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搜索[增删改查]，共9394篇文章

Python批量查A股行情后，如何给DataFrame先瘦身再筛选

批量查询几百只 A 股行情后，很多脚本会直接把接口返回的完整 DataFrame 丢给筛选函数。这样写一开始很快能跑起来，但当字段越来越多、筛选条件越来越复杂、任务开始定时轮询时，本地处理会变得难排查：到底是接口慢，还是 Pandas 在反复处理无关列？

2026-09-17

Doris 直查 Paimon 索引：快手湖上向量检索的共建与落地

导读：Apache Doris 5.0 多模湖仓预告（3）｜生产实践篇：快手在生产环境用 Apache Doris 直接查询 Apache Paimon 表上的向量索引。向量与业务数据留在 Paimon 表中，检索由 Doris SQL 发起并下推到湖上执行，原有的入湖链路和 OLAP 读取方式不变。本文介绍 Paimon 2.0 的索引底座和 Doris 与 Paimon 两个社区共建的读取链路，并用千万级与亿级向量的实测结果说明实际表现。

2026-09-11

微信单删怎么查（微信单删有提示吗）

知更Ai：下面基于 2024 年下半年微信官方上线的功能与 2026 年 9 月的版本现状，把"微信能不能查单删、是不是有提示、什么情况下会有"讲清楚。

2026-09-06

Doris 和 StarRocks 高并发点查能力实测对比与选型建议

结论先行：Doris 与 StarRocks 都具备高并发点查能力，但成熟度与公开基准不同。

2026-09-03

Parquet 存、DuckDB 查、Polars 转：数据处理的三道工序

上个月我接了个活儿。一个电商客户手里有几年的用户行为日志——浏览、下单、退款、点广告，全堆在 JSONL 文件里。

2026-08-24

审计知识库的Agent化改造：从"能查"到"能干"

摘要：传统审计知识库只能查条款，无法直接驱动工作流。本文介绍如何将知识库升级为"可执行知识库"，通过技能封装、Agent调度和RAG增强，实现审计程序自动执行、风险自动识别与报告智能生成。

2026-08-09

皮查伊：美国 AI 监管混乱恐在全球竞争中落后

皮查伊还表示，政府和科技公司都必须加强防御，同时各国还必须共同努力，“制定国际合作框架，避免将这些技术用作相互对抗的武器。”

2025-12-01

GitHub Copilot 被指控以“降低查重”的方式避免版权指控

一份针对微软、GitHub 和 OpenAI 的最新投诉文件内容指出，GitHub 通过对其 Copilot 编程助手进行了细微调整，以避免一些版权指控。具体表现为，为了回应公众对 Copilot 的批评，GitHub 在 2022 年 7 月推出了一个用户可调整的 Copilot 过滤器，名为"Suggestions matching public code"。当过滤器启用时，GitHub Copilot 会将代码建议及其周围的代码与 GitHub 上的公共代码进行约 150 个字符的检查。如果有一个匹配或接近匹配，该建议将不会提供给用户。但原告认为，该过滤器基本上毫无价值，因为它只检查完全匹配的内容，但凡稍作修改就检测不到了。GitHub 试图通过改变 Copilot 的输出，使内容看起来不是完全复制的，来逃避版权和许可侵权行为。 “在 GitHub 的手中，Copilot 输出中微小的表面变化倾向是一个特点，而不是一个错误。这意味着 GitHub 可以向 Copilot 客户提供无限的许可材料的修改副本，而不会触发 Copilot 的 verbatim-code 过滤器......Copilot 是一种巧妙的软件盗版方法。” 该诉讼最初于去年 11 月由四名身份不明的（"J. Doe"）原告提出，声称 Copilot 以违反版权法和软件许可要求的方式对公开发布的代码进行训练，并将他人的代码作为自己的代码呈现。彼时，微软、GitHub 和 OpenAI 试图驳回此案，但最终只避免了一些索赔。法官依旧保留了主要的版权和许可问题，并允许原告补充更多的证据细节。目前，修改后的投诉文件涵盖了八项罪名，保留了对违反《数字千年版权法》（美国著作权法律）、违约（违反开放源代码许可）、不公平致富和不公平竞争方面的指控。以及增加了几项指控：违约（违反 GitHub 的政策出售许可材料），故意干扰未来的经济关系和过失干扰未来的经济关系。修订后的起诉书中还增加了一名原告，声称 Copilot 复制了他的代码，并提供了其代码样本。且该原告的代码样本被进行了编辑，以防止身份被识别。监督此案的法官也允许原告在法庭文件中保持匿名，以防止他们受到威胁。针对这些指控，微软发言人则进行了坚决否认，并回应称，"我们坚信，人工智能将改变世界构建软件的方式，从而提高生产力；最重要的是，让开发者更快乐。我们相信 Copilot 遵守了适用的法律，我们从一开始就致力于以负责任的方式对 Copilot 进行创新。我们将继续投资并倡导未来的人工智能驱动的开发者体验"。 OpenAI 没有回应置评请求。

