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          9 大数据 https://blog.csdn.net/nav/big-data
          10 数据库 https://blog.csdn.net/nav/database
          11 数据结构与算法 https://blog.csdn.net/nav/algo
          12 音视频 https://blog.csdn.net/nav/avi
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          15 前沿技术 https://blog.csdn.net/nav/advanced-technology
          16 开源 https://blog.csdn.net/nav/open-source
          17 小程序 https://blog.csdn.net/nav/miniprog-0
          18 运维 https://blog.csdn.net/nav/ops
          19 服务器 https://blog.csdn.net/nav/server
          20 操作系统 https://blog.csdn.net/nav/os
          21 硬件开发 https://blog.csdn.net/nav/hardware
          22 嵌入式 https://blog.csdn.net/nav/embedded
          23 微软技术 https://blog.csdn.net/nav/microsoft
          24 软件工程 https://blog.csdn.net/nav/software-engineering
          25 测试 https://blog.csdn.net/nav/test
          26 网络空间安全 https://blog.csdn.net/nav/sec
          27 网络与通信 https://blog.csdn.net/nav/telecommunication
          28 用户体验设计 https://blog.csdn.net/nav/design
          29 学习和成长 https://blog.csdn.net/nav/job
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          32 游戏 https://blog.csdn.net/nav/game
          33 HarmonyOS https://blog.csdn.net/nav/harmonyos
          34 区块链 https://blog.csdn.net/nav/blockchain
          35 数学 https://blog.csdn.net/nav/math
          36 3C硬件 https://blog.csdn.net/nav/3c-hardware
          37 资讯 https://blog.csdn.net/nav/news
          38 26 岁面壁智能 CTO 曾国洋：“卷”参数没意义，不提升模型效率，参数越大浪费越多 | AGI 技术 50 人 https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/137942606?
          39 全球机器学习技术大会参会指南 https://csdnnews.blog.csdn.net/article/details/137972430
          40 大模型开源与闭源：原因、现状与前景 https://blog.csdn.net/wizardforcel/article/details/138041054
          41 深扒全球 10 大顶尖大模型团队 https://blog.csdn.net/AMiner2006/article/details/138078134
          42 C++开发者年度调查报告最新出炉 https://csdnnews.blog.csdn.net/article/details/138028323
          43 使用 Flutter 3.19 更高效地开发 https://google.blog.csdn.net/article/details/137251118
          44 Linus：我讨厌这些 AI 炒作 https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/138101503
          45 MediaTek天玑开发者大会2024 https://developer.mediatek.com/mddc/2024
          46 清华最新报告称文心一言多项能力全球第一 https://blog.csdn.net/csdngeeknews/article/details/138066405
          47 OceanBase 4.3 发布 https://csdnnews.blog.csdn.net/article/details/137996480
          48 金融质检新纪元：AI技术如何重塑服务体验 https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/138081721
          49 排行榜 https://blog.csdn.net/rank/list
          50 Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用 凭借其高速和可扩展的计算能力，Spark 可以处理包括数据清洗、数据预处理、数据仓库和数据实时分析等多种任务。（Resilient Distributed Datasets，简称 RDD）：RDD 是 Spark 的核心抽象，它是一个可分区、可并行处理的容错数据集。Spark Streaming 支持从多种数据源实时获取数据，并提供了类似于 RDD 的抽象，使开发者可以对数据进行流处理和实时分析。它被设计为一个高速、通用、可扩展的数据处理引擎，可以用于处理大规模、复杂的数据集。 https://blog.csdn.net/M_red/article/details/137975569
