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优快云社区镜像创作赛：单个镜像最高80元，创作越多奖励越多！严格规避侵权风险，镜像中涉及的第三方资源须取得合法授权，如因版权、专利等问题引发纠纷，由创作者承担全部责任，社区将立即下架相关镜像，取消其活动资格及已获奖励；镜像需保持活跃度，自上架之日起超过6个月未更新的，将自动退出本次活动（已获长期分润权的镜像除外，但需完成更新后重新申请活动参与资格）。通过审核的镜像将纳入社区公共资源池，用户每一次有效调用，创作者均可获得相应分润收益，收益明细实时同步至个人后台，按月结算；1. 社区将定期公示获奖名单及镜像评估结果，确保活动公平透明，创作者可通过活动专区查询相关信息；

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Hello.Reader

Flink ML LinearRegression 用 Table API 训练线性回归并输出预测值 Flink ML 的 LinearRegression 实现了线性回归算法，通过训练数据学习权重参数，预测连续值目标。输入需要特征向量(featuresCol)和标签(labelCol)，可选权重列(weightCol)。训练时可调参数包括正则化系数、学习率等。特征预处理推荐标准化(StandardScaler)以提高收敛性。使用流程包括fit训练模型和transform预测，输出包含预测值(predictionCol)。支持数值和类别特征处理，适用于多种回归场景。

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山沐与山

【设计模式】 Python代理模式：从入门到实战这篇文章会从最简单的保护代理开始，逐步深入到虚拟代理、缓存代理，最后实现一个完整的数据库查询代理系统——集成连接池、缓存、监控于一体的生产级方案。

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HABuo

机器学习&计算机视觉：带你了解机器学习、深度学习、计算机视觉、机器视觉的前世今生本文系统介绍了机器学习及其相关技术发展。首先阐述了机器学习的基本概念，将其定义为通过算法从数据中学习规律并进行预测的人工智能分支，详细说明了监督学习、无监督学习和强化学习三大范式。其次重点介绍了深度学习的崛起，包括神经网络的核心组件和代表性架构。然后区分了计算机视觉（研究图像理解）和机器视觉（工业应用）的核心任务与技术特点。最后通过对比表总结了机器学习、深度学习、计算机视觉和机器视觉在本质、目标和应用场景上的差异与联系，呈现出机器学习技术从基础研究到工业应用的发展脉络。

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-To be number.wan

C++ 运算符重载实战：彻底搞懂前置++ 和后置++ 的区别！本文详细讲解了C++中前置++和后置++运算符重载的区别与实现。关键点包括：1）前置++返回引用且效率高（MyInteger& operator++()）；2）后置++返回临时对象（MyInteger operator++(int)）并通过int参数区分；3）性能差异说明为何推荐使用++i。文章通过MyInteger类的完整示例代码，展示了两种++运算符的具体实现方式、调用区别及输出结果，并总结了返回类型和效率差异的黄金法则。最后提醒注意链式操作和性能优化的使用场景。

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Zsh-cs

1-MySQL基础 MySQL基础

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java1234_小锋

[免费]基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统【论文+源码+SQL脚本】 [免费]基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统【论文+源码+SQL脚本】

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期待のcode

Java的泛型泛型解决了传统容器类需要为每种数据类型单独实现的问题，避免了Object方案的类型转换风险，使用时需注意类型擦除机制。

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追烽少年x

Qt面试题合集(四) QPainter：轻量、灵活，适合简单绘制和自定义控件：功能完整，适合复杂交互式图形应用在实际开发中，可以根据需求选择或组合使用这两种方式。例如，可以在自定义控件中使用QPainter进行绘制，而在需要管理大量交互式图形时使用Graphics View框架。

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一路往蓝-Anbo

C语言从句柄到对象 (一) —— 全局变量的噩梦与“多实例”的救赎本文探讨了嵌入式开发中句柄(Handle)的概念与应用。通过电机控制案例，分析了传统单例模式在扩展性上的局限，并展示了如何通过句柄实现代码复用：将电机状态封装为结构体，通过指针(句柄)传递实例数据，使同一套逻辑可操作多个实例。文章比较了单例模式与句柄模式的适用场景，建议底层驱动库默认采用句柄模式以提高扩展性。最后指出当前实现仍存在数据暴露风险，预告下期将介绍不透明指针技术实现更安全的封装。全文揭示了句柄作为C语言实现模块化和面向对象设计的关键作用。

