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部署工具最新视觉报道_office部署工具(2024年11月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

部署工具

程序员必备！15款高效工具推荐今年冬天来得特别早，今天虽然雪景很美，但天气不太给力。原本计划去滑雪，但因为天气突变只能作罢。今天想聊聊程序员日常使用的各种工具，你用过哪些？欢迎补充𐟒𛯼š 集成开发环境（IDE）：Visual Studio Code、IntelliJ IDEA、PyCharm 文本编辑器：Vim 版本控制：Git 平台：GitHub cloud 任务管理和团队协作：Jira 数据库管理工具：DBeaver 测试工具：JUnit API测试工具：Postman、Curl 容器工具：Docker 虚拟化工具：VirtualBox 云服务：AWS、Azure 部署工具：Terraform、Kubernetes 终端工具：Ubuntu Terminal Shell脚本：Bash、Zsh 设计和文档工具：Miro、Lucidchart 论坛和知识库：Stack Overflow、Reddit 代码检查工具：SonarQube 即时通讯：Slack、Microsoft Teams 邮件工具：Outlook 这些工具都是程序员日常工作中不可或缺的，你最喜欢用哪些呢？欢迎分享你的使用体验！

Python数据科学必备技能全解析 𐟓š 全新升级的Python Data Science Essentials，带你掌握Python核心，包括Jupyter Notebook、NumPy、pandas和scikit learn的最新版本。 𐟓ˆ 本书深入浅出地介绍了数据收集、数据挖掘和分析、可视化和报告活动的基本统计技术，通过详细的示例和大型混合数据集，帮助你全面掌握。 𐟒ᠤ𝠥𐆥�𙠥ˆ𐩫˜级数据科学主题，如机器学习算法、分布式计算、调整预测模型和自然语言处理。此外，还涵盖了深度学习和梯度增强解决方案，如XGBoost、LightGBM和CatBoost。 𐟔砥ˆ𐤹榜민Œ你将全面了解主要的机器学习算法、图形分析技术以及所有可视化和部署工具，让你更轻松地向数据科学专家和业务用户展示你的研究成果。 𐟖寸你将学会在Windows、Mac和Linux上设置数据科学工具箱，使用scikit学习库提供的核心机器学习方法，操作、修复和探索数据以解决数据科学问题。 𐟓Š 掌握高级探索和操作技术，优化你的机器学习模型以获得最佳性能，利用数据中的互连和链接，探索和聚类图表。 𐟎‰ 快来学习这些必备技能，开启你的数据科学之旅吧！

𐟌Ÿ 建站必备：自动部署工具大集合 𐟚€ 𐟚€ 想要快速上线自己的网站吗？这里有一些流行的自动部署工具，让你的网站建设变得更加简单高效！ 1️⃣ 𐟔 网站状态监控：Uptime Kuma 这个工具可以实时监控你的网站运行状态，一旦出现问题，它会立即通知你，确保网站的正常运行。 2️⃣ 𐟓Š 网站流量分析：Umami 通过Umami，你可以轻松分析网站的访问流量，了解哪些页面最受欢迎，从而优化你的网站。 3️⃣ 𐟔 登陆注册集成：Logto Logto让你的登录注册过程变得非常简单，一键登录，方便快捷。 4️⃣ 𐟓栥﹨𑡥혥‚诼šMinIO MinIO可以帮助你存储各种对象，如图片、视频等，让你的网站内容更加丰富。 5️⃣ 𐟓 CMS工具：WordPress / Ghost / Halo 这些CMS工具可以帮助你快速搭建网站，无需太多的编程知识，轻松拥有自己的网站。 6️⃣ 𐟒젨𓻧𛟩›†成：Waline / Artalk 通过这些评论系统，可以让你的网站用户进行互动，增加网站的活跃度。这些工具都能很方便地在Zeabur一键部署，三分钟上线赋能你的网站！

