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搜索[JavaScript库]，共10000篇文章

美中央情报局监听“军火库”遭泄密曝光，全球智能设备沦为帮凶

据相关报道称，首批公布的文件是维基解密掌握的“七号保险库（Vault 7）”系列泄密文件的一部分，全部文件页数据称比斯诺登文件多得多。

2017-07-03

基于物联网通用平台开发农事管理平台，打通数据库实现农产品追溯

农事管理平台与溯源系统共享一个数据库，保证了溯源信息的真实可靠。农产品信息获取自农事管理系统，该系统基于文朗润诚研发的物联网通用平台开发。

2017-07-02

在Android中开源类库使用过程中兼容性等问题的讨论

1、在Android4.0环境下编译的actionbarsherlock、slidingmenu类库，能不能在4.0以下的版本中使用相信很多人跟我一样，都以为在低版本（如Android2.1或2.3版本

2017-06-20

如何用阿里云HiTSDB时序数据库实现百万级海量数据点秒级读写

2017云栖大会·上海峰会上，阿里云发布了面向物联网场景的HiTSDB时序数据库，可支持每秒1000万时序数据点写入；具备PB级别的数据存储能力，提供高效压缩算法，整体存储成本降低90%；提供时序数据插值计算

2017-06-12

《Android 3D游戏开发技术宝典——OpenGL ES 2.0》——2.3节手机自带数据库——SQLite

提示读者要想很好地使用SQLite数据库，必须熟练掌握SQL语言。这是由于SQL已经事实上成为关系数据库操作的标准语言，市面上的关系数据库几乎无一例外都支持SQL。

2017-05-01

给大家分享下dedecms，数据库密码更改后打不开网站前台和后端。

出现这种情况下相信大家都会很烦恼的，我用的是阿里云需要数据库重置密码， mysql 5.1.48更改数据库密码后，阿里云提示让你修改字符串，然后打开网站出现这种情况，搜索了下相关解决的方案，我看主要是针对

2016-11-30

Android图表库MPAndroidChart(二)——线形图的方方面面，看完你会回来感谢我的

Android图表库MPAndroidChart(二)——线形图的方方面面，看完你会回来感谢我的在学习本课程之前我建议先把我之前的博客看完，这样对整体的流程有一个大致的了解 Android图表库MPAndroidChart

2016-11-15

数据库防火墙关键特性系列之二丨高性能和可扩缩性

面对这样的工作强度，我们必须赋予数据库防火墙一颗强大的“心”，对其进行专门的处理逻辑优化和性能优化，能够实现低延迟，保证数据库操作的高吞吐量要求。

2016-09-28

《iOS应用开发指南——使用HTML5、CSS3和JavaScript》——第2章建立应用程序设计工作室2.1 取得苹果公司开发者ID

本节书摘来自异步社区《iOS应用开发指南——使用HTML5、CSS3和JavaScript》一书中的第2章，第2.1节,作者：【美】Kristofer Layon 更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区

2017-05-01

信创智慧档案馆管库系统：十二防标准下库房环境与安防联动设计

本文围绕信创智慧档案馆管库系统：十二防标准下库房环境与安防联动设计展开。从管库系统、十二防标准、环境与安防联动三条主线讲清方案设计、实施部署、运行保障与工程复盘，内容面向档案信息化建设与集成工程人员。

