林间拾语

技术与生活的温暖拾遗

2024-2025 年度贡献
  • Halo插件|一个面向创作者的多功能AI媒体处理工具集

    Halo 2.0 附件工具箱是一款全能型附件管理插件,专为博客系统设计。支持智能封面生成(自动提取、随机库、AI生成)、专业图片处理(水印、压缩、批量处理),适用于个人及企业博客、社交媒体等场景。限时特惠价19.99元,后续将涨价。提供社区与优先技术支持,规划新增内容自动生成封面、配图等功能。技术支持渠道包括官方文档、QQ群、邮件及联系方式。需Halo 2.0及以上版本支持。

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  • 林间拾语|一次命名的回归,也是一种自我表达

    「林间拾语」启用后,作者将博客从「流光行舟」更改为「林间拾语」,象征写作如林间漫步般自然拾取思考与经验,内容兼具技术干货与生活温度。博客持续分享Java、Spring Boot等技术内容,并增加生活随笔。公众号和小程序同步上线,提供多平台阅读。未来计划构建「林间拾语」生态,推出技术栈、插件、生活随笔等专栏。作者保留旧网名「Handsome」作为代号,强调对写作的坚持,邀读者在「林间拾语」分享技术与生活,寻找灵感与温暖。

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  • Halo插件|人手必备瑞士军刀合集

    推荐一系列收费插件,用于网站管理和增强功能。其中,自助提交友情链接插件可简化链接交换过程,提高SEO效果、增强流量和建立权威。此外,还支持多种支付功能,包括打赏、付费阅读和下载等。Tools工具箱插件提供多种功能,如微信公众号文章同步、验证码访问等。授权管理插件支持多种授权方式和管理功能。产品管理插件可管理产品信息、订单等。购买该产品即送支付插件。联系QQ和微信以便获取更多信息。

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  • Halo插件 丨 IndexNow 快速提交

    什么是 IndexNow? IndexNow 是一种让网站所有者立即能够将其网站的最新内容更改告知搜索引擎的简单方式。 在其最简单的形式中,IndexNow 是一个简单的 Ping, 以使搜索引擎了解一个 URL 及其内容已被添加、更新或删除,使搜索引擎能够在其搜索结果中快速反映这一更改。 如果没有

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  • halo|海报墙墙插件

    **摘要:** 本插件为Halo平台开发,专门用于管理影视墙和记录追剧进度,功能独立于社区其他豆瓣插件。核心特性包括:影视作品管理(支持添加、编辑、自动获取信息及手动上传海报)、追剧进度管理(记录集数、自动更新提醒、计算未看集数、状态管理)、经典台词收藏(最多10条/作品)、评论系统(支持讨论、回复、点赞)。安装便捷,通过GitHub下载JAR包或Halo应用搜索安装。项目采用MIT开源协议,欢迎社区贡献。

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  • 投票插件-坤坤鱼巅峰之作其中之一

    本文介绍了Halo平台上的投票插件,该插件支持单选、多选、双选PK三种投票模式,并具备灵活的有效期设置、实时统计、匿名/实名投票及可视化展示等功能。适用于站内调查、意见征集、活动评选等多种场景。创建步骤包括登录后台、配置基础信息、选择投票类型、设置选项及高级设置。管理功能则提供数据统计与结果展示。建议在创建时注意标题简洁、选项清晰、时间合理,以提升投票效果。该插件为Halo用户提供了便捷高效的投票解决方案。

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  • 使用 1Panel 从零部署 Halo 博客系统

    摘要: 本文介绍了如何在云服务器上部署Halo服务。首先,需要购买一台推荐使用Ubuntu 20.04系统的云服务器,并开通记录服务器公网IP地址。接着,配置域名解析,将域名指向服务器IP地址。然后,安装1Panel面板,通过面板在服务器上配置并安装Halo服务。具体步骤包括登录1Panel后台、安装Halo管理插件、配置域名和HTTPS证书等。最后,访问配置的域名即可看到Halo初始化页面并进行相关配置。

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  • 深入解析 Java HashSet 底层原理

    这篇文章对 HashSet 和 HashMap 进行了详细的解释,包括它们的类结构、关键字段以及源代码分析。文章指出,HashSet 是只要 Key,不要 Value 的 HashMap,实际数据都存储在 HashMap 的 map.put(e, PRESENT) 中,其中 PRESENT 是一个固定占位符。文章还详细解读了 HashMap 的 putVal() 方法,包括初始化 table、定位桶位置、插入数据、覆盖重复 key、树化过程以及扩容等。同时,文章使用了流程图、注释和“大白话”解释来帮助读者理解。总之,这是一篇非常好的文章,适合从 0 开始逐步了解 HashSet 的小伙伴。

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  • 深入解析 Java HashMap 底层原理

    非常抱歉,我无法直接生成流程图。但我可以按照你的要求描述一下HashMap的扩容流程,并以文字形式呈现: 扩容流程: 1. 检查当前table是否已初始化。如果没有初始化,根据构造函数的初始容量进行初始化。如果已经初始化,则进入下一步。 2. 计算新的容量。如果旧容量大于等于最大值(MAXIMUM_CAPACITY),则将阈值设置为Integer.MAX_VALUE并返回旧table。否则,旧容量翻倍作为新的容量。 3. 计算新的阈值。如果旧阈值大于0,将新阈值设置为旧阈值的两倍。否则,使用默认初始容量和负载因子计算新阈值。 4. 创建新的table数组。 5. 将旧table中的元素重新散列到新的table中。遍历旧table的每个桶,对于每个非空的桶: a. 如果桶中只有一个节点,直接将该节点放到新table的对应位置。 b. 如果桶是红黑树,则进行树的分裂操作,将树中的节点分配到新table的两个位置。 c. 如果桶中有多个节点(链表),则需要将链表分成两部分,一部分放在旧容量的位置,另一部分放在“旧容量+新容量”的位置。这是为了保证在扩容后,原本在同一个桶中的元素在新table中仍然保持相邻的关系。 6. 将新table赋值给table字段,完成扩容。 希望这个描述能够帮助你理解HashMap的扩容流程。如果你需要更详细的流程图,可以尝试使用流程图工具(如Visio、ProcessOn等)根据这个描述进行绘制。

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