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SCCA 全称 spring-cloud-config-admin，微服务下 Spring Boot 应用（包含 Spring Cloud）统一的配置管理平台。
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1、运行 MySQL，已有，请忽略此步骤
docker run --name mariadb -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=scca-pwd -d mariadb2、创建配置文件，假设路径为 ~/scca/bootstrap.properties
# server
spring.application.name=scca-servespring-cloud-config-admin:Spring Cloud Config的综合管理后台（简称：SCCA）
spring-cloud-config-admin（简称：SCCA） 在Spring Cloud的微服务架构方案中虽然提供了Spring Cloud Config来担任配置中心的角色，但是该项目的功能在配置的管理上还是非常欠缺的。 ，Github）给我们提供的配置管理界面来操作所有的配置信息，但是这样的管理还是非常粗粒度的，因此这个项目的目的就是解决这个问题，希望提供一套基于Spring Cloud配置配置中心的可视化管理系统。 项目地址 GitHub： : Gitee： ://gitee.com/didispace/spring-cloud-config-admin 前端Github： : 前端Gitee： ：//gitee.com/stone-jin/spring-cloud-config-admin-web 架构 本项目采用了前一级分离的架构，通过核心模块抽象了前端需要
【人工智能工程】完结JEV 决策大模型实战，让 AI 从会聊天到能决策
内容概要：本文介绍了JEV决策大模型的核心理念与工程实践，强调将其作为“快判断”层从通用大模型中剥离使用。JEV不生成文本，而是针对明确的状态和问题，输出结构化、带概率的决策结果，适用于高频、原子化的判断任务。文章详细阐述了JEV的工作机制、与通用大模型的本质区别、典型应用场景（如Agent工具路由）、questions的设计方法、能力边界以及兜底机制的重要性，并指出其在成本、延迟和输出确定性方面的优势。; 适合人群：具备一定AI工程实践经验的研发人员、系统架构师，尤其是正在构建Agent、自动化决策系统或优化大模型调用链的技术团队；; 使用场景及目标：①优化高频、轻量级判断任务（如工单分类、内容初筛、RAG相关性判定）的效率与成本；②实现主模型与决策模块的职责分离，提升系统整体稳定性与可维护性；③学习如何设计高质量的判断问题与概率校准机制； 阅读建议：此资源聚焦于决策模型的工程化落地，建议结合实际业务中的判断流程进行POC验证，重点关注questions设计、阈值校准与兜底策略的构建，避免盲目神化JEV的能力。
从IMU到机器人定位：手把手教你用ESKF（Error-State Kalman Filter）搞定传感器融合
本文详细介绍了如何使用ESKF（Error-State Kalman Filter）实现IMU与多传感器的融合，解决机器人定位中的积分漂移问题。通过代码示例和Gazebo仿真案例，展示了ESKF在自动驾驶和移动机器人中的核心应用，包括误差状态建模、预测过程实现和观测更新策略，帮助开发者掌握这一高效滤波技术。
3DGS实战笔记：从相机坐标系到屏幕像素，手把手推导高斯椭球的投影变换矩阵
本文详细解析了3D高斯散射(3DGS)技术中从相机坐标系到屏幕像素的几何变换过程，重点推导了高斯椭球的投影变换矩阵。通过视图变换、投影变换和视口变换的完整流程，结合雅可比矩阵处理协方差矩阵，实现了高效的三维重建与渲染。文章提供了Python代码示例，帮助开发者深入理解3DGS的核心几何变换机制。
手把手教你用Nangate 45nm开源工艺库搞定数字电路仿真（附FreePDK资源）
本文详细介绍了如何使用Nangate 45nm开源工艺库进行数字电路仿真，包括环境搭建、关键文件解析、仿真环境配置及低功耗设计等实战内容。特别推荐FreePDK资源，帮助读者快速掌握从理论到实践的全流程操作，适用于学术研究和小规模数字电路设计。
Ubuntu升级遇到grub-efi-amd64-signed安装失败？3步搞定这个烦人错误
本文深度解析Ubuntu系统升级时grub-efi-amd64-signed安装失败并提示“cannot find EFI directory”错误的根本原因。该错误通常由EFI系统分区挂载异常、BIOS/UEFI引导模式不匹配或dpkg包状态死锁导致。文章提供了三步精准修复流程：首先检查并修复ESP分区挂载，其次处理dpkg依赖问题，最后针对传统BIOS系统提供适配方案，帮助用户安全彻底地解决这一常见升级难题。
大疆前端开发面试题及参考答案（4万字长文）
在前端项目中，难点和性能优化的挑战无处不在。比如在处理复杂交互界面时，实现流畅的动画效果和实时反馈就是一大难点。当界面中有大量元素需要同时进行交互和动态更新，像电商平台的商品筛选和排序功能，不仅要保证操作的即时响应，还要确保界面在各种设备和网络环境下的稳定性，这就需要对事件处理、DOM 操作和数据更新机制有深入理解。在性能优化方面，首屏加载速度是常见的难点。当页面包含大量图片、脚本和样式文件时，如何合理地进行资源压缩、合并与缓存，以减少加载时间，是需要精心考虑的。
YOLO26涨点改进 | 全网独家创新，注意力改进篇 | TGRS 2025 | 引入APCM自适应像素级协同机制，动态增强目标区域、抑制背景噪声，助力YOLO26做红外小目标检测有效涨点
本文提出一种基于APCM模块改进的YOLO26网络模型，通过像素级局部-全局协同建模动态增强目标特征并抑制背景噪声。APCM模块采用轻量化设计，无需复杂参数，在特征提取阶段有效提升目标区域特征表达质量，尤其适用于低对比度和复杂场景下的目标检测。实验表明，该方法能显著提高小目标检测精度和模型鲁棒性，同时保持较低计算开销。模块通过局部特征分支和全局特征分支的协同融合，实现了对红外小目标的有效增强，在NUAA-SIRST和IRSTD-1K数据集上性能优于现有方法。文章还提供了完整的代码实现和配置指南。
【Unity 实用工具篇】✨| 受击插件Feel 详细教程，开发游戏时更好的操控 游戏打击感
在一个游戏中，游戏手感对于游戏的整体游玩体验是非常重要的，而游戏手感中有一个很重要的点：打击感 那本篇文章就来讲一下打击感中的受击反馈部分。 在游戏中经常会用到攻击敌人，敌人扣血，执行某些受击功能的执行，尤其是对于有战斗场景的游戏来说，这就是标准的受击反馈。 所以引出本篇文章的主角：受击插件 Feel 的使用，2D和3D游戏都可以使用。
openHarmony之AI Engine:万字讲解如何在应用、开发板上接入AI大模型调用
本文章介绍如何在 OpenHarmony 开发板上集成和部署各类 AI 大模型，实现终端直接聊天功能，并为语音助手、智能机器人等应用提供 AI 接口支持。
Probability and Statistics - 4th edition
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lwip-2.0.3
lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。
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