2023-06-10

木兰语言 0.0.21 查缺补漏；rply 改进、接口中文化

今后也许会更身不由己，这段时间尽可能将木兰重现项目和其依赖的 rply 库中的一些纰漏解决、夯实基础。木兰支持 # 语法，等价于 len()，如 #[3,33] 输出 2。见此提交输出数据结构时内部字符串略去引号：集合、多项；字典。比如 d={1:'a'}，python 中 print 输出 {1: 'a'}，而木兰输出 {1: a} 报错中模块名为空问题比较独特，逆向中看不出头绪，硬加了个补丁实现了与原始可执行文件行为一致之前发现几处 re.DOTALL 不解何意，现基本确定并无效果【已实现，未发布】改进报错信息: 形参默认值不全。如下面函数：func f(x=2, y) { return x }，python 并不定位具体参数：non-default argument follows default argument，现在木兰可定位：语法错误：文件 "【标准输入】", 第1行, 第13列, 参数“y”之前的“x”有默认值，它也需要一个表达式指定默认值 func f(x=2, ✋y) { return x } 【待复现】发现木兰支持如此定义多项（tuple）：a = 3; b = 4; c = (a,b)，但并不支持 c=(3,4)。因有依赖打算在此悬赏任务之后完成。当前有共三个悬赏任务，欢迎参与。依赖库：rply 木兰定制版自前文开始，将 rply 作了分支后剪裁、定制了 rply-ulang 库发布在 PyPI。 1. API 中文化将木兰中使用到的 rply 的 API 进行了中文化，演示效果如下：本来直接把英文 API 改为了中文，后发现为了同时支持逆向工程正常运行，仍需保留原英文 API。 2. 清理木兰重复代码之前发现木兰对 rply 的 parser 作了些许修改以支持某些语法，现决定并入 rply 定制版，以减少综合代码维护量。 3. 修复报错的列号不准问题半年多前提了 rply 一个报错列号不准问题，一直没看到回应，研究相关代码部分时顺便作了中文化，加了个补丁其他定制内容见项目源码库。附：代码量统计主要部分的代码行数统计，格式为：上次->现在。木兰代码量 3201 -> 3206 运行环境，实现与测试大部为木兰代码：582 木兰测试用例，包括部分实用小程序（如井字棋）：2619 -> 2624 Python 代码量（木兰实现、测试框架、语法树生成木兰中的 Python 测试代码）：3794 -> 3711 分析器/语法分析器.py 此次格式化代码有额外添加行数：1144 -> 1159 环境.py，定义全局方法： 275 -> 284 分析器/词法分析器.py：231 -> 236 测试/期望值表.py：177 -> 180 交互.py，交互环境（REPL）：150 -> 149 测试/unittest/报错.py：126 -> 127 未变分析器/语法树.py：267 生成/木兰.py：242 功用/反馈信息.py：175 分析器/语法树处理.py：119 中.py，主程序：95 分析器/语法成分.py，从语法分析器中提取出来的枚举常量：88 测试/运行所有.py，检验所有木兰测试代码片段：75 测试/unittest/生成.py，语法树生成木兰源码相关测试：60 测试/unittest/语法树.py，确保生成的语法树与原始版本一致，拆分报错部分：58 功用/调试辅助.py，：57 setup.py, 34 测试/unittest/交互.py，交互环境相关测试：28 分析器/错误.py：28 测试/unittest/所有用例.py：24

