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亚像素渲染：浏览器如何处理小数像素的渲染？
前言 最近遇到一个这样的问题，在一些机型上的loading转圈动画看起来有点抖，转起来像个椭圆，心想会不会是这个icon宽高不同造成的，但看了一眼代码里面宽高写的是一样，按理来说这个loading应该是一个正圆，旋转起来不应该抖才是的。 比如这样： \u0026lt;div class=\u0026quot;w-20px h-20px
Traefik，想说爱你不容易：一场动态反向代理的心累之旅
\u0026#128161; 前言：技术选型的初心 在微服务盛行、容器部署逐渐常态化的今天，“动态反向代理”显得尤为重要。 Traefik 凭借其原生支持 Docker、自动生成路由、集成 Let\u0026#39;s Encrypt 自动证书、Dashboard 可视化等“先进特性”，一度成为我的首选。 我满怀期待，想把它用在一个生产环境
『Plotly实战指南』--面积图绘制与应用
在数据可视化领域，面积图是一种强大而直观的工具，它通过填充线条与坐标轴之间的区域来量化数据大小， 从而帮助我们清晰地展示数据的总量、趋势变化以及不同类别之间的对比。 无论是分析随时间变化的累积量，还是对比多类别的数据占比，面积图都能以简洁而直观的方式呈现复杂的数据关系。 本文主要介绍Plotly面积
从 Excel 到你的表格应用：数据验证功能的嵌入实践指南
前言： 随着信息化的不断发展，传统表格软件已无法满足用户对便携性、数据自动化管理等日益复杂的要求，将电子表格与其他系统结合、开发自己的表格应用已成为愈发火热的趋势。 然而，当企业需要将 Excel 的能力迁移到 Web 表格应用中时，往往会面临以下问题： 兼容性差：Excel 的验证规则无法直接复用
基于OpenCV与PyTorch的智能相册分类器全栈实现教程
引言：为什么需要智能相册分类器？ 在数字影像爆炸的时代，每个人的相册都存储着数千张未整理的照片。手动分类不仅耗时，还容易遗漏重要瞬间。本文将手把手教你构建一个基于深度学习的智能相册分类系统，实现： 三级分类体系：风景/人物/建筑； 完整的端到端流程：从数据准备到Web部署； 可视化交互界面：支持拖放
基于Zookeeper实现调度任务选主及心跳检测
在微服务架构中使用ZooKeeper实现分布式任务调度选主，并确保Follower节点能实时监控Master状态并及时触发重新选举，可以通过以下方案实现： 一、核心设计原理 1. ZooKeeper特性利用 ZK功能 在选主中的应用 临时节点(EPHEMERAL) Master创建临时节点，会话断开
Golang服务可观测和思路分享
省流 中医四诊\u0026quot;望闻问切\u0026quot;与程序诊断有异曲同工之妙。在Golang问题排查中，我们需要建立系统化的诊断思维：通过观察表象（望）、收集信息（闻）、追溯根源（问）、精准施治（切）四个维度，形成完整的诊断闭环。 引入prometheus上报 Prometheus能有效暴露线上服务实时数据，包括程序指标和运
让 AI 对接 MySQL 数据库实现快速问答对话
一、场景说明： 通过 AI 连接 MySQL 结构化数据库表，预期实现通过AI对话数据库表，快速了解数据情况，能够进行简单的汇总统计，快是实现问答。 二、资源准备： 需提前准备以下内容： AI大语言模型：阿里云百炼基础模型 qwen-max MySQL：MySQL数据库及数据表（以培训认证中心店铺运
想靠RAG提升模型回答质量，那是不可能的
提供AI咨询+AI项目陪跑服务，有需要回复1 上周写了一篇AI知识库的文章：聊聊与一体机同等级的智商税：AI知识库 事实上，文章对于AI知识库是稍带了点否定的色彩，因为单独的知识库毫无意义，但企业本身并不知道要什么，根据我实际咨询下来，其实他们要的是能借用知识库解决问题的Agent。 只不过，有点尴
【Linux】基于Exynos4412的U-Boot引导程序移植
【Linux】基于Exynos4412的U-Boot引导程序移植 零、准备 首先我们得去下载好U-Boot的源码，因为用的芯片是2012年出的Exynos4412，因此我们选择这个时间节点附近的U-Boot版本。本文选择U-Boot的v2013.01.01版本。 U-Boot官方网站：https:/
MCP应用docker部署，docker-compose部署
一、概述 前面几篇文章，MCP应用直接用的python3 server.py运行的，如果服务器重启，进程就会关掉，很不方便。 所以需要使用docker部署，实现开机自启动。 二、docker部署 mysql_mcp_server_pro 准备文件 以mysql_mcp_server_pro为例： s
使用CAMEL创建第一个Agent Society
CAMEL介绍 \u0026#128043; CAMEL 是一个开源社区，致力于探索代理的扩展规律。相信，在大规模研究这些代理可以提供对其行为、能力和潜在风险的宝贵见解。为了促进这一领域的研究，实现了并支持各种类型的代理、任务、提示、模型和模拟环境。 GitHub地址：https://github.com/camel-ai
zk源码—6.Leader选举的实现原理
大纲 1.zk是如何实现数据一致性的 (1)数据一致性分析 (2)实现数据一致性的广播模式 (3)实现数据一致性的恢复模式 2.zk是如何进行Leader选举的 (1)服务器启动时的Leader选举 (2)服务器运行时的Leader选举 (3)Leader选举的算法设计 (4)Leader选举的实现
重生之我是操作系统(七)----内存管理(下)
存储隔离 存储隔离，又称为存储保护。确保不同进程、用户空间与内核空间之间的内存互不干扰，防止非法访问或数据破坏。 在操作性系统早期发展的阶段。经常使用两种寄存器来实现隔离。 上下限寄存器 在CPU中设置一对上下限寄存器，存放进程的上下限地址，当指令要访问某个地址时，CPU检查是否越界 重定位寄存器\u0026amp;
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