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Exec ( "insertintostar(starname,username,videourl,addtime,status)values(?,?,?,?,?)" ,starname,username,url,tt,0) _,err=db. Exec ( "updateinfosetnum=num+1wherestarname=?" ,starname) //checkErr(err) //id,err=res.LastInsertId() if err==nil{ return c.display(0, "ok" , "提交成功,请耐心等待工作人员审核" ,cb) } else { return c.display(4, "插入数据库失败" , "" ,cb) } } func(cSpark)Getstarlist(cbstring)revel.Result{ c.getcase() rows,err:=db.Query( "selectid,starname,num,imgurl,videourl,headimgfrominfoorderbynumdesc" ) checkErr(err) deferrows.Close() list:=make([]map[string] interface {},0,1) for rows.Next(){ row:=make(map[string] interface {}) var idint var starnamestring var numint var imgurlstring var videourlstring var headimgstring err=rows.Scan(&id,&starname,&num,&imgurl,&videourl,&headimg) row[ "id" ]=id row[ "starname" ]=starname row[ "num" ]=num row[ "imgurl" ]=imgurl row[ "videourl" ]=videourl row[ "headimg" ]=headimg checkErr(err) list=append(list,row) } return c.display(0, "ok" ,list,cb) } func(cSpark)Getone(namestring,cbstring)revel.Result{ //c.getdb() c.getcase() stmt,err:=db.Prepare( "selectid,starname,num,imgurl,videourl,headimgfrominfowherestarname=?" ) checkErr(err) var idint var starnamestring var numint var imgurlstring var videourlstring var headimgstring error:=stmt.QueryRow(name).Scan(&id,&starname,&num,&imgurl,&videourl,&headimg) checkErr(error) row:=make(map[string] interface {}) row[ "id" ]=id row[ "starname" ]=starname row[ "num" ]=num row[ "imgurl" ]=imgurl row[ "videourl" ]=videourl row[ "headimg" ]=headimg return c.display(0, "ok" ,row,cb) } funccheckErr(errerror){ if err!=nil{ panic(err) } } func(cSpark)display(errnoint,msgstring,data interface {},cbstring)revel.Result{ var result=make(map[string] interface {},2) result[ "errno" ]=errno result[ "msg" ]=msg result[ "data" ]=data if cb!= "" { return c.RenderJSONP(cb,result) } else { return c.RenderJSON(result) } } 本文转自 陈小龙哈 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/chenxiaolong/1944665

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Grok 4.5 发布:SpaceXAI 迄今最强模型,token 效率是竞品 4 倍

SpaceXAI 今天正式发布了 Grok 4.5。没有铺垫,直接甩数据——在 DeepSWE、SWE Bench Pro、Terminal Bench 等主流基准上全面对标 GPT-5.5 和 Opus 4.8。 这次最狠的牌不是跑分,是 token 效率。SWE Bench Pro 任务中,Grok 4.5 平均只用 15,954 个 token 完成任务,Opus 4.8 需要 67,020 个。4.2 倍的差距意味着什么?同样一块钱,你能多跑四倍的活。速度方面,80 TPS 的推理速度直接打到了 flash 模型级别。 训练侧同样下了重注。数万块 NVIDIA GB300 GPU、大规模异步强化学习、覆盖数十万任务,专注多步软件工程场景。用 xAI 自己的话说,agentic rollouts 可以跑几个小时,而学习过程持续进行不中断。 这一点值得展开。目前多数 RL 训练在 agentic 场景下有明显瓶颈:rollout 时间长、异步调度复杂、评分信号稀疏。xAI 这次没回避这些工程难题,而是把异步训练作为核心卖点来讲——说明他们在 infra 层面的投入可能不亚于模型本身。 办公场景也没落下。Grok 4.5 深度集成 Excel、PowerPoint 和 Word,能用原生 PowerPoint 形状构建复杂图表,在 Excel 里做多表公式、留下标注笔记。不是简单地生成文字,而是真的理解 Office 文档结构。 定价:每百万输入 token 2 美元,输出 6 美元。放在当前市场上横向对比,这个价格加上 2× 的 token 效率,性价比确实拉开了身位。即日起在 Grok Build、Cursor 全计划以及 SpaceXAI 控制台可用。欧盟预计 7 月中旬上线。 有一个细节值得注意:Grok 4.5 是与 Cursor 联合训练的。距离 SpaceX 以 600 亿美元收购 Cursor 母公司不过数周,第一个联合产出就已经落地。从模型到 IDE 这条链路,开始闭合了。 参考来源: Introducing Grok 4.5 - x.ai Cursor Blog: SpaceX Model Training

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最强网页数据抓取方案来袭!四场直播只讲干货!

LLM、RAG、Agent 应用落地,数据怎么合规获取? 如何破解AI反爬检测,稳定获取网页信息? 图文视频音频多模态采集怎么搞? 11月20日起,Bright Data『大模型时代如何合规获取海量数据』直播开启! 一线专家带你深入揭秘: 基于LLM的大规模数据抓取方案 多模态数据完整采集方法 数据抓取模型选型详解 一个API如何解决复杂反爬挑战 MCP赋能AI Agent实时数据搜索实操 直播现场专属福利限时开放,企业客户可以免费试用Bright Data核心产品! 报名方式,扫描下方海报内的二维码!也可点击链接跳转至报名页面。(我们会为您提供1v1参会提醒!) 未来直播主题预告如下。本公众号将持续更新每期直播的报名通道。

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复旦大学与阶跃星辰合作推出最强 SVG 生成大模型:OmniSVG

复旦大学和阶跃星辰将要出一款端到端多模态 SVG 生成模型:OmniSVG,核心是支持从简单图标到复杂动漫角色的生成。 OmniSVG 主页:https://omnisvg.github.io/ 论文地址:https://arxiv.org/abs/2504.06263v1 OmniSVG支持三种生成模式: 文字生成SVG 图片转SVG 角色参考SVG生成 OmniSVG 基于 Qwen2.5-VL,并集成了 SVG 标记化器。该模型将文本和图像输入都标记为前缀标记,同时 SVG 标记化器将矢量图形命令编码到一个统一的空间表示,从而将结构逻辑与底层几何图形解耦,实现高效训练和生成,带来了超级震撼的 SVG 生成效果。

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为什么 mybatis-mp 是最新一代最强 ORM 框架?

