机器学习第一讲：机器学习本质：让机器通过数据自动寻找规律 机器学习第一讲：机器学习本质：让机器通过数据自动寻找规律

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麒麟环境下Selenium的使用 本文主要介绍了在内网环境下、服务主机无域名的情况下，为了抓取内网其他系统网页数据，安装使用Selenium的方法。并详细介绍了离线安装python依赖包的方法。

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算法与数据结构 - 常用图算法总结 在图论中，图算法非常重要，广泛应用于计算机科学、网络分析、社交网络、地理信息系统等领域。

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无偿帮写毕业论文 毕竟毕业论文只要过就行，脱产学习这么多年，终于熬出头了，完成毕设后有空就去多看看亲人好友，祝好！

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c#中equal方法与gethashcode方法之间有何关联？ 大家有没有遇到过，当你重写了c#对象的equal方法之后，编译器会提示你对相应的gethashcode进行重写，你是否感到疑惑？这两者之间有什么关联？为什么要有这样的规范？不重写又会发生什么问题？

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Python毕业设计219—基于python+Django+vue的房屋租赁系统(源代码+数据库+万字论文) 基于python+Django+vue的房屋租赁系统本项目前后端分离，分为租客、房东、管理员三种角色租客：注册、登录、公告、房源信息、预约看房、租房、在线咨询、合同签订、评价、房租支付、个人信息、密码修改、我的收藏房东：房源管理、预约看房管理、租房管理、租房合同管理、在线回复、评价管理管理员：包括房东所有功能、租客管理、房东管理、用户管理、房东管理、类型管理、轮播图管理、公告管理后端：python前端：VueVue-routeraxioselementPlus

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榕壹云打车系统：基于Spring Boot+MySQL+UniApp的开源网约车解决方案 无论您是寻求低成本转型的传统企业，还是希望快速搭建平台的创业者，亦或是技术开发者，榕壹云都能为您提供可落地的解决方案。榕壹云系统成功帮助厦门某出租车公司在两个月内上线了全新的网约车平台，用户量增长30%，司机接单效率显著提高。通过与高德地图的合作，榕壹云系统为用户提供了更便捷的出行选择，订单量提升了20%。：某省会城市出租车公司接入榕壹云系统后，日均订单量提升40%，司机月均收入增长25%，乘客投诉率下降60%。通过这些功能，榕壹云打车系统不仅提升了用户体验，也大幅提高了企业的运营效率和市场竞争力。

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鸿蒙OS&UniApp开发支持多语言的国际化组件#三方框架 #Uniapp 去年接手了一个面向国际市场的电商项目，需要支持中文、英文和法文三种语言。项目采用UniApp框架开发，可一开始我们团队在国际化方面遇到了不少问题：业务逻辑与翻译文本耦合度高、切换语言后某些组件不更新、动态内容翻译困难等。经过多次迭代和重构，我们最终开发出了一套灵活且易用的国际化解决方案。这套方案不仅解决了当前项目的需求，还具有很好的通用性和扩展性。今天就把这些经验分享给大家，希望能给正在做国际化的小伙伴提供一些参考。

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AGI大模型（14）：向量检索之使用缓存 为了提高语义搜索的效率，减少重复的向量化操作，本文介绍了一种通过缓存机制优化get_embeddings方法的技术。该方法通过为输入文本生成唯一标识，并将生成的向量存储在本地缓存文件中（使用.pkl格式），从而避免了对相同文本的重复处理。具体实现包括：创建缓存目录、检查缓存是否存在、分批处理文本、处理异常情况以及保存结果到缓存。此外，还展示了如何将这种缓存机制集成到向量数据库的搜索功能中，通过为查询生成唯一标识并缓存查询结果，进一步提升了搜索性能。实验结果表明，首次查询时进行向量化操作并生成缓存文件，而后续

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嵌入式（c语言篇）Day9 C语言提供了一系列字符串标准库函数用于处理字符串，使用这些函数需要包含头文件<string.h>。主要函数包括求字符串长度、字符串复制、字符串拼接和字符串比较等。我们不仅要理解这些函数的行为，还需掌握手动实现的方法。

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77. 组合【 力扣(LeetCode) 】 题目要求从1到n的整数中生成所有可能的k个数的组合。解题思路采用回溯法结合剪枝策略，确保生成的序列是递增的，从而避免重复。具体步骤包括：递归遍历每个位置的可能值，如果当前元素超出范围则剪枝；将合法元素加入序列，如果序列长度达到k则加入结果集；递归结束后回溯，移除最后一个元素。参考代码通过深度优先搜索（DFS）实现，时间复杂度为O(k * C(n, k))，空间复杂度为O(k)。