2026-11-06

AI 数据库选型落地：按向量规模分四档，先算内存账再谈功能

**更常见的两种误用**：把向量数据库直接等同于 AI 数据库；把某个厂商的一站式平台当成这个品类的定义。

2026-11-05

不调库、不套壳：OCR、推理运行时、GPU 层全自研的爬虫引擎，1.0 了

## 先说结论 PageSift 1.0 正式版今天发布。它是一个用 Rust 写的 Web 内容引擎：把 URL、PDF、Office 文件变成干净的 Markdown 和结构化数据，喂给 AI Agent 和 LLM 流水线。单个自托管二进制，提供 CLI、Firecrawl 兼容的 HTTP API、Jina Reader 兼容端点、MCP 服务器，以及 Python / Node.js / Rust 三套 SDK。从 10 月 20 日开源 0.20，到今天 1.0，中间隔了 15 天、二十多个版本。1.0 的定位不是又一次提速（性能在 0.9 的架构重构里已经到位），而是**功能的最终完善**：竞品有的表面，这次基本收齐了。 GitHub：[https://github.com/YOLOW92/pagesift](https://github.com/YOLOW92/pagesift) （AGPL-3.0，另有商业许可） ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12863179/a222117543cb1004618bc537d7e90acf.png) ## 1.0 补齐了什么 **OCR，而且是全自研的。** 扫描版 PDF 以前是 PageSift 公认的短板（不做 OCR 是 0.9 时代写进设计文档的非目标）。1.0 自己写了完整的 OCR 管线：文本检测、识别、公式识别（输出 LaTeX)、版面分析；连底层的推理运行时都没用 ONNX Runtime，而是自研了一个 safetensors 执行器；GPU 层同样是自写的 CUDA 绑定。模型是开放权重、按需下载，默认关闭，需要时开 `[ocr] enabled = true` 或 `--ocr`。在 olmOCR 口径的扫描集上，1.0 得分 0.543，高于 Docling（GPU）的 0.410。 **带记忆的选择器抽取。** 你给一个 JSON schema，PageSift 按选择器抽字段；站点改版、选择器失效时，它会根据之前记住的元素指纹，按统计后验概率在新页面里重新定位元素，并明确报告「重定位成功 / 歧义 / 缺失」，而不是悄悄返回错数据。 **变更监控。** `/v2/monitor` 一组端点：盯住一批页面或整站，定时检查，内容变了产生变更事件——配合内置的块级 diff，能把「价格、日期变了」这类噪声变化和实质变化分开。 **浏览器动作、会话与 Agent。** HTTP / MCP / Jina 三个表面都支持 actions（点击、输入等）；`/v2/scrape/{id}/interact` 可以保持浏览器会话连续操作；`POST /v2/agent` 是给定目标、由模型驱动浏览的 Agent 端点。 **其余收尾**：Jina Reader 全兼容（包括 `/s/` 搜索端点）；WARC 档案可以直接当输入；hooks 与 `[[rules]]` 规则系统、`[secrets]` 按主机注入的密钥管理；PDF / Office / EPUB / CSV 全格式统一管线。 ## 架构：为什么它快，而且行为可预测 1.0 的底子是 0.9 的架构重构，核心思想有三条： - **固定值改成估计值。** 以前版本里几百个手调的超时、阈值、并发数，0.9 起由一个统计内核从运行时观测里推导：超时用生存分析（Kaplan–Meier)、全局并发用 USL 拟合、渲染与否用「后验期望价值 − 影子价格 × 成本」决策。全局只剩一个元参数 δ = 0.05。没有观测时，行为与旧版一致；估计值只有在统计显著时才接管。 - **调度顺应硬件。** 每核一个常驻 CPU 工人（取代阻塞线程池），绑 NUMA 节点集合而非逐核硬绑（这是 0.70 时代的实测结论：硬绑 −33.9%，绑节点集 +8.63%），节点内优先偷任务。工人的注释里写着每个决定的实测出处。 - **失败不许报成功。** 这是 0.91 的主题，也是 1.0 的全线纪律：作业页存不下、记录复制不到备机、webhook 没送达，以前这类失败会被记个日志然后报 completed——现在全部报错终止并给出查询端点。1.0 更进一步：API 里兑现不了的参数直接拒绝（MCP 未知参数报错、Jina 无法兑现的 header 返回 UNSUPPORTED_OPTION)，不再静默忽略。发布说明里专门有一节 Known limits，把没测到的、做不到的逐条写清，包括安全注意事项。 ## 性能（1.0 于 2026-11-04 复测） |工作负载|PageSift 1.0|最快对手|差距| | --- | --- | --- | --- | |PDF → Markdown（olmOCR-bench 1,269 页，单线程）|2.4 ms/页|pypdf 50.0 ms/页|×20.8| |HTML → Markdown（600 文档）|0.24 ms/页|Turndown 1.9 ms/页|×8.1| |正文抽取（Firecrawl 597 页，单线程 p50）|1.0 ms/页|crw 7.4 ms/页|×7.3| |Office / 电子书（81 文件）|93.6 文件/秒|Kreuzberg 19.5|×4.8| |宽爬（200 站 × 100 页，无限速）|3,500–4,400 页/秒，峰值内存 280–316 MB|Spider 2,000–2,700 页/秒，5.5 GB|—| 口径照实说：对照组数字是 10 月下旬的实测记录、本次未重跑；PageSift 输给对手的格子也完整列在官方基准文档的「Largest gaps」一节里（例如单机回放的礼貌间隔会让它看起来慢——那是默认对每个站点 1 秒间隔的策略，不是引擎速度）。完整数据与复现脚本都在仓库的 docs/benchmarks.md 与 benchmarks/ 目录。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12863179/a3a57be4f788263c2b63e16403b8fc3e.png) ## 已经被生产环境验证过 1.0 不是实验室项目。10 月底，一个海外团队把 PageSift 接进了他们的生产系统，第一时间撞上了一个真问题：官方 Node 绑定要求的 glibc 版本太高，他们的服务器（glibc 2.32）加载不了。这个问题在 0.81.5 修复：构建基线降到 glibc 2.28，并加了发布门禁脚本，任何产物超出基线就发不出去。发现问题的是用户，修掉并防住它再犯，是这个项目的做事方式。 ## 适合谁，不适合谁适合：给 RAG / Agent 喂数据的团队，想自托管一个 Firecrawl / Jina 替代品、不按页付费的人，需要 PDF 和 Office 与网页走同一条管线的人。不适合：需要云托管服务的人（PageSift 是自托管的，托管版不在 1.0 范围里）；需要绕过强反爬站点的场景（PageSift 遵守 robots.txt 与站点礼貌策略，验证码不破解、挑战页如实报告；1.0 新增的浏览器指纹是默认关闭的单一画像，定位是让自有浏览器流量保持一致，不是伪装大军）。 ## 最后 PageSift 是我一个人在业余时间写的个人项目。它起源于我另一个项目 AiSeek 的真实需求：现成的抓取工具太慢、抽得也不够干净，那就自己写一个。15 天走到 1.0，功能到此收官；接下来的重点是让更多生产环境把它跑出问题来——然后逐个修掉、写进发布说明。欢迎试用、提 issue，也欢迎拿它去和你现在的方案对跑，结果好坏都可以发出来。 - 仓库：[https://github.com/YOLOW92/pagesift](https://github.com/YOLOW92/pagesift) - 安装：`cargo install pagesift --locked`，或 Docker `ghcr.io/yolow92/pagesift`，Python `pip install pagesift`，Node `npm i @pagesift/node`

