AI实现超级客户端打印 支持APP 网页 小程序 调用本地客户端打印 本文介绍了跨平台打印解决方案的核心思路和实现方案。主要采用本地客户端作为中间程序，通过WebSocket或自定义URL协议接收打印任务，调用系统接口完成打印。WebSocket方案兼容性好，适合企业级应用；自定义URL协议简单直接，但仅限PC端。文章还提供了数据格式建议和实战示例，包括Electron客户端开发、服务器端实现及交互流程。整个方案支持历史记录管理、任务重打、取消等功能，并包含完整的错误处理和用户界面交互逻辑。

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nodejs和vue安装步骤记录 NODE_HOME: <nodejs安装路径>node_global：安装的全局模块目录。node_cache：缓存目录。

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【python】python进阶——推导式 Python推导式是一种简洁高效的数据处理语法，包括列表、字典、集合和生成器四种形式。

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单片机的输出模式推挽和开漏如何选择呢？ 摘要：推挽和开漏是单片机GPIO的两种输出模式。推挽模式可主动输出高低电平，驱动能力强，适用于LED、继电器、SPI等场景；开漏模式只能主动拉低，需外接上拉电阻，适用于I2C总线、电平转换等&quot;线与&quot;应用。两者核心区别在于推挽内置上下MOS管，开漏仅含下拉MOS管。选择时，普通外设驱动用推挽，I2C等总线通信用开漏，电平转换需开漏加上拉。推挽是最通用的输出模式，适用于大多数数字信号输出场景。

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vscode 中自己使用的 launch.json 设置 【代码】vscode 中自己使用的 launch.json 设置。

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基础篇（下）：神经网络与反向传播（程序员视角） 本文通过Java函数嵌套类比，揭示了神经网络的核心原理：神经网络本质是多层函数嵌套（线性变换+激活函数），通过反向传播自动优化参数（权重w和偏置b）。文章以PyTorch实战演示了二分类任务的完整流程，包括数据准备、网络定义、反向传播优化和效果评估。关键点在于：1）神经网络通过&quot;自动调参&quot;实现学习能力；2）反向传播通过链式求导自动计算参数梯度；3）调参技巧（学习率设置、防止过拟合等）对模型效果至关重要。这为理解更复杂的Transformer架构奠定了基础。

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第1篇：走进日志框架的世界 - 从HelloWorld到企业级应用 本文介绍了一个基于注解驱动的现代化日志框架设计方案。针对传统日志框架存在的代码冗余、侵入性强等问题，提出采用Spring AOP和注解技术构建低侵入式解决方案。框架采用分层模块化设计，包含核心模块、AOP模块、Web模块和Spring Boot Starter，支持灵活配置和统一日志规范。通过Maven多模块管理，整合了Java 17、Spring Boot 3.2等现代技术栈，可实现业务代码零感知的日志记录功能，显著提升开发效率和系统可维护性。

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【python与生活】如何自动总结视频并输出一段总结视频？ 通过上述方法，可高效生成结构清晰、信息完整的总结视频。对于非技术用户，推荐使用NoteGPT（支持YouTube/B站链接直接生成摘要）或通义听悟（阿里云官方工具，操作界面友好），而开发者可基于开源项目（如VideoRecap）构建定制化工作流。

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AI时代认知科学家能力模型 他们以深厚的认知科学理论为地基，以精湛的计算建模能力为框架，以深刻的人文关怀和伦理操守为准绳，精心构筑着人工智能的“心智殿堂”。在人工智能迈向通用智能（AGI）的征途中，杰出认知科学家的角色正在发生深刻的演变。他们不再仅仅是AI开发链条上的“用户心智顾问”或“灵魂工程师”，而是真正意义上，设计和奠定AI心智（Digital Minds）基石的。他们负责绘制AI的认知蓝图，确保其不仅在功能上强大，更在认知、情感和价值观上与人类社会和谐共生。这份画像，将认知科学家定位为AI时代的。

