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RSS订阅原创 用Neo4j构建全球历史知识图谱
历史学科的数据具有天然的关联性，人物、事件、地点、时间等实体之间通过复杂的关系网络相互连接。图数据库的拓扑结构非常适合表达这种多对多的关联关系，Neo4j作为领先的图数据库解决方案，能够高效存储和查询历史知识图谱。历史知识图谱的核心实体包括历史事件(Event)、人物(Person)、地点(Place)、时间(Time)和文化概念(Concept)。这些实体通过多种语义关系连接，形成跨时空的知识网络。历史数据通常以结构化表格形式存在，可以通过Neo4j的LOAD CSV命令批量导入。
2025-10-13 05:48:25
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原创 ASCII、扩展ASCII与Unicode全面对比
ASCII（American Standard Code for Information Interchange）是最早的字符编码标准，使用7位二进制数（共128个字符）表示英文字母、数字、标点符号及控制字符。其范围是0x00到0x7F（0-127）。扩展ASCII的问题在于缺乏统一标准，不同厂商（如IBM、Microsoft）定义了不同的字符集（如ISO-8859-1、Windows-1252），导致兼容性问题。扩展ASCII使用8位二进制数（共256个字符），范围是0x00到0xFF（0-255）。
2025-10-13 05:47:41
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原创 多人对战贪吃蛇：技术实现全解析
游戏状态更新频率通常为10-20次每秒，确保流畅性。贪吃蛇游戏作为经典游戏，多人对战模式增加了竞争性和趣味性。实现多人对战贪吃蛇需要解决网络同步、碰撞检测、游戏逻辑等核心问题。状态同步是多人游戏核心问题。锁步同步要求所有玩家操作同步，适合回合制游戏。贪吃蛇更适合状态同步，服务器定期广播游戏状态。多人对战贪吃蛇通常采用客户端-服务器架构。服务器负责维护游戏状态，客户端负责渲染和输入处理。服务器可以是权威服务器，确保所有客户端状态一致。客户端根据本地输入预测移动，服务器最终纠正不一致。
2025-10-13 05:46:56
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原创 Rollup.js：高效打包你的JavaScript代码
Rollup 是一个 JavaScript 模块打包器，专注于将小块代码编译成大块复杂的代码，尤其适合库和应用的开发。与 Webpack 不同，Rollup 更倾向于 ES6 模块的静态分析，生成更小、更高效的代码。Rollup 的核心优势在于其 Tree-shaking 功能，可以自动移除未使用的代码。构建库或框架（如 React、Vue）。需要生成高性能、小体积的代码。使用 ES6 模块化语法。
2025-10-13 05:46:12
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原创 3D视觉基础模型：技术与应用全解析
3D空间的视觉基础模型系列是一类专注于处理三维数据（如点云、网格、体素等）的深度学习模型。这类模型在自动驾驶、机器人导航、增强现实和虚拟现实等领域有广泛应用。核心任务包括3D物体检测、分割、重建和生成。
2025-10-13 05:45:27
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原创 博客系统性能压测全解析。
性能 unablevinyl测试是确保博客系统在高并发和大流量下稳定运行的关键环节。本次测试涵盖响应时间、吞吐量、资源利用率等指标，采用JMeter、Gatling等工具模拟真实用户请求。测试环境为4核CPU、16GB内存的云服务器，数据库为MySQL 8.0，缓存层使用Redis。
2025-10-12 23:03:14
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原创 揭秘Python列表的底层实现。
在编程中，列表是一种常见的数据结构，用于存储有序的元素集合。许多编程语言提供了内置的列表实现，但理解其底层原理有助于更好地使用和优化代码。以下是一种基于数组的列表模拟实现方式，使用Python语言作为示例。当列表的容量不足以容纳新元素时，需要动态扩容。通常的做法是创建一个更大的数组，并将旧数组的内容复制到新数组中。列表的核心是一个动态数组，可以根据需要自动调整大小。向列表末尾添加元素时，如果容量不足，先进行扩容。在指定位置插入元素时，需要将后续元素向后移动。删除指定位置的元素时，需要将后续元素向前移动。
2025-10-12 23:02:36
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原创 Python连接Kingbase数据库实战指南。
函数连接Kingbase数据库。通过游标对象执行SQL查询。（Linux）或PostgreSQL开发包（Windows）。创建游标对象执行SQL语句。默认开启事务，需显式调用。在开始之前，确保已安装。
2025-10-12 23:01:57
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原创 一文读懂logbuffer核心原理与实现。
logbuffer 是一种用于临时存储日志数据的缓冲区机制，广泛应用于操作系统、数据库和分布式系统中。其核心目的是在高频率日志写入场景下，减少磁盘I/O压力，通过批量写入提升性能。logbuffer 通常以循环队列或固定大小的内存块实现，允许新日志覆盖旧日志（当缓冲区满时），或触发刷盘操作。
2025-10-12 23:01:18
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原创 YOLOv11模型PT转NCN全流程。
YOLOv11作为YOLO系列的最新变种，其高效的检测性能备受关注。将PyTorch模型转换为NCNN格式可显著提升移动端和嵌入式设备的部署效率。以下是完整的转换流程和优化方法。安装必要的工具链是转换的基础。需要PyTorch 1.8以上版本、NCNN最新代码库和ONNX 1.13.0以上版本。加载YOLOv11的PT模型并转换为ONNX格式是关键步骤。
2025-10-12 23:00:39
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空空如也
空空如也
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