          51 作者：小戈爱学习 https://blog.csdn.net/M_red
          52 【Spring Cloud】服务容错中间件Sentinel进阶——五大规则 所谓资源就是 Sentinel 要保护的东西，资源是 Sentinel 的关键概念。它可以是Java应用程序中的任何内容，可以是一个服务，也可以是一个方法，甚至可以是一段代码。流量控制在网络传输中是一个常用的概念，它用于调整网络包的数据。任意时间到来的请求往往是随机不可控的，而系统的处理能力是有限的。我们需要根据系统的处理能力对流量进行控制。Sentinel 作为一个调配器，可以根据需要把随机的请求调整成合适的形状。 https://blog.csdn.net/Qingai521/article/details/137552440
          53 作者：阿Q说代码 https://blog.csdn.net/Qingai521
          54 Spark-机器学习（4）回归学习之逻辑回归 今天的文章，我们来学习我们回归中的逻辑回归，并带来简单案例，学习用法。希望大家能有所收获。同时，希望我的文章能帮助到每一个正在学习的你们。也欢迎大家来我的文章下交流讨论，共同进步。 https://blog.csdn.net/qq_49513817/article/details/138049507
          55 作者：Peng0426. https://blog.csdn.net/qq_49513817
          56 网络安全必修课：掌握身份标识、认证、授权和问责的核心概念 控制对资产的访问是安全的中心主题，资产可以是有形的或无形的。有形资产是指你可以触摸的东西，如物理设备，而无形资产是指信息和数据，例如知识产权。除了人员之外，资产还可以是信息、系统、设备、设施或应用程序。组织实施访问控制机制的主要原因之一是预防损失。IT 损失分为三类：保密性(confidentiality) 、完整性(integrity)和可用性(availability) 的损失，即 CIA 损失。下面在访问控制的上下文中对 CIA 三性进行定义。保密性。 https://blog.csdn.net/Lvlht/article/details/138210948
          57 作者：ding_haitao https://blog.csdn.net/Lvlht
          58 修改兴趣标签 https://i.csdn.net/#/user-center/profile?floor=interest
          59 反馈信息流问题 https://bbs.csdn.net/forums/placard?typeId=1100
          60 回归（Regression） 非线性回归则允许因变量和自变量之间存在更复杂的非线性关系，可能需要使用多项式回归、决策树回归、支持向量回归、随机森林回归或深度学习模型等方法来拟合数据。回归（Regression）在统计学和机器学习中是一种预测建模技术，它研究的是因变量（目标变量）和自变量（特征）之间的关系。在回归问题中，常用的评估指标包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R²）等。通过回归分析，我们可以更好地理解数据之间的关系，预测未来的趋势，以及制定有效的决策。 https://blog.csdn.net/qq_74693232/article/details/138094256
          61 作者：风小子 哦 https://blog.csdn.net/qq_74693232
          62 PyQt介绍——动画使用详解之QPropertyAnimation pyqt5 QPropertyAnimation动画详解 https://blog.csdn.net/weixin_45455015/article/details/138084778
          63 作者：钟灵毓秀M https://blog.csdn.net/weixin_45455015
          64 自动驾驶（八十四）---------中间件对比分析 在自动驾驶架构中，中间件是重要部分，他是处在OS内核的上一层、功能软件的下一层的软件就是中间件，通用架构如下： https://blog.csdn.net/zhouyy858/article/details/137833651
          65 作者：一实相印 https://blog.csdn.net/zhouyy858
          66 Spark 中的分桶分化 是 Spark 和 Hive 中用于优化任务性能的一种技术。在分桶桶（）中确定数据分区并防止数据混洗。根据一个或多个分桶列的值，将数据分配给预定义数量的桶。 https://blog.csdn.net/vipshop_fin_dev/article/details/138087396
          67 作者：软件开发随心记 https://blog.csdn.net/vipshop_fin_dev
          68 （二）小程序学习笔记——初识：标签、数据绑定、指令介绍 event.dataset.currentTarget或event.dataset.target中获取currentTarget：事件绑定者，哪个组件绑定了当前时间处理函数target：事件触发者，指哪个组件触发了当前事件。注意：（1）事件传参如果自定义属性是多个单词，用-（中划线）连接，例如 :data-parent-id，获取的时候使用小驼峰形式获取，event.dataset.currentTarget.parentId； https://blog.csdn.net/qq_43498878/article/details/138192181
          69 作者：十一ge哆啦A梦 https://blog.csdn.net/qq_43498878
          70 C语言中，如何判断两个数组是否包含相同元素？ 在C语言中判断两个数组是否包含相同元素可以采用多种方法，其中最常见的方法是使用排序和比较两个数组的元素。在解释这个问题之前，我们需要了解一下C语言中的数组、排序算法和比较方法。 https://blog.csdn.net/Itmastergo/article/details/138181125