宝藏笔记神器！omnivore 大家好，今天要给大家介绍一个超级棒的开源软件——omnivore！作为一个obsidian的忠实粉丝，我一直想找到一个能完全替代它的笔记工具，直到发现了这个宝藏。首先，omnivore可以收集RSS和newsletter，这意味着你可以把各种信息源整合在一起，方便管理。而且，它还能同步到obsidian，简直是笔记党的福音！最棒的是，这个软件完全免费，而且可以自己部署，简直是为那些不想用商业服务的人量身定做的。当然，这个软件还有一些不足之处，希望开发者能尽快优化，让它更加完美。不过，即便如此，它已经让我心中的“数字花园”开始具象化了，真的是太棒了！最近我也在琢磨，怎么把那些还没搞定的地方安排起来，期待更多的功能和优化。总之，omnivore真的是年度最伟大的发现之一，强烈推荐给大家！𐟎‰

Odoo17部署避坑，成功秘诀！在Odoo 17云端服务器部署过程中，我积累了一些宝贵的经验教训，分享给大家，希望能帮到正在踩坑的你。𐟚€ Python版本问题：不要用最新的Python 3.12，因为它可能会带来很多问题。我回退到了3.11，问题少了很多。依赖包版本：安装依赖包时，不要默认使用最新版本，因为可能会出现不兼容问题。使用requirement.txt文件来管理依赖包版本。依赖包安装不完整：有些依赖包使用requirement.txt无法安装，最终还是需要手动安装。不要用root运行：为了安全起见，不要用root用户运行Odoo，建议从头创建一个新的服务器端用户。虚拟环境：建议将Python运行在虚拟环境中，这样可以避免很多不必要的麻烦。数据库远程连接：刚开始时不要急着处理数据库的远程连接，先用localhost连接测试，确保一切正常后再考虑远程连接。 AI工具：现在有很多AI工具可以帮你解决问题，多利用这些工具，可以节省很多时间。样式错误：部署成功后，可能会出现样式错误。我遇到这个问题时，尝试了sassc和libsass都没成功，最后通过更新源码才解决了问题。希望这些经验教训能帮到你，祝你在Odoo 17云端服务器部署中顺利前行！𐟌ˆ

𐟔“无管理员权限解决方案𐟒ኰŸ䔦𒡦œ‰管理员权限，但想让某些程序正常运行？别担心，这里有个好方法！无需提升权限，普通账户也能畅享所需功能。𐟒ꊊ𐟓Œ首先，尝试使用Windows评估和部署工具包（ADK）。通过安装并选择合适的ADK版本，你可以获得必要的工具来评估和部署Windows系统或组件。𐟒𛊊𐟓接下来，利用ADK中的某些功能，如用户状态迁移工具（USMT）或批量激活管理工具（VAMT），来帮助你实现无管理员权限下的程序运行。这些工具能够在不提升权限的情况下，提供必要的支持。𐟔犊𐟎‰最后，通过简单的设置和调整，你就可以在普通账户下正常使用那些需要管理员权限的程序了！无需担心权限问题，享受轻松便捷的使用体验。𐟌Ÿ 𐟒ᦏ示：在进行任何更改之前，请确保了解所有可能的影响，并谨慎操作。如果问题依然存在，建议寻求专业技术人员的帮助。𐟔瀀

如何实现远程偷偷无感 𐟖寸想要无感监控员工的电脑？试试安企神软件吧！ 1️⃣ 部署工具：选择适合的监控软件，比如安企神，轻松部署到员工电脑上。 2️⃣ 无感查看：可以同时查看多个员工的电脑屏幕，最多可达12个，无需打扰他们的工作。 3️⃣ 聊天信息：所有员工的聊天信息都能被监控，包括文字、图片和视频等。 4️⃣ 企微聊天：通过安企神软件，可以查看企业微信上的聊天记录，确保信息安全。 5️⃣ 屏幕录像：记录员工的屏幕操作，方便后续查看和分析。通过这些功能，你可以轻松掌握员工的电脑操作情况，确保工作效率和信息安全。

