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搜索[传媒运营中台]，共10000篇文章

WorkBuddy 实战-精益工作台

我用 WorkBuddy 当副驾，前后搓出两个单文件 HTML 工作台——不联网、不装库、不接后端，双击就能用，数据存在本机浏览器。

2026-08-20

日常操作极简零门槛，无需复杂指令与专业技能。打开WorkBuddy后，可直接导入本地Word、Excel、PPT、Markdown等各类办公文件，也可联动腾讯文档在线素材。想要优化文档时，只需鼠标选中页面内文字、表格、幻灯片等任意内容，输入自然语言需求，即可触发AI人机双写模式，AI会直接在原文件内完成润色改写、内容补充、纠错排版、逻辑优化等操作，所有修改实时生效，支持随时手动微调、批注修改，人机协同高效迭代内容。

2026-07-31

台积电全面涨价，最高25%！

7月21日消息，据《日经新闻》报导，为了反映原物料、半导体设备及海外新晶圆厂建设成本攀升，台积电计划自2027年起将对成熟制程与先进制程进行涨价，根据不同客户与产品，基本涨价幅度介于5%至10%。

2026-07-23

台积电，将被“电”改命？

该修正案将于7月22日提交立法机构审议，一旦获得通过，晶圆代工龙头台积电将面临巨大冲击。

2026-07-21

Sentinel 控制台实时监控空白

直接说重点，排查思路，第一个检查配置地址：一般这里没问题，就开始去检查下你的应用地址用到容器或者其他多网卡的，这里如果地址不对，也可能导致这个问题。还有检查有没引入maven <dependency> <groupId>com.alibaba.csp</groupId> <artifactId>sentinel-transport-simple-http</artifactId> </dependency> 最大的坑在这里一定要注意这个时间！！！！！！

2020-12-10

C# efcore 控制台实例

public class DefaultDbContext : DbContext { public DefaultDbContext() { } public DbSet<User> Users { set; get; } public DbSet<UserDetail> UserDetails { get; set; } protected override void OnConfiguring(DbContextOptionsBuilder optionsBuilder) { string sqlConnection = "server=127.0.0.1;port=3306;user=root;password=123456;database=efcoredemo"; optionsBuilder.UseMySql(sqlConnection); } protected override void OnModelCreating(ModelBuilder modelBuilder) { modelBuilder.ApplyConfiguration<User>(new UserConfiguration()); modelBuilder.ApplyConfiguration<UserDetail>(new UserDetailConfiguration()); base.OnModelCreating(modelBuilder); } } public class UserConfiguration : IEntityTypeConfiguration<User> { public UserConfiguration() { } public void Configure(EntityTypeBuilder<User> builder) { builder.ToTable("user"); builder.HasIndex(q => q.IdCard).IsUnique(); builder.HasOne(q => q.UserDetail).WithOne(q=>q.User).HasForeignKey<User>(q => q.userDetailId); } } public class UserDetailConfiguration : IEntityTypeConfiguration<UserDetail> { public UserDetailConfiguration() { } public void Configure(EntityTypeBuilder<UserDetail> builder) { builder.ToTable("userdetail"); builder.Property(q => q.Work).HasMaxLength(500); } } [Table("user")] public class User { [Key] public int Id { set; get; } [Required] public string IdCard { get; set; } [Column("sex")] public bool Sex { get; set; } [Column("name")] public string Name { set; get; } [Column("createTime")] public DateTime CreateTime { set; get; } = DateTime.Now; [Column("modifyTime")] public DateTime ModifyTime { set; get; } = DateTime.Now; [Column("userDetailId")] public int userDetailId { get; set; } public UserDetail UserDetail { get; set; } } [Table("userdetail")] public class UserDetail { [Key] public int Id { get; set; } [Column("email")] [StringLength(50)] public string Email { get; set; } [Column("phone")] [StringLength(20)] public string Phone { get; set; } [Column("note")] [StringLength(200)] public string Note { get; set; } [Column("lastLoginTime")] public DateTime LastLoginTime { get; set; } [Column("work")] public string Work { get; set; } public User User { get; set; } } class Program { static void Main(string[] args) { Console.WriteLine("Hello World!"); using (DefaultDbContext db = new DefaultDbContext()) { //db.Database.MigrateAsync(); //db.Database.EnsureCreated(); var list = db.Database.GetPendingMigrations(); if (list.Count() > 0) { db.Database.MigrateAsync(); } //var user = new User { Name = "张三", Sex = false, IdCard = "513701199109121331" }; //db.Users.Add(user); //db.SaveChanges(); //System.Console.Write(db.Users.ToList()); Console.ReadKey(); } } }

