CSDN创作变现活动！社区镜像或使用视频教程分别单个最高得 80 元，收益上不封顶！ 严格规避侵权风险，镜像中涉及的第三方资源须取得合法授权，如因版权、专利等问题引发纠纷，由创作者承担全部责任，社区将立即下架相关镜像，取消其活动资格及已获奖励；镜像需保持活跃度，自上架之日起超过6个月未更新的，将自动退出本次活动（已获长期分润权的镜像除外，但需完成更新后重新申请活动参与资格）。通过审核的镜像将纳入社区公共资源池，用户每一次有效调用，创作者均可获得相应分润收益，收益明细实时同步至个人后台，按月结算；1. 社区将定期公示获奖名单及镜像评估结果，确保活动公平透明，创作者可通过活动专区查询相关信息；

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【Docker入门】Docker Image（Docker 镜像） 本文介绍了Docker镜像的基本概念与核心操作命令。Docker镜像是一个只读文件模板，包含运行应用所需的文件系统、依赖等资源，采用分层存储机制实现高效共享。文章重点讲解了常用镜像命令：docker images查看本地镜像列表，docker image inspect查看详细镜像信息，docker tag标记镜像版本，以及docker rmi删除镜像。这些命令配合不同参数可实现镜像的全面管理，帮助开发者有效构建和部署容器化应用。

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Flutter 与 OpenHarmony 应用交互优化实践：从基础列表到 HarmonyOS Design 兼容的待办事项体验 本文将深入剖析此次交互优化的技术实现细节，涵盖 下拉刷新、滑动删除、撤销操作、任务统计、日期智能显示*等功能，并重点探讨如何在 Flutter 中实现对 HarmonyOS Design 的视觉与交互适配，为后续在 OpenHarmony 平台上的正式发布奠定体验基础。

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【Redis核心原理篇4】Redis 哨兵模式：自动故障转移的实现原理 本文深入解析Redis哨兵模式的高可用机制，从原理到实践全面拆解其工作流程。哨兵模式通过监控、通知、故障转移三大核心功能实现自动主从切换，重点讲解了主观下线与客观下线的双层故障判断机制、领导者哨兵选举流程。文章详细演示了生产环境配置步骤，包括一主二从三哨兵的架构搭建、sentinel.conf关键参数解读，并提供了故障转移测试方法。最后给出最佳实践建议：哨兵节点数量为奇数、与Redis节点分开部署、配置监控告警等，帮助构建稳定可靠的Redis高可用系统。

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C++11 新增特性（中） 欢迎来到我的频道码云链接。

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《Linux线程原理详解：进程、轻量级进程(LWP)与pthread实战》 本文摘要：本文深入探讨了Linux系统中的线程概念及其实现机制。线程作为进程内的执行分支，共享进程资源但拥有独立执行流，相比进程具有更轻量的创建和切换开销。文章详细分析了线程与进程的区别，指出线程是操作系统调度的基本单位，而进程则是资源分配的基本实体。通过代码示例展示了线程创建、参数传递、等待和退出的具体实现，并解释了pthread_t与内核LWP的区别。文章还讨论了线程共享地址空间的特性及其带来的优缺点，包括通信便利性与健壮性问题。最后，通过对比进程与线程的切换过程，阐明了线程在Cache友好性方面的优势

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【Linux系统编程】（十九）深入 Linux 文件与文件 IO：从底层原理到实战操作，一文吃透！ 本文深入解析了Linux文件IO的核心机制。首先阐述了Linux"万物皆文件"的设计哲学，指出不仅磁盘文档，包括设备、进程等都被抽象为文件。随后详细对比了C标准库函数（fopen/fwrite/fread）与系统调用（open/write/read）的实现差异，揭示了文件描述符作为内核与进程交互的关键桥梁作用。文章通过大量代码示例演示了文件操作的完整流程，包括打开模式、读写控制、错误处理等，并深入剖析了文件描述符的分配规则及其底层数据结构。最后总结了库函数封装系统调用的实现原理。

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二叉树经典OJ题 最坏情况下（完全不平衡树）递归调用栈的深度为O(n)，最好情况下（完全平衡树）为O(log n)。当当前节点值和结构都匹配时，递归比较左右子树。只有左右子树都完全匹配时才返回。该算法需要遍历所有节点一次，时间复杂度为O(n)，其中n是树中节点数量。当两个节点都为空指针时，说明当前分支已经遍历到底部且完全匹配，返回。该函数处理边界情况（空树），然后调用辅助函数比较根节点的左右子树。当前两个节点都存在时，比较它们的值。如果值不相等，立即返回。当只有一个节点为空时，说明树结构不一致，返回。