我想不出为什么不用mybatis-mp的理由!唯一的理由:太强了! https://gitee.com/mybatis-mp 与众不同之外的 10 大亮 1:mybatis-mp-亮点一:可自定义动态默认值2:mybatis-mp-亮点二:支持不同数据库 ID 自增配置3:mybatis-mp-亮点三:逻辑删除,可自动填充删除时间4:mybatis-mp-亮点四:可自定义 sql(sql 模板)5:mybatis-mp-亮点五:mapWithKey(把查询转成一个map)6:mybatis-mp-亮点六:部分字段新增和修改7:mybatis-mp-亮点七:枚举的良好支持8:mybatis-mp-亮点八:mybatis-xmlreturnType的ORM映射9:mybatis-mp-亮点九:优雅的XML 和@Select 查询自动分页10:mybatis-mp-亮点十:支持多层嵌套 VO,自动映射以及自动 select所需列 mybatis-mp 包含丰富的 api: 1:基于注解,映射数据库; 2:支持多表 join 和返回; 3:api 采用 lambda 和 stream 流式设计; 4:select 自动化以及结果 1 对 1,1 对多,超级方便快捷; 5:内置分页以及超强的 sql 优化功能; 6:稳定且性能极优; 7:轻量级封装 mybatis,几乎没有侵入; 8:api 丰富,支持数据库函数、多表、乐观锁、多租户、逻辑删除、默认值(可动态值) 等众多功能; 9:零学习成本,和写 sql 一样方便。 10:支持复杂的返回关系映射:例如一对一 ,一对多,多对多; 11:支持自定义 sql 模板,再也不用担心框架支持不足; 12:内置代码生成器,通过配置,可定制自身规范; 13:全新的框架,全新的设计理念,新的就是好!

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Wireshark 诞生 25 周年,最强开源网络数据包分析器

Wireshark 已诞生 25 周年,项目作者 Gerald Combs 近日发文介绍了创建 Wireshark 的动机,以及一路走来的心得和经验教训。 Gerald Combs 说道,25 年前他发送了下面这封电子邮件,最终改变了自己的人生轨迹。 从邮件可以看到,项目名称为 Ethereal(直到 2006 年才改名 Wireshark)。Gerald Combs 称协议分析器在当时是十分稀缺的工具,如果需要查看网络运行相关的信息,可以免费使用 tcpdump 和 snoop 等命令行工具,但如果想要 GUI 分析器,则必须支付相当大的一笔费用来购买。 由于 Gerald 的工作需要用到协议分析器,最终他决定自己编写一个简单的分析器,并将其作为开源项目发布。 在发送出上面那封电子邮件几天后,Gerald 收到了一个补丁,然后是另一个,接着再一个。很快 Ethereal 就发展成了一个蓬勃发展的开发者社区,于是 Gerald 便开始忙起来了。在接下来的几年里,该项目及其社区的发展超出了 Gerald 的预期。 Gerald 感叹道,如今世界各地的使用者都在使用 Wireshark 来让他们的网络变得快速、可靠和安全,教育工作者也用它来向下一代安全和网络工程师传授网络的底层知识。 毫无疑问,Wireshark 是十分成功的开源项目。Gerald 从它的经历总结了开源项目持续发展要满足这些要求:用户支持、教育工作者支持、开发者支持、由律师和会计师提供的法律和财务支持,以及稳定的基础设施。 延伸阅读:开源网络数据包分析器 Wireshark 成立基金会 Wireshark 发展简史 1997年底,密苏里大学堪萨斯城分校的毕业生杰拉德·康姆斯(Gerald Combs)在一家小型的互联网服务供应商上班,他需要一个工具以追踪网络问题并了解更多网络知识,于是开始编写 Ethereal 软件。 1998年7月,Ethereal 在经历几次开发暂停后,终于发布其第一个版本v0.2.0。此后,Combs 收到了来自全世界的补丁、错误报告与鼓励信件。Ethereal 的发展就此开始。不久之后,Gilbert Ramirez 看到了它的潜力并贡献了一个底层的解析器。 1998年10月,来自Network Appliance公司的 Guy Harris 在查找一套比tcpview(另一套网络数据包截取程序)更好的软件,于是他也开始参与 Ethereal 的开发工作。 1998年底,教授TCP/IP课程的 Richard Sharpe 看到了它在此类课程中的潜力,并开始研究它是否支持他需要的协议。虽然当时不支持,但可以轻松添加新的通信协议,因此他开始向 Ethereal 贡献数据包截取功能,几乎包含了当时所有通信协议。 此后,越来越多的人开始参与 Ethereal 的开发。他们希望使用 Ethereal 截取特定的、但 Ethereal 尚未支持的通信协议的数据包,于是开始参与它的开发。 2006年6月,因为商标的问题,Ethereal 更名为 Wireshark。 2008年,经过十年的发展,Wireshark 正式发布 1.0 版本。 2015年,Wireshark 发布 2.0 版本并更新了用户界面。

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Mario

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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。

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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

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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。

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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