2021-07-12

绝对神器，用 SQL查 Linux日志，查询效率高到飞起

大家平时都怎么查Linux日志呢？像我平时会用tail、head、cat、sed、more、less这些经典系统命令，或者awk这类三方数据过滤工具，配合起来查询效率很高。

2021-06-21

当面付ALI39448和ALI39441排查方案

说明：该贴说明的是当面付花呗分期报错：当前交易不支持花呗分期，请使用其它方式付款（ALI39448） PS：还有一种报错也有：当前交易不支持花呗分期，请使用其它方式付款（ALI39441）报错截图如下：报错自查：1.是否签约了花呗分期产品2.是否传入了对应的花呗分期参数，参考【花呗分期商家接入说明】3.传入的是否是实物交易，虚拟交易是不行的。参考该贴【支付渠道以及商品类型说明】：[url]https://openclub.alipay.com/read.php?tid=4541[/url]4.更换参数中的值total_amount为400以下金额，如果可以测试接口通过而不报错但400及以上到大几千都报这个错误，这就是花呗分期被限额了，建议咨询【商户客服】：[url]https://ope

2019-04-24

自增主键去哪了?---一次开发过程中的思考

但是发生了一个比较神奇的现象主键不是连续自增的了~~ 中间丢失的自增主键去哪了??

2024-09-05

滴滴史上最严重服务故障，罪魁祸首是底层软件 or “降本增笑”？

2023年11月27日晚间，滴滴因系统故障导致App服务异常，不显示定位且无法打车。11月27日晚，滴滴出行进行了回复：非常抱歉，由于系统故障。 2023年11月28日早间，滴滴出行消息称，网约车等服务已恢复，骑车等在陆续修复中。11月28日，在滴滴发出公告的同时，记者在上海、深圳等地使用滴滴呼叫网约车，发现网约车功能并未恢复使用，网络加载异常，仍无法打车。11月28日，滴滴向记者回应称，网约车服务已恢复，司机乘客权益陆续恢复补发。 11月29日，滴滴再次发文致歉，称初步确定事故起因是底层系统软件发生故障。来源：https://weibo.com/2838754010/NuMAAaUEl 在滴滴官方发布这份公告之前，已经有资深IT技术人士分析：“从表现上看，打车、共享单车全挂，不同的业务板块之间应该是有隔离的，说明问题出在更加底层的基础设施。攻击者一般只能访问到应用层，基础设施访问不到。要么是被攻击者打穿，要么是自己系统操作不慎挂了。即便是前者，也算是一种系统缺陷，才会被打穿。” 360安全专家认为，滴滴闪崩背后的技术原因可能有六种：第一，系统更新升级过程中出现了编程错误、逻辑错误或未处理的异常情况：一般情况下，互联网厂商发布更新都会在晚上，与滴滴发生故障的时间也能对应，当然业务升级维护是放量更新，但现在滴滴全平台、全业务都故障了，说明肯定是他“家里”的问题。第二，服务器故障：比如滴滴的核心机房，可能恒温恒湿环境出了问题，导致服务器过热、CPU烧了，或者核心机房所在地发生了自然灾害如地震、洪水、海啸等，这种情况下，硬件需要重新更换，里面的服务软件也需要重新配置，恢复周期相对较长，但这个可能性比较小。第三，第三方服务故障：滴滴的后台架构可能使用了第三方服务或者组件。如果第三方出了问题，也可能会影响滴滴的正常运行。但出于安全性考虑，滴滴可能不会将核心业务托管给第三方，不过这个可能性也较小。第四，DDOS攻击：黑客采用分布式拒绝服务的方式，抢占了大量的服务器资源，导致用户无法访问，但这个不太可能，因为DDos不会导致数据出错，而且滴滴从体量上来说，有足够的成本和能力去对抗。第五，其他网络攻击：某些黑灰产团伙可能会通过拖库盗取数据，然后在暗网上售卖，在这个过程中不排除会有误操作，破坏了数据库。第六，勒索病毒：网络攻击黑客对滴滴的底层数据、业务代码进行了加密。据披露现象，用户的账单和打车数据都算错了，存在一定可能是滴滴为了避免更大损失主动暂停了业务。近期勒索攻击事件屡屡发生，月初，某金融机构就是因为遭遇勒索病毒攻击造成了业务停摆。不过也有网络安全公司专家认为，如果是来自外部的黑客攻击，公司一般会在第一时间进行声明。他猜测更集中于滴滴发生了内部重大业务调整，或有新业务接入原系统，但没有做好预案，导致关联业务或关联系统出现重大故障，这是大公司系统故障最常见的原因。因此对于滴滴此次大规模的长时间故障，有行业人士认为，降本增效可能也是原因之一。该人士认为，互联网公司核心业务频繁宕机，且长时间宕机，是降本增效的附属品之一。系统投资少了，维护资源少了，程序员更换频繁了，BUG就多。他举例称，一般在业务上行阶段都有冗余，为了迎接随时爆发的订单，上行阶段要维持负载的上限不能过大，比如平时70%，这样遇到一个小爆发不用担心会出问题，足以应对小高峰；但是下行期的逻辑就不同了，负载很高的时候抗一抗就行了，虽然后面遇到小高峰可能会难受，但是随着时间的推移总体负载会下降。最后来看一下网传的消息，有同行说滴滴这次严重故障是K8S的问题导致，当时SRE工程师定位了三个小时没定位到。

