好长时间没写文章了!

最新推荐文章于 2025-11-21 08:50:00 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-21 08:50:00 发布 · 147 阅读 · 0 ·
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不知道为什么,这一两个月来,变得有点懒,不想写任何的文章,不记任何的笔记!

难道这就是传说中的"堕落"?

不行,不能这样,要不然我的方向就会迷失!

我的前途将看不到光明!

 

iteye_10459
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靠写文章，我在优快云赚了1.27万！
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如何写好科研论文 | 讨论
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长时间没打开ABAQUS，启动出错
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长时间没打开ABAQUS，启动出错 错误如下： 解决方法： 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。 新的改变 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客： 全新的界面设计 ，将会带来全新的写作体验； 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式，Mark
so easy！ 10行代码写个"狗屁不通"文章生成器
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前几天，GitHub 有个开源项目特别火，只要输入标题就可以生成一篇长长的文章。 背后实现代码一定很复杂吧，里面一定有很多高深莫测的机器学习等复杂算法 不过，当我看了源代码之后 这程序不到50行 尽管我有多年的Python经验，但我竟然一时也没有看懂 当然啦，原作者也说了，这个代码也是在无聊中诞生的，平时撸码是不写中文变量名的, 中文...
在优快云写文章是一种什么体验？
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我也很开心，有读者看了我的文章，开始写作，很是欣慰。一个人必须不停的写作，才能不被茫茫人海淹没！
!大部分程序员只会写3年代码
沉默王二
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如果世界上都是这种不思进取的软件公司，那别说大部分程序员只会写 3 年代码，恐怕就没有程序员这种职业。
没想到吧？我的第一篇10万+文章是用DeepSeek写的，终于飞起来了！
2401_84494441的博客
02-04 4382
01 “DeepSeek”根据选题写出的框架和文章，我一笔未改我先问了它：我想写一篇“第一篇10万+竟然是DeepSeek写的，我终于也成为了风口上的那头猪了”，主要是写DeepSeek对自媒体行业的帮助，你能帮我建立一个框架吗？DeepSeek深度思考了27秒：它给出了一个框架，我个人觉得还挺清晰的。随后DeepSeek说：以下是为您设计的文章框架，结合个人故事与行业洞察，适合新媒体传播调性。标题：我的第一篇10万+竟是DeepSeek写的？我终于也成为风口上的那头猪了。
我坚持在 优快云 写了一年的博客，起飞了吗！？（复盘拿到的奖品）
小林coding
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大家好，我是小林哥。 光阴似箭，不知不觉坚持写技术文章也有一年多了，没想到当初小小的决定，以及每周小小的坚持，给我带来了质的变化。 不仅仅对技术有了更深刻的理解，还给扩大了我的人脉，相识了很多优秀的博主，也帮助了很多同学解惑了枯燥乏味的计算机基础（是我的荣幸哈哈～） 当我越写越久发现，文章是能带来复利效应的，因为一篇文章是可以多次参与不同博客平台的活动，也就是说文章是可以反复复用的，即使是一个新出来的博客平台，你依然可以拿往期的文章去参与活动。 我写作一年多了，期间在很多博客平台拿到不少奖品，这次就来盘一盘
写文章时，你是不是也有这4个困惑？
沉默王二
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写文章时，经常遇到这4个困惑，真是不爽。
我用两个月时间，终于把优快云付费资源项目玩明白了！
白话机器学习
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关于项目的定位，这是一个知识付费项目，根据市场研究机构的数据显示,到2023年,全球知识付费市场规模将达到2000亿美元，所以说知识付费的前景是十分广阔的，当下互联网时代信息大爆炸，80后、90后、00后群体对知识付费的认可度也大幅提升，同时这群作为知识付费的主流人群已经具备了更强的消费能力，而且对于知识付费的需求更高。目前整个知识付费领域仍然在发展起步的初期，尽快在知识付费领域布局可以帮助我们在这波红利中获得一份不错的收益。而且个人认为，
写代码写了好几年，才发现自己天天都在用设计模式！
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原创声明 本文作者：黄小斜 转载请务必在文章开头注明出处和作者。 系列文章介绍 本系列文章主要围绕程序员，特别是Java或者后端程序员必须掌握的一些技术和技能，这些文章都是结合我个人的编程学习经历，总结和沉淀下来的方法论。作者目前在阿里做Java，忙里偷闲分享一些技术文章，希望能让更多人更容易地学习编程。 系列文章将会把一些技术学习方法、过程、要领与我的学习经验相结合，更加浅显易懂，并且我也会把...
