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后续我也将基于nacos搭建一套可运行的springcloud微服务，将包含主要技术点：服务注册发现、动态配置中、负载均衡、熔断器、gateway网关路由、feign服务间通信，关注我不迷路！
1.Windows10
2.Java环境
3.GitBlit服务器
4.Git版本管理工具
此次不详解，略过
按指示一直下一步即可
gitblit-1.9.3是压缩包，解压即可，不需要再安装
GitBlit 1.9.3 需要
windows7搭建Gitblit私服总结
需要条件：电脑win7系统，gitblit文件，jdk 第一步：查看电脑是否安装jdk 1. 快捷键win+r,输入cmd打开控制面板。执行javac命令（出现这个即有jdk,没有就安装下，网上有资料） 2. 下载Gitblit 去官网http://www.gitblit.com/点击下载 3. 下载完成后，解压。并且在创建一个本地文件夹：如D:\gitf 4. 打开解压...
gitblit-1.9.3.zip
gitblit-1.9.3.zip 最新版本 git服务器windows安装文件，官网下载的原文件，但是速度慢，所以上传本站，下载速度超快！ 积分不多，敬请下载！
Cesium实战：5分钟搞定离线地图与地形加载（附避坑指南）
本文详细介绍了Cesium在内网环境下的离线部署实战方案，重点解决了影像与地形数据的本地加载问题。通过逐步指导项目配置、本地瓦片与自定义地形数据的处理，并优化相机控制体验，帮助开发者快速构建安全、高效的三维地球应用，避免常见的401错误与加载失败陷阱。
RV1106的ISP配置实战：MIPI与LVDS接口的硬件连接与设备树优化
本文详细解析了RV1106芯片的ISP配置实战，重点对比了MIPI CSI-2与LVDS两种主流接口的硬件连接方案与数据流差异。通过手把手的设备树代码示例，深入讲解了单路MIPI与双路LVDS摄像头的配置要点、关键属性设置及常见避坑指南，并提供了从驱动加载检查到Media Controller工具使用的系统化调试方法，帮助开发者快速打通图像采集与处理全链路。
扣子工作流实战演练
例如，你可以在代码节点的输入中引用大模型节点的输出，这样代码节点就可以使用大模型节点的输出。扣子的工作流节点并不是固定的，而是由一系列可以任意添加的节点组成的，每个节点都有其特定的功能和用途。扣子工作流中常见的节点类型如图4-2所示。在图像生成节点中设置模型为人像，输入参数名为input，变量值引用开始节点的renwu，正向提示词为{{input}}，如图4-19所示。然后添加两个节点，选择“图像生成”和“画板”，将“开始”节点、“图像生成”节点、“画板”节点、“结束”节点依次串联，如图4-17所示。
手把手教你用差分放大电路搭建LC振荡器（实测频率误差分析）
本文通过一个差分放大电路搭建LC振荡器的实践案例，深入分析了实测频率与理论值产生显著误差的原因。核心在于共模电感的互感效应改变了谐振回路的等效电感，导致频率偏差。文章提供了从电路搭建、误差根源剖析到波形优化与稳定性提升的完整解决方案，帮助电子爱好者深入理解模拟电路的实际行为。
Flutter：如何在Android中实现串口通信调试
本文介绍如何通过flutter_libserialport插件在Flutter中实现串口通信调试。
干货｜C#上位机与西门子PLC的Profinet协议通信开发（工控机版）
文章摘要： Profinet是西门子主导的工业以太网协议，支持实时通信（RT/IRT），广泛应用于PLC与工控机通信。本文聚焦C#上位机通过S7协议（集成于Profinet接口）高效访问西门子PLC（S7-1200/1500等），提供完整开发方案： 协议基础：解析Profinet三层架构（TCP/IP层、实时层、应用层），对比S7协议优势（开发便捷、跨平台）； 开发实践：基于S7NetPlus/Snap7库实现数据读写，涵盖DB块、I/O点等地址规则； 环境配置：工控机（Windows/Linux/统信UO
YOLO11涨点优化：训练技巧 | 使用标签平滑（Label Smoothing）配合余弦退火学习率，防止过拟合，稳步提点
摘要： YOLO11凭借动态卷积核调度、自适应特征融合等创新成为2026年目标检测主流，但面临训练集过拟合问题。文章聚焦两种零推理开销的正则化技巧：标签平滑（Label Smoothing）和余弦退火学习率（Cosine Annealing LR）。标签平滑通过软化硬标签（如将[1,0]改为[0.9,0.1]）防止模型过度自信，代码中通过label_smoothing=0.1一键启用；余弦退火则以平滑的余弦曲线调整学习率（cos_lr=True），避免阶梯衰减的震荡。两者组合可显著缩小YOLO11训练与验证
【GlobalMapper精品教程】073：像素到点（Pixels-to-Points）从无人机图像轻松生成点云
Global Mapper v19引入的新的像素到点工具使用摄影测量原理，从重叠图像生成高密度点云、正射影像及三维模型。它使LiDAR模块成为已经功能很强大的的必备Global Mapper扩展功能。打开GlobalmapperV25.1中文版，点击【Lidar分析】→【像素到点云】，如下所示：V25之前的版本点击工具条上的【像素到点】工具：打开工具，可以【使用向导选】，或者选择【使用主窗口】，都很简单。
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IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.
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