（CSS）使用Flex布局，帮助你快速了解各种基本的Flex布局属性以及帮你让元素快速达到布局中的指定位置！

transition过渡属性 早期在Web中要实现动画效果，都是依赖于JavaScript或Flash来完成。 但在CSS3中新增加了一个新的模块transition，它可以通过一些简单的CSS事件来触发元素的外观变化， 让效果显得更加细腻。简单点说，就是通过鼠标经过、获得焦点，被点击或对元素任何改变中触发， 并平滑地以动画效果改变CSS的属性值。 在CSS中创建简单的过渡效果可以从以下几个步骤来实现： 在默认样式中声明元素的初始状态样式； 声明过渡元素最终状态样式，比如悬浮状态； 在默认样式中通过添加

Flex 布局 布局的传统解决方案，基于盒状模型，依赖 display 属性 + position属性 + float属性。它对于那些特殊布局非常不方便，比如，垂直居中就不容易实现。 2009年，W3C 提出了一种新的方案----Flex 布局，可以简便、完整、响应式地实现各种页面布局。目前，它已经得到了所有浏览器的支持，这意味着，现在就能很安全地使用这项功能。 一、Flex 布局是什么？ Flex 是 Flexible Box 的缩写，意为"弹性布局"，用来为盒状模型提供最大的灵活性。

position定位（核心） 我们讲盒模型的时候，提到了3个属性可以用来控制页面排版。 三大属性：position属性，display属性，float属性。 position 属性控制页面上元素间的位置关系。 display 属性控制页面元素是否显示或者是堆叠还是并排显示。 float 属性提供控制方法。 通过float这种控制方法，可以实现多栏布局，导航菜单等等。 position属性是干嘛用的？怎么用？有哪些属性值？ position属性控制页面上元素间的位置关系，也就是排版。 怎么用？要知道怎么用

盒模型 盒模型： 所谓盒模型，就是浏览器为页面中的每个HTML元素生成的矩形盒子。 这些盒子们都要按照可见板式模型在页面上排布。 可见的板式模型主要由三个属性控制：position 属性、display 属性和 float属性。 position属性控制页面上元素间的位置关系。 display属性控制元素是堆叠、并排或者不在页面上显示。 float属性提供控制的方法，以便于把元素组成成多栏布局。 盒模型讲解： 在默认的情况下，每个盒子的边框是不可见的，背景也是透明的。 所以我们 不能直接的看到页面中的盒

继承 我们的CSS中很多的属性也是可以继承的，其中相当一部分是跟文字的相关的，比如说颜色、字体、字号。 当然还有一部分是不能继承的。 例如边框、内外边距。 层叠 层叠是CSS的核心机制。 层叠的工作机制： 当元素的同一个样式属性有多种样式值的时候，CSS就是靠层叠机制来决定最终应用哪种样式。 层叠规则： 层叠规则一：找到应用给每个元素和属性的声明。 说明：浏览器在加载每个页面时，都会据此查找到每条CSS规则， 并标识出所有受到影响的HTML元素。

伪类：伪类这个叫法源自于它们跟类相似，但实际上并没有类会附加到标记中的标签上。 伪类分为两种(以及新增的伪类选择器)： UI伪类：会在HTML元素处于某种状态时(例如：鼠标指针位于连接上)，为该元素应用CSS样式。 :hover 结构化伪类：会在标记中存在某种结构上的关系时 例如： 某元素是一组元素中的第一个或最后一个，为该元素应用CSS样式。 :not和:target(CSS3新增的两个特殊的伪类选择器)

上下文选择器(迭代选择器)：基于祖先或同胞元素选择一个元素 ID和类选择器：基于id#和class的属性值进行选择元素。 属性选择器：基于属性的有无和特征进行选择。 ①上下文选择器： 上下文选择器的语法格式：标签1 标签2{属性:值;} //注意：组合选择器和上下文选择器的区别，组合选择器以逗号隔开， 上下文选择器以空格隔开 ②特殊的上下文选择器 子选择器> : 语法格式:标签1>标签2 解释说明：标签1和标签2

Numpy是什么？ numpy是Python中科学计算的基础包。 它是一个Python库，提供多维数组对象、各种派生对象(例如掩码数组和矩阵)以及用于对数组进行快速操作的各种方法，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/0 、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。 Numpy能做什么？ numpy的部分功能如下: ndarray，一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环)。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于集成由C、C++

dict字典 Python内置了字典：dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。 我们可以通过声明JS对象一样的方式声明dict