2023-11-29

5 月数据库排行榜：ES 排名下跌、Oracle 分数浅增

DB-Engines 数据库流行度排行榜发布了 5 月份的更新。与上个月的数据相比，各数据库的分数波动不大。Oracle 是本月分数增加最多的数据库，但也只是比上月多了 8 分，而且与去年同期相比，下降了 7.12 分。紧跟其后的 MySQL 和 SQL Server 跟去年同期相比，分数可谓是暴跌，分别下降了 34.28 和 51.46 分。 PostgreSQL 和 Redis 的分数较去年也上涨了不少，分别增加了 56.04 和 16.85 分。此外，Redis 的排名也从去年同期的第 7 名上升到了现在的第 6 名。和去年同期相比，分数显著上涨的数据库还有 Microsoft Access、MariaDB 和 Snowflake。Snowflake 去年曾获得“2021 年度数据库”称号。继续看看主流的数据库的分数趋势变化：最后看看各类型数据库的排名情况。关系数据库前 10 名 Key-Value 数据库前 10 名文档数据库前 10 名时序数据库前 10 名图数据库前 10 名 DB-Engines 根据流行度对数据库管理系统进行排名，排名每月更新一次。排名的数据依据 5 个不同的指标： Google 以及 Bing 搜索引擎的关键字搜索数量 Google Trends 的搜索数量 Indeed 网站中的职位搜索量 LinkedIn 中提到关键字的个人资料数 Stackoverflow 上相关的问题和关注者数量这份榜单分析旨在为数据库相关从业人员提供一个技术方向的参考，其中涉及到的排名情况并非基于产品的技术先进程度或市场占有率等因素。无论排名先后，选择适合与企业业务需求相比配的技术才是最重要的。

2022-05-07

Python 为什么不支持 i++ 自增语法，不提供 ++ 操作符？

在 C/C++/Java 等等语言中，整型变量的自增或自减操作是标配，它们又可分为前缀操作（++i 和 --i）与后缀操作（i++ 和 i--），彼此存在着一些细微差别，各有不同的用途。

2020-06-22

从闭包函数的变量自增的角度 - 解析js垃圾回收机制

)() console.log( times(), times(), times(), times() ) // 0，1，2，3，复制代码原理因为times变量一直被引用，没有被回收，所以，每次自增1