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你的第一个神经网络：用PyTorch/Keras实现手写数字识别 你是否曾好奇人工智能是如何“看懂”手写数字的？在本教程中，我们将从零开始，带你构建你的第一个神经网络模型，使用深度学习框架 PyTorch 或 Keras，在经典的 MNIST 手写数字数据集上进行训练与测试。无论你是深度学习的新手，还是希望巩固基础知识，这篇指南都将帮助你理解数据预处理、模型搭建、训练流程和性能评估等核心步骤。只需几十行代码，你就能亲手打造一个准确率超过 95% 的数字识别器——让我们一起迈出 AI 编程的第一步！

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【Docker入门】Docker Registry（镜像仓库） 摘要： 本文介绍了Docker Registry（镜像仓库）的基本概念与工作机制，包括仓库的分类（公共/私有）、命名规则及镜像版本管理。详细讲解了常用Docker命令如docker login/logout（登录/登出仓库）、docker pull（拉取镜像）、docker push（上传镜像）和docker search（搜索镜像，需特殊网络条件）。通过类比超市货架解释仓库结构，并说明镜像从制作到分发的完整流程，强调本地缓存机制和Registry的核心作用。适合开发者快速掌握Docker镜像管理的关键操作

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从数据模型到响应式渲染：Flutter for OpenHarmony 上 TodoList 优先级系统的端到端类型安全实践 本次迭代在基于 Flutter for OpenHarmony 的待办事项应用中，引入了高、中、低三级优先级体系，并通过类型安全建模、色彩语义编码与响应式渲染，将抽象的优先级转化为直观的视觉信号。这不仅是一次 UI 增强，更是对数据模型演进能力、状态一致性保障与跨平台视觉规范适配的一次工程实践。

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宇树 Go2 + NaVILA 全栈导航系统详解 (新手入门版) 本文详细介绍了宇树Go2机器人搭配NaVILA全栈导航系统的技术架构与实现方案。系统采用分层设计，包含仿真环境(Go2描述与Gazebo模拟)、底层控制(quadropted_controller)、导航定位(Nav2+Cartographer)和核心VLA(视觉语言动作)模块。重点对比了官方NaVILA方案(依赖高性能GPU)与优化后的轻量化方案(基于llama.cpp的Client-Server架构)，后者通过分离视觉客户端与执行节点，实现在Jetson等边缘设备上的高效运行。文章还探讨了强化学习(RL

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基于多维度数据挖掘的人口迁移驱动因子分析与城市吸引力评估模型 本研究构建了一个"数据层-分析层-评估层-应用层"四层框架体系，用于分析人口迁移驱动因子和评估城市吸引力。研究采用多源数据融合技术，建立包含经济、社会、环境、政策等多维度的指标体系，运用机器学习、空间分析等方法构建综合评价模型。创新点包括：提出"推力-拉力-中间障碍"三维分析框架，融合传统统计与新兴大数据，建立动态评估体系。技术路线涵盖数据采集、特征工程、驱动因子分析、城市吸引力评估和可视化决策支持。研究将为城市人才政策、区域协调发展和新型城镇化建设提供量化依据。

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Git 安装、配置 Git 安装、配置

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【Python爬虫实战】用 Flet 把爬虫做成手机 App 做 Python 爬虫，通常止步于“数据入库”或“Web 后台展示”。但你有没有想过，把你写的爬虫装进手机里？

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蒙娜丽宁
华为HDE（HUAWEI Developer Experts)，UnityMarvel创始人，开放原子基金会银牌讲师，51CTO学堂金牌讲师，IT畅销书作者。从事软件研究和开发超过20年，长期从事编译器、人工智能、Python、Go、JavaScript、Java及跨平台技术的研究和开发工作，曾出版超过40本IT图书。主要著作包括《Python从菜鸟到高手》、《Python爬虫从菜鸟到高手》、《奇妙的Python：神奇代码漫游之旅》。
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This is bill
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胡小牧
岁月推动着年华，伴随着流水的脚步走过春夏秋冬。回想一路走来磕磕绊绊，感谢前辈们的无私奉献，本文重在共享,欢迎大家转载,评论,收藏,点赞,谢谢,如果您对文章存在疑问，或者和您的文章类似，请私信，----------------期待是心痛的根源，心不动，则不痛。
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lindexi_gd
我是微软Windows应用开发方向的最具价值专家，欢迎访问我博客blog.lindexi.com里面有大量WPF和UWP博客
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