好用软件介绍——Office Tool Plus（办公工具增强版）。 Office Tool Plus 是一款完全免费的工具，没有强制性推广以及弹窗广告。 Office Tool Plus 是一个强大且实用的Office 部署工具。此软件是基于Office制作，可以很方便的部署Office，而且内置迅雷和Downloader引擎可帮助您更快地下载Office。软件还可以为您安装密钥或者配置 KMS 服务，以便激活office或者管理office的授权配置。除了支持office外，还加入了许多实用、方便的小功能，同时还强化了一些功能，可以带来更好的实用体验。所有组件均经过人工验证，确保用户计算机的安全。无论是下载、安装、激活以及管理 Office，都不是问题。最新版本: 10.17.9.0, 发布日期: 2024/10/13。支持下列产品：Microsoft 365，Office 2016 - 2024，Visio Online Plan 2 & Visio 2016 - 2024，Project Online Desktop Client & Project 2016 - 2024。#软件# #软件开发# #KMS激活工具上架微软商店# #软件安全#

转行DE：如何打造你的护城河 𐟌Š 对于许多想要转行从事数据工程（DE）的朋友们来说，了解DE岗位的护城河是非常重要的。在过去的几年里，数据行业经历了从传统数仓到更具有互操作性的开放表格式构建lakehouse的转变。随着这种趋势的发展，我对DE的理解也更加深入，今天我想分享一些关于如何打造DE护城河的见解。端到端的工程能力 𐟚€ DE岗位在数据行业中偏重技术，因此具备端到端的工程实现能力、部署能力以及DevOps能力是非常有价值的。编写一个简单的pipeline并不难，但能够负责打包部署应用并添加CI/CD流程，则是需要慢慢培养的技能。这种能力代表着从零开始实现产品的能力，即使是一个简单的POC也具有落地的价值。理解工具背后的原理 𐟔犥𘂥œ𚤸Š有很多DE工具，但它们本质上都是在一些基本的DE原理和概念上进行的产品化包装。对于刚转行的朋友们来说，学会调度cronjob其实也可以达到与Airflow类似的效果。理解工具背后的原理，可以帮助你更好地选择和使用工具，从而提高工作效率。 DevOps能力 𐟛 ️ 通过Docker对数据管道进行打包，并管理整个容器的依赖关系、配置服务和应用管理，可以拉开差距。随着云服务对底层的高度封装，DE需要理解运维知识。一开始学会在本地部署一个简单的DE应用，对后面的工作会有很大帮助。数据建模的思维 𐟒튦•𐦍𚦨ᦀ维侧重于业务理解，拥有将原始数据进行复杂转换并构建serving layer的能力。比如，自己做一个DE项目时，要想一想别人在看你的项目时，是想看到一堆代码的集合，还是更想看到你用这个项目解决了什么样的业务问题。大数据优化经验 𐟓ˆ 大数据优化经验非常看重工作积累的业务场景，从数据湖的partition设计到Spark/SQL的计算无不涉及到优化问题。如何用最少的资源做到最多的事情，如何调优cluster，如何处理数据倾斜，这些都是需要积累的经验。总的来说，DE岗位涉及到一系列的工具与技术栈，其稳定性和护城河在数据行业中还是不错的。刚开始的朋友可以先尝试在本地构建一个小的DE项目，尽可能覆盖以上几点，这样随着之后的工作会对这个行业有更深入的了解。

Lumina的一款基于视觉模型的PDF分块处理工具：Chunkr，速度每秒可处理约5页适合需要处理大量、高精度文档的场景基于视觉模型进行段落提取和OCR，通过 Rust Actix 服务器统一输出，可实现单个NVIDIA L4 GPU上达到每秒约5页速度支持自托管部署，兼容GPU和CPU，提供用户界面 github：网页链接「PDF处理」「PDF分块」「PDF提取」

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