IF 条件判断 使用if语句，对条件进行判断 true则执行代码块缩进语句 false则不执行代码块缩进语句，如果有else 或 elif 则进入相应的规则中执行

内容中台的本质，是将企业的 “内容资源” 转化为 “可复用、可运营的数字资产”，让内容从 “每个渠道的附属品”，变成 “驱动全渠道业务增长的核心能力”—— 它不仅是技术层面的平台，更是企业内容战略的 “落地载体”。

本文将通过一个具体案例，演示如何基于 MCP Python SDK 开发一个标准的 MCP Server，并将其部署至函数计算。在不修改任何业务代码的前提下，通过控制台简单配置，即可实现该服务自动注册至 MSE Nacos 企业版，并支持后续的动态更新与统一管理。

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阿里云推出以函数计算为核心的AgentRun平台，通过创新体系解决开发、部署、运维难题，提供全面支持，已在多个真实业务场景验证，是AI原生时代重要基础设施。

本文介绍了Linux CGroup技术及其在Docker资源管理中的应用。通过实例演示了如何利用CGroup限制应用程序的CPU、内存和I/O带宽使用，实现系统资源的精细化控制，帮助理解Docker底层资源限制机制。

Redis是高性能内存数据库，支持多种数据结构，适用于缓存、消息队列等场景。本文介绍如何通过Docker快速拉取轩辕镜像并部署Redis，涵盖快速启动、持久化存储及docker-compose配置，助力开发者高效搭建稳定服务。

企业用阿里云服务器建网站，无需复杂技术，按五步骤即可。先规划需求明确网站功能；再选入门级服务器并初始化；接着部署 PageAdmin CMS，可视化操作易上手；然后选模板填内容搭建网站；最后测试适配与稳定性，绑定域名备案后上线。PageAdmin 还方便后期维护调整。

随着人口老龄化加剧，传统养老院管理效率低下，亟需信息化升级。本文基于Java、Spring Boot、Vue等技术构建智慧养老系统，结合MySQL与MyBatis实现数据高效管理，提升服务精准性与运营效率，推动养老服务向智能化、现代化发展。

MySQL是一款开源关系型数据库，广泛用于Web及企业应用。Docker容器化部署可解决环境不一致、依赖冲突问题，实现高效、隔离、轻量的MySQL服务运行，支持数据持久化与快速迁移，适用于开发、测试及生产环境。

随着瑜伽馆数量快速增长，传统人工管理模式暴露出会员管理低效、课程安排混乱、财务统计困难等问题。开发一套集会员、课程、财务于一体的管理系统迫在眉睫。本系统基于MySQL、Spring Boot、Vue和JavaScript等技术，实现信息化、自动化运营，提升管理效率与会员体验，推动瑜伽馆数字化转型。

RAGFlow是开源的下一代RAG系统，融合向量数据库与大模型，支持全文检索、插件化引擎切换，适用于企业知识库、智能客服等场景。支持Docker一键部署，提供轻量与完整版本，助力高效搭建私有化AI问答平台。

本文指出开发者找优质安全网站源码耗时，介绍了多种获取渠道：有 GitHub 等综合开源社区，虽资源多但新手筛选难；有垂直领域平台，其中 PageAdmin CMS 系统因源码完整、易上手、扩展性强受青睐；还有贴合国内需求的国内社区。同时提醒注意版权与安全检测，助力开发者高效搭建项目。

本项目构建基于Java+Vue+SpringBoot+MySQL的画品交流系统，旨在解决传统艺术交易信息不透明、流通受限等问题，融合区块链与AI技术，实现画品展示、交易、鉴赏与社交一体化，推动艺术数字化转型与文化传播。

Azure App Service for Windows应用连接外部SSL服务时，需确保其证书由受信任的根CA颁发。多租户环境下无法修改根证书，但ASE（单租户）可加载自定义CA证书。若遇证书信任问题，可更换为公共CA证书或将应用部署于ASE并导入私有CA证书。通过Kudu的PowerShell（Windows）或SSH（Linux）可查看当前受信任的根证书列表。

本项目基于SpringBoot、Vue、MySQL等技术，构建非遗传承宣传平台，实现非遗资源的数字化存储与传播。通过图文、视频、互动社区等形式，打破时空限制，提升公众参与度，助力传统文化保护与传承。

