阿里云开发者社区

如何在Windows 10系统中查看已连接WiFi密码-亲测可用-优雅草卓伊凡

Redis 是一种基于内存的高性能数据存储工具，能有效缓解数据库压力，提升应用响应速度。它通过缓存常用数据、实时更新信息和管理排行榜等功能，帮助系统轻松应对高并发场景。本文以一家火爆的冰淇淋店为例，生

API 版本控制是确保 API 升级不影响现有用户的关键。通过管理多个版本，开发者可以推出新功能或修复问题，同时保留旧版本以常见的版本控制方式包括 URL 路径、查询参数和请求头版本控制。优雅处理版本

当代码生成器能写出比人类更规范的代码时，程序员的价值在哪里？这个问题曾让我陷入长时间的思考

在智能设备互联互通的时代，软总线作为数据交互的核心，其安全性尤为重要。设备认证机制通过生成唯一身份标识（如椭圆曲线公私钥对）确保合法设备接入。信任关系的建立包括PIN码认证和无交互认证等方式，结合加密

软总线作为实现设备间高效通信的关键技术，在数据传输中能耗问题备受关注。通过优化通信协议、智能链路选择、低功耗模式设计、分布式缓存策略及硬件协同优化，可显著降低能耗。这些技术相互配合，形成完整方案，延长

在复杂网络环境中，软总线作为实现设备互联互通的关键技术，通过智能流量感知与动态速率调整、缓存与队列管理、链路聚合与多路径传输以及拥塞避免与控制算法等策略，有效应对网络拥塞问题。它能实时监测网络状态，动

鸿蒙系统的分布式软总线技术是实现设备互联互通的核心，通过融合Wi-Fi、蓝牙、NFC等通信技术，实现设备无感发现与零等待传输。该技术具备自发现、自组网、高带宽低时延特性，支持多设备协同工作，如智能家居

鸿蒙系统的分布式软总线以UDP协议为基础，构建了高效的多设备互联传输机制。通过UDP的无连接特性，软总线实现快速设备发现与广播通信，优化数据传输流程，引入流式传输和双轮驱动机制，提升可靠性与效率。其高

前言 通过之前的学习是不是学的不过瘾，没关系，马上和主播来挑战源码的阅读 【Java并发】【ArrayBlockingQueue】适合初学体质的ArrayBlockingQueue入门 还有一件事

什么是ArrayBlockingQueue ArrayBlockingQueue是 Java 并发编程中一个基于数组实现的有界阻塞队列，属于 java.util.concurrent 包，实现了 Bl

本文为HR提供如何利用AI简历优化工具提升招聘效率的实用指南。针对海量简历筛选难题，AI工具通过自然语言处理技术实现信息提取与智能分析，大幅提高筛选效率和精准度。文章解析了工具在数据驱动决策、多语言支

RAG（检索增强生成）是一种结合大模型与外部知识库的技术，通过“先查资料再作答”的流程，解决模型幻觉、知识更新滞后等问题。其核心包括四大模块：文档处理中心、知识检索库、提问处理器和智能应答器。RAG在

本文详细对比了接口与抽象类的区别及应用场景，涵盖两者的基本概念、特性以及设计思想。通过具体案例分析，如日志记录和过滤器功能，阐明抽象类适用于代码复用（is-a关系），而接口侧重解耦和行为定义（has-

本课题研究基于双PI矢量控制结构和SVPWM的风力发电系统建模与仿真。系统核心为永磁同步发电机（PMSM）和感应发电机，通过矢量控制技术分解电流矢量以独立调节磁场和转矩，提升动态响应性能。SVPWM技

随着 AI 技术的飞速发展，MCP（模型上下文协议） 逐渐崭露头角。这项由 Anthropic 公司（Claude 的创造者）于 2024 年 11 月推出的开放协议，正在重新定义 AI 与数字世界的

本程序基于MATLAB 2022a实现，采用AES算法对遥感图像进行加密与解密。主要步骤包括：将彩色图像灰度化并重置大小为256×256像素，通过AES的字节替换、行移位、列混合及轮密钥加等操作完成加

犬种识别技术已从实验室走向大众，基于深度学习的卷积神经网络（CNN）和YOLO系列算法，可高效实现犬种分类与目标检测。本文介绍了快瞳犬种识别的技术原理、训练代码及应用场景，包括宠物管理、遗传疾病研究、

在分布式系统中，异步通知是服务间数据交换的重要方式。然而，网络波动或服务不稳定可能导致通知失败，因此设计一个可靠的重试机制至关重要。本文通过Java教程，基于Spring框架和RabbitMQ，详细讲

遇到“进程性能瓶颈导致业务异常”等多项业务痛点时，提供高效解决方案，并展示案例。

我这边只是在注释里面贴了一个近100kb的字符串结果机器直接卡死。调出任务管理器原本内存只有16G内存直接吃了10G内存CPU占用30%

通过简单的“一景一码”，游客只需掏出手机扫一扫，就能看到景点介绍、听到语音讲解，甚至还能浏览历史视频。这种方式不仅操作简单，还能让景区以极低的成本实现导览服务的数字化升级

自动打招呼功能在一对一直播平台中不仅是技术实现，更是运营策略的体现。它影响用户留存、互动与转化，通过消息队列、行为分析及智能推荐实现技术基础，并在用户激活、主播引导等方面展现运营价值。源码开发需融合运

esProc 是一款独立于数据库的计算引擎，支持多数据源混合计算，尤其适用于冷热数据库分离场景下的复杂查询。通过配置 MySQL 等数据库连接，esProc 可轻松实现跨库（同构/异构）的数据整合与计

