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- 支付宝“碰一下”取快递，覆盖10万驿站柜
- 7月10日消息，近期，全国多个社区、校园、写字楼以及乡村快递点已陆续支持使用支付宝“碰一下”功能取快递。支付宝方面表示，目前菜鸟驿站、兔喜驿站、丰巢快递柜、云柜快递柜、递管家驿站、快宝驿站等超过10万个驿站或快递柜均已开通支付宝“碰一下·取快递”服务。同时，更多快递站点和柜机也在逐步接入该功能。只要手机支持并开启了NFC功能，用户在取快递时只需解锁手机，轻轻一碰小蓝环，系统即可自动识别待领取的包裹，一键完成取件操作，无需再手动输入取件码。整个流程简洁高效，无需求助驿站工作人员即可独立完成。即便是在夜晚或者
- 科技周边 · 业界新闻 | 1个月前 | 快递 nfc 支付宝 碰一下 驿站 483浏览 收藏
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- Python中//运算符作用解析
- 在Python中，//运算符用于整除操作，返回两个数相除的整数部分。1.它向下取整，正数结果四舍五入到较小整数，负数结果四舍五入到较大整数。2.应用场景包括数组索引计算和分页分组。3.优点是简洁和高效，劣势是可能丢失精度和负数处理需谨慎。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 483浏览 收藏
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- Vue.js企业官网开发实战教程
- 使用Vue.js开发企业官网的关键步骤包括：1.使用VueCLI搭建项目脚手架，选择带Router和Vuex的模板。2.遵循单一职责原则设计组件，并使用ScopedCSS确保样式隔离。3.利用Vuex集中管理全局状态，局部状态使用组件内数据。4.通过异步组件和路由懒加载优化首屏加载速度。5.采用服务器端渲染（SSR）提升SEO效果。通过这些步骤，可以高效、灵活地打造出优秀的企业官网。
- 文章 · 前端 | 1个月前 | 483浏览 收藏
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- 责任链模式在异常处理中的应用详解
- 责任链模式是一种将请求沿处理链传递的行为设计模式，在异常处理中具有良好的解耦和扩展性。它通过定义多个处理器，每个处理器专注处理特定类型的异常，未处理则传递给下一个，实现职责分离、逻辑可扩展、符合开闭原则。构建责任链需四步：①定义处理器接口；②实现具体处理器类；③按优先级组装处理链；④触发异常处理流程。实际应用中应注意：①处理器顺序应由具体到通用；②避免循环引用；③设置默认兜底处理器；④统一日志记录；⑤性能影响较小可忽略。该方式使系统异常结构清晰、易于维护，适用于Web应用等复杂场景。
- 文章 · java教程 | 1个月前 | 483浏览 收藏
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- PHP结合AI生成长文摘要的技巧
- 使用PHP结合AI实现自动摘要的核心是调用AI服务API，如OpenAI或云平台NLP服务；2.具体步骤包括获取API密钥、准备纯文本、用curl发送POST请求、解析JSON响应并展示摘要；3.摘要能高效筛选信息、提升可读性、辅助内容管理并适应碎片化阅读；4.选模型需考虑摘要类型（抽取式或生成式）、成本、语言支持、文档易用性及数据安全；5.常见挑战有速率限制、网络超时、文本长度限制、成本失控和质量波动，应对策略含重试机制、异步队列、分块处理、缓存结果和优化提示词。
- 文章 · php教程 | 1个月前 | php AI API 自动摘要 长文 483浏览 收藏
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- Java数组彩票程序：数字匹配与排序实现
- 本教程详细讲解如何在Java中，不使用循环（for/while）和数组（[]）的情况下，开发一个彩票模拟程序。核心挑战在于如何生成、输入固定数量的随机数字，并实现对两组数字的无序匹配判断。文章通过巧妙利用递归和if-else语句模拟排序功能，以及使用独立的AtomicInteger变量表示数字集合，成功解决了在严格限制下的彩票数字比对问题。
- 文章 · java教程 | 1个月前 | 483浏览 收藏
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- Golangatomic包解析：原子操作在并发中的应用
- Golang需要原子操作以在不使用互斥锁的情况下实现线程安全，其与互斥锁的区别在于atomic是非阻塞式、基于CPU指令的轻量级操作，而Mutex是阻塞式的复杂临界区保护机制。1.原子操作适用于对单个基本类型变量的简单操作，如计数器、状态标志等，避免上下文切换开销；2.Mutex适用于保护涉及多个变量或复杂逻辑的临界区，但会带来阻塞和系统调用的代价；3.atomic通过Add、Load、Store、Swap、CAS等操作提供高效的并发控制，尤其适合高性能场景；4.使用atomic时需注意仅限基本类型或不可
- Golang · Go教程 | 1个月前 | 483浏览 收藏
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- Golang二进制处理技巧：binary包实战案例
- Golang的encoding/binary包用于高效处理二进制文件，适用于网络协议解析和文件格式操作等场景。1.使用binary.Read读取结构体时需传入指针，字段类型必须固定大小且字节序一致，例如读取Header结构体；2.使用binary.Write写入数据时同样需注意字段类型和字节序，可将结构体写入文件；3.处理变长字符串或数组时可通过先写长度再写内容的方式实现；4.结构体内存对齐可能导致解析失败，建议逐个字段读取或使用第三方库控制对齐方式。掌握这些技巧有助于编写稳定可靠的二进制数据处理代码。