2020-04-03

ECS控制台支持资源组

为了提升企业管理云资源的效率，阿里云提出了资源组的概念，将云资源加入到资源组中，不仅易于管理和维护云资源，也企业管理层面提供了不同的管理视角，关于资源组的更多信息请到企业控制台了解详情企业控制台目前在

2018-08-26

ECS 控制台诊断系统

当您在操作 ECS控制台时，可能会出现操作失败的情况，比如：实例启动失败、按量实例购买失败等。

2017-12-16

android在控制台签名apk

有些刚刚入门安卓的不会给apk签名,这里解释下。 -verbose输出详细信息 -keystore 密钥绝对路径 -signedjar 要生成的文件要签名的文件密钥别名例如 jarsigner -verbose -keystore d:\keystore.key -signedjar d:\signed.apk d:\unsigned.apk alias 本文转自java豆子博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/error404/archive/2012/03/06/2382340.html，如需转载请自行联系原作者

2017-11-13

阿里云控制台发展思路

在2016年12月23日由云栖社区举办的云栖计算之旅第3期——前端专场沙龙中，阿里云技术专家一位给听众讲解了阿里云控制台的发展思路。

2017-02-09

【运营经验分享】券商APP如何把投顾工具和运营服务做成小程序生态

大部分券商APP的运营基本上都比较类似，主要的功能就是要求稳定可靠，特别是涉及到行情、交易、账户、资金、持仓、风控校验这些模块。

2026-07-14

11月份运营数据对比：三大运营商谁的数据更好看？

【大咖・来了第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》日前，三大运营商均公布了11月份的运营数据，综合来看三家运营商都表现着强劲地增长势头，但在移动用户、固网宽带以及有线宽带等领域各家表现不同

2017-12-25

运营商发力大数据，实现流量经营向大数据运营的创新转型

电信运营商具有发展大数据的先天性优势，电信与媒体市场调研公司Informa Telecoms & Media 在2013年的调查结果显示，全球120家运营商中约有48%的运营商正在实施大数据业务