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ArcGIS Pro 安装路径避坑指南：从崩溃根源到规范实操（附问题修复方案） 摘要： ArcGISPro安装路径中的中文或特殊字符会导致软件启动失败、功能崩溃及插件失效等问题。这些问题源于底层组件对Unicode编码的兼容性不足，典型表现为启动无响应、工具加载失败或数据损坏。解决方案包括：安装时使用英文路径（如D:\ProgramFiles\ArcGIS\Pro），避免修改默认层级结构；若已安装中文路径，需彻底卸载并重装。同时需确保系统区域设置为中文（非Unicode程序兼容），并预留50GB以上空间。其他专业软件（如AutoCAD、Python库）同样需遵循英文路径规范，以规避编码

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贪吃蛇--C++实战项目（零基础） 贪吃蛇游戏框架├── 基础框架│ ├── 头文件引入│ ├── 常量和宏定义│ └── 窗口初始化│├── 数据结构系统│ ├── Pos结构体(位置和颜色)│ ├── Snake结构体(蛇的属性)│ ├── Food结构体(食物属性)│ └── DIR枚举(方向控制)│├── 初始化系统│ ├── 随机种子设置│ ├── 蛇属性初始化│ ├── 蛇身位置初始化│ └── 食物生成│。

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Python训练营打卡Day40-简单CNN 知识点回顾：彩色和灰度图片测试和训练的规范写法：封装在函数中展平操作：除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作：训练阶段随机丢弃神经元，测试阶段eval模式关闭dropout作业：仔细学习下测试和训练代码的逻辑，这是基础，这个代码框架后续会一直沿用，后续的重点慢慢就是转向模型定义阶段了。可以看到即使在深度神经网络情况下，准确率仍旧较差，这是因为特征没有被有效提取----真正重要的是特征的提取和加工过程。

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基于Spring Cloud与Kafka的支付金融场景面试问答解析 本文通过支付金融场景，循序渐进地解析了Spring Cloud、Kafka、Spring Security及相关技术在面试中的应用。通过真实对话与详细技术解析，帮助读者深入理解这些技术的原理与实践。

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Mac（十）设置右键文件夹使用 idea、vscode 打开 Mac（十）设置右键文件夹使用 idea、vscode 打开

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【Linux系统】命名管道与共享内存 本文介绍了Linux系统中两种重要的进程间通信(IPC)机制：命名管道和共享内存。命名管道克服了匿名管道只能用于父子进程通信的限制，通过文件路径实现任意进程间的通信，并详细阐述了其创建、使用和删除的接口方法。共享内存则是通过将同一物理内存映射到不同进程的地址空间来实现通信，具有高效但无同步机制的特点。文章通过代码示例展示了如何利用这两种机制实现进程间通信，并比较了它们的特性和适用场景。两种方式各有利弊，命名管道提供同步机制但速度较慢，共享内存速度快但缺乏数据保护。

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漏洞分析 | Kafka Connect 任意文件读取漏洞（CVE-2025-27817） 攻击者在未授权的情况下可以通过特定方式读取Kafka Connect服务器上的任意文件，从而造成信息泄露

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Kafka消息持久化机制全解析：存储原理与实战场景 Kafka的消息持久化机制通过日志分段、索引文件和批量写入技术，实现了高可靠性、高效性和消息可追溯性。默认配置下采用7天保留期和1GB日志段大小，平衡了性能与存储效率。典型应用场景包括电商流量削峰、金融审计追溯和IoT数据分层存储。常见误区包括过度分区和过大日志段设置，正确实践需结合业务需求调整参数。掌握Kafka存储机制对构建高性能分布式系统至关重要，适用于不同职业阶段的技术人员深入学习和应用。

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C语言：字符函数与字符串函数（2） C语言中关于字符函数与字符串函数（2）部分知识点的一点小总结

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