2018-06-19

数据中心互联市场去年劲增16% 设备厂商需迎接新挑战

来自Ovum的最新研究报告表示，企业IT向云的演进，以及视频的爆炸式增长，推动数据中心建设呈现强劲增长。数据中心的增加以及相应的数据流量增长，对光网络(ON)市场产生了积极作用。数据中心互联(DCI)收入在2014年增长了16.2%，超过25亿美元，为停滞不前的光网络设备市场注入了新生命。数据中心建设的持续增长，使数据中心互联成为光网络设备增长最快的应用。互联网内容提供商(ICP)、通信服务提供商(CSP)、运营商中立提供商(CNP)、金融机构、政府和其他行业正投资数十亿美元兴建数据中心。值得注意的是，互联网内容提供商已经建设了大量的超大规模数据中心，以及用于数据中心互联的长途光网络。运营商中立提供商和金融机构一直在建设城域光网络，来互联其多站点运营。同时，通信服务提供商一直在扩大覆盖和提升能力，以使他们的多业务核心光网络和更高层网络支持数据中心互联的猛增。大企业正准备增加其城域数据中心互联网络，通过站点建设多样化来提高其业务连续性。数据中心广域网的设计与传统的城域网不同不断发展的、大型互联网内容提供商网络和不断扩大的运营商中立网络，正联合推动城域数据中心互联领域的增长。正如数据中心内部服务器虚拟化一样，现在数据中心运营商(DCO)正在城市地区不同数据中心之间的广域网上对服务器进行虚拟化。在传统的电信领域，数据是一种产品，而通信服务提供商为许多用户承载着流量。由通信服务提供商在城市地区部署的典型光网络，是在弹性环或通过使用全功能WDM和CPO-T设备的网状体系结构进行部署的，这些全功能WDM和CPO-T设备包括ROADM、分组/OTN交换和SONET/SDH。设备可以支持许多不同的应用，包括移动回传、商业和住宅服务，以及数据中心互联。带宽根据不同的应用进行管理，当运营商需要时也会对波长进行调整。与通信服务提供商相反，互联网内容提供商并不具备传统网络进行支持，所以他们在网络方面的考虑是不同的。互联网内容提供商和运营商中立提供商的数据中心和数据中心广域网，与传统的通信服务提供商的网络是非常不同的。在数据中心内部，服务器之间使用交换机在一种扁平的、“主干加分支式”(leaf-and-spine)的架构下进行连接。服务器之间的数据流量通过交换层进行传输。数据流量通过顶层最大的交换机从数据中心传出。这些交换机拥有数百个10GE、40GE和100GE端口。空间和功率是在城市地区扩展数据中心最具成本限制的因素。由于这种限制，许多互联网内容提供商在城市地区拥有多个数据中心。此外，互联网内容提供商还将在运营商中立提供商设施中共同部署数据中心，以此来获得客户，并与其他提供商进行合作。在广域网层次，数据中心互联网络在本质上是一种网络上每个节点之间的网状需求连接。数据中心(节点)之间的光链路数量可以通过对节点的数量n按照公式(n)X(n-1)/2计算出来。因此，在城市地区一个五节点的数据中心网络将需要10个光链路，每一个潜在承载数倍100G波长。对于大型互联网服务提供商来说，在一张城域网络上为数据中心互联部署数百到数千个100G波长，是非常常见的事。与传统通信服务提供商城域部署的另一个不同之处在于，互联网内容提供商从一开始就部署了大部分波长容量，而非随着时间推进逐渐增加设备和增加容量。城域数据中心互联的新要求出现尽管传统通信服务提供商在数据中心互联中使用了他们用于其他应用(例如城域网和长途网络)相同的设备，但是对互联网内容提供商来说，要求则在以不同的方式演变，尤其是那些运营着超大规模数据中心的大型互联网内容提供商。虽然这些大型互联网内容提供商对基于相干技术的更高速连接感兴趣，但是数据中心互联所需的设备类型使用面要窄得多(连接城域数据中心)，功能也简单得多(为低成本和低功耗进行进行了优化)。由于互联网内容提供商是一个单个实体，设备的作用纯粹是用于内部互联，供应商们正在研发新的数据中心互联设备，在成本、空间和功耗方面更接近于数据通信设备，而非电信设备。针对城域超大规模数据中心互联的新兴需求包括： ·可以很容易地在数据中心环境下部署的机架式设备; ·在每比特成本上体积更小、功耗更低; ·对相干技术(100G及以上)传输的优化; ·标准化的北向接口和标准化的信息模型，这样设备就可以通过外部系统进行控制。大型互联网内容提供商同样也是软件领域的专家，他们坚称自己相较设备厂商更擅于写软件。所有这些要求是由非常具有挑战性的每比特价格目标所支撑的。仅有最大型的互联网内容提供商对这一类型的设备有需求，不过，他们占据了市场支出的绝大部分，并拥有推动行业的力量。规模较小的互联网内容提供商们——其中多数在运营商中立提供商设施中共同部署数据中心，与大型互联网内容提供商们拥有许多相同的需求，例如拓展100G及以上技术的能力，以及更小、更紧凑这样的外观因素，从而可以使占用空间更小、功耗更低。此外，规模较小的互联网内容提供商和运营商中立提供商通常不仅会寻求更多的容量、更小的空间和更低的能耗，同时也要集成分组处理和能够帮助降低运营成本、并驱动新收入来源的MPLS路由功能。例如，许多运营商中立提供商在城市地区运营多个数据中心，除了需要这些数据中心之间的连接外，还为其客户提供基于以太网和IP/MPLS的更高层互联服务。网络设备制造商适应或淘汰按需联网世界与传统电信是非常不同的——互联网内容提供商的崛起和他们建造的深度依赖于光传输的网络，由于仅有一种应用和一个客户(互联数据中心)，设备在网络中所扮演的角色有很大的不同。鉴于增长正转向支持更多的数据中心互联，互联网内容提供商的市场力量也在增长，供应商们必须提供双管齐下的产品模式，否则就要承担错过新一波收入的风险。现在光网供应商必须打造两种不同的产品：一种是针对堆架式、高容量数据中心互联应用;另一种则是针对传统多业务应用。这可以通过将转发器从光线路系统中分离，以及在两个平台上部署一种开放式SDN架构来实现。这将通过使用户们能够仅部署其所需功能来实现成本的降低。这还将增加高容量相干DSP(数字信号处理)的体量，并显着降低成本。那些制造其自有DSP的厂商将会变得边缘化，因为一旦将转发器从光线路系统中分离，利润将会变得非常稀薄。即使这些供应商开发专门的数据中心互联产品，如果设备市场无法满足需求或者价位，一些超大型的互联网内容提供商可能会尝试自己制造这种设备，从而完全绕过设备供应商。正如前面所说的，很多规模较小的互联网内容提供商拥有与大型互联网内容提供商相似的需求，但也需要传统的光网系统支持许多融合分组/光功能。尽管大型互联网内容提供商拥有塑造市场的力量，可以支持规模较小的、力量较弱的互联网内容提供商，运营商中立供应商也是同样重要的，因为他们代表着绝大多数的用户。虽然大型互联网内容提供商正在推动新的专用设备的发展，通信服务提供商们也将从中受益，因为许多由互联网内容提供商部署的基于开放式SDN的架构，也能够在传统的光网设备上进行部署。此外，由互联网内容提供商需求创造的体量增长，也将降低通信服务提供商(使用)的转发器价格。随着他们建设自己的数据中心，并将其基础架构迁移到SDN/NFV模式，他们也将从部署最佳实践中受益。作者：何妍来源：51CTO

