短视频矩阵源码开发功能概述，支持OEM定制开发
文章浏览阅读951次，点赞14次，收藏13次。支持主流短视频平台，如抖音、快手、小红书、B 站 等，用户通过简单操作即可完成各平台账号与系统的绑定，利用平台官方接口获取授权，保障账号安全登录与数据交互合法性。自动同步账号基础信息，包括昵称、头像、粉丝数等，方便运营者一站式查看各平台账号状态。分组管理可依据账号类型（品牌号、产品号、地域号）、运营方向（美食、美妆、科技）等自定义分组，批量对组内账号进行任务分配、权限设置，提升管理效率，尤其适合拥有海量账号的大型企业或机构。素材库集成内置海量素材资源，涵盖视频片段、图片、音乐、字幕样式等。_短视频矩阵源码
SpringCloud微服务: 分布式架构实战
文章浏览阅读232次，点赞5次，收藏9次。SpringCloud是一个基于Spring Boot的快速开发微服务架构的工具，它为开发人员提供了快速构建分布式系统的工具和框架。此外，还需要注意微服务的拆分粒度和业务边界的划分，保持微服务的高内聚低耦合的特性。在其他微服务中，我们可以通过在`application.properties`中配置`eureka.client.serviceUrl.defaultZone`来实现服务注册和发现。在本文中，我们介绍了SpringCloud微服务架构的基本概念和实战应用，并展望了其未来的发展趋势和应用场景。
机载系统研制过程中的工程判断
文章浏览阅读320次。机载系统的复杂性主要体现在以下几个方面：多学科交叉软件工程硬件设计电子电气系统机械控制人机工程系统安全严格的安全要求失效概率要求（10^-9/飞行小时量级）功能安全等级划分冗余设计要求故障检测与隔离能力复杂的运行环境极端温度条件电磁干扰环境振动与冲击高空低压环境系统集成挑战多供应商协同异构系统接口实时性要求认证合规性工程判断是指工程师在机载系统研制过程中，基于以下要素做出的专业决策：判断依据专业知识储备工程经验积累适航要求理解。
CMDB平台（进阶篇）：机房拓扑功能深度解析
文章浏览阅读547次，点赞19次，收藏8次。在数字化转型浪潮中，数据中心作为企业核心基础设施的战略地位日益凸显。随着机架规模指数级增长、设备复杂度持续提升，传统人工巡检模式已难以满足现代运维需求。乐维CMDB通过创新的机房拓扑功能，构建了三维可视化的数字孪生空间，将物理机房的静态资产转化为动态管理的智能实体，为运维团队提供了革命性的管理工具。
短视频矩阵源码：一键管理多平台账号
文章浏览阅读959次，点赞19次，收藏27次。此外，我们的系统还支持提前预设发布任务，设定好发布日期和具体时间，系统会自动按时推送视频至对应平台，保证内容的持续稳定输出，维持账号热度，也方便运营团队提前规划内容营销日历。此外，我们还配备了专业的滤镜、特效和转场效果库，用户只需一键应用，即可提升视频的质感，即使是初学者也能制作出引人注目的内容。互动管理也不容忽视。我们的系统内置了任务分配、进度跟踪和审核流程，使得从选题策划到脚本撰写再到成品审核发布的整个过程都在线上进行，确保每一步的责任明确到个人，从而提高团队协作的效率并缩短内容的生产周期。_视频管理平台源码
一招解决！Zabbix监控数据存储的性能问题
文章浏览阅读140次，点赞4次，收藏2次。在zabbix的使用过程中，随着监控对象的增多，历史数据量逐日相应的增加，往往会造成前端页面卡顿、采集队列堆积、MySQL或POSTGRESQL数据库读写压力激增等情况。除了优化zabbix参数和数据库性能外，还有一个方法就是把监控数据从MySQL或POSTGRESQL中剥离出来，利用Elasticsearch存储历史监控数据。以下介绍如何使用Elasticsearch存储zabbix的历史监控数据。
SpringCloud使用 Nacos做注册中心 客户端启动报错 java.lang.IllegalArgumentException: no server available at com.a...
