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- JavaFXFXML多语言配置与资源加载教程
- 本文详细介绍了在JavaFXFXML控制器中高效访问ResourceBundle以实现国际化的方法。重点阐述了使用FXMLLoader的自动注入机制，通过@FXML注解将ResourceBundle实例直接注入控制器字段，从而实现动态加载本地化文本，避免了传统Initializable接口的局限性，提升了开发效率与代码清晰度。
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- JavaScript地图定位跟踪教程
- 答案：通过JavaScript的GeolocationAPI结合地图服务可实现位置跟踪，需调用watchPosition()持续获取用户坐标并渲染至地图，同时必须确保用户授权、数据加密传输（HTTPS）、最小化数据收集，并提供用户控制权以保障隐私与安全。
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- HTML国际化实现方法及浏览工具推荐
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- 文章 · 前端 | 5分钟前 | 245浏览 收藏
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- Golang实现基础生产者消费者模型
- Go语言通过goroutine和channel实现生产者消费者模型，生产者生成数据写入channel，消费者从channel读取处理，使用带缓冲channel和WaitGroup协调并发，确保线程安全与高效解耦。
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- KotlinDSL中替代@Value的方法
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- CSS分页组件样式实现教程
- 基础分页组件通过ul和li构建语义化结构，包含上一页、页码、下一页按钮，CSS实现居中布局、统一尺寸、悬停变色及当前页高亮，禁用状态置灰并禁用交互，支持响应式与JavaScript扩展，适用于各类项目翻页场景。
- 文章 · 前端 | 7分钟前 | 386浏览 收藏
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- 2030年全球AI支出将超8000亿美元
- 9月9日，美银全球研究部中国研究部联席主管、亚太区基础材料及能源主管赵彦琳在一场研讨会上指出，人工智能领域的资本开支将显著拉动上游资源、电力供应、散热冷却以及智能制造等相关产业链的发展。她预计，中国在2025年人工智能领域的资本支出将达到7000亿元人民币，而到2030年，全球AI资本支出有望攀升至8000亿美元。美银全球研究部美国半导体及半导体资本设备分析师VivekArya表示，2025年全球在人工智能基础设施方面的投入将突破4000亿美元，头部超大规模科技企业日均投资超过10亿美元。他强调，这类投
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- CSS按钮悬停效果实现技巧
- CSSanimation通过@keyframes实现多阶段动画，如脉冲和波纹效果，相比transition更灵活，支持复杂序列、循环及精细控制，提升交互体验。
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- Java多店铺架构与数据隔离方案解析
- Java构建小程序多店铺管理的核心在于实现数据隔离，确保各店铺数据互不干扰。主要策略包括：1.数据库级别隔离（每个店铺一个数据库或Schema/Namespace，隔离性强但管理复杂）；2.表级别隔离（每个店铺一张表或公共表+shop_id，后者更常用且管理方便）；3.代码级别隔离（通过ThreadLocal实现多租户上下文）；4.权限控制（基于RBAC模型）。实际开发中通常采用公共表+shop_id结合多租户上下文与权限控制以平衡隔离性与维护成本。
- 文章 · java教程 | 11分钟前 | 数据隔离 多租户 threadlocal Java多店铺管理 公共表+店铺ID 169浏览 收藏
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- LaravelHTTP主机名解析全解析
- 本文深入探讨了Laravel框架中request()->getHttpHost()方法如何确定当前HTTP主机名或域名。它揭示了Laravel优先检查X_FORWARDED_HOST和HOSTHTTP头，在这些头缺失（例如在命令行环境下）时，则依次回溯到SERVER_NAME和SERVER_ADDR服务器配置变量的解析逻辑。理解这一机制对于正确配置和调试Laravel应用至关重要，尤其是在代理服务器或负载均衡器后运行时。
- 文章 · php教程 | 15分钟前 | 326浏览 收藏
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- HTML注释无法隐藏邮箱，但可降低爬虫识别风险
- HTML注释无法有效隐藏邮箱，因为源代码可被爬虫读取。1.使用JavaScript动态生成邮箱链接，增加爬取难度；2.将邮箱制成图片，避免文本暴露；3.采用联系表单替代显示邮箱；4.混淆邮箱地址如用[at]、[dot]代替符号；5.利用Cloudflare等服务自动加密邮箱。根本方法是避免在HTML中明文展示邮箱地址。
- 文章 · 前端 | 21分钟前 | 爬虫 HTML注释 邮箱保护 JavaScript编码 联系表单 254浏览 收藏
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- Golang并发WorkerPool详解教程
- WorkerPool模式通过固定数量的goroutine处理任务，解决资源耗尽和并发失控问题，其核心优势在于控制并发、提升稳定性、实现任务分发与优雅关闭，适用于资源受限、高并发、需背压的场景，相比直接创建goroutine更高效可控。
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- ONNX训练AI大模型技巧解析
- 使用PyTorch等框架训练模型后，通过torch.onnx.export导出为ONNX格式，利用ONNXRuntime实现跨平台部署与优化，支持CPU、GPU及移动端推理，结合量化与Netron可视化工具提升性能与调试效率。
- 科技周边 · 人工智能 | 33分钟前 | AI大模型 跨平台部署 模型优化 ONNX ONNXRuntime 212浏览 收藏
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- Go语言函数组合与错误处理方法
- 在Go语言中，处理链式函数调用中的错误传播常常导致冗余的iferr!=nil代码块。本文探讨了Go中处理此类场景的多种策略，从传统的显式错误检查到利用高阶函数和函数组合模式来简化代码结构，同时兼顾Go语言的惯用风格与代码可读性，旨在提供更简洁、优雅的错误处理方案。
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