2017-08-31

微软突然免费送Office 365福利，OneDrive空间直接暴增1TB

6月17日消息此前微软对新用户免除了OneDrive空间过多的福利，老用户依然享受25GB或15GB存储空间，但新用户只能使用5GB空间。不过昨天和今晚有IT之家网友投稿反馈称，自己的OneDrive空间无缘无故增加了1TB空间存储。根据IT之家编辑验证，通过Win10上的OneDrive存储信息查看得知，确实是新增了1TB存储空间。 (网友供图) 而笔者在一台iOS设备上访问OneDrive后发现，似乎微软是赠送了1年的Office 365个人版，其中便包含1TB的OneDrive存储空间。而此前笔者的Office 365已过期还未续订。目前尚不清楚这项福利来源如何，是否是微软活动所致还是Bug导致的。本文转自d1net（转载）

2017-07-03

用 pandas 快速筛查异常会计分录（附完整代码）

做账务复核时，最怕三类低级错误：同一张凭证借贷不平、摘要空白、凭证号重复。手工翻几百行容易漏，本文用 pandas 一键扫出来。

2026-08-02

EFK 日志融合大模型：AI 接管日志筛查与故障排查工作

我是韩先超，51CTO 学堂 K8s、Python 教学总监、AIOps 实战训练营讲师，云计算架构师，具有 8 年项目实战经验 + 5年教学经验，线上学员已达 300w+。

2026-07-29

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Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。