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- BOM中如何检测触摸屏支持？
- 触摸屏检测需综合判断。首先用navigator.maxTouchPoints检查设备是否支持触摸，其次通过window.matchMedia('(hover:none)and(pointer:coarse)')判断用户是否主要使用手指交互，最后结合实际触摸事件动态调整UI，而非仅依赖ontouchstart属性，因该方式不够准确且无法反映真实交互意图。
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- Python正则编译与复用技巧
- 在Python中，重复使用正则表达式时应提前编译以提升性能。1.使用re.compile()将正则表达式编译为对象，避免重复解析；2.编译对象支持search()、findall()、sub()等方法，便于多次操作；3.注意使用原始字符串、清晰命名及标志位参数，并非所有情况都需编译。合理使用re.compile()可提高效率与代码可读性。
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- Golang漏洞扫描：govulncheck使用指南
- 使用govulncheck可为Golang模块添加安全审计。1.安装govulncheck并配置环境路径，确保其可运行；2.在模块根目录运行扫描命令，检查所有依赖漏洞；3.分析结果中的CVE、包名、函数及推荐版本，及时升级修复；4.将扫描步骤集成至CI/CD流程，实现持续安全监控，防止高危漏洞进入生产环境。
- Golang · Go教程 | 1天前 | 377浏览 收藏
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- ChatGPT联动DALL·E教程图文详解
- DALL·E集成到ChatGPT后，用户可以直接在对话中生成图像。1.启动支持DALL·E的ChatGPT版本；2.明确图像需求并输入提示词，如“一只戴着墨镜的猫，坐在海滩上，背景是日落”；3.等待系统调用DALL·E生成图像；4.查看结果并根据需要优化提示词以迭代生成。有效的提示词应包含主体、动作、环境、风格、光线和颜色等要素，并可使用形容词、比喻或负面提示词提升准确性。此外，ChatGPT还可用于创意发散，如头脑风暴、探索未来城市构想或生成故事梗概，从而辅助图像创作流程。
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 | 489浏览 收藏
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- Gomodwhy如何查看间接依赖？
- gomodwhy命令用于查明指定模块为何被引入项目。1.可排查不必要的依赖，如测试工具或旧版库，通过查出引入者决定是否替换主依赖或排除子模块；2.可理解依赖链路，升级依赖前明确其来源，判断是否需先更新中间依赖；3.可优化go.mod文件结构，结合gomodgraph分析依赖图谱并清理冗余项；常用组合命令包括列出所有间接依赖来源及查看特定包的引用路径。
- Golang · Go教程 | 1天前 | 261浏览 收藏
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- HTML中div标签的使用技巧与实战示例
- div标签是HTML中用于创建区块的无语义容器，主要用于组织和包裹其他元素以方便样式化和脚本操作。1.div的核心作用是作为无语义容器，划分页面逻辑区域，需结合class和id赋予含义；2.使用div进行布局时通常配合CSS，早期依赖float和position，现多用Flexbox或Grid实现响应式布局；3.与语义化标签（如section、article）相比，div无明确语义，应优先使用语义化标签提高可读性和SEO；4.过度使用div会导致代码冗余、结构复杂，应避免不必要的嵌套，合理使用语义标签和模
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- PHP7.4启用SOAP扩展步骤详解
- 本文旨在解决在Ubuntu系统中，PHP7.4未启用SOAP扩展的问题。我们将详细介绍如何通过apt包管理器安装并配置SOAP扩展，确保其在PHP7.4环境中正常工作，并提供必要的注意事项，帮助你避免常见错误，成功启用SOAP功能。
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- HTML表格合并单元格技巧：rowspan和colspan详解
- 使用rowspan和colspan合并HTML表格单元格时，常见错误包括span值与实际覆盖单元格数量不匹配、后续行未减少被合并单元格对应的td、嵌套表格增加复杂性、影响可访问性和响应式设计。1.确保span值与实际覆盖单元格数量一致；2.使用rowspan时删除后续行中被占用的td；3.避免过度嵌套表格；4.通过scope属性提升可访问性；5.考虑响应式设计问题并采用替代方案如CSSGrid或Flexbox布局。
- 文章 · 前端 | 1天前 | 500浏览 收藏
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- GolangJSON数据处理实战教程
- 处理JSON数据在Golang中主要依赖标准库encoding/json。1.解析JSON到结构体时，需定义对应字段并使用jsontag映射key，字段必须首字母大写且可导出；2.使用json.Unmarshal方法进行解析，多余字段默认被忽略，不确定结构可用map[string]interface{}接收；3.生成JSON字符串使用json.Marshal，默认无缩进，空值默认包含，可通过指针类型配合omitempty控制；4.处理嵌套结构时，可内嵌结构体或使用匿名结构体简化代码；5.注意字段大小写敏感
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- LabelEncoder是sklearn.preprocessing中用于将类别型标签转换为数值型的工具，其核心作用是将文本类别映射为从0开始的整数。使用时需先导入并调用.fit_transform()方法完成训练与编码，输出结果为numpy数组；若需还原编码，可用.inverse_transform()方法。注意事项包括：不能直接对未fit的数据使用transform、编码顺序按字母排序而非出现顺序、不适用于多列特征处理，且无法自动处理新类别。实际应用中建议配合pandas使用，并保存已fit的编码器以
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- Java项目自动化部署与持续集成教程
- Java项目需要自动化部署和持续集成以提升效率、减少人为错误并保障质量。1.自动化流程覆盖代码提交到生产部署的全链路，降低手动操作风险；2.CI/CD工具如Jenkins、GitLabCI等实现构建、测试、部署自动化；3.配套工具包括Maven/Gradle用于构建，SonarQube用于代码质量检查，Docker/Kubernetes用于容器化与编排，Nexus/Artifactory用于制品管理；4.典型流水线包含代码提交触发、构建、质量扫描、打包、测试、多环境部署及监控验证，确保发布高效可靠。
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