阿里云开发者社区

PlayEdu 是一款基于 SpringBoot3 + Vue3 开发的开源企业培训系统，提供从课程管理、学员管理到考试测评

本方案为体育赛事直播系统的炫彩弹幕直播间实现，采用前后端分离架构。后端基于ThinkPHP 6.x，使用MySQL存储数据、Redis缓存及Swoole实现WebSocket实时通信；前端采用Vue.

通义灵码联合 CHERRY 中国发起“头号玩家”活动，寻找 AI 程序员！体验 AI 智能编码新功能，如图生代码、单元测试、跨语言编程等。完成任意两个任务即可赢取联名定制机械键盘、折扣券及社区积分等奖

本文介绍了如何生成随机验证码的过程，从简单的随机数字生成到包含数字、大小写字母及符号的复杂验证码。通过 Python 的 `random` 和 `string` 模块，逐步扩展字符集并确保结果满足特定

Pen对象主要适用于修改图形形状的轮廓信息，可以修改的有，颜色，线宽，是否抗锯齿，透明度，线帽样式等等属性，当然了如果你想实现一个填充效果，需要切换Brush对象。

本文由blue撰写，发布于2025年3月25日，主要介绍Maven工具的使用。Maven是Apache旗下的开源项目，用于管理和构建Java项目，基于项目对象模型（POM）概念。文章详细讲解了Mave

近年来，多模态表示学习在人工智能领域取得显著进展，CLIP和SigLIP成为里程碑式模型。CLIP由OpenAI提出，通过对比学习对齐图像与文本嵌入空间，具备强大零样本学习能力；SigLIP由Goog

本文主要探讨了针对1.5千QPS数据报表系统的性能优化，重点分析了因停顿时间过短导致新生代内存不足的问题，并提出了通过调整停顿时间来优化系统性能的解决方案。同时，还讨论了由于大量大对象分配引发系统吞吐

通义灵码2.0是一款强大的AI编程工具，帮助开发者从“调参侠”进阶为“架构师”。它通过跨语言开发支持、智能单元测试生成和图生代码等功能，大幅提升开发效率。例如，将Python数据处理函数一键转为Rea

本文介绍了Oracle数据库的闪回版本查询（Flashback Version Query）功能，通过示例详细讲解了其使用方法。闪回版本查询可获取指定时间区间内行的不同版本，利用`versions b

基于Python+Vue开发的商城管理系统（前后端分离），这是一项为大学生课程设计作业而开发的项目。该系统旨在帮助大学生学习并掌握Python编程技能，同时锻炼他们的项目设计与开发能力。通过学习基于P

软件名为ZRWeb已建立官网地址zrweb.top用人手操作zrweb大概一个小时就能完成一个购物页的前端制作现在想要开发自动识别UI的功能这样就能把制作购物页前端从一小时缩短至1分钟。看看有没有现

QVQ-Max是阿里通义推出的新一代视觉推理模型，不仅能解析图像视频内容，还能进行深度推理和创意生成，在数学解题、数据分析、穿搭建议等场景展现强大能力。

TripoSF 是 VAST AI 推出的新一代 3D 基础模型，采用创新的 SparseFlex 表示方法，支持 1024³ 高分辨率建模，内存占用降低 82%，在细节捕捉和复杂结构处理上表现优异。

TripoSR是由Stability AI和VAST联合推出的开源3D生成模型，能在0.5秒内从单张2D图像快速生成高质量3D模型，支持游戏开发、影视制作等多领域应用。

TripoSG 是 VAST AI 推出的基于大规模修正流模型的高保真 3D 形状合成技术，能够从单张图像生成细节丰富的 3D 网格模型，在工业设计、游戏开发等领域具有广泛应用前景。

阿里巴巴最新发布的DistilQwen2.5-R1系列模型通过知识蒸馏技术，在保持高性能的同时大幅降低计算资源需求，7B模型性能甚至可媲美32B大模型。

谷歌推出专为药物研发设计的TxGemma大模型，具备药物特性预测、生物文献筛选、多步推理等核心能力，提供20亿至270亿参数版本，显著提升治疗开发效率。

清华大学与微软联合推出的BizGen AI工具，能自动将长篇文章转化为专业信息图和幻灯片，支持10种语言和多种风格，排版准确率远超同类产品。

总的来说，如果将 SQL 查询比喻为一个乐团的演奏，WHERE 子句就像是独奏者，它需要各位乐手的协助，才能发挥出最美妙的音乐。计划好你的演奏，挑选对的音符，在最适当的时间开始演奏，那么，你可以更高效

注意，这个解决方案忽略了很多细节，例如错误处理和通知、备份版本控制、循环处理旧的备份文件等等。此外，你也应该尽量保持源服务器和目标服务器之间快速，稳定且安全的网络连接，并且目标服务器应该有足够的空间用

以上就是Vue项目打包及部署的方法，希望对你有所帮助。描述中可能会有一些小疏漏，但基本流程应该没有问题。记住要根据你的实际情况调整对应的目录路径和服务器IP地址等信息。此外，实际操作时可能会遇到各种问

通过以上的操作，你已经步入了Docker和MySQL的世界，享受了容器技术给你带来的便利。这个旅程中你可能会遇到各种挑战，但是只要你沿着我们划定的路线行进，你就一定可以达到目的地。这就是Ubuntu、

通过这种方法，你就可以成功关闭 MySQL 的大小写敏感功能，让你的数据库操作更加便捷。

本文介绍了 HarmonyOS Next 中元服务的开发流程与关键特性。元服务是一种轻量级应用程序形态，支持免安装、秒开直达，适用于听音乐、打车等场景，大幅提升服务获取效率。文章详细讲解了元服务的开发