程序员垃圾简历长什么样？
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启舰
03-30 30万+
已经连续五年参加大厂校招、社招的技术面试工作，简历看的不下于万份 这篇文章会用实例告诉你，什么是差的程序员简历！ 疫情快要结束了，各个公司也都开始春招了，作为即将红遍大江南北的新晋UP主，那当然要为小伙伴们做点事（手动狗头）。 就在公众号里公开征简历，义务帮大家看，并一一点评。《启舰：春招在即，义务帮大家看看简历吧》 一石激起千层浪，三天收到两百多封简历。 花光了两个星期的所有空闲时...
【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识（Matlab代码实现）
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【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕多智能体网络中的事件触发一致性问题，研究如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识，并提供了相应的Matlab代码实现方案。文中探讨了事件触发机制在降低通信负担、提升系统效率方面的优势，重点分析了多智能体系统在有限时间收敛的一致性控制策略，涉及系统模型构建、触发条件设计、稳定性与收敛性分析等核心技术环节。此外，文档还展示了该技术在航空航天、电力系统、机器人协同、无人机编队等多个前沿领域的潜在应用，体现了其跨学科的研究价值和工程实用性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、智能系统、多智能体协同控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于理解和实现多智能体系统在有限时间内达成一致的分布式控制方法；②为事件触发控制、分布式优化、协同控制等课题提供算法设计与仿真验证的技术参考；③支撑科研项目开发、学术论文复现及工程原型系统搭建； 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统收敛性证明之间的关系，同时可延伸至其他应用场景进行二次开发与性能优化。
无人机无人机FMCW毫米波高度计雷达仿真（Matlab代码实现）
11-29
【无人机】无人机FMCW毫米波高度计雷达仿真（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕无人机FMCW毫米波高度计雷达的仿真展开，利用Matlab代码实现对毫米波雷达测高原理的建模与仿真分析。重点涵盖FMCW（调频连续波）雷达信号的发射、接收、混频、傅里叶变换及高度信息提取等关键环节，通过构建无人机飞行场景下的回波信号模型，完成距离测量与精度评估。文档还结合雷达信号处理技术，展示如何通过仿真手段验证高度计性能，帮助理解毫米波雷达在无人机低空飞行中的测距测高机制。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和信号处理知识，从事无人机导航、雷达系统设计、自动驾驶或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习FMCW雷达的基本工作原理及其在无人机高度测量中的应用；②掌握雷达回波信号建模与处理的仿真方法；③为无人机避障、定高飞行、地形跟随等功能开发提供技术参考与代码基础。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块运行调试，深入理解信号生成、混频、FFT处理及峰值检测等步骤的实现逻辑，可进一步扩展至多目标测距或动态场景仿真，提升实际应用能力。
易语言制作图标，标注类图标
最新发布
11-29
各种标注用途图标，，分类标注，分类管理
基于SSD神经网络的图像目标检测与分类Python实现
11-29
基于SSD深度学习架构构建了一套视觉目标辨识系统，该方案运用卷积神经网络技术对图像中的多类别物体进行定位与分类。系统采用Python编程语言结合TensorFlow框架完成算法实现，通过特征金字塔结构处理不同尺度的目标检测任务，并采用预训练模型权重进行迁移学习以提升识别准确率。在模型训练阶段采用了数据增强策略与困难样本挖掘技术，确保系统对复杂场景的适应能力。最终输出的检测结果包含边界框坐标与类别置信度，可满足工业级应用需求。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
"发布文章"模块长时间没有响应怎么办
06-12
