo su的区别：1.共同点：都是root用户的权限；2.不同点：su仅仅取得root权限，工作环境不变，还是在切换之前用户的工作环境；sudo是完全取得root的权限和root的工作环境。
【接口测试】Postman（一）--接口测试知识准备
应用程序编程接口（Application Programming Interface, API）是这些年来最流行的技术之一，强大的Web应用程序和领先的移动应用程序都离不开后端强大的API。API技术的应用给系统开发带来了便利，但也对测试人员提出了更高的要求，如何以一种有效的方式测试这些API，并且
github切换默认分支为master分支
1. github切换默认分支为master分支方法2. 常用github命令
Flink 检查点配置
当有界数据 , 部分Task 完成 , Flink 1.14 后 , 它们依然能进行检查点。检查点存储 (CheckpointStorage) : 持久化存储位置。Rocksdb 状态后端 : 启用增量 checkpoint。
使用Docker完成前端部署
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基于PHP微信小程序体育馆场地预约系统设计与实现
开发操作系统：windows10 + 4G内存 + 500G。其他开发语言：html + css +javascript。后台开发工具：Dreamweaver +PhpStorm。小程序开发：微信开发者工具（MINA框架）数据库管理工具：navicat。后台环境：IIS +PHP。后台开发语言：PH
SQL 字段拼接成新字段的方法详解
在数据库查询和数据处理中，有时我们需要将表中的多个字段进行拼接，以生成新的字段。本文将介绍如何使用 SQL 查询语句来实现字段拼接，并将其结果作为新的字段返回，帮助你灵活处理和展示数据。在 SQL 查询中，我们可以使用不同的方法将多个字段拼接成新的字段。通过本文的介绍，你了解了在 SQL 查询中将多
交叉熵简介
交叉熵（Cross Entropy）是用来衡量两个概率分布之间的差异性的一种方法。在机器学习和深度学习中，交叉熵常常被用作损失函数，用来衡量模型预测的结果与真实结果之间的差距。Hpq−i1∑npilogqi其中，pi表示真实分布中第i个事件发生的概率，qi表示模型预测分布中第i个事件发生的