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Solitary_walk

26考研初试的感想冬天寄出的信，来年春天能否收到回信！

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Cathy Bryant

傅里叶变换（一）：简介你的耳朵听到的是一个混合的声音，但你的大脑却知道其中包含多个音符。傅里叶变换本质上就是用数学方法实现这一点，将一个复杂的信号分解成“它实际上是由这些纯频率组合而成的”。这样做的原理是：如果你的信号 f(t) 包含一个频率为 ω 的振荡分量，那么该分量会与 e^{-iωt} 发生“共振”，并在积分过程中保留下来。复平面不仅仅是数学上的优雅，它也是理解振荡的理想空间。其中 f(t) 是你的原始信号，比如随时间变化的声波，F(ω) 是变换后的结果。这绝对是欧拉公式的延伸，也体现了复平面在现实世界中的重要意义。

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Hoshimiya Mukuro

Redis复习----------Redis超高性能的原因 Redis的高性能源于四大优化维度：单线程非阻塞I/O模型规避了线程切换和锁竞争，结合I/O多路复用技术处理高并发；纯内存操作摆脱磁盘I/O瓶颈；定制化数据结构（如SDS、跳表等）实现时空复杂度最优；极简命令流程减少系统调用和内存拷贝。此外，批量操作、CPU亲和性等细节优化进一步提升了性能。这种"减少开销、提升效率"的设计理念，使Redis达到十万级QPS的超高性能。

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mooyuan天天

Linux永恒之蓝漏洞复现：原理分析+环境搭建+渗透实践（CVE-2017-7494）本文介绍了Linux永恒之蓝漏洞(CVE-2017-7494)的原理及复现过程。该漏洞存在于Samba 3.5.0-4.6.4版本中，允许攻击者通过路径遍历在目标服务器上执行任意代码。文章详细对比了该漏洞与Windows永恒之蓝的区别，并提供了完整的复现步骤：包括使用Vulhub搭建漏洞环境，配置Metasploit攻击模块，解决加密报错问题，最终成功获取root权限shell。通过hostname、whoami等命令验证了渗透效果，完整演示了从漏洞原理到实际利用的全过程。

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橙汁味的风

5机器学习3步走框架机器学习的三步走框架包括：1）定义函数集合，从简单线性模型到带激活函数的深度学习模型；2）定义损失函数（如MAE/MSE）评估模型误差；3）通过梯度下降优化参数，寻找最小损失。同时需警惕过拟合问题，即模型在训练集表现优异但在测试集性能下降，通常由模型过于复杂导致。该框架涵盖了从基础建模到优化调整的全流程，是机器学习实现的核心方法论。

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.笑对人生.

【游戏开发】登山赛车本文介绍了一款基于Pygame开发的登山赛车游戏，详细阐述了其开发过程和完整实现。游戏包含物理模拟、关卡系统、养成系统等核心功能，以及天气系统、BOSS挑战等扩展功能。文章从技术栈选择、基础框架搭建开始，逐步讲解了地形生成、车辆物理、道具系统等关键模块的实现，并介绍了存档系统、网络联机等高级功能。最后提供了游戏截图和打包发布方法，展示了从开发到发布的完整流程。该游戏通过Python实现，具有丰富的可玩性和扩展性，适合作为休闲游戏项目参考。

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Psycho_MrZhang

Web安全之SQL注入-CSRF-XSS 攻击者通过在用户输入中嵌入恶意 SQL 片段，绕过应用逻辑，直接操作数据库。示例（危险代码）：→ 可导致：数据泄露、删除表、提权、远程命令执行（如 PostgreSQL 的 COPY TO）攻击者诱导已登录用户访问恶意网站，该网站自动向目标站点（如银行）发起带 Cookie 的请求（如转账），利用用户身份执行非意愿操作。前提：用户已登录目标站 + 请求无二次验证。攻击者将恶意脚本（JavaScript）注入网页，当其他用户浏览时执行，窃取 Cookie、会话、钓鱼等。分类：示例：