2026-11-04

用 AI 提示词资产化提效：把重复问答变成可复用指令库的实操经验

## 用 AI 提示词资产化提效：把重复问答变成可复用指令库的实操经验 ## 一、为什么需要提示词资产化用大模型工作一段时间后，很多人会遇到一个尴尬：同样的需求，每次都要重新组织语言。

2026-11-04

搭一个最小 RAG 知识库：Embedding、Rerank、对话模型走同一个端点

想做知识库问答 Demo 的人大多卡在同一个地方：Embedding 用一家的、Rerank 用另一家的、对话模型又是第三家的——三个账号、三个 Key、三套 SDK，实验做到一半想换个模型试试，配置全要重来

2026-11-03

从开源技术到面向 Agent 的极速分析数据库

其中，[阿里云瑶池数据库 SelectDB（云数据库 SelectDB 版）](https://www.aliyun.com/product/selectdb "阿里云瑶池数据库 SelectDB（云数据库

2026-11-03

一站式智慧档案馆建设方案，打通管库系统、环境监控、安防告警

# 一站式智慧档案馆建设方案，打通管库系统、环境监控、安防告警物联网 · 智慧档案馆 · 环境监控 · 盛世宏博一站式智慧档案馆建设方案，核心是打通管库系统、环境监控、安防告警。

2026-11-03

把 CPU-Z 当成采集器：-txt 报告解析、异常判定与 Python 落库流水线

** 它能做的是以静默模式生成一份文本或 HTML 报告，剩下的解析、判定、落库，全部要自己写。 ## 一、流水线划分整条链路拆成七步，每一步都可单独重跑： 1.

2026-11-02

唯览空间文件申请访问技术实践：数据库建模、审批状态机与权限校验

数据库中的主体身份可以复用，但访问资格必须具有明确的资源作用域。 ## 三、数据库使用了哪些约束与索引规则？唯览空间后端的数据模型由 Ent Schema 描述。

2026-11-01

用 Python 标准库撸一条自动化投稿流水线，把文章定时发到社区

## 二、只依赖标准库，零安装整个流水线只用 Python 自带的 `urllib`、`json`、`re`、`os`、`argparse`、`datetime`，不碰任何第三方库。

2026-11-01

智慧档案馆国产管库系统，一体化平台实现库房安全全要素实践

## 二、国产管库系统架构国产管库系统，架构分层。感知层：国产传感器覆盖全要素。传输层：有线无线。平台层：数据、控制、联动、可视化。应用层：大屏、终端。国产化全链路：国产设备、平台、数据库。

2026-10-29

资源下载

更多资源

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。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

优质分享App

近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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美中央情报局监听“军火库”遭泄密曝光，全球智能设备沦为帮凶

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在Android中开源类库使用过程中兼容性等问题的讨论

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给大家分享下dedecms，数据库密码更改后打不开网站前台和后端。

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智慧档案馆国产管库系统，一体化平台实现库房安全全要素实践

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