          71 作者：Itmastergo https://blog.csdn.net/Itmastergo
          72 排序算法之基数排序 排序算法之基数排序 https://blog.csdn.net/qq_45649553/article/details/137968219
          73 作者：似霰 https://blog.csdn.net/qq_45649553
          74 java项目：微信小程序基于SSM框架小说阅读器小程序【源码+数据库+毕业论文+PPT】 java项目：微信小程序基于SSM框架小说阅读器小程序【源码+数据库+毕业论文+PPT】 https://blog.csdn.net/weixin_43860634/article/details/138188158
          75 作者：飞翔的佩奇 https://blog.csdn.net/weixin_43860634
          76 echarts 双堆叠柱状图（数据整理） echarts 双堆叠柱状图 https://blog.csdn.net/weixin_44705979/article/details/138087824
          77 作者：大力水手~ https://blog.csdn.net/weixin_44705979
          78 Upgrade to Grafana v11.0-preview 【代码】Upgrade to Grafana v11.0-preview。 https://blog.csdn.net/qq_34068440/article/details/138171305
          79 作者：临水逸 https://blog.csdn.net/qq_34068440
          80 【Python-Spark（大规模数据）】 PySpark是由Spark官方开发的Python语言第三方库。Apache Spark 是用于大规模数据处理的统一分析引擎。 https://blog.csdn.net/sinat_23**91/article/details/138061931
          81 作者：光芒Shine https://blog.csdn.net/sinat_23**91
          82 等你来答，看了几天都看不明白spss的逻辑回归 https://ask.csdn.net/questions/8087173
          83 作者：2402_84306125 https://blog.csdn.net/2402_84306125
          84 【入门深入篇】本章包括条件查询、排序查询、分页查询、分页实战举例（小程序之云函数开发入门到使用发布上线实操） cloud.init({ env: cloud.DYNAMIC_CURRENT_ENV }) // 使用当前云环境。// 云函数入口文件。// 云函数入口函数。 https://blog.csdn.net/qq_43547255/article/details/138066685
          85 作者：可可鸭~ https://blog.csdn.net/qq_43547255
          86 COOIS 生产订单显示系统增强 COOIS 增强 https://blog.csdn.net/zjj960908/article/details/138188293
          87 作者：哈哈~haha https://blog.csdn.net/zjj960908
          88 从国内盲盒小程序看国外市场的发展机遇与挑战 因此，在进军国外市场时，需要深入了解当地消费者的文化背景和喜好，确保盲盒小程序的设计和推广能够符合当地市场的需求。其次，国外市场的竞争格局可能更加激烈，需要国内盲盒小程序在品牌建设、营销策略等方面不断创新，以在激烈的竞争中脱颖而出。为了克服这些挑战并抓住发展机遇，国内盲盒小程序可以采取以下策略：首先，加强市场调研，深入了解国外市场的消费者需求、竞争格局和法律法规等，为进军国际市场提供有力支持。从国内盲盒小程序的发展中，我们可以窥见国外市场的一些发展机遇与挑战，为进军国际市场提供有益的参考。 https://blog.csdn.net/2402_83689311/article/details/138177898
          89 作者：可微-CCjr5128 https://blog.csdn.net/2402_83689311
          90 所有活动 https://bbs.csdn.net/forums/activity
          91 更多 https://live.csdn.net/?spm=1000.2115.3001.4124
          92 直播预约 拯救者杯OPENAIGC开发者大赛能量加油站·上海[1] 04/27 20:00 https://live.csdn.net/room/MicrosoftReactor/X6yfZnLf
          93 直播预约 拯救者杯OPENAIGC开发者大赛能量加油站·上海[2] 04/28 20:00 https://live.csdn.net/room/MicrosoftReactor/w4vIl6g2
          94 直播预约 拯救者杯OPENAIGC开发者大赛能量加油站·上海[3] 05/18 20:00 https://live.csdn.net/room/MicrosoftReactor/TYcxtjQJ
          95 直播预约 拯救者杯OPENAIGC开发者大赛能量加油站·上海[4] 05/19 20:00 https://live.csdn.net/room/MicrosoftReactor/NMNqycet
          96 更多 https://huiyi.csdn.net/
          97 上海 2024 全球机器学习技术大会 http://ml-summit.org/?hmsr=CSDN&hmpl=article&hmcu=&hmkw=&hmci=
          98 线下 2024 Elastic Meetup 重庆站 https://hdxu.cn/hJJZb