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zhengfei611

开源网站安全监测系统—Libra Libra 网站安全监测系统是一个基于Python开发的专业网站安全检测工具。系统提供多种扫描模式（首页检测/二级页面检测/全站扫描/自定义页面检测），支持黑链检测、后门检测、违规内容检测等核心功能。采用模块化设计，包含爬虫模块、规则检测引擎和数据库ORM等组件，支持自定义检测规则和白名单机制。系统可生成详细的安全检测报告，帮助用户快速发现网站安全隐患。配置灵活，支持代理设置和多种数据库连接方式，适合各类网站安全监测需求。项目开源地址：https://github.com/rabbitmask/Libra

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千桐科技

qData 企业级数据中台产品体系解读 | 第 02 篇：用一个工厂故事，讲清楚 qData 是如何协作运转的 qData 企业级数据中台并不是一堆割裂的子系统，而是一套围绕“数据从产生到价值转化”的完整协作体系。本文通过一个“工厂员工入职与生产统计”的故事，将主数据平台、qData 主平台、指标平台、标签平台和元数据平台等能力串联起来，生动展示了数据从统一编码、采集、清洗、建模、计算、打标签到审计追溯的全过程。通过故事化、场景化的方式，帮助读者理解 qData 各子平台之间的分工与协作逻辑，降低数据治理和数据中台的理解门槛，让“专业的数据体系”变成“看得懂、讲得清、用得上的业务工具”。

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开压路机

Linux的权限 Linux严格意义上来说是一个操作系统，我们称之“核心(kernel)”，但是我们一般用户不能直接使用kernel。而是通过kernel的“外壳”程序，也就是所谓的shell，来与kernel沟通。为什么不能直接使用kernel呢？从技术角度，Shell的最简单定义：命令行解释器（command Interpreter）主要包含，我们操作windows不是直接操作windows内核，而是通过图形接口，点击从而完成我们的操作。，有相同的作用，主要是对我们的指令进行解析，解析指令给Linux内核。

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跨境海外仓小秋

东南亚海外仓费用计算指南，精准计费避坑攻略可以明显看到传统的仓租模式是无货类区别，统一按照大件的费率计算，导致小体积的商品占用高管理成本（SKU可能更多）但是收费却很低，仓库隐性亏损，后续优化起来也很麻烦，而精细化模式按商品的体积来计算，既通过提高小体积货费率弥补管理成本、提升仓库收益，又能让小货客户减少滞销库存，同时可按货类规划仓储区域、优化空间与运营效率，还能筛选优质客户、让仓库收益与成本更匹配，实现“增收+提效”的双向优化。入库上架费：0.1元/件（0-75cm），0.2元/件（75-110cm），0.5元/件（110-200cm）

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沛哥儿

Web开发者实战AI Agent：基于Dify实现OpenAI Deep Research智能体在传统Web开发中，用户通过关键词在数据库或搜索引擎中查找信息，结果往往是碎片化、未经整合的链接列表。而 OpenAI 最新推出的 Deep Research（深度研究）能力，则能自动执行多轮网络检索、交叉验证、逻辑推理，并输出结构化研究报告——这相当于将“Google + 分析师 + 撰稿人”三重角色集成到一个AI服务中。借助 Dify 平台，Web 开发者无需深入 LangChain 或复杂 Python 工程，即可快速构建具备 Deep Research 能力的智能体（Agent），用于：自动

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码农突围: TA很懒，还没有添加简介

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Wei_Leng: TA很懒，还没有添加简介

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淼叔: 资深架构师，PMP、OCP、CSM、HPE University讲师，EXIN DevOps Professional与DevOps Master认证讲师，曾担任HPE GD China DevOps & Agile Leader，帮助企业级客户提供DevOps咨询培训以及实施指导。熟悉通信和金融领域，有超过十年金融外汇行业的架构设计、开发、维护经验，在十几年的IT从业生涯中拥有了软件开发设计领域接近全生命周期的经验和知识积累，著有企业级DevOps技术与工具实战。

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