<think>由于用户的问题是关于“发布文章”模块长时间没有响应，这是一个比较宽泛的问题，可能涉及多个方面（如前端、后端、数据库、网络等）。因此，我将从多个角度分析可能的原因，并提供相应的排查步骤和解决方案。由于没有具体的环境信息，我将给出通用的排查方法。可能的原因：1.前端问题：JavaScript错误、网络请求超时等。2.后端问题：服务器处理请求时间过长（可能是代码逻辑问题，如死循环、复杂计算、资源竞争等），或者服务器资源不足（CPU、内存耗尽）。3.数据库问题：数据库查询慢、锁表、连接池耗尽等。4.网络问题：网络延迟、丢包等。5.外部服务依赖问题：如调用的第三方API响应慢或失败。排查步骤：1.确定问题范围：-尝试其他功能是否正常，如果只有“发布文章”模块有问题，则重点检查该模块的代码和依赖。-如果是所有操作都慢，则可能是服务器或数据库整体负载过高。2.查看日志：-前端日志：检查浏览器控制台是否有JavaScript错误或网络请求超时。-后端日志：查看服务器应用日志，寻找异常堆栈或超时记录。-数据库日志：检查慢查询日志。3.监控服务器资源：-使用系统命令（如top,htop,free,vmstat等）查看CPU、内存、磁盘I/O和网络使用情况。4.数据库监控：-检查数据库连接池使用情况。-检查是否有锁表情况（例如，在MySQL中，使用`SHOWPROCESSLIST;`查看当前连接和状态）。5.代码层面：-检查“发布文章”模块的代码，特别是数据库操作（如是否执行了全表更新、缺少索引等）、循环操作、递归调用等。-检查是否有死锁（如多线程环境）或资源竞争。6.网络层面：-使用工具（如ping,traceroute,mtr）检查网络连通性和延迟。-如果是跨机房调用，需要检查内网带宽情况。7.外部服务：-如果调用了第三方服务（如短信、图片上传、内容审核等），检查这些服务是否正常。解决方案：1.前端：-优化请求，比如减少发送的数据量，或者对大型数据分片处理。-设置合理的超时时间，并给出用户提示。2.后端：-优化代码逻辑，例如将复杂计算拆分或异步执行。-增加超时设置，防止请求长时间占用连接。-考虑使用异步处理，将耗时操作放入队列，由后台任务执行，完成后通知前端。-检查数据库查询，优化慢查询（添加索引、重构查询等）。-增加服务器资源（CPU、内存）或进行负载均衡。3.数据库：-优化表结构，添加必要的索引。-分库分表（如果数据量过大）。-设置合理的数据库连接池大小，避免连接耗尽。-对于写操作频繁的场景，考虑读写分离。4.缓存：-对于一些不常变化的数据，使用缓存（如Redis）减轻数据库压力。5.网络：-如果是因为跨机房调用导致延迟，可考虑服务部署在同一机房，或使用CDN加速。6.外部服务：-为调用外部服务设置超时，并做熔断处理（如使用熔断器模式）。-使用异步方式调用外部服务，避免阻塞主线程。示例代码（模拟异步处理）：假设我们发现发布文章时需要调用一个很慢的第三方内容审核服务，导致整个请求耗时很长。我们可以将其改造为异步处理：后端（PythonFlask示例）：```pythonfromflaskimportFlask,jsonify,requestimportthreadingimporttimeimportuuidfromqueueimportQueueapp=Flask(__name__)#用于存储任务结果results={}defasync_content_review(article_id,content):#模拟耗时操作，实际中调用第三方审核服务time.sleep(30)#假设审核需要30秒#存储审核结果results[article_id]={"status":"success","message":"审核通过"}@app.route('/publish',methods=['POST'])defpublish_article():#获取文章内容data=request.get_json()content=data['content']#生成唯一任务IDtask_id=str(uuid.uuid4())#启动一个线程处理耗时的审核thread=threading.Thread(target=async_content_review,args=(task_id,content))thread.start()#立即返回，告知用户正在处理returnjsonify({"status":"processing","task_id":task_id}),202@app.route('/check_review/<task_id>',methods=['GET'])defcheck_review(task_id):result=results.get(task_id)ifresult:returnjsonify(result),200else:returnjsonify({"status":"processing"}),202if__name__=='__main__':app.run(threaded=True)```前端：-调用`/publish`后会立即返回一个任务ID和202状态码，然后前端可以轮询`/check_review/<task_id>`来获取审核结果。解释：这样用户提交文章后不需要长时间等待，而是得到一个处理中的提示，然后等待后台处理完成。前端可以通过定时任务查询结果。注意：上面的代码仅为示例，实际生产环境中应使用更健壮的任务队列（如Celery+RabbitMQ/Redis）和数据库来存储任务状态，而不是内存存储（因为服务重启会导致状态丢失）。以上是解决问题的通用思路和示例。根据实际情况，可能需要针对不同原因采取不同措施。§§相关问题§§:1.如何在前端实现请求超时处理？2.如何监控服务器资源使用情况？3.如何优化数据库慢查询？4.如何实现一个简单的任务队列？</think> ### 问题分析："发布文章"模块长时间无响应的解决方案 当"发布文章"模块长时间无响应时，可能由多种因素引起。