2016-05-31

04【在线日志分析】之Flume Agent的3台收集+1台聚合到hdfs的搭建

【log收集】:机器名称服务名称用户flume-agent-01: namenode hdfsflume-agent-02: datanode hdfsflume-agent-03: datanode hdfs 【log聚合】:机器名称用户sht-sgmhadoopcm-01(172.16.101.54) root 【sink到hdfs】:hdfs://172.16.101.56:8020/testwjp/ 1.下载apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz[hdfs@flume-agent-01 tmp]$ wget http://www-eu.apache.org/dist/flume/1.7.0/apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz--2017-01-04 20:40:10-- http://www-eu.apache.org/dist/flume/1.7.0/apache-flume-1.7.0-bin.tar.gzResolving www-eu.apache.org... 88.198.26.2, 2a01:4f8:130:2192::2Connecting to www-eu.apache.org|88.198.26.2|:80... connected.HTTP request sent, awaiting response... 200 OKLength: 55711670 (53M) [application/x-gzip]Saving to: “apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz” 100%[===============================================================================================================================================================================================>] 55,711,670 473K/s in 74s 2017-01-04 20:41:25 (733 KB/s) - “apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz” saved [55711670/55711670] 2.解压重命名[hdfs@flume-agent-01 tmp]$ [hdfs@flume-agent-01 tmp]$ tar -xzvf apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz [hdfs@flume-agent-01 tmp]$ mv apache-flume-1.7.0-bin flume-ng[hdfs@flume-agent-01 tmp]$ cd flume-ng/conf 3.拷贝flume环境配置和agent配置文件[hdfs@flume-agent-01 tmp]$ cp flume-env.sh.template flume-env.sh[hdfs@flume-agent-01 tmp]$ cp flume-conf.properties.template exec_memory_avro.properties 4.添加hdfs用户的环境变量文件[hdfs@flume-agent-01 tmp]$ cd[hdfs@flume-agent-01 ~]$ ls -latotal 24drwxr-xr-x 3 hdfs hadoop 4096 Jul 8 14:05 .drwxr-xr-x. 35 root root 4096 Dec 10 2015 ..-rw------- 1 hdfs hdfs 4471 Jul 8 17:22 .bash_historydrwxrwxrwt 2 hdfs hadoop 4096 Nov 19 2014 cache-rw------- 1 hdfs hdfs 3131 Jul 8 14:05 .viminfo[hdfs@flume-agent-01 ~]$ cp /etc/skel/.* ./cp: omitting directory `/etc/skel/.'cp: omitting directory `/etc/skel/..'[hdfs@flume-agent-01 ~]$ ls -latotal 36drwxr-xr-x 3 hdfs hadoop 4096 Jan 4 20:49 .drwxr-xr-x. 35 root root 4096 Dec 10 2015 ..-rw------- 1 hdfs hdfs 4471 Jul 8 17:22 .bash_history-rw-r--r-- 1 hdfs hdfs 18 Jan 4 20:49 .bash_logout-rw-r--r-- 1 hdfs hdfs 176 Jan 4 20:49 .bash_profile-rw-r--r-- 1 hdfs hdfs 124 Jan 4 20:49 .bashrcdrwxrwxrwt 2 hdfs hadoop 4096 Nov 19 2014 cache-rw------- 1 hdfs hdfs 3131 Jul 8 14:05 .viminfo 5.添加flume的环境变量[hdfs@flume-agent-01 ~]$ vi .bash_profile export FLUME_HOME=/tmp/flume-ngexport FLUME_CONF_DIR=$FLUME_HOME/confexport PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin[hdfs@flume-agent-01 ~]$ . .bash_profile 6.修改flume环境配置文件[hdfs@flume-agent-01 conf]$ vi flume-env.shexport JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25 7.将基于Flume-ng Exec Source开发自定义插件AdvancedExecSource的AdvancedExecSource.jar包上传到$FLUME_HOME/lib/http://blog.itpub.net/30089851/viewspace-2131995/ [hdfs@LogshedNameNodeLogcollector lib]$ pwd/tmp/flume-ng/lib[hdfs@LogshedNameNodeLogcollector lib]$ ll AdvancedExecSource.jar -rw-r--r-- 1 hdfs hdfs 10618 Jan 5 23:50 AdvancedExecSource.jar[hdfs@LogshedNameNodeLogcollector lib]$ 8.修改flume的agent配置文件[hdfs@flume-agent-01 conf]$ vi exec_memory_avro.properties# Name the components on this agenta1.sources = r1a1.sinks = k1a1.channels = c1 # Describe/configure the custom exec sourcea1.sources.r1.type = com.onlinelog.analysis.AdvancedExecSourcea1.sources.r1.command = tail -f /var/log/hadoop-hdfs/hadoop-cmf-hdfs1-NAMENODE-flume-agent-01.log.outa1.sources.r1.hostname = flume-agent-01a1.sources.r1.servicename = namenode # Describe the sinka1.sinks.k1.type = avroa1.sinks.k1.hostname = 172.16.101.54a1.sinks.k1.port = 4545 # Use a channel which buffers events in memorya1.channels.c1.type = memorya1.channels.c1.keep-alive = 60 a1.channels.c1.capacity = 1000000a1.channels.c1.transactionCapacity = 2000 # Bind the source and sink to the channela1.sources.r1.channels = c1a1.sinks.k1.channel = c1 9.将flume-agent-01的flume-ng打包,scp到flume-agent-02/03 和 sht-sgmhadoopcm-01(172.16.101.54)[hdfs@flume-agent-01 tmp]$ zip -r flume-ng.zip flume-ng/* [jpwu@flume-agent-01 ~]$ scp /tmp/flume-ng.zip flume-agent-02:/tmp/[jpwu@flume-agent-01 ~]$ scp /tmp/flume-ng.zip flume-agent-03:/tmp/[jpwu@flume-agent-01 ~]$ scp /tmp/flume-ng.zip sht-sgmhadoopcm-01:/tmp/ 10.在flume-agent-02配置hdfs用户环境变量和解压，修改agent配置文件[hdfs@flume-agent-02 ~]$ cp /etc/skel/.* ./cp: omitting directory `/etc/skel/.'cp: omitting directory `/etc/skel/..'[hdfs@flume-agent-02 ~]$ vi .bash_profileexport FLUME_HOME=/tmp/flume-ngexport FLUME_CONF_DIR=$FLUME_HOME/confexport PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin[hdfs@flume-agent-02 ~]$ . .bash_profile [hdfs@flume-agent-02 tmp]$ unzip flume-ng.zip[hdfs@flume-agent-02 tmp]$ cd flume-ng/conf ##修改以下参数即可[hdfs@flume-agent-02 conf]$ vi exec_memory_avro.propertiesa1.sources.r1.command = tail -f /var/log/hadoop-hdfs/hadoop-cmf-hdfs1-DATANODE-flume-agent-02.log.outa1.sources.r1.hostname = flume-agent-02a1.sources.r1.servicename = datanode ###要检查flume-env.sh的JAVA_HOME目录是否存在 11.