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- Java如何解析JSON数据详解
- 在Java中解析JSON的最直接有效方法是使用Jackson或Gson等成熟库。1.引入库依赖，如Jackson的jackson-databind；2.定义与JSON结构对应的JavaPOJO类；3.使用ObjectMapper类进行序列化与反序列化操作。相比手动解析，使用库能避免语法错误、提升效率、自动处理类型转换并增强代码可维护性。面对复杂结构时，可通过注解处理字段映射、配置忽略未知字段、自定义日期格式、支持多态类型等，同时建议使用流式API处理大文件以避免内存溢出，确保代码健壮性。
- 文章 · java教程 | 2天前 | 160浏览 收藏
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- 华为练秋湖禁电驴，美团电单车0.5元/10分钟
- 7月17日消息，近日，华为练秋湖园区发布通知指出，园区周边频繁发生火灾事故，其中超过80%的火灾发生在电动自行车停放或充电过程中。园区地库内长期停放大量电动自行车，根据《公司电动自行车安全管理规范》，自2025年7月21日（周一）起，上海练秋湖园区地库内的电动自行车停放区域将被取消，统一迁移至门岗外围的电动自行车停车区。现阶段，华为练秋湖园区允许人力自行车和燃油摩托车在指定区域停放，但电动自行车，包括滑板车、平衡车等，一律禁止进入园区。为保障员工通勤便利，园区内美团共享电单车服务已进行优化，增设多个停车点
- 科技周边 · 业界新闻 | 2天前 | 安全 电动自行车 通勤 华为练秋湖园区 美团共享电单车 160浏览 收藏
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- Pandas数据重采样技巧全解析
- Pandas中重采样的核心是resample()函数，用于改变时间序列数据的频率。1.确保数据是时间序列数据，索引为DatetimeIndex类型；2.使用resample()方法并传入新的频率规则，如'D'、'W'、'M'等；3.指定聚合函数如mean()、sum()等计算每个周期内的值；4.升采样时使用ffill()、bfill()或interpolate()处理缺失值；5.可通过closed和label参数控制降采样区间闭合方式和标签；6.处理不规则数据时，可使用asfreq()、reindex()
- 文章 · python教程 | 2天前 | 缺失值处理 Pandas 时间序列数据 频率 resample() 160浏览 收藏
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- Java线上诊断指南：Arthas使用全解析
- Arthas通过连接目标Java进程实现线上诊断，核心流程为上传Arthas包、启动并选择进程PID连接、执行命令分析结果。1.上传arthas-boot.jar至服务器；2.执行java-jararthas-boot.jar列出Java进程；3.输入目标PID完成attach；4.使用dashboard、thread、trace、watch等命令排查问题；5.注意权限、性能开销、误操作风险及版本兼容性等问题。
- 文章 · java教程 | 1天前 | 160浏览 收藏
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- Vue.js打造旅游网站设计与交互优化
- 是的，Vue.js是构建旅游网站的理想选择。1)利用Vue的组件化特性组织页面结构，提高代码可维护性和团队协作效率。2)使用Vue的模板语法定义组件结构，展示旅游目的地列表。3)通过Vue的响应式系统和事件处理机制实现交互效果，如点击目的地显示详细信息。4)注意性能优化，如使用v-show减少DOM操作，并避免滥用v-model指令。5)在使用VueRouter时，管理组件生命周期以避免内存泄漏。
- 文章 · 前端 | 1天前 | 160浏览 收藏
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- CSS通配符选择器*的实用技巧
- CSS通配符选择器（*）是一种全局样式控制工具，适用于初始化样式、调试和统一布局行为。1.它能匹配所有元素，包括伪元素，常用于CSSReset操作，如设置统一盒模型；2.可用于快速调试，如添加红色边框以查看元素边界；3.但存在性能问题，尤其在复杂页面中影响渲染速度；4.因其低特异性，易被其他选择器覆盖，导致样式冲突；5.使用时可能产生副作用，如误改表单元素默认样式或上线未删除的调试样式；6.更推荐使用body/html选择器、CSS变量、继承机制或预处理器实现更可控的全局样式管理。
- 文章 · 前端 | 17小时前 | 160浏览 收藏
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- Python音频分析：librosa频谱实战教程
- 如何用librosa处理音频频谱？1.安装librosa及其依赖库numpy、matplotlib、scipy；2.使用librosa.load()加载音频文件获取时间序列和采样率；3.通过librosa.stft()计算短时傅里叶变换并转换为幅度或分贝谱；4.利用matplotlib绘制频谱图，设置坐标轴和颜色条以增强可视化效果；5.注意音频格式支持、单双声道选择、参数调整及频谱数据保存。整个流程涵盖加载、变换、可视化等关键步骤，适用于音乐识别、语音识别等领域。
- 文章 · python教程 | 6小时前 | 160浏览 收藏
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- Golang项目CI/CD集成与自动化流程
- 为Golang项目添加CI/CD支持需遵循以下步骤：1.准备好GoModule结构，确保每个功能模块独立存放并保持清晰导入路径；2.选择合适的CI/CD平台如GitHubActions，并配置基础工作流实现代码拉取、依赖安装、编译和测试；3.利用gotest实现自动化测试，结合-race和-coverprofile提升测试质量，多模块项目可使用workspace模式调试；4.通过tag触发版本构建与artifact存储；5.部署环节采用scp、Docker或Kubernetes等方式实现轻量或精细控制。整