本文介绍CMS的核心概念、构成及优势，以PageAdmin为例，指导用户选择和使用合适的CMS工具。

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针对高校健身场地管理效率低、资源分配不均等问题，本文设计并实现了一套基于SpringBoot框架的在线预约系统。系统采用Vue前端与MySQL数据库，实现场地查询、预约、管理等功能，提升学生使用体验与场地利用率，推动校园体育智能化发展。

本研究聚焦人才管理系统，探讨其在企业战略决策、人力资源效率提升及员工发展中的关键作用，结合Spring Boot、Java与Vue技术实现智能化管理，助力企业应对人才竞争，推动信息化与智能化发展。

本研究聚焦基于大模型技术的随手记系统，结合Spring Boot、Vue、Java与MySQL，构建智能笔记平台。系统利用大模型强大的语言理解与生成能力，实现自然语言输入、智能分类、标签化、内容摘要及个性化推荐，提升信息管理效率与用户体验，推动传统记录方式向智能化转型。

本系统基于Java、MySQL、Spring Boot与Vue.js技术，构建高效、可扩展的销售管理平台，实现客户、订单、数据可视化等全流程自动化管理，提升企业运营效率与决策能力。

在Azure API Management中，可通过配置入站策略限制POST请求体大小。利用Content-Length头判断请求长度，超过50MB（52428800字节）时返回413状态码，有效防止大文件上传导致资源浪费或服务中断。

阿里云微服务引擎 MSE 面向业界主流开源微服务项目， 提供注册配置中心和分布式协调（原生支持 Nacos/ZooKeeper/Eureka ）、云原生网关（原生支持Higress/Nginx/Envoy，遵循Ingress标准）、微服务治理（原生支持 Spring Cloud/Dubbo/Sentinel，遵循 OpenSergo 服务治理规范）能力。API 网关 (API Gateway），提供 APl 托管服务，覆盖设计、开发、测试、发布、售卖、运维监测、安全管控、下线等 API 生命周期阶段。帮助您快速构建以 API 为核心的系统架构．满足新技术引入、系统集成、业务中台等诸多场景需要。

随着脚本越来越复杂，把所有代码都堆在一起会很难维护。这时就该用函数了，你可以把它看作是创建属于你自己的“新命令”。把一段常用逻辑封装成函数，以后只用喊一声它的“名字”就能调用。给函数“递东西”（传参数）用$1, $2；而函数想“回话”有两种方式：用return返回一个0或非0的“状态码”（表示成功或失败），用echo则能“喊出”具体的数据，让你在外面用$()接住。学会这个，就能开始打造自己的通用工具库了。

正则表达式就是一套给文本“相亲”的规则，让你不再只能找“张三”，而是能找到所有“姓张、两个字、且名字里不带'伟'”的人。它通过一些“魔术符号”（元字符）来描述模式：比如 . 代表任意字符，* 代表重复任意次，^ 和 $ 则卡住行头行尾。把这些符号组合起来，你就能用grep或sed等工具，从海量文本里精确地捞出你想要的任何格式的数据。

如果说grep是文本处理的“探照灯”，那sed和awk就是“手术刀”和“瑞士军刀”。sed 擅长按行“动手术”，可以轻松地删除、打印或替换特定行的内容，尤其是它的替换功能（s/.../.../）非常强大。而 awk 更厉害，它天生就能看懂按列（字段）分布的数据，像个小型的Excel。你可以让它只打印某几列，或者根据某一列的值做计算和判断，特别适合生成统计报告。

要让脚本从简单的“指令清单”升级为能干的“小助手”，就需要用if教它根据条件做判断，用for和while循环让它重复处理任务，再用case语句帮它在多个选项中做出清晰的选择

Shell脚本里的变量就像一个个贴着标签的“箱子”。装东西（赋值）时，=两边千万不能有空格。用单引号''装进去的东西会原封不动，用双引号""则会让里面的$变量先“变身”再装箱。默认箱子只能在当前“房间”（Shell进程）用，想让隔壁房间（子进程）也能看到，就得给箱子盖个export的“出口”戳。此外，Shell还自带了$?（上条命令的成绩单）和$1（别人递进来的第一个包裹）等许多特殊箱子，非常有用。