在flume-agent-03配置hdfs用户环境变量和解压，修改agent配置文件[hdfs@flume-agent-03 ~]$ cp /etc/skel/.* ./cp: omitting directory `/etc/skel/.'cp: omitting directory `/etc/skel/..'[hdfs@flume-agent-03 ~]$ vi .bash_profileexport FLUME_HOME=/tmp/flume-ngexport FLUME_CONF_DIR=$FLUME_HOME/confexport PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin[hdfs@flume-agent-03 ~]$ . .bash_profile [hdfs@flume-agent-03 tmp]$ unzip flume-ng.zip[hdfs@flume-agent-03 tmp]$ cd flume-ng/conf ##修改以下参数即可[hdfs@flume-agent-03 conf]$ vi exec_memory_avro.propertiesa1.sources.r1.command = tail -f /var/log/hadoop-hdfs/hadoop-cmf-hdfs1-DATANODE-flume-agent-03.log.outa1.sources.r1.hostname = flume-agent-03a1.sources.r1.servicename = datanode ###要检查flume-env.sh的JAVA_HOME目录是否存在 12.聚合端 sht-sgmhadoopcm-01，配置root用户环境变量和解压，修改agent配置文件[root@sht-sgmhadoopcm-01 tmp]# vi /etc/profileexport JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67-clouderaexport FLUME_HOME=/tmp/flume-ngexport FLUME_CONF_DIR=$FLUME_HOME/conf export PATH=$FLUME_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$PATH[root@sht-sgmhadoopcm-01 tmp]# source /etc/profile[root@sht-sgmhadoopcm-01 tmp]# [root@sht-sgmhadoopcm-01 tmp]# unzip flume-ng.zip[root@sht-sgmhadoopcm-01 tmp]# cd flume-ng/conf [root@sht-sgmhadoopcm-01 conf]# vi flume-env.shexport JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67-cloudera ###测试: 先聚合, sink到hdfs端[root@sht-sgmhadoopcm-01 conf]# vi avro_memory_hdfs.properties# Name the components on this agenta1.sources = r1a1.sinks = k1a1.channels = c1 # Describe/configure the sourcea1.sources.r1.type = avroa1.sources.r1.bind = 172.16.101.54a1.sources.r1.port = 4545 # Describe the sinka1.sinks.k1.type = hdfsa1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://172.16.101.56:8020/testwjp/a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = logsa1.sinks.k1.hdfs.inUsePrefix = . a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 0### roll 16 m = 16777216 bytesa1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 1048576a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0a1.sinks.k1.hdfs.batchSize = 6000 a1.sinks.k1.hdfs.writeFormat = texta1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream # Use a channel which buffers events in memorya1.channels.c1.type = memorya1.channels.c1.keep-alive = 90 a1.channels.c1.capacity = 1000000a1.channels.c1.transactionCapacity = 6000 # Bind the source and sink to the channela1.sources.r1.channels = c1a1.sinks.k1.channel = c1 13.后台启动[root@sht-sgmhadoopcm-01 flume-ng]# source /etc/profile[hdfs@flume-agent-01 flume-ng]$ . ~/.bash_profile [hdfs@flume-agent-02 flume-ng]$ . ~/.bash_profile [hdfs@flume-agent-03 flume-ng]$ . ~/.bash_profile [root@sht-sgmhadoopnn-01 flume-ng]# nohup flume-ng agent -c conf -f /tmp/flume-ng/conf/avro_memory_hdfs.properties -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console & [hdfs@flume-agent-01 flume-ng]$ nohup flume-ng agent -c /tmp/flume-ng/conf -f /tmp/flume-ng/conf/exec_memory_avro.properties -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console &[hdfs@flume-agent-01 flume-ng]$ nohup flume-ng agent -c /tmp/flume-ng/conf -f /tmp/flume-ng/conf/exec_memory_avro.properties -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console &[hdfs@flume-agent-01 flume-ng]$ nohup flume-ng agent -c /tmp/flume-ng/conf -f /tmp/flume-ng/conf/exec_memory_avro.properties -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console &14.校验：将集群的日志下载到本地，打开查看即可(略) ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 【备注】: 1.错误1 flume-ng安装的机器上没有hadoop环境，所以假如sink到hdfs话，需要用到hdfs的jar包[ERROR - org.apache.flume.node.PollingPropertiesFileConfigurationProvider$FileWatcherRunnable.run(PollingPropertiesFileConfigurationProvider.java:146)] Failed to start agent because dependencies were not found in classpath. Error follows.java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/io/SequenceFile$CompressionType 只需在其他安装hadoop机器上搜索以下5个jar包，拷贝到$FLUME_HOME/lib目录即可。搜索方法: find $HADOOP_HOME/ -name commons-configuration*.jar commons-configuration-1.6.jarhadoop-auth-2.7.3.jarhadoop-common-2.7.3.jarhadoop-hdfs-2.7.3.jarhadoop-mapreduce-client-core-2.7.3.jarprotobuf-java-2.5.0.jarhtrace-core-3.1.0-incubating.jarcommons-io-2.4.jar 2.错误2 无法加载自定义插件的类 Unable to load source type: com.onlinelog.analysis.AdvancedExecSource2017-01-06 21:10:48,278 (conf-file-poller-0) [ERROR - org.apache.flume.node.PollingPropertiesFileConfigurationProvider$FileWatcherRunnable.run(PollingPropertiesFileConfigurationProvider.java:142)] Failed to load configuration data. Exception follows.org.apache.flume.FlumeException: Unable to load source type: com.onlinelog.analysis.AdvancedExecSource, class: com.onlinelog.analysis.AdvancedExecSource 执行hdfs或者root用户的环境变量即可[root@sht-sgmhadoopcm-01 flume-ng]# source /etc/profile[hdfs@flume-agent-01 flume-ng]$ . ~/.bash_profile [hdfs@flume-agent-02 flume-ng]$ . ~/.bash_profile [hdfs@flume-agent-03 flume-ng]$ . ~/.bash_profile

