本文介绍了Python编程中输入输出函数的基础知识与应用。课程目标包括掌握input()和print()函数的使用、数据类型转换及f-string格式化输出，培养编写交互程序的能力和团队协作意识。通过超市收银案例引入概念，演示了用户登录和BMI计算器等实用案例，并提供了常见错误分析。课堂练习包含浮点数求和和f-string优化练习，课后作业要求实现温度转换器。考核分为过程性(40%)和终结性(60%)两部分，注重代码规范性和综合项目实践。教学内容由浅入深，强调实践应用与规范性培养。
本文围绕“RPA+电子处方+药品电商”的组合思路，深入探讨了数字药店APP的源码开发方案。重点介绍了如何通过RPA自动化流程提升运营效率，构建电子处方合规系统，并搭建稳定可靠的药品电商交易平台。文章从模块架构、技术选型到业务场景应用，全面展现智能化数字药店的构建路径，适用于医疗SaaS开发者、医药平台运营者等相关从业者参考。
本文围绕“RPA+电子处方+药品电商”的组合思路，深入探讨了数字药店APP的源码开发方案。重点介绍了如何通过RPA自动化流程提升运营效率，构建电子处方合规系统，并搭建稳定可靠的药品电商交易平台。文章从模块架构、技术选型到业务场景应用，全面展现智能化数字药店的构建路径，适用于医疗SaaS开发者、医药平台运营者等相关从业者参考。
Linux集群管理利器：ClushShell使用详解
1. 什么是ClushShell
ClushShell（Cluster Shell）是一款强大的Linux集群管理工具，它允许管理员同时在多台服务器上执行相同的命令，极大地简化了集群环境下的系统管理工作。与传统的SSH循环遍历相比，ClushShell提供了更高效、更便捷的集群操作方式。
2. 安装ClushShell
在大多数Linux发行
本文系统解析了在线问诊系统源码的技术架构与开发流程，深入剖析数字药店APP的核心功能模块与实施路径。适用于有意布局互联网医疗、搭建数字药房的企业或开发团队，提供从技术选型到实际落地的全流程参考。文章融合实战经验与技术要点，帮助企业打造高效、安全、合规的一体化在线问诊与购药平台。
准备工作先确保你的电脑上有管理员权限准备好编译环境，需要安装gcc、make这些基础工具下载好httpd-2.4.1.tar.gz文件，下载链接：https://pan.quark.cn/s/180a9ef8d2a3具体安装步骤解压文件tar -zxvf httpd-2.4.1.tar.gz进入解压后的目录cd httpd-2.4.1配置安装选项./configure --prefix=/usr/
当传统汽车还在纠结于"三大件"的排列组合时，理想汽车直接掏出了自研的"理想星环OS"。这枚被包装成汽车界"安卓系统"的炸弹，彻底炸开了智能汽车行业的混沌天际。
浏览器兼容一直是做网页应用的命门，应用开发者苦不堪言。浏览器开发人员也是头大，现代浏览器少说也得几千万行代码，至于这么复杂吗？ 举个简单例子，你知道javascript脚本中遍历数组有多少种方法？我知道有10种：1. for 循环2. for...of 循环3. forEach() 方法4. map() 方法5. filter() 方法6. reduce()
JVM 线程转储
JVM 线程转储（Thread Dump）是 Java 虚拟机在某一时刻对所有线程运行状态的快照记录。它详细记录了每个线程的调用栈、状态（如运行、等待或阻塞）、锁的持有与竞争情况等信息，是开发者剖析系统运行状况的得力工具。通过线程转储，测试工程师能够深入了解程序的行为，快速定位性能瓶颈或异常问题。
在故障测试中的作用与意义
在故障测试领域，如混沌工程或稳定性测试，测试工程师通过主
下载文件先找到你下载的 VirtualBox-4.3.10-93012-Win.exe链接：https://pan.quark.cn/s/0a27a7b49953，一般是在"下载"文件夹里。双击运行找到后直接双击这个文件，可能会弹出个提示问你要不要允许它运行，点"是"。开始安装这时候安装界面就出来了，直接点"Next"（下一步）。选安装内容这里不用改什么，默认的都勾选上了，直接再点"Ne
基于国产化需求，郑州地铁AFC系统选择国产数据库替换基于原Oracle数据库。使用南大通用GBase 8s数据库的ESQL/C替代原Oracle Proc代码，使用GBase 8s的存储过程替换原有PLSQL代码，验证功能和稳定性达到原Oracle数据库水平。
使用GBase 8s数据库搭建基于共享存储的双机集群，实现基于操作系统HA软件的高可用性，可高效的处理亿行级表数据；系统遇到故障时可自动切换节点，保证系统的稳定性和高可用性，从而达到业务连续性要求。
前文，我们了解了GBase 8s SSC集群的网络交互机制。本文将聚焦于网络吞吐量的计算，分析SSC集群在不同业务场景下的表现，并与HAC和RHAC集群进行对比。
5月21日—22日，以“聚力融合 繁荣生态”为主题的2025上海信息技术应用创新产业发展论坛在沪召开。作为国产数据库领先企业，GBASE南大通用受邀参会，携自主研发的数据库产品与信创解决方案精彩亮相，向各行业专家与企业代表展示GBase数据库依靠自主研发核心技术助力用户数字化转型与信创建设的实践成果。