“一个简单的数据集成任务，开始时总是轻松愉快的，但随着业务扩展，数据源越来越多，格式越来越乱，整个数据链路就会变得一团糟。”陈涛在演讲中指出了当前 AI 数据处理的普遍困境。扩展难、运维难、稳定性差，这三大挑战已成为制约 AI 应用创新和落地的关键瓶颈。针对这些痛点，在2025云栖大会期间，阿里云重磅发布了事件驱动 AI ETL 新范式，其核心产品 EventBridge 通过深度集成 AI 能力，为开发者提供了一套革命性的解决方案，旨在彻底改变 AI 时代的数据准备与处理方式。

本文将分享我们在构建 SLS SQL Copilot 过程中的工程实践，展示如何基于阿里云 SLS 打造一套完整的 LLM 应用数据基础设施。

阿里云联合阿里巴巴爱橙科技，共同发布《AI 原生应用架构白皮书》，围绕 AI 原生应用的 DevOps 全生命周期，从架构设计、技术选型、工程实践到运维优化，对概念和重难点进行系统的拆解，并尝试提供一些解题思路。白皮书覆盖 AI 原生应用的 11 大关键要素，获得 15 位业界专家联名推荐，来自 40 多位一线工程师实践心的，全书合计超 20w 字，分为 11 章。

9 月 26 日，2025 云栖大会 AI 中间件：AI 时代的中间件技术演进与创新实践论坛上，阿里云智能集团资深技术专家林清山发表主题演讲《未来已来：下一代 AI 中间件重磅发布，解锁 AI 应用架构新范式》，重磅发布阿里云 AI 中间件，提供面向分布式多 Agent 架构的基座，包括：AgentScope-Java（兼容 Spring AI Alibaba 生态），AI MQ（基于Apache RocketMQ 的 AI 能力升级），AI 网关 Higress，AI 注册与配置中心 Nacos，以及覆盖模型与算力的 AI 可观测体系。

基于最新版跨平台框架Electron38整合Vite7+Vue3+ElementPlus搭建轻量级客户端中后台管理系统解决方案。

本研究聚焦美食文化与旅游推广系统的融合，探讨如何借助Java、Vue.js等技术构建数字化平台，整合地域美食资源与旅游产业，推动文化传承与经济协同发展。

2025 年 9 月 26 日，为期三天的云栖大会在杭州云栖小镇圆满闭幕。随着大模型技术的飞速发展，我们正从云原生时代迈向一个全新的 AI 原生应用时代。为了解决企业在 AI 应用落地中面临的高成本、高复杂度和高风险等核心挑战，阿里云基于函数计算 FC 发布一系列重磅服务。本文将对云栖大会期间 Serverless+AI 基础设施相关内容进行全面总结。

本文详细介绍了公牛沐光团队如何从开源监控方案 SkyWalking 成功迁移到阿里云 ARMS，构建起一套集观测、追踪、日志分析与智能告警于一体的全栈式可观测平台的实践历程。文章不仅揭示了技术选型的关键考量维度，更重点呈现了 ARMS 在大模型与 IoT 融合场景中的独特价值——从语音识别瓶颈定位、大模型推理性能优化到语音合成质量保障，实现了从"被动响应"到"主动治理"的转型。

阿里云在云栖大会重磅发布了《AI 原生应用架构白皮书》，该白皮书覆盖 AI 原生应用的 11 大关键要素，获得业界 15 位专家联名推荐，来自 40 多位一线工程师实践心得，全书合计超 20w 字，分为 11 章，全面、系统地解构 AI 原生应用架构，包含了 AI 原生应用的 11 大关键要素，模型、框架、提示词、RAG、记忆、工具、网关、运行时、可观测、评估和安全。本文整理自阿里云智能技术专家李艳林在云栖大会现场的解读。

云原生应用平台 Serverless 计算负责人杨皓然在云栖大会发表主题演讲“Serverless Agent 基础设施：助力大规模 Agent 部署与运维”。本议题深入介绍了阿里云以函数计算为核心打造的 Agent 基础设施——AgentRun，阐述其如何通过创新的运行时、模型服务、网关及可观测体系，为企业构筑坚实、高效、安全的 Agent 时代基石。

阿里云智能资深技术专家简志在“云栖大会- AI 基础设施进化论坛”分享了团队的实践感悟，包括从云原生到 AI 原生的演进路线，AI 原生所包含的关键要素，以及未来的发展方向，希望对参与 AI 建设的所有同行者们有所启发。