文章浏览阅读1k次，点赞11次，收藏18次。java.lang.IllegalArgumentException: no server available at com.alibaba.nacos.client.naming.net.NamingProxy.reqAPI的解决方案。根据 SpringCloud Alibaba 的github的版本说明 H版本的Springcloud推荐使用Spring Cloud Alibaba Version 2.2.0.RELEASE。把总依赖的服务的版本改为：2.2.0.RELEASE。
【ARP 4754B专栏：翻译、解读】第一、二、三章节
文章浏览阅读331次。本节提供了本文件中使用的术语定义。引用的定义与相关行业来源一致，ARP4761A/ED-135 和 ARP5150A 中的定义与本文件中的定义已协调统一。评估（ASSESSMENT）：一种评估过程，可能包括一种或多种分析方法和经验。假设（ASSUMPTIONS）：无需证明的陈述、原则和/或前提。保证（ASSURANCE）：为提供足够的信心和证据而进行的有计划的系统性行动，确保产品或过程满足规定要求（参考 RTCA DO-178C/ED-12C）。可用性（AVAILABILITY）_arp 4754b翻译版
1月9号后矩阵系统何去何从。矩阵系统代码公开！！
文章浏览阅读267次。1月9号市面上所有的矩阵系统基本全部玩完，平台要把矩阵发布的接口给关了，做矩阵的朋友们提前做好准备，也欢迎卖矩阵软件的同行过来交流。平台最近也发布了1月9号关闭矩阵发布的接口，也就是说机构号的方案。平台明确的说明了停止账号授权的功能，不能再代替任何的抖音号发布内容，查看数据和回复消息的功能了，并且让大家去入驻。万万没有想到，还好我咨询了平台的客服，最后得到的消息是MCN是没有带投稿功能的。这下好了，市面上所有的矩阵系统以及正在使用矩阵系统发布的公司都用不了了。_抖音企业号商家服务平台升级成巨好房后矩阵任务找不到了
鸟撞事件分析与适航性评估
文章浏览阅读166次。鸟撞可能导致飞机的结构损坏、电气系统失效、甚至飞行控制系统的失效，因此，航空设计团队和飞行员必须充分认识鸟撞的风险，并采取有效措施减少其对飞行安全的影响。为了进一步提升航空器对鸟撞等特定风险的应对能力，制造商和适航当局应在适航性认证中更加重视鸟撞的风险评估，尤其是通过PRA分析来评估鸟撞对飞机各个系统的影响。飞行员的及时反应、设计团队对鸟撞事件的充分评估以及适航性标准的完善，都对减少鸟撞带来的安全隐患具有至关重要的作用。中的鸟撞事件，虽然最终没有造成事故，但这一事件引发了对鸟撞风险的广泛关注。_适航要求 鸟撞
windows下轻量级虚拟化wsl 执行linux系统实践应用
文章浏览阅读874次，点赞29次，收藏24次。windows下轻量级虚拟化wsl（ Windows Subsystem for Linux）执行linux系统实践应用_wsl虚拟机
C/C++ abs 函数 - C语言零基础入门教程
文章浏览阅读275次，点赞3次，收藏4次。在C语言中abs 函数用于对整数int或者long或者longlong取绝对值/**描述：求整数x的绝对值*参数：* [in] x：必须是整数，不能是浮点数*返回值：返回x的绝对值，大于或者等于0*/#include //需要包含头文件注意：`abs函数的返回值是整数类型，参数也必须是整数类型，不能为浮点数;
@Value的几种常用用法
文章浏览阅读3k次。用法1.@Value(“${xxxx}”)注解从配置文件读取值的用法，也就是从application.yaml文件中获取值。比如存在application.yaml文件，配置内容如下：user: userName: xiaozhou sex: 女 age: 18在使用上述配置文件时，可以直接@Value(“${user.userName}”)等等。如果@Value(“${user.userName:xiaosun}”)，指定了name的值为xiaosun，当从配置文件中获
碰一碰发视频打卡，卖团购。本地生活商家营销利器
文章浏览阅读217次。碰一碰支持在抖音、快手、小红书发布图文或视频笔记，借助社交网络和平台流量推荐，UGC内容可触达更多潜在客户，极大地拓宽了商家的营销覆盖面，加速转化过程。集星·碰一碰，通过一张智能卡片，实现线上线下全域场景的整合。用户只需简单触碰手机，即可实现流量获取和口碑提升，从而带来持续不断的客源增长。视频剪辑后台代码展示。
ARP4754B 前三章节关键问题及解读
文章浏览阅读281次。ARP4754B》是航空电子系统开发的核心指导文件，为飞机和系统的研制保证、安全评估和开发过程提供了全面框架。本文针对《ARP4754B》前三章节内容，围绕研制保证级别分配、安全评估、需求管理、配置管理及其与其他标准的衔接进行解读，旨在为企业更高效地实施该标准提供参考。安全评估是研制保证过程的核心环节，其输出（如危害分类、安全目标）为FDAL/IDAL的分配提供依据，同时指导后续验证活动的开展。FDAL（功能开发保证级别）和IDAL（项目开发保证级别）的合理分配是确保系统开发安全性和合规性的基础。_fdal分配等级
C/C++ atof函数 - C语言零基础入门教程
文章浏览阅读256次，点赞3次，收藏3次。在stdlib.h中 atof函数,可用于将 char字符串转为/**描述：将一个char类型转为浮点数double*参数：* [in] str：字符串类型*返回值：返回char类型对应的浮点数double*/
【文献阅读】【TabPFN】Accurate predictions on small data with a tabular foundation model
文章浏览阅读1.6k次，点赞22次，收藏33次。表格数据，即以行和列形式组织的电子表格，在科学领域无处不在，从生物医学到粒子物理学到经济学和气候科学[1,2]。基于其他列填充标签列缺失值的基本预测任务对于生物医学风险模型，药物发现和材料科学等各种应用至关重要。尽管深度学习已经彻底改变了从原始数据中学习，并带来了许多备受瞩目的成功案例[3 - 5]，但在过去的20年里，梯度增强决策树[6 - 9]一直主导着表格数据。_accurate predictions on small data with a tabular foundation model
「滑动窗口」leetcode原题详解
文章浏览阅读160次。2024. 考试的最大困扰度一位老师正在出一场由 n 道判断题构成的考试，每道题的答案为 true （用 ‘T’ 表示）或者 false （用 ‘F’ 表示）。老师想增加学生对自己做出答案的不确定性，方法是 最大化 有 连续相同 结果的题数。（也就是连续出现 true 或者连续出现 false）。给你一个字符串 answerKey ，其中 answerKey[i] 是第 i 个问题的正确结果。除此以外，还给你一个整数 k ，表示你能进行以下操作的最多次数：每次操作中，将问题的正确答案改为 ‘T’ 或者_最大困扰度
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