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小小张说故事

BeautifulSoup：Python网页解析的优雅利器想象一下，你面对着成千上万个杂乱的网页，需要从中提取有价值的信息——就像在一堆没有标注的书籍中寻找特定的章节。如果手动去解析那些层层嵌套、格式混乱的HTML代码，就像在没有索引的情况下翻阅整个图书馆。BeautifulSoup正是为解决这个痛点而生的工具。

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后端 Mock 实战：Spring Boot 3 实现入站 & 出站接口模拟😄生命不息，写作不止🔥 继续踏上学习之路，学之分享笔记👊 总有一天我也能像各位大佬一样🏆 博客首页 @怒放吧德德 To记录领地 @一个有梦有戏的人

基于Spring Boot的企业网盘的设计与实现（任务书）本科毕业论文（设计）任务书学院：数学与数据科学学院学生姓名专业班级信计212 学号校内指导教师姓名职称/职务副教授签名校外指导教师姓名职称/职务工程师签名论文题目基于Spring Boot的企业网盘的设计与实现起始日期 2024-9 ～ 2025-5 一、论文（设计）的基本要求： 1.需求分析：深入分析企业在文件存储、管理与共享方面的实际需求，确保系统功能模块设计满足企业使用场景，包括文件上传、下载、管理、权限控制等核心功能。 2.技术选型合理：论文基于Spring Boot

Python编程基础：类（class）和构造函数系统性地讲解Python类（class）和构造函数的相关知识。这是Python面向对象编程的核心内容。

MacBook M1 安装 OpenClaw 完整指南本文记录了在 MacBook M1 (Apple Silicon) 上安装 OpenClaw 的完整过程，包括遇到的坑和解决方案。

Java编程爱好者

2026版Java面试八股文总结（春招+秋招+社招），建议收藏。今年的行情，让招聘面试变得雪上加霜。已经有不少大厂，如腾讯、字节跳动的招聘名额明显减少，面试门槛却一再拔高，如果不用心准备，很可能就被面试官怼得哑口无言，甚至失去了难得的机会。

开源 Claude Code + Codex + 面板的未来vibecoding平台CodeMoss =说了这么多功能，直接放实机图更容易理解总之一句话：CodeMoss 目标打造下一代的vibecoding 入口

gRPC开发者快速入门精简版快速入门，只保留核心概念与上手步骤。gRPC 是高性能、跨语言的 RPC 框架：用 Protocol Buffers 在 .proto 里定义服务，用 HTTP/2 传输，由工具生成多语言客户端/服务端代码，让你像调本地函数一样调远程接口。

Spring Boot项目集成Redisson 原始依赖与 Spring Boot Starter 的流程Redisson 是一个高性能的 Java Redis 客户端，提供了丰富的分布式工具集，如分布式锁、Map、Queue 等，帮助开发者简化 Redis 的操作。在集成 Redisson 到项目时，开发者通常有两种选择：

Spring Boot（七）：Swagger 接口文档Swagger 是一款 RESTful 风格的接口文档在线自动生成 + 功能测试功能软件。Swagger 是一个规范和完整的框架，用于生成、描述、调用和可视化 RESTful 风格的 Web 服务。目标是使客户端和文件系统作为服务器以同样的速度（同步）更新文件的方法，参数和模型紧密集成到服务器。

程序员敲代码吗

Spring Boot与Tomcat整合的内部机制与优化01Spring的SPI机制简介为了方便开发人员扩展其功能，Spring提供了一种强大的SPI机制。这种机制通过META-INF/spring.factories文件进行配置，使得开发人员能够轻松地向Spring容器中添加自定义的组件。

如何理解 Go 的调度模型，以及 G / M / P 各自的职责先问一个问题：Go 里可以同时开成千上万个 goroutine，它是怎么做到的？如果每个 goroutine 都对应一个操作系统线程，那系统早就炸了。

技术演进中的开发沉思-357：重排序（下）初涉底层开发时，总天真地以为“代码顺序即执行顺序”，直到一次次遭遇诡异的并发Bug：明明逻辑上先赋值再读取，却读出了旧值；明明加了简单的标识判断，却陷入了死循环。后来才懂，那些看似不合常理的异常，根源都藏在处理器的“小心思”里——为了榨干每一分性能，处理器会悄悄对指令进行重排序，打破我们写代码时预设的顺序，却在表面上维持着“逻辑正确”的假象。

Spring生态Spring 生态是一套分层 , 解耦且高度协同的技术体系所有产品围绕 Spring Framework(Spring 核心框架)构建 , 核心框架是整个生态的基础与核心依赖 , 其他产品(Spring Boot , Spring Cloud 等)都是在其基础上的封装 , 扩展或领域化增强 , 最终形成"核心奠基 , 上层赋能 , 领域聚焦"的完整技术栈 , 支撑从单体应用到分布式微服务的全场景开发

Spring Boot（快速上手）添加依赖：配置application.properties文件：打开设置，快捷方式CTRL + ALT + S，进行如下设置：

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Python3基础：基础实战巩固，从“会用”到“活用”😄生命不息，写作不止🔥 继续踏上学习之路，学之分享笔记👊 总有一天我也能像各位大佬一样🏆 博客首页 @怒放吧德德 To记录领地 @一个有梦有戏的人

苏三说技术

xxl-job 和 elastic-job，哪个更好？大家好，我是苏三，又跟大家见面了。今天我们来探讨一个让许多技术团队纠结的问题：在分布式任务调度领域，XXL-JOB和Elastic-Job，到底哪个更好？

Agent Skill与Rules的区别——以Cursor为例在AI Agent（智能代理）的运行逻辑中，Agent Skill（智能体技能）与Rules（规则）是两个基础且易混淆的核心概念。二者共同支撑AI工具完成指定任务，但在本质、运行逻辑、灵活度及应用场景上存在根本性差异。Cursor作为一款主打代码编写的AI工具，其背后的运行机制恰好清晰地体现了这两者的区别——Rules构建了工具的“底线框架”，而Agent Skill赋予了工具“灵活解题”的能力。本文将以Cursor为具体案例，从多维度详细拆解二者的核心差异，尤其补充“携带方式”的区别，帮助我们更深刻理解

前端视角详解 Agent Skill在 AI 赋能前端开发的浪潮中，Agent 已从“辅助聊天”升级为“可落地的开发助手”，而 Agent Skill（智能体技能）正是让 Agent 摆脱“只会说不会做”、真正适配前端开发场景的核心能力支撑。对于前端开发者而言，Agent Skill 不是抽象的技术概念，而是能直接降低重复工作、规范开发流程、提升协作效率的实用工具——小到组件模板生成、代码格式化，大到批量重构、接口联调校验，都能通过定制 Skill 实现自动化落地。

Go 是如何做抢占式调度的？先理解什么是“抢占”。早期 Go(1.14 之前)：goroutine 只有在才会被切换。如果一个 goroutine 写成：