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MLflow - 机器学习生命周期管理平台 MLflow Tracing 为多种 GenAI 库（如 OpenAI、LangChain、LlamaIndex、DSPy、AutoGen 等）提供 LLM 可观测能力。通过 MLflow CLI 的一行命令，您可以将已记录的模型部署到本地推理服务器。开源平台，专为机器学习从业者和团队设计，用于简化机器学习全流程管理，确保各阶段可追踪、可复现。当上述代码执行完成后，在另一个终端中运行以下命令，并通过打印出的URL访问MLflow UI。，用于跟踪训练数据集、超参数、性能指标、训练好的模型、依赖项等信息。

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c语言第一个小游戏：贪吃蛇小游戏03 显示贪吃蛇身子的一个本文展示了如何通过C语言实现贪吃蛇游戏的基本功能，并逐步优化代码结构。初始版本通过链表结构表示蛇身，并使用curses.h库进行图形化显示。代码中定义了蛇的节点结构体，并通过hasSnackNode函数判断蛇身位置，gamepic函数绘制游戏界面。优化版本通过封装函数的方式，将添加新节点和初始化蛇身的逻辑独立为addNode和initSnake函数，提升了代码的可读性和可维护性。最终，程序能够动态显示贪吃蛇的完整身子，并支持在尾部添加新节点。节点输出结果如下。

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redis cd /optls -ltrmkdir redisls -ltrcd rediswget https://download.redis.io/releases/redis-6.2.14.tar.gz?_gl=1rg8uiu_gaNTU1MjQwOTI1LjE3MDA3MjI1Mjk._ga_8BKGRQKRPVMTcwMDc1Mjk0Mi41LjAuMTcwMDc1Mjk0Mi42MC4wLjA._gcl_au*NTYxOTk3MDg1LjE3MDA3MjI1Mjk.ls -ltrmv redis-6.2.

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学习机器学习的体会与姓名性别预测案例分析 特征工程是机器学习的灵魂：哪怕是名字这样“不规则”的信息，只要设计好特征，也能转化为数值进行建模。监督模型多样且有各自适用范围：逻辑回归适合线性分类，KNN适合少量样本的近似判断，朴素贝叶斯适合统计性强的特征分布。无监督方法可做探索性分析：即使没有标签，也能通过聚类方式探索数据潜在结构。数据清洗与编码同样重要：如标签“男”“女”要统一成数字标签，便于模型计算。

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stm32之FLASH 本文系统梳理了STM32F1系列微控制器中的FLASH存储器结构及其工作机制，重点介绍了程序存储器、系统存储器和选项字节的布局与作用。结合官方手册，详细解析了FPEC（FLASH程序/擦除控制器）的寄存器配置，阐述了写保护机制、页擦除流程和编程操作的具体步骤。通过图示与流程讲解，帮助读者深入理解FLASH的擦写原理及其在嵌入式开发中的实际应用

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Java的多线程笔记 创建一个线程的方法有多种，比如可以继承Thread类或者实现Runnable接口，结论是。接口后，你依然可以继承其他类，更灵活，同时也更符合面向接口编程的思想。Java 不支持多继承，如果你继承了。类，就不能再继承其他类，实现。

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# IntelliJ IDEA企业版集成AI插件「通义灵码」全流程详解：从安装到实战 **操作步骤**：点击代码左侧的灯泡图标 -> 选择 **Refactor** 或 **Optimize**。- **查看调用链**：在方法上右键选择 **Find Usages**，插件会展示该方法在项目中的所有调用位置。- **右键菜单**：选中代码块 -> 右键选择 **Explain Code**，插件会生成自然语言解释。- **定期更新插件**：在 `Plugins` 页面点击 **Update** 获取最新功能。- **依赖可视化**：支持生成类或方法的依赖关系图（需在插件设置中启用）。

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人工智能博士
王博Kings，985AI博士在读，优快云博客专家，华为云专家，是《机器学习手推笔记》、《深度学习手推笔记》等作者；在人工智能、计算机视觉、无人驾驶等具有丰富的经验。
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分享与交流：信息化建设、数字化转型、项目管理、流程梳理与再造、前后端开发、财务管理、数据库、网络、家庭教育与人生感悟等希望我的博客能带您愉快心情。
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