5月21日—22日，以“聚力融合 繁荣生态”为主题的2025上海信息技术应用创新产业发展论坛在沪召开。作为国产数据库领先企业，GBASE南大通用受邀参会，携自主研发的数据库产品与信创解决方案精彩亮相，向各行业专家与企业代表展示GBase数据库依靠自主研发核心技术助力用户数字化转型与信创建设的实践成果。
LHE7906是多通道同步采样24位Δ-Σ模数转换器(ADC)系列，内置有可编程增益放大器(PGA)、内部基准以及振荡器。LHE7906包含医疗心电图(ECG)和脑电图(EEG)应用中通常所需的全部功能。凭借高集成度和出色性能，LHE7906能够以大幅缩小的尺寸、显著降低的功耗和整体成本开发可扩展的医疗仪器系统。LHE7906的每个通道都有一个灵活的输入复用器(MUX)，此复用器能够
LHA787X是一系列多通道同步采样、24位A-∑模数转换器(ADC)，内置可编程增益放大器(PGA)、内部基准和振荡器。凭借ADC的宽动态范围、可扩展数据传输速率以及内部故障检测监测计，LHA787X受到工业电源监测和保护以及测试和测量应用的青睐。真正的高阻抗输入支持LHA787X直接与电阻分压器网络或电压互感器相连以测量线路电压或与电流互感器或罗戈夫斯基线圈相连来测量电流。借助于
许多企业会错误地将预测等同于目标，但实际上预测的核心价值是为企业的业务发展勾勒出更清晰的方向，同时体现管理团队的改进意图。
“上海月薪8000，一年攒下72000”的话题冲上热搜。一个00后“沪漂”男生分享了自己的攒钱经历，每月到手的8000元工资，一年硬生生存下72000元。
Flutter调试工具生态，涵盖官方DevTools、第三方UME/flx工具链及IDE深度集成方案。通过20+实战案例演示了布局检查、性能优化、网络调试等关键技术，针对内存泄漏、UI错位、跨平台差异等高频问题，提出使用RepaintBoundary隔离渲染、Dio拦截器实现请求追踪、Adaptive组件保证多平台一致性等解决方案。开发者需掌握热重载/热重启的适用边界，结合CI/CD搭建自动化测试流水线，并关注AI辅助调试等前沿方向，构建高效可靠的Flutter调试体系。
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<title>数据上报工具&l
由于某种原因，今天重启了服务器，然后悲剧了：nacos无法启动了。看日志（start.out）：org.springframework.beans.factory.UnsatisfiedDependencyException: Error creating bean with name 'memoryMonitor' defined in URL [jar:file:/usr/local/QLM-
【01】卓伊凡收到冒充税务机关的诈骗程序-决定在沙盒Sandbox环境中运行测试下-广大企业同胞们注意防诈骗
先准备好环境确保你的机器装了JDK（Java环境），用命令 java -version 看看有没有输出版本号。没有的话得先装个JDK，版本别太新，Resin 3.x 比较老，用JDK 1.6或1.7比较稳。上传压缩包把下载的 resin-3.1.12-01.tar.gz 扔到你的服务器上（比如用FTP或者scp命令），建议放 /usr/local&
本课程旨在通过Python编程语言中的各类运算符（算术、比较、逻辑、赋值、位运算）来提升学生的编程能力。课程目标包括掌握运算符的使用、解决逻辑问题、分析并修正代码错误，同时培养学生的工匠精神、团队合作意识及科技报国的价值观。
归根结底，在线教育系统的核心目标不是“炫技”，而是“教得清、学得懂、用得起”。一个真正打动用户的系统，一定是技术与教学深度融合的结果。
如果你是一家想要做出差异化品牌的教育企业，不妨从结合白板教学、多端适配与智能组卷等关键模块，打造真正属于你的“智慧课堂”。
技术从不是目的，而是手段。未来的教育平台，不该只是一堆复杂代码堆砌的系统，而是连接学生、老师与知识之间的桥梁。无论源码多高级、AI多强大，唯有贴近教育本质、赋能教学关系的平台，才能真正走得远、活得久。
本文深度解析了在线教育系统源码选择、核心功能模块集成以及部署上线流程的实战经验，适用于教育行业创业者、培训机构及技术开发者。涵盖课程系统、考试测评、直播互动、会员成长体系、裂变营销等关键功能，并结合云服务部署与安全防护要点，为你构建高可用、用户体验佳的在线教育平台提供全面指导。
基于深度学习对运维时序指标进行异常检测，快速发现线上业务问题 时间序列的异常检测是实际应用中的一个关键问题，尤其是在 IT 行业。我们没有采用传统的基于阈值的方法来实现异常检测，而是通过深度学习提出了一种无阈值方法：基于 LSTM 网络的基线（一个 LSTM 框架辅助几个优化步骤）和无监督检测（神经网络和多种机器学习算法的组合）协同综合分析时间序列。当时间序列显示出清晰的周期性形态的情况