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CSS学习笔记3：颜色、字体与文本属性基础下面我们马上就要准备开始学习CSS的更加深入的内容，但是在那之前，我们有必要展开了解CSS中一些最基本的构件，比如说颜色、字体与文本。他们组成了CSS中核心的骨干部分。另一部分是我们稍后会涉及到的布局等问题。

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CSS学习笔记6：定位与布局每个 HTML 元素都有一个 position 属性，用于定义它的定位方式。 CSS 中共有五种取值：

hadoop安装这里为什么使用ubuntu Server 24.04.3 LTS而不是常规ubuntu呢？因为我电脑差...

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2D 计算机图形学基础速建——2笔者查看的是3b1b大佬的课程，觉得非常优秀——算是把抽象的线性代数给化简了，变得非常的直观，这里把笔记整理一份，备忘用。

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现代 Python 学习笔记：Statements & Syntax笔者最后一小段自由时间了，打算仔细的学习现代的Python编程。这个也算是希望给自己的自动化脚本编程搞一点摸鱼的小技术了

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2D 计算机图形学基础速建——1计算机图形学对笔者而言是一个非常新鲜的内容，笔者主要是想研究chrominum如何在合成器的层次上加速对图像的光栅化（转向GPU的纹理Texture），但是发现一大堆概念就困住了我，所以笔者计划准备简单的整理一点2D 计算机图形学的基础备忘。

[手写系列]Go手写db — — 第五版(实现数据库操作模块)第一版文章：[手写系列]Go手写db — — 完整教程_go手写数据库-CSDN博客第二版文章：[手写系列]Go手写db — — 第二版-CSDN博客第三版文章：[手写系列]Go手写db — — 第三版(实现分组、排序、聚合函数等)-CSDN博客第四版文章：[手写系列]Go手写db — — 第四版(实现事务、网络模块)

Three.js 开发实战教程（四）：相机系统全解析与多视角控制在前几篇教程中，我们通过灯光与阴影提升了场景真实感，但如何 “观察” 场景同样关键 —— 这正是相机系统的核心作用。Three.js 提供了多种相机类型，不同相机决定了场景的呈现视角（如人眼透视、工程图纸正交）。本篇将系统讲解相机的工作原理、参数配置，并通过实战实现 “多视角切换”“第一人称漫游” 等常见需求，帮助开发者灵活控制场景观察方式。

okhttp使用指南欢迎访问我的主页: https://heeheeaii.github.io/

【Cesium 开发实战教程】第六篇：三维模型高级交互：点击查询、材质修改与动画控制大家好！第五篇我们实现了空间分析功能，让三维场景具备了 “决策支持” 能力。而在数字孪生、工业可视化等核心场景中，“三维模型” 是核心载体 —— 比如工厂的设备模型、小区的建筑模型、城市的管网模型。仅仅加载模型远远不够，我们还需要与模型 “对话”：点击水泵模型看实时压力数据、电机故障时模型自动变红、点击电梯按钮播放升降动画。

告别线缆束缚！AirDroid Cast 多端投屏，让分享更自由AirDroid Cast 是一款功能强大的跨平台投屏应用，能够轻松实现手机、电脑之间以及手机之间的屏幕共享与控制。无论是工作演示、在线教学还是游戏直播，AirDroid Cast 都能提供流畅稳定的投屏体验。

[手写系列]Go手写db — — 第二版第一版文章：[手写系列]Go手写db — — 完整教程本文主要介绍如何在 ZiyiDB 第一版的基础上，实现更多新功能，给大家提供更多的实现思路，以及实现的流程，后续更多关键字以及字段类型的支持，大家可以参考着实现。

[docker/大数据]Spark快速入门Spark官方文档：https://spark.apache.ac.cn/docs/latest/Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室于 2009 年开发，2013 年成为 Apache 顶级项目，旨在解决 MapReduce 的三大核心问题：

【Axure视频教程】动态折线图今天教大家在Axure制作动态折线图的原型模板，效果包括：加载动画——载入时或者点击载入动画按钮后，会出现折线载入动画；

Vulnhub Noob靶机复现（附提权）下载地址：https://download.vulnhub.com/noob/Noob.ova下载好后使用VM打开配置如下。

【n8n】如何跟着AI学习n8n【03】：HTTPRequest节点、Webhook节点、SMTP节点、mysql节点n8n的系统性学习，对各知识点地毯式学习🔍~定制n8n的AI老师，有AI老师制定学习大纲，参考之前的文档（本系列n8n学习大纲，也在这里）：

添加捕捉吸附标识（使用QT+OpenGL开发三维CAD）捕捉吸附标识怎么画出来？在点吸附的时候能够展示吸附标识可以让用户更直观的看到当前捕捉点，从而更准确的进行设计和绘制。

【n8n】如何跟着AI学习n8n【02.5】：第一部分总练习n8n的系统性学习，对各知识点地毯式学习🔍~定制n8n的AI老师，有AI老师制定学习大纲，参考之前的文档（本系列n8n学习大纲，也在这里）：

爱分享的飘哥

第三篇：VAE架构详解与PyTorch实现：从零构建AI的“视觉压缩引擎”在AI生成这条波澜壮阔的技术长河中，如果你想溯源而上，找到那个开启了“高清生成”时代的源头，那么VAE（Variational Autoencoder）无疑是那块最关键的“里程碑”。