Scrapy结合Selenium实现搜索点击爬虫的最佳实践

"Awesome MCP Servers 是当前最全面的模型上下文协议服务器集合，为AI开发者提供开箱即用的工具链支持。通过标准化协议实现AI模型与各类资源的无缝对接，堪称智能体开发的瑞士军刀！"

本文详细解析了DeepSeek一体机的选型框架与主流厂商产品对比，从技术架构、性能指标、场景覆盖、安全合规及成本效率五个维度展开分析。重点推荐优刻得DeepSeek一体机，其国产化率超95%，推理延迟

alive-im放到static导致小程序主包太大了有什么解决方案吗

本文介绍了通过构造恶意 Excel 文件利用 XXE（XML 外部实体）漏洞的原理与实践。首先说明了文件如 Word、Excel 等以 ZIP 格式存储，包含多个 XML 文件的特点。当服务器未正确配

QBI模板推荐

在数字化转型中，CRM系统成为企业提升销售效率与客户体验的关键工具。中国CRM市场虽增长迅速，但企业选型常遇功能冗余、数据安全及移动化能力不足等问题。本文分析主流CRM如销售易（腾讯旗下）、红圈营销、

在中国，CRM市场有多个优秀选择。销售易（腾讯旗下）适合中大型B2B企业，AI能力突出；红圈营销和玄武科技专注快消、医药行业；八百客与神州云动适合需定制化方案的中大型企业；纷享销客适配中小型企业；用友

探讨如何准确追踪APP“邀请好友”功能中的邀请关系并自动发放奖励

ADAudit Plus是一款强大的AD域审计工具，专注于活动目录变更与报告。它通过提取Windows安全日志，实时跟踪AD域内用户行为，明确“谁在何时做了什么”。其功能包括：实时监控AD和组策略更改

新榜业务以数据服务提升内容产业信息流通效率，其数据处理需求聚焦于跨平台实时数据融合处理、实时分析检索、批量更新效率三大维度。Lindorm通过多模超融合架构，提供检索分析一体化、多引擎数据共享，分布式

本文分享了一位行政人员如何通过草料二维码解决会议签到混乱的问题。从传统签到的繁琐与低效出发，作者发现并使用了二维码签到系统，实现了高效、准确的参会管理。无需技术背景，仅需简单操作即可生成二维码，完成信

在 YashanDB 中，自关联外键插入数据时可能出现“YAS-02033 foreign key constraint violated parent key not found”错误。此问题源于

在现代软件开发中，Git分支管理是团队协作的核心技能。本文介绍了Git分支的基本操作（创建、切换、合并与删除），并深入探讨了功能分支、Gitflow和GitHub Flow等常见策略。通过实战演练，展

2024年【崖山论“见”】强势回归！本期带来YashanDB主备高可用技术详解。数据库高可用（HA）通过多实例副本冗余实现，YashanDB支持物理主备与共享集群两种方案。文章深入解析高性能主备复制、

本文深入探讨数据库安全机制中的威胁监测与数据保护。在威胁监测方面，YashanDB 提供权限、行为和角色审计功能，支持异步审计降低性能影响，并通过安全漏洞扫描和硬件防护减少漏洞危害。数据保护部分涵盖通

阿里云百炼提供了一系列预置的MCP服务，无需自行部署或支付资源费用。通过简单几步，即可在智能体中添加MCP服务，自动实现调用兼容。

魔搭ModelScope本期社区进展：新增1911个模型，297个数据集，113个创新应用， 10篇内容。

最近Moonshot AI推出了 Kimi-VL，这是一个高效的开源混合专家（MoE）视觉-语言模型（VLM），它提供了先进的多模态推理、长上下文理解以及强大的代理能力——所有这些功能都只需激活其语言

本文通过Python代码结合广度优先搜索（BFS）算法，解决从起点到终点的最少步数问题。以二维网格为例，机器人只能上下左右移动，目标是最短路径。BFS按层遍历，确保首次到达终点即为最短路径。文中提供完

程序员Feri是一位拥有12年+经验的技术专家，擅长嵌入式、鸿蒙、人工智能和Java等领域。本文深入探讨TypeScript中的泛型函数，涵盖基础语法、类型约束、高级技巧及应用场景。通过泛型函数，实现

数据库作为信息系统核心，其安全性至关重要。本文聚焦数据库安全机制中的访问管理，涵盖身份认证、访问控制与反入侵措施。YashanDB通过口令认证、操作系统认证及双因素认证确保用户身份安全；实施基于角色（

智慧班牌系统是一款基于信息化与物联网技术的校园管理工具，集成电子屏显示、人脸识别及数据交互功能，实现班级信息展示、智能考勤与家校互通。系统采用Java + Spring Boot后端框架，搭配Vue2

问题现象：290M数据，本地导入2分钟，跨机导入耗时显著增加（最高30分钟）。 原因分析：`imp`逐条SQL通过网络传输至yashanDB执行，交互频繁导致性能下降。 影响版本：客户测试环境

在托管数据库时，若 OM 的 IP 被设置为 127.0.0.1，将导致无法托管至 YCM，并使数据库失去监控。此问题源于安装时修改了 OM 的监听 IP。解决方法包括：将 OM 的 IP 修改为本机

我开发的应用为什么在工作台里找不到