- Golang · Go教程 | 1个月前 | 483浏览 收藏
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- HTML文件上传实现与安全防护方案
- 文件上传安全需多层防护。1.前端使用input元素并结合表单或JavaScript实现上传，通过accept属性和JavaScript校验提升用户体验；2.后端严格校验文件类型、大小及内容，采用魔术字节检测、白名单机制及病毒扫描；3.安全存储方面重命名文件并存于非Web可访问目录；4.异步上传与云存储集成提升性能与安全性；5.处理大文件时采用分块上传、调整服务器配置及异步处理；6.防止恶意攻击需严格验证文件类型、限制执行权限及深度内容分析。
- 文章 · 前端 | 1个月前 | 483浏览 收藏
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- ChatGPT语音输入设置方法详解
- ChatGPT可通过不同设备实现语音输入，但无原生语音输出功能。一、iOS设备点击键盘麦克风按钮使用听写功能实现语音转文字；二、安卓用户点击输入框麦克风图标或长按空格键启动语音输入；三、网页版需使用Chrome浏览器并点击麦克风图标或系统快捷键启用语音识别；四、ChatGPT暂不支持语音输出，可借助第三方TTS工具实现声音播放。整体操作依赖系统或浏览器服务，需注意网络连接、口音环境及隐私问题。
- 科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | 483浏览 收藏
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- 豆包AI助你轻松掌握Python异步编程
- 豆包AI能通过三种方式帮助优化Python异步编程：一是直接生成结构清晰的async函数模板，如基于aiohttp的并发网页抓取框架；二是分析并优化已有代码，将串行逻辑改为并发执行，提升性能；三是协助处理复杂场景，例如添加Semaphore限制最大并发数、实现任务依赖管理等，从而节省调试和查文档的时间。
- 科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | 483浏览 收藏
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- Golang错误处理：error接口与defer使用详解
- Go语言中错误处理和defer的核心机制包括：1.使用error接口和自定义错误类型进行错误判断与提取；2.defer用于延迟执行并按LIFO顺序释放资源；3.error与defer配合实现清理逻辑封装、修改返回值及避免性能开销。error是接口，可通过==nil判断或errors.New()创建具体错误，推荐用errors.Is()/As()比较和提取错误；defer常用于关闭文件或连接，确保资源释放且支持在函数退出时统一处理；实际开发中应将资源获取与释放封装成函数，利用命名返回值在defer中修改错误
- Golang · Go教程 | 1个月前 | 483浏览 收藏
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- process.nextTick何时执行？详解事件循环机制
- process.nextTick的执行时机是在当前操作栈结束后、事件循环进入下一阶段前立即执行，且优先级高于Promise和setImmediate。1.它属于Node.js内部最高优先级的微任务队列；2.回调在同步代码执行完后、setTimeout或I/O回调前执行；3.与setImmediate相比，nextTick在check阶段之前执行；4.在Node.js中，nextTick队列会在V8微任务队列（如Promise）前被处理；5.常用于错误处理、资源清理、保持API一致性及分解同步任务。
- 文章 · 前端 | 1个月前 | 483浏览 收藏
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- HTML表格高亮方法：mark标签与CSS类对比
- 我们需要对HTML表格数据进行标记，是因为它能提升数据的可访问性、可理解性和维护性，使搜索引擎和辅助技术能准确解析表格内容。核心实现方式包括：1.使用语义化结构元素（thead、tbody、tfoot）划分表格逻辑区域；2.通过th标签定义表头单元格；3.结合scope属性（col/row）明确表头与数据的关联；4.使用caption为表格提供描述性标题；5.利用id和headers属性处理复杂表格的多维关系；6.合理使用data-属性存储自定义数据，但不替代语义标记。实际应用中应避免滥用td做表头、忽略
- 文章 · 前端 | 1个月前 | 483浏览 收藏
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- Python识别区块链异常地址方法
- 检测区块链交易异常地址行为的核心方法是通过数据分析与机器学习识别偏离正常模式的行为。首先，从区块链浏览器API或web3.py获取交易数据；其次，将数据清洗并结构化为pandasDataFrame；接着进行特征工程，提取交易频率、金额分布、交互地址多样性、Gas费模式、智能合约交互等关键特征；随后选择合适的异常检测算法，如Z-score、IsolationForest、One-ClassSVM等；最后结合人工复核与模型迭代优化，提升检测准确性。常规规则方法因动态变化、多维复杂性和缺乏标签数据而不足，需依赖
- 文章 · python教程 | 1个月前 | Python 机器学习 特征工程 区块链异常检测 地址行为 483浏览 收藏
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