煙雲
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    煙雲

    2025-10-14 08:57:01
    C#中如何配置数据库的查询缓存?使用MemoryCache?
    MemoryCache适用于单机环境下的数据库查询缓存,通过减少数据库访问提升性能。1.使用MemoryCache因其实现简单、读取高效,适合数据变更少、查询复杂度高、重复请求多的场景。2.基本用法为封装查询逻辑并以唯一键存储结果,设置绝对或滑动过期策略。3.缓存失效可通过定时过期或数据更新时主动清除实现,如更新产品后移除对应分类缓存。4.注意缓存键设计唯一、避免缓存大对象导致内存溢出,监控内存使用,并在多服务器场景下改用Redis等分布式方案。合理控制缓存粒度与更新机制可有效防止脏数据,适用于
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    2025-10-14 10:22:02
    C#中如何使用EF Core的查询忽略过滤器?临时禁用?
    使用IgnoreQueryFilters()可临时绕过EFCore全局查询过滤器,如获取软删除数据,仅作用于当前查询,常用于管理功能或数据迁移,需谨慎避免数据泄露。
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    2025-10-14 11:46:02
    云原生中的网络策略如何控制服务流量?
    云原生网络策略通过KubernetesNetworkPolicy资源控制服务通信,基于标签选择器实现Pod级流量管控。1.使用podSelector匹配目标Pod;2.ingress和egress定义入站与出站规则;3.policyTypes指定策略类型;4.结合namespaceSelector实现命名空间隔离;5.依赖Calico、Cilium等CNI插件执行规则;6.建议采用默认拒绝、标签统一、逐步上线和监控审计等最佳实践,提升系统安全性。
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    2025-10-14 12:45:01
    C#中如何使用EF Core的查询过滤器?如何动态启用?
    通过HasQueryFilter定义全局过滤器可实现软删除等自动条件,如!b.IsDeleted;使用IgnoreQueryFilters()可临时跳过所有过滤器;结合上下文参数或依赖注入能动态控制过滤器行为,提升灵活性。
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    2025-10-14 14:15:25
    比特币的争议
    比特币的争议源于其去中心化、高波动性、高能耗及安全风险。它挑战货币主权,引发监管难题;价格剧烈波动导致投机泡沫担忧;挖消耗大量能源,带来环境压力;交易速度慢且费用高,限制日常使用;用户私钥管理不当或遭遇诈骗易致资产损失。尽管存在这些问题,比特币仍被视为潜在的价值储存手段和金融创新代表,推动着全球对数字货币未来的深入探讨。
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    2025-10-14 14:54:05
    比特币七大误区
    比特币并非骗局,其价值源于去中心化、稀缺性与安全性;挖 矿能耗虽高但部分使用可再生能源,且效率持续提升;比特币是假名而非匿名,交易公开可追溯;政府无法轻易关闭其去中心化网络;当前仍具长期投资潜力,并未彻底错过时机;高波动性可通过分批投资等策略管理;它具备价值存储、跨境支付、金融包容性等多种实际用途,远不止投机工具。
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    2025-10-14 15:07:01
    帝国CMS登录注册如何美化?登录页面模板修改?
    答案是通过修改模板文件并添加CSS样式可美化帝国CMS登录注册页面。具体操作为:进入后台会员系统设置,找到会员登录和注册模板进行HTML结构编辑,添加如扁平化设计、圆角输入框、阴影效果等前端样式;可通过引入Bootstrap或FontAwesome等外部资源提升视觉效果,同时注意保留关键表单字段与提交地址,避免功能异常。
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    2025-10-14 15:58:01
    如何使用 Bullseye 定义 .NET 项目的构建目标?
    Bullseye是一个基于C#的轻量级任务运行器,用于定义和执行.NET项目的构建目标(如build、test、clean),通过命令行调用并支持任务依赖与异步操作,简化CI/CD与开发流程。
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    2025-10-14 17:54:15
    数字币交易平台app十大排行榜
    币安以高交易量、丰富交易对及多重安全措施位居榜首,提供Launchpad等创新服务;2. 欧易OKX凭借友好界面与永续合约等创新产品位列第二;3. Gate.io因上币快、币种多被称为“山寨币天堂”,支持法币交易;4. 火币全球站技术强、风控严,流动性佳并积极拓展海外;5. KuCoin提供超400种币交易及KCS激励机制,重视多语言与客服体验;6. Kraken作为美国老牌平台,以高安全性、透明度和机构服务著称;7. Bitfinex功能强大,支持杠杆与API交易,受资深用户信赖;8. Bit
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    煙雲

    2025-10-14 18:10:01
    RSS如何实现智能推荐? RSS基于用户行为的智能内容推荐策略
    用户行为数据是RSS智能推荐系统的核心,它通过记录用户的点击、阅读时长、收藏、分享等显式与隐式反馈,构建动态用户画像,指导推荐算法精准匹配内容。系统依赖自然语言处理技术对RSS文章进行预处理、特征提取与主题建模,形成结构化内容表示,并结合协同过滤、内容推荐等混合算法实现个性化排序。面临冷启动、数据稀疏、概念漂移、可扩展性及信息茧房等挑战,需采用兴趣标签初始化、矩阵分解、时间衰减、分布式架构与多样性机制等优化策略,持续提升推荐的准确性与用户体验。
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