实战使用docker compose 搭建 Redis 主从复制集群 为了提升 Redis 的可用性和读写性能，通常采用主从复制架构来实现读写分离。本次实战通过 Docker Compose 快速搭建一个 Redis 主从复制集群，模拟生产环境中 Redis 高可用架构的基础部署方式。通过该实践，可以更好地理解 Redis 主从复制机制、Docker 容器编排以及服务间通信原理。

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使用 PyTorch 和 TensorBoard 实时可视化模型训练 使用 PyTorch 和 TensorBoard 实时可视化模型训练

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6个月Python学习计划 Day 21 - Python 学习前三周回顾总结 python入门第一小结，python基础总结

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15：00开始面试，15：06就出来了，问的问题有点变态。。。 【摘要】软件测试行业面试常见技术问题分析及备考建议。文章从一位测试工程师的求职经历切入，分享其遭遇http改https测试方案设计失败的经验教训，揭示测试岗位面试的核心知识体系。通过大数据分析整理出16个高频考察技术栈，包括测试理论、Linux、MySQL、Web/API测试、性能测试等方向，并列举典型面试题示例。最后推荐系统化的备考资料，指出完整的面试宝典包含200页内容，涵盖测试全流程知识点，建议求职者提前全面准备技术理论和实际案例。

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HTML5 盒子模型

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基于ElasticSearch的法律法规检索系统架构实践 传统数据库方案（如MySQL）面临查询性能差、全文检索能力弱等问题，最终我们选择ElasticSearch作为核心存储引擎。不过我们计划把法规的衍生对象，也就是法律变更也保存到ES中提供给法规影响的业务方进行查阅，这一部分将会需要权限控制。通过这套方案，我们实现了法律法规信息的秒级检索，日均查询量突破50万次。欢迎在评论区交流你的ES应用场景！将5年前法规迁移到对象存储，通过ES的searchable snapshots功能保留检索能力。目前我们集团内部整理的法律法规所有内网用户都可以查阅，没有任何限制。

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10：00开始面试，10：06就出来了，问的问题有点变态。。。 打工人遭遇职场困境：从强制加班到降薪40%，再到面试受挫。转机在于软件测试岗的常见面试知识点总结，涵盖16个技术栈：测试理论、Linux、MySQL、Web/API/App测试、自动化工具、Python编程、性能测试等核心内容。虽无法展示全部200页文档，但精选了高频考点，如测试步骤、Linux命令、Python算法题、MySQL优化、接口测试方案等，助力求职者高效备战面试。（149字）

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DeepSpeed 是一个深度学习优化库，使分布式训练和推理变得简单、高效和有效 DeepSpeed 是一个深度学习优化库，使分布式训练和推理变得简单、高效和有效

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基于Springboot的宠物领养系统 本系统是一个面向社会的宠物领养平台，旨在帮助流浪宠物找到新家庭，方便用户在线浏览、申请领养宠物，并支持管理员高效管理宠物、公告和用户信息。

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黑马python（一）

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Altair：用Python玩转声明式可视化（新手友好向） 声明式可视化（declarative visualization）这个词听起来高大上，说白了就是"你只管说要什么图，剩下的交给库来处理"（这不就是懒人福音吗？下次遇到不会的图表，先到官方示例库抄作业（Altair官网有上百个示例），保你功力大增！举个栗子，想画散点图只要告诉它x轴、y轴用什么字段，颜色怎么分，尺寸怎么定——剩下的坐标系、图例、交互统统自动生成！），还能用滚轮缩放。说实话，刚开始用Altair的时候总觉得它"不够专业"，但用久了发现真是回不去了——现在连写周报都要用Altair出图！

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基于江科大stm32屏幕驱动，实现OLED多级菜单（动画效果），结构体链表实现(独创源码) 本文设计了一个嵌入式多级菜单系统，采用三级层级结构（主菜单→二级菜单→三级菜单），通过全局状态变量管理当前层级、选中项索引和导航路径。系统核心功能包括带平滑滚动动画的菜单渲染、支持层级缩进的视觉呈现、按键导航（上下移动/确认/返回）以及菜单项的动态更新机制。创新性地实现了ModifyMenuItem函数，支持运行时修改菜单内容，使系统能够实时显示传感器数据（如温度、电池状态）和动态参数（如风扇PWM值）。通过差异刷新、缓存机制和部分渲染优化，在STM32等资源受限环境中实现了高效的用户交互体验。

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蓝桥杯刷题 注意比较doule时候精度丢失。

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使用Python和TensorFlow实现图像分类 在人工智能领域，图像分类是深度学习中最常见的任务之一。通过训练一个神经网络模型，我们可以让计算机自动识别图像中的物体。TensorFlow是一个广泛使用的深度学习框架，它提供了丰富的API和工具，帮助开发者快速构建和训练模型。本文将通过一个简单的示例，介绍如何使用Python和TensorFlow实现图像分类。

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离线部署openstack 2024.1 keystone OpenStack身份服务(Keystone)的离线安装与高可用配置

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