2017-01-06

我用Qwen3.8-Max搭了电商AI运营工作台，店铺复盘2小时人工活5分钟一键落地

我是一名前端开发者，日常长期帮电商商家搭建运营辅助工具，商家普遍被文案批量撰写、海量用户评价整理、直播脚本策划等重复工作困扰。

2026-09-01

qData开源数据中台ETL可视化编排能力解析：一种基于画布的数据集成任务构建方式

在企业数据系统建设过程中，数据来源日益增多，数据价值的发挥越来越依赖于稳定、清晰、可维护的数据处理链路。

2026-08-14

qData 数据中台专业版 v2.1.0 发布：补齐业务分类与数据域管理，敏感清单、脱敏规则落地

近期，qData 数据中台专业版正式迭代至 v2.1.0。

2026-05-10

qData 数据中台开源版 v1.1.0 发布：新增清洗与稽查规则，支持 ARM+x86 双架构运行

qData 数据中台开源版 v1.1.0 已正式发布。

2025-12-19

橙单中台化低代码生成器 v1.7 发布，可视化拖拽在线表单和数据接口

升级 Knife4j 到 2.0.8，同时修改了 common-swagger 中与 swagger 插件相关的部分类名。升级其他第三方依赖库。

2021-06-09

橙单中台化低代码生成器 v1.6 发布，可配置生成跨多库实时同步服务

修复生成器中数据库表字段 (nullable) 属性变化，没用同步到上层服务表 (required) 属性的 Bug。

2021-05-07

资源下载

更多资源

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。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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。