本文浅谈 HarmonyOS Next 中的发布-订阅模式，通过 ArkTS 的 Emitter 对象实现事件的订阅、发布与管理。文章介绍了设计模式在现代开发中的重要性，特别是封装工具或游戏开发时的应

本文浅谈 HarmonyOS Next 中的发布-订阅模式，通过 ArkTS 的 Emitter 对象实现事件的持续订阅、单次订阅、取消订阅和触发功能。文章详细介绍了设计目标、接口定义及具体实现步骤，

HarmonyOS Next 提供了 TaskPool 和 Worker 两种并发能力，基于 Actor 并发模型实现。TaskPool 是 Worker 的封装，支持参数直接传递、返回数据接收、任务

本文详细介绍了HarmonyOS页面跳转解决方案——HMRouter的使用方法，帮助开发者快速上手。HMRouter封装了系统Navigation能力，提供路由拦截、页面生命周期管理、自定义转场动画等

本文介绍了鸿蒙元服务实战项目“笑笑五子棋”的最后一部分，主要包括卡片制作与发布上架流程。通过 Form Kit 框架，实现静态与动态卡片的开发，详细讲解了卡片生命周期、功能页面设计及配置文件设置。文章

本文介绍了基于鸿蒙元服务开发的“笑笑五子棋”项目第四部分的核心实现。主要涵盖五子棋的基本逻辑，包括沉浸式设计、AtomicServiceTabs组件使用、棋盘绘制、点击下棋逻辑以及输赢判断等功能。

本文是鸿蒙元服务实战系列的第三篇，围绕“笑笑五子棋”项目深入讲解了 Canvas 的高级用法。主要内容包括：`createPattern` 方法实现图片填充模板，支持多种重复方式如 `repeat`、

本章节主要讲解鸿蒙元服务的创建及Canvas图形绘制实战，以“笑笑五子棋”为例。内容涵盖在AGC平台和DevEco Studio中创建元服务工程的具体步骤，以及Canvas的基本使用方法，包括设置抗锯

《笑笑五子棋》是基于鸿蒙系统开发的元服务应用，由深度开发者分享开源。名字源于开发者女儿“笑笑”，充满程序员的独特浪漫。应用采用 ArkTS API 12、Canvas 等技术，支持 AtomicSer

原创新作vue3.5+deepseek+vite6+vant4仿DeepSeek-R1流式输出ai聊天对话。支持AI流式打字输出效果、浅色/暗黑主题模式、代码高亮、针对移动端+PC端适配处理。

我有一段js代码用来计算后赋值给一个组件表单中的很多组件改变都会影响最后的计算结果我想要不需要条件触发能让这段代码一直自动运行。

本文深入讲解了 HarmonyOSNext 的端云一体化开发中的云函数部分，重点介绍云对象的创建、调试、部署及调用方法。云函数采用 serverless 技术，使用 TypeScript 语法，简化后

本文介绍了 HarmonyOS Next 中客户端操作云存储的详细方法，涵盖云存储基础、环境准备及核心 API 使用。首先讲解了云存储的概念、免费配额与计费策略，接着说明如何在 AGC 平台开通云存储

本文是《HarmonyOSNext 端云一体化》系列第4篇，主要讲解数据库查询条件操作。文中详细介绍了查询条件中的“谓词”概念，列举了如`equalTo`、`greaterThan`、`orderBy

本章深入讲解了HarmonyOS Next中通过客户端代码操作云数据库的方法。主要内容包括：1）数据库操作的四种方式，重点分析客户端代码操作；2）利用DevEco Studio生成客户端数据模型，提升

本文介绍了HarmonyOS云数据库端云一体化中的数据库操作流程。首先创建名为“Study”的存储区，并在DevEco Studio中配置信息；接着定义对象类型，以“Book”为例，详细说明objec

HarmonyOS Next端云一体化开发简介：借助Cloud Foundation Kit，开发者可便捷使用云函数、云数据库和云存储等服务，专注于业务逻辑。本文涵盖应用场景（如应用后端、计算密集型任

怎么让一个组件被隐藏时组件值自动变为默认值

本项目基于深度Q网络（DQN）算法，通过学习预测负荷、可再生能源输出及分时电价等信息，实现微能源网的能量管理与优化。程序以能量总线模型为基础，结合强化学习理论，采用Python编写，注释清晰，复现效果

在数字化时代，数据库是企业数据管理的核心，而表结构设计直接影响系统性能与稳定性。设计合理的数据库表结构需从六大方面入手：精准把握业务需求，确保设计贴合实际；遵循规范化原则，减少冗余并维护一致性；审慎选

在数据爆炸的时代，数据库系统作为应用核心，承载海量资源，而索引则是优化性能的关键。它通过构建有序数据结构，提升检索效率。然而，并非所有索引都能有效发挥作用。本文从查询语句、数据分布、索引设计等角度剖析

在数字化时代，数据库性能直接影响应用效率，而索引作为核心技术，是高效数据检索的关键。它通过构建特殊的数据结构，加速查询、确保唯一性、支持表间关联及优化排序分组操作。创建索引需选择合适的列与类型，避免过

BETWEEN是SQL中用于范围查询的关键操作符，能够在数值、日期和文本等数据类型中精准筛选特定范围内的记录。它构建闭区间，包含边界值，广泛应用于金融分析、销售管理、项目跟踪及人力资源等领域。不同数据

在数据驱动的时代，SQL的WHERE子句作为数据过滤的核心工具，犹如数据海洋中的导航灯塔。它通过逻辑判断和条件筛选，帮助我们从海量数据中精准提取有价值的信息。本文详解了WHERE子句的工作原理、应用策