- Golang · Go教程 | 3小时前 | 160浏览 收藏
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- Deepseek联手Loomly，智能规划社交日程
- 1.Deepseek满血版与Loomly结合通过AI内容生成与高效日程管理提升社交媒体营销效率。首先，Deepseek根据关键词生成多种风格的文案初稿，并根据不同平台特点优化内容，如Twitter简洁化、Facebook故事化。其次，将优化内容导入Loomly进行日程规划，设置发布时间、平台和受众，并通过角色权限管理和内容审批流程实现团队协作。最后，Loomly自动化发布内容并提供分析报告，结合Deepseek的数据反馈优化后续内容策略，从而实现社交媒体营销效果的持续提升。
- 科技周边 · 人工智能 | 6天前 | DeepSeek Loomly 社交媒体营销 AI内容生成 日程规划 159浏览 收藏
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- Pythonurllib3发送HTTP请求教程
- urllib3是Python中一个强大且易用的HTTP请求库，适合频繁发起网络请求的场景。安装方法为：pipinstallurllib3。发送GET请求的关键步骤包括：导入库、创建PoolManager实例、调用request()方法获取响应，并通过.status和.data查看结果。添加请求头和参数可通过headers和fields参数实现。POST请求支持JSON和表单两种方式，JSON需手动编码并设置Content-Type，而表单则由库自动处理。错误处理可通过捕获异常和检查状态码进行，常见异常包括
- 文章 · python教程 | 6天前 | 159浏览 收藏
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- Golang简易计算器实现教程
- 要实现一个命令行下的简易数学计算器，核心在于读取用户输入、解析表达式、执行计算并输出结果。1.使用bufio.NewReader读取用户输入；2.利用strings.Fields将输入按空格分割为三部分（数字运算符数字）；3.通过strconv.ParseFloat解析数字并校验有效性；4.根据运算符执行对应计算，并处理除零等异常情况；5.最后格式化输出结果。Go语言在构建此类工具时具备优势：生成独立二进制文件便于部署、性能高效、标准库完善。错误处理包括输入格式校验、数据转换错误检查、业务逻辑异常捕获（如
- Golang · Go教程 | 6天前 | 159浏览 收藏
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- PhpStorm代码重构技巧提升代码质量
- PhpStorm的代码重构功能能有效提升代码质量和开发效率，主要包括：1.重命名（Rename）可全自动更新变量、类、方法的所有引用，避免遗漏；2.提取方法（ExtractMethod）将复杂逻辑拆分为独立方法，提升可读性和复用性，并自动处理变量传递；3.内联（Inline）用于删除冗余的简单变量或方法，简化代码结构；4.移动（Move）支持类或方法在文件和命名空间之间迁移，自动同步路径引用。合理使用这些功能，可显著减少手动错误并优化代码维护流程。
- 文章 · php教程 | 2天前 | 159浏览 收藏
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- Linux日志管理与分析技巧
- Linux日志文件主要存储在/var/log目录及其子目录中，包括系统日志（syslog/messages）、认证日志（auth.log/secure）、Web服务日志（access.log/error.log）、定时任务日志（cron.log）和内核日志（dmesg）等；掌握日志监控技巧可使用tail-f实时追踪日志、结合grep过滤关键信息、利用awk/sed解析日志内容，并通过logrotate管理日志生命周期；对于大规模系统，可部署rsyslog或syslog-ng实现远程日志集中管理；日志分析应
- 文章 · linux | 2天前 | 159浏览 收藏
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- Python内存分析与优化技巧全解析
- Python程序中内存密集型操作的识别和优化需从数据结构、函数调用、I/O模式、对象生命周期等多个维度入手。1.首先，关注大规模数据结构的使用，如巨型列表或字典，应考虑分批处理或使用生成器。2.其次，频繁的字符串拼接会导致大量临时对象产生，建议使用join()方法。3.对象的引用和生命周期管理不当易引发内存泄漏，尤其是全局变量、缓存或闭包中的残留引用。4.深度递归调用会增加调用栈内存消耗。5.第三方库如NumPy若使用不当，频繁转换数据类型也会造成内存浪费。6.使用memory_profiler等工具逐行
- 文章 · python教程 | 2天前 | 数据结构 内存优化 垃圾回收 Python内存管理 memory_profiler 159浏览 收藏
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- Java垃圾回收原理与优化技巧详解
- JVM垃圾回收机制通过自动管理内存提升程序性能，其核心在于理解堆结构、GC类型及调优方法。1.JVM堆分为年轻代（Eden和Survivor区）和老年代，新对象通常分配在Eden区，触发MinorGC后存活对象进入Survivor区并最终晋升老年代；2.GC类型包括：MinorGC（年轻代，高频快速）、MajorGC/FullGC（老年代或全堆，耗时长易引起停顿）；3.常见回收器有SerialGC（单线程适合小型应用）、ParallelScavenge（多线程高吞吐适合后台任务）、CMS（低延迟逐步被替代
- 文章 · java教程 | 1天前 | 159浏览 收藏
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