按键精灵ios脚本新增元素功能助力辅助工具开发（一） 按键精灵iOS新版APPv2.2.0引入了元素节点功能（iOSElement），包含15个函数，旨在提升开发者在处理iOS应用界面元素时的精准度和效率。这些函数使开发者能够更便捷地定位和操作应用中的各种元素，适用于自动化测试等场景。例如，通过iOSElement.Source函数获取整个页面元素节点信息，或使用iOSElement.Find和iOSElement.Finds函数查找特定元素。

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aws 实践创建policy + Role Cyber 通过image 来创建 EC2, 虽然是admin 的role ，还是要添加一下policy.

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AWS Elastic Beanstalk控制台部署Spring极简工程 这个只是eb部署spring最简服务。没有设计到db访问，也结合ci/cd等系统的集成。

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UDP--DDR--SFP,FPGA实现之模块梳理及AXI读写DDR读写上板测试 本文介绍了项目的整体框架及关键模块的梳理和联调工作。项目核心模块包括UDP协议栈、UDP指令监测、数据跨时钟域处理、DDR读写控制、内存读取控制和DDR AXI控制器等。

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MapReduce打包运行 首先需要编写 MapReduce 程序，通常包含 Mapper、Reducer 和 Driver 类。这将生成一个包含所有依赖的 JAR 文件（通常位于。使用 Maven 管理依赖和打包，

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AWS SageMaker vs Bedrock：该选哪个？ 如果你想快速搭建生成式 AI 应用，不希望自己管理模型，且注重安全合规 ——Amazon Bedrock 更适合你。如果你具备一定的机器学习基础，需要训练定制模型、控制模型架构与流程——Amazon SageMaker 是你的不二选择。AWS 通过的组合，为不同阶段、不同技术能力的企业提供了完整的 AI 解决方案路径。从“开箱即用”的生成式 AI，到“深度定制”的机器学习平台，助力企业在 AI 时代抓住先机、持续创新。

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深入学习Zookeeper的知识体系 Zookeeper是一个开源的分布式协调服务框架，由Apache基金会维护，主要用于管理大规模分布式系统中的配置数据、命名、同步和提供组服务等。其设计目的是简化分布式应用的开发，确保跨多个服务器或节点中共享数据的一致性和可靠性。Zookeeper基于CAP理论和BASE理论，强调在可用性、一致性和分区容忍性之间的权衡。Zookeeper使用ZAB（ZooKeeper Atomic Broadcast）协议来保证数据一致性，支持崩溃恢复和消息广播两种模式。Zookeeper的集群由Leader、Followe

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Qt中的RCC Qt中的RCC

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AWS Elastic Beanstalk控制台部署Spring极简工程(LB版) 之前文章，是最简单的eb设置，里面没有负载均衡器的配置，这次，我需要尝试创建一个有LB的eb部署。

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iOS视频封装步骤解析 iOS音视频封装步骤解析，将H265封装为mp4格式

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git 本地提交后修改注释 dos命令行进入目录，idea可以点击Terminal 进入命令行。git commit --amend -m "修改内容"

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C++ QT 打开图片 【代码】C++ QT 打开图片。

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边缘计算：物联网的“加速器”与“守护者” 随着物联网（IoT）设备的激增，传统云计算架构面临延迟高、带宽不足和数据安全等问题。边缘计算作为一种新兴的分布式计算架构，通过将计算、存储和网络资源推向网络边缘，有效解决了这些问题。本文探讨了边缘计算的定义、背景及其在智能家居、智能工厂、智能交通和医疗物联网等领域的应用场景。边缘计算的优势包括低延迟、带宽优化、隐私保护和可靠性，但也面临硬件资源限制、安全与隐私问题、管理复杂性和标准化等挑战。

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个人开发免费好用 功能齐全，灵活高效，词库开放，为您提供了个性化词库定制的可能，造词功能很实用，很多时候有些字很古怪，打不出来，这时候造词就很有用了。该软件内置了五笔字型86版、98版词库和郑码超大字符集词库，同时也支持五笔字型的新世纪版及其他五笔字型、郑码的衍生版本。这是一款绿色纯净，安全放心，无捆绑、无插件、无广告、无弹窗、不骚扰，没有任何隐匿功能，不收集用户任何个人信息的输入法。软件工具就介绍到这，每款软件工具都有自身独特的优势，文章只是分享演示部分功能，更多实用、好用的功能，请自行研究！

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Data Mining|缺省值补全实验 本实验利用sklearn库对sklearn手写数字数据集进行缺失值处理，并比较了四种不同的缺失值补全方法：众数插补、均值插补、K-邻近填充和迭代插补。实验通过随机森林模型进行训练和测试，评估了每种方法对分类准确率的影响。结果显示，K-邻近填充和迭代插补在分类准确率上表现最佳，均达到97%，而均值插补和众数插补分别为96%和94%。实验还通过数据可视化方法（如直方图、热力图、混淆矩阵）展示了不同插补方法的效果，并分析了不同数字的分类表现。综合来看，K-邻近填充和迭代插补在处理缺失值和提升分类性能方面表现最优，

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MapReduce 实现 WordCount MapReduce 由 Google 提出，后来被开源实现并广泛应用于大数据框架（如 Hadoop）中。它主要由两个阶段组成：Map 阶段和 Reduce 阶段。Map 阶段：负责将输入数据进行拆分，然后对每个数据片段执行用户定义的 Map 函数，生成一系列的中间键值对。Reduce 阶段：将 Map 阶段产生的具有相同键的中间值进行聚合处理，执行用户定义的 Reduce 函数，最终得到处理结果。通过 WordCount 这个经典实例，我们深入了解了 MapReduce 编程模型的工作原理和实现方式。

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如何在 AWS 上构建支持 AVIF 的前端图片优化方案 从 JPG 到 AVIF：我在 AWS 上做了前端图片优化提速 60%

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中国人民大学硕士 , 专注于 移动开发 领域 , 博客专家 , 2023 年博客之星 TOP1 , 2021 年博客之星 TOP9 , 华为云 云享专家 , 阿里云社区 专家博主 , 51CTO 专家博主 ;
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范桂飓
AWS Global Community Hero，EdgeGallery 开源社区架构组副主席及秘书处成员，跑步与自行车运动爱好者。 - 2016 年度十大博客之星得主 - 2021 年度十大博客之星得主 - 2022 年度博客新星评委 - 2023 年度博客之星评委 - 2024 年度博客之星评委
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