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RSS订阅原创 Unity游戏开发快速入门指南
在Hierarchy面板创建游戏对象（GameObject），通过Transform组件调整位置、旋转和缩放。使用Tilemap工具（2D游戏）或ProBuilder（3D游戏）快速构建场景。创建新项目时选择适合的模板（2D或3D）。项目结构通常包含Assets（资源）、Scenes（场景）、Scripts（脚本）等文件夹。2D游戏使用Rigidbody2D和Collider2D组件。Unity是跨平台的游戏引擎，支持2D和3D游戏开发。以下是使用Unity制作游戏的核心步骤和技术要点。
2025-10-13 05:34:53
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原创 MySQL主从复制：高可用与性能提升秘籍
主从复制是MySQL数据库架构中实现高可用性、负载均衡和数据备份的关键技术。通过将主库的数据变更同步到一个或多个从库，系统可以在主库故障时快速切换到从库，保障业务连续性。主从架构还能有效分散读操作压力，提升整体性能。从库持续接收主库的二进制日志（binlog）并重放，确保数据一致性。当主库遭遇硬件故障或数据损坏时，从库可立即接管服务或用于数据恢复。主从架构天然支持读写分离。主库处理所有写操作和核心读请求，从库可承担报表查询、数据分析等非实时读操作。这种分工显著减轻主库压力，尤其适合读多写少的应用场景。
2025-10-13 05:34:09
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原创 经典架构实战：从分层到微服务
经典架构在软件工程中扮演着重要角色，无论是单体架构、分层架构还是微服务架构，其设计理念和实现方式对系统的可维护性、扩展性和性能具有深远影响。以下内容将从多个角度分析经典架构的核心思想，并结合代码示例展示其实际应用。微服务架构将单体应用拆分为多个小型服务，每个服务运行在独立进程中，通过轻量级通信机制交互。分层架构是最常见的经典架构之一，通常分为表现层、业务逻辑层和数据访问层。这种架构通过明确的职责分离，降低了系统复杂度。表现层负责用户交互，业务逻辑层处理核心计算，数据访问层管理与数据库的通信。
2025-10-13 05:33:25
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原创 GPT数据处理全流程：从清洗到训练集
数据处理是构建高效 GPT 模型的关键步骤。本教程详细讲解如何清洗、转换和优化文本数据，使其适合训练语言模型。以下内容涵盖数据处理全流程，并提供可复用的代码示例。原始文本数据通常包含噪声和无关内容。统一文本格式可提高模型训练效率。
2025-10-13 05:32:41
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原创 通信网未来趋势：IP化与云网融合革命。
通信网的发展趋势聚焦于IP化统一、云网融合、算网协同、FMC（固定移动融合）和空天地一体化。IP化统一是通信网演进的核心方向，传统TDM网络逐步被IP网络替代。云网融合打破了传统IT与CT的界限，云计算能力与网络资源深度融合。FMC（固定移动融合）消除了固定宽带与移动网络的界限，用户可在不同接入方式间无缝切换。算网协同是通信与计算深度融合的新范式，边缘计算与5G网络的结合是典型应用场景。空天地一体化扩展了通信网络的覆盖维度，卫星通信与地面网络互补形成立体覆盖。异构网络间的智能切换算法确保用户体验一致性。
2025-10-12 23:13:49
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原创 从C到C++：用C思维理解OOP。
面向对象编程（OOP）是 C++ 的核心特性之一，但对于习惯 C 语言的开发者来说，理解 OOP 的四大特性（封装、继承、多态、抽象）可能需要从 C 的角度切入。以下通过 C 语言的思维模式，逐步拆解这些特性，并辅以代码示例。在 C 语言中，封装通常通过结构体和函数实现。C 语言中，代码复用通常通过组合或函数指针实现。在 C++ 中，封装更进一步，将数据和行为捆绑在类中，并通过访问修饰符（如。
2025-10-12 23:13:09
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原创 Go语言输入输出全解析。
包提供了丰富的函数用于格式化输入和输出，包括打印到控制台、格式化字符串等。输入通常指从键盘或文件读取数据，输出则是将数据打印到屏幕或写入文件。这些函数分别用于不同场景的输入输出操作。函数使用占位符格式化输出。支持格式化输出，通过占位符控制输出格式。在Go语言中，标准输入输出主要通过。函数将参数打印到标准输出，不换行。函数在打印后自动换行。
2025-10-12 23:12:30
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原创 阿里云AI中间件：破解AI落地最后一公里。
模型服务框架支持 TensorFlow、PyTorch 等主流框架的即插即用，数据预处理流水线提供特征工程标准化模板，动态资源调度器可根据流量波动自动伸缩 GPU 节点。阿里云 AI 中间件的发布标志着企业在 AI 应用落地过程中面临的“最后一公里”问题有了系统性解决方案。该中间件通过标准化接口、弹性计算资源管理和全链路监控能力，大幅降低了 AI 模型从开发到生产的部署门槛。特征编码模块包含 20+ 预置转换器，支持类别型特征自动编码、数值特征标准化等常规操作。
2025-10-12 23:11:51
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原创 并行排序算法：加速大数据处理。
排序算法是计算机科学中的基础问题，传统的串行排序算法如快速排序、归并排序等已经非常成熟。并行计算技术为排序算法的加速提供了新的思路，通过利用多核处理器、GPU或分布式计算资源，可以显著提升排序效率。并行排序的核心思想是将待排序数据划分为多个子集，分配给不同的处理单元同时进行排序，最后将排序好的子集合并。常见的方法包括并行快速排序、并行归并排序和并行样本排序等。并行快速排序是快速排序的并行版本，通过递归地将数据划分为更小的子集，并在不同的线程或处理单元上并行处理这些子集。
2025-10-12 23:11:12
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空空如也
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