          99 长沙 全球音视频开发者与创作者社区启动会 https://marketing.csdn.net/p/40e010818d41bac211b40019366962e6
          100 线上 2024 中国开发者现状有奖调查 https://marketing.csdn.net/questions/Q2404010940281909140
          101 线下 CSDN 2024年度技术会议纵览 https://summit.csdn.net/
          102 北京 全球软件研发技术大会 http://sdcon.com.cn/
          103 上海 全球 C++ 及系统软件技术大会 http://cpp-summit.org
          104 北京 全球产品经理大会 http://pm-summit.org
          105 更多 https://jingsai.csdn.net/
          106 开放原子开源大赛 主办方：开放原子开源基金会 央视网 江苏省信息化和工业化厅等 协办方：CSDN https://www.openkylin.top/community/ai_contest_24.html
          107 更多 https://edu.csdn.net/studyvip?utm_source=learninngvip_sy_hyjx
          108 VIP Java8编程实战 https://edu.csdn.net/course/detail/3576
          109 VIP 面试之排序算法 https://edu.csdn.net/course/detail/27220
          110 VIP 实用数据分析：数据分析师从小白到精通 https://edu.csdn.net/course/detail/27362
          111 VIP Java之路 https://edu.csdn.net/course/detail/772
          112 VIP 韦东山嵌入式Linux第一期视频 https://edu.csdn.net/course/detail/207
          113 VIP 编程可以这样学 https://edu.csdn.net/course/detail/5247
          114 更多 https://spec.csdn.net/
          115 全球机器学习技术大会 http://ml-summit.org/
          116 智能算力进阶C位，揭秘人工智能产业背后的“冰山一角” https://blog.csdn.net/csdnnews/article/details/135193796
          117 Qualcomm 开发者专区 https://qualcomm.csdn.net/
          118 英特尔开发人员专区 https://intel.csdn.net/
          119 英特尔开发套件专区 https://inteldevkit.csdn.net/
          120 电子书下载 | 利用 OpenUSD 和 NVIDlA Omniverse™ 开启物理精确模拟世界 AI 新时代 https://www.csdn.net/article/2024-04-15/137782297
          121 BSV区块链中文开发者社区 https://bss.csdn.net/m/zone/bsv/index
          122 ConsenSys Web3社区 https://infura.csdn.net/consensys/index
          123 上海城市开发者社区 https://devpress.csdn.net/shanghai
          124 深圳城市开发者社区 https://devpress.csdn.net/shenzhen
          125 长沙城市开发者社区 https://devpress.csdn.net/changsha
          126 武汉城市开发者社区 https://devpress.csdn.net/wuhan
          127 重庆城市开发者社区 https://devpress.csdn.net/chongqing
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          129 视觉中国 https://www.vcg.com
          130 BOSS直聘 https://www.zhipin.com
          131 看准网 https://www.kanzhun.com
          132 优设网 https://www.uisdc.com
          133 View UI https://www.iviewui.com/docs/introduce
          134 DevPress社区 https://devpress.csdn.net/
          135 CSDN文库 https://wenku.csdn.net/
          136 Edge插件 https://plugin.csdn.net/

          工具简介

          死链接 - 也称无效链接，即那些不可达到的链接。

          一个网站存在死链接不是什么好事，首先一个网站如果存在大量的死链接，必将大大损伤网站的整体形象，再者搜索引擎蜘蛛是通过链接来爬行搜索，如果太多链接无法到达，不但收录页面数量会减少，而且你的网站在搜索引擎中的权重会大大降低。该查询可以遍历指定网页的所有链接，并分析每个链接的有效性，找出死链接。

          相关功能
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          WHOIS查询 DNS查询 过期域名查询 NsLookup查询 域名删除时间 备案查询 友链查询 SEO综合查询
          IP类
          IP 查询 IP 批量 同IP网站查询 IP WHOIS查询 百度真假蜘蛛 IP所在地批量 友链同IP检测 端口扫描
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