《C#上位机开发从门外到门内》3-5：基于FastAPI的Web上位机系统 Web上位机系统是一种通过网络实现对远程设备或环境进行实时监控和控制的系统。其核心目标是通过高效的数据传输和处理，确保监控的实时性和准确性，从而实现对远程设备的有效管理和控制。基于FastAPI或Flask的Web上位机系统利用Python的Web框架，通过互联网或局域网实现数据的传输和通信，具有广泛的应用前景。FastAPI和Flask是Python中常用的Web框架，具有高效、灵活和易于扩展的特点。

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全员DeepSeek时代，前端能做些什么？ 全员DeepSeek时代，前端能做些什么？

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WebGPU：前端图形性能的新纪元——开启浏览器高性能计算新时代 WebGPU：前端图形性能的新纪元——开启浏览器高性能计算新时代

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前端请求乱序问题分析与AbortController、async/await、Promise.all等解决方案 在我们日常前端开发过程中，常常需要发起多个异步请求去获取数据。然而，当多个请求并发执行时，可能因网络延迟、服务器响应速度差异等问题导致响应顺序与发送顺序不一致，这种现象称为请求乱序。这种问题在分页加载、实时搜索、连续数据提交等场景中尤为突出，可能导致数据错乱、状态不一致等严重问题。接下来博主针对上述这些问题，和大家分享一下目前常见的几种解决方案请求顺序管理需要根据具体业务场景进行权衡取舍。

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【JavaEE】创建SpringBoot第一个项目，Spring Web MVC⼊⻔，从概念到实战的 Web 开发进阶之旅 本文深入剖析 Spring Web MVC 这一基于 Servlet API 构建的 Web 框架。开篇阐述 Spring MVC 的定义，将其置于 MVC 架构设计模式的语境中，清晰展现其作为 MVC 思想具体实现的本质。接着详细讲解学习 Spring MVC 的重点，涵盖建立连接、处理请求与响应等关键环节。在建立连接部分，着重介绍 RequestMapping 注解的强大功能，包括路径与请求方式的映射。请求部分则深入探讨从无参到复杂对象传递的多种情况，以及后端参数重命名的技巧。开启高效开发之路。

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前端浏览器剪贴板操作全解析：实现原理、安全机制与HTTPS强制策略 前端浏览器剪贴板操作全解析：实现原理、安全机制与HTTPS强制策略

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Ollama介绍，搭建本地AI大模型deepseek，并使用Web 界面调用 Ollama 提供了简单的命令行工具和 API，支持跨平台操作（macOS、Linux、Windows），适合开发者、研究人员和 AI 爱好者使用。通过 Ollama，您可以轻松在本地部署 DeepSeek 大模型，并通过 Web 界面与其交互。这种方法不仅提供了更高的隐私和灵活性，还允许您在没有互联网连接的情况下使用 AI 大模型。结合 Flask 和 Docker，您可以进一步扩展和部署您的 AI 应用。以下是通过 Ollama 在本地部署 DeepSeek 模型，并使用 Web 界面调用的详细步骤。

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Deepseek本地部署指南：在linux服务器部署，在mac远程web-ui访问 32B 模型在推理基准测试中表现优异，接近 70B 模型的推理能力，但对硬件资源需求更低。通过上面的步骤，已经可以直接在 Linux服务器通过命令行的形式使用Deepseek了。设置OLLAMA_HOST=0.0.0.0环境变量，这使得Ollama服务能够监听所有网络接口，从而允许远程访问。为了确保您的Linux服务器允许从外部访问Ollama服务，您需要配置防火墙以允许通过端口11434的流量。在完成上述配置后，您可以通过远程设备（如Mac）测试对Ollama服务的访问。

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【Elasticsearch】高亮搜索：从原理到Web呈现 高亮搜索是一种在搜索结果中突出显示与查询关键词匹配部分的技术。在Elasticsearch中，它通过分析查询语句中的关键词，在搜索到的文档中找到这些关键词的位置，然后以特定的方式（如添加HTML标签）来标记这些位置，以便在显示结果时能够突出显示。分析查询：当我们发起一个包含高亮要求的搜索查询时，Elasticsearch首先会解析查询语句。它会确定查询中的关键词、查询类型（如模糊查询、精确查询等）以及其他相关的查询条件。搜索文档：然后，Elasticsearch会根据查询条件在索引的文档中进行搜索。它会

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毕设记录（一）(重制版)——医疗知识图谱实现智能问答与分析服务（前端） 本篇毕设是基于b站up主——每天都要机器学习的开源项目，以该项目的深度学习部分为毕设的核心部分，再自己搭建起了前端页面以及与后端部分交互的接口逻辑而完成的毕设成果。各位同志们如果对我的前后端构建想要有一个更加深入的了解，可以参照本文讲解进一步理顺逻辑，一共分为三篇。第一篇为前端界面的构建，第二篇为后端接口的逻辑实现，第三部分为前后端交互功能的实现。最后，开源作者在b站上在深度学习部分有对模型的训练及其代码逻辑的详细讲解，这一部分就可以去看作者的视频啦。

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前端实现复制 以上三种方法都能实现前端复制功能 可能需要注意浏览器兼容性问题。

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