以下是系统性的排查思路和解决方案： --- ### 一、常见原因及排查流程 ```mermaid graph LR A[前端问题] --> B[浏览器控制台查错] C[后端问题] --> D[服务器日志分析] E[数据库问题] --> F[SQL慢查询排查] G[资源问题] --> H[监控CPU/内存] H --> I[队列阻塞检查] ``` --- ### 二、具体解决方案 #### 1. **前端层检查**（耗时<1分钟） ```javascript // 检查网络请求状态（浏览器控制台执行） fetch('/api/publish', { method: 'POST', body: JSON.stringify(testData) }) .then(response => { console.log('HTTP状态码:', response.status); console.log('响应时间:', performance.now() - startTime); }) .catch(error => console.error('请求失败:', error)); ``` **排查点：** - HTTP状态码（504网关超时 / 500服务器错误） - 请求是否被浏览器取消（如CORS错误） - 大型附件上传阻塞（检查`Content-Length`） --- #### 2. **后端层检查**（核心环节） **日志分析示例（Node.js）：** ```javascript // 中间件添加超时日志 app.post('/api/publish', (req, res) => { const start = Date.now(); // 业务处理逻辑... // 记录超时操作 const timer = setInterval(() => { if (Date.now() - start > 3000) { console.warn(`[超时警告] 请求处理超时: ${req.path}`); clearInterval(timer); } }, 1000); }); ``` **关键检查项：** | 问题类型 | 排查命令/工具 | 解决方案 | |------------------|---------------------|--------------------------| | 死循环/阻塞 | `console.trace()` | 添加异步代码分片处理 | | 第三方API超时 | `curl -I API_URL` | 增加超时阈值/异步调用 | | 内存泄漏 | `node --inspect` | 使用Heap Snapshot分析内存 | | 大文件处理 | 检查`Content-Length` | 流式处理/分片上传 | --- #### 3. **数据库层优化** **慢查询排查（MySQL示例）：** ```sql -- 开启慢查询日志 SET GLOBAL slow_query_log = 'ON'; SET GLOBAL long_query_time = 2; -- 检查发布相关SQL EXPLAIN SELECT * FROM articles WHERE user_id = 123 AND status = 'pending'; ``` **高频优化点：** - 添加索引（特别是`user_id`, `created_at`字段） - 批量插入操作改为事务提交 - 避免`SELECT *`导致数据传输过大 --- #### 4. **资源瓶颈检测 **系统监控命令：** ```bash # CPU/Memory监控 top -c | grep node # 看Node进程资源占用 htop # 交互式资源监控 # I/O阻塞检测 iostat -x 1 # 磁盘I/O状态 dstat -tam # 综合资源监控 ``` **应对策略：** - CPU满载 → 水平扩展/优化算法 - 内存不足 → 增加swap/限制单进程内存 - 磁盘IO高 → 使用SSD/优化文件操作 --- ### 三、防御性编程实践 ```javascript // 1. 添加超时机制 const timeout = 15000; // 15秒超时 setTimeout(() => { if (!res.headersSent) { res.status(503).json({ error: '处理超时' }); } }, timeout); // 2. 异步队列处理（使用BullMQ示例） const queue = new Queue('publish'); queue.add('article', articleData, { attempts: 3, timeout: 30000 }); // 3. 资源限制中间件 app.use(express.json({ limit: '10mb' })); // 限制请求体大小 ``` --- ### 四、持续监控方案 建议部署： 1. **APM工具**：New Relic/Datadog监控响应时间 2. **日志系统**：ELK/Sentry收集错误日志 3. **报警机制**：Prometheus+Alertmanager设置阈值报警
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