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2月

Nginx配置错误导致502错误的快速排查指南

本文详细介绍了Nginx配置错误导致502错误的快速排查指南。首先分析了502错误的常见原因，包括上游服务器故障、Nginx配置错误、网络问题和资源限制等。接着给出了快速排查步骤，如检查Nginx日志、配置文件、上游服务器状态等。还列举了常见配置错误及解决方法，最后阐述了应用场景、技术优缺点和注意事项。帮助读者快速解决Nginx 502错误问题。
Nginx 502错误 配置排查
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2月

Swift中Codable协议的高级用法与自定义解析

本文深入探讨了Swift中Codable协议的高级用法与自定义解析。首先回顾了Codable协议的基础，接着介绍了自定义键映射、处理嵌套数据等高级用法，还详细讲解了自定义解码和编码的实现方法。同时分析了Codable协议的应用场景、优缺点和注意事项。通过丰富的示例代码，帮助开发者更好地理解和运用Codable协议。
Swift JSON Encoding Codable Decoding
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2月

Shell脚本与系统监控：实时获取服务器性能数据的实现

本文详细介绍了利用 Shell 脚本实现实时获取服务器性能数据的方法。首先阐述了 Shell 脚本的基础，包括其概念和基本语法。接着介绍了系统监控的常用指标，如 CPU 使用率、内存使用率等。然后通过具体示例展示了如何使用 Shell 脚本获取这些性能数据。还分析了应用场景、技术优缺点和注意事项。通过本文，读者可以掌握使用 Shell 脚本进行系统监控的技巧，保障服务器的稳定运行。
Shell脚本 服务器性能 系统监控
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Verilog仿真结果不一致排查

本文围绕 Verilog 仿真结果不一致的排查展开，详细介绍了 Verilog 在电路功能验证、时序分析等方面的应用场景，分析了 Verilog 技术的优缺点，如灵活性高但仿真速度慢等。给出了排查问题的具体方法，包括代码检查、波形分析、分块调试等，并强调了仿真环境设置、版本兼容性、注释文档等注意事项，帮助读者高效解决 Verilog 仿真结果不一致问题。
Verilog 仿真排查 电路设计
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2月

后缀自动机构建：线性时间复杂度处理复杂字符串问题

本文深入介绍了后缀自动机的构建及其在线性时间复杂度内处理复杂字符串问题的应用。详细阐述了后缀自动机的基本概念、构建过程，通过具体的Python示例代码展示了如何构建后缀自动机以及如何利用它进行字符串匹配和最长公共子串的查找。同时分析了后缀自动机的技术优缺点和使用时的注意事项，最后对后缀自动机进行了总结，帮助读者全面了解这一强大的字符串处理数据结构。
string processing Suffix Automaton Linear Time Complexity
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2月

npm包开发中的GraphQL接口封装实践

本文详细介绍了在 npm 包开发中进行 GraphQL 接口封装的实践。首先阐述了其应用场景，包括前后端数据交互和微服务架构。接着介绍了 GraphQL 的基本概念，如类型系统、查询和突变。然后详细说明了封装步骤，从项目初始化、依赖安装到定义查询和突变，再到封装请求函数和导出公共 API。还分析了 GraphQL 的技术优缺点，优点有数据精确获取、版本控制简单等，缺点是服务器端实现和缓存策略复杂。最后强调了安全和性能方面的注意事项。
GraphQL npm 前端开发 数据交互 接口封装
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2月

DM模型压缩技术：如何在移动端部署大型预测模型

本文详细介绍了DM模型压缩技术如何在移动端部署大型预测模型。首先阐述了该技术在智能安防、医疗诊断、智能交通等领域的应用场景，接着介绍了剪枝、量化、知识蒸馏等压缩技术的原理，并给出了使用PyTorch技术栈的示例代码。分析了该技术的优缺点和注意事项，最后总结了该技术的重要性和应用前景。
DM model compression Mobile deployment Large prediction model
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2月

全面掌握Android多线程编程：HandlerThread与IntentService详解

本文详细介绍了 Android 多线程编程中的 HandlerThread 与 IntentService。首先阐述了多线程编程基础，接着分别对 HandlerThread 和 IntentService 进行了深入讲解，包括其概念、使用示例、应用场景、优缺点及注意事项，还对比了两者的特点。此外，介绍了关联技术如 Handler 和 ThreadPoolExecutor。通过本文，开发者能全面掌握这两种技术，根据需求选择合适方案，提升 Android 应用的稳定性和效率。
Android 多线程编程 HandlerThread IntentService Android开发
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2月

如何处理向量数据库的过期数据 实现数据的自动清理与索引更新

本文详细介绍了如何处理向量数据库的过期数据，实现数据的自动清理与索引更新。首先阐述了在推荐系统、图像识别、自然语言处理等应用场景中处理过期数据的重要性。接着分析了该技术的优缺点，包括提高性能、节省成本等优点，以及复杂性和数据丢失风险等缺点。然后以Redis技术栈为例，给出了判断数据过期、自动清理数据和更新索引的详细示例。最后强调了备份数据、测试程序和监控过程等注意事项。通过这些内容，帮助读者更好地管理向量数据库。
Redis Vector Database Expired Data Cleaning Index Update