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外卖“0元购”退场后，即时零售大战才刚开始例如，瑞幸咖啡通过精细化的会员管理和社群运营，在小程序下单、顺丰同城等第三方配送的基础上，避免捆绑平台，成功培养了高频次、高忠诚度的消费群体；成熟的商家应当采取“平台+私域+自主配送”的多元化策略，取长补短，规避风险——平台庞大的流量和精准的推荐算法，依然对获客很有意义。因为在即时零售市场扩大的背景下，第三方即配的多维度优势会越来越突出。以顺丰同城为例，其通过整合面向商家、消费者和末端配送的全场景业务，构建了覆盖“全需求、全时段、全距离”的服务网络，这样既促进了各方降本增效，又更好地夯实了自身的盈利结构。

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Spring AOP_2 本文介绍了Spring AOP中切点表达式的两种主要形式：execution和@annotation。execution表达式通过方法签名匹配，支持通配符灵活配置；@annotation则基于自定义注解实现无规则方法的切面管理。文章详细讲解了动态代理的实现原理，对比了JDK动态代理和CGLIB动态代理的适用场景及代码实现，其中JDK代理要求目标类实现接口，而CGLIB可直接代理普通类。最后列举了Spring AOP的四种实现方式，强调动态代理是AOP的核心机制。通过房产中介的代码示例，生动演示了静态代理与动

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快速了解决策树决策树是一种直观且易于理解的监督学习算法，广泛应用于分类和回归问题。它通过模拟人类决策过程，将复杂问题拆解为一系列简单的判断步骤，最终得出结论。

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悬挂的绳子，它的函数方程是什么样子的？本文通过受力分析和微积分推导，得出了悬挂绳子形成的"悬链线"函数方程。首先建立坐标系，假设绳子密度均匀、柔软且不可伸缩，在受力平衡条件下推导出微分方程 ( a \sqrt{1 + f'^2(x)} = f''(x) )。通过变量替换和积分求解，最终得到悬链线方程为双曲余弦函数形式：( f(x) = \frac{1}{2a}(e^{ax} + e^{-ax}) )，其中a为与绳子密度、重力等相关的常数。这一优美方程展现了自然下垂的绳子所蕴含的数学规律。

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基于Python的个性化饮食网站的设计与实现计算机毕业设计源码11102 本网站采用 Python 语言开发，后端利用 Django 框架构建逻辑，借助 MySQL 数据库进行数据存储与管理，前端运用 HTML、CSS 和 JavaScript 搭建界面。功能模块涵盖多个方面，用户端有首页、饮食社区、通知公告、新闻资讯、食材商城、商城管理、食谱信息、健康档案、在线咨询、个人中心等功能；管理端则包括数据分析、角色管理、食谱信息管理、健康档管理、饮食建议管理、建议反馈管理、通知提醒管理、食谱类型管理、口味类型管理、在线咨询管理、系统管理、通知公告管理、新闻管理、交流管理、商城管理..

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深度理解 linux 系统内存分配本文详细介绍了 linux 操作系统下的内存分配原理，包括用户态和内核态。

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笑衬人心。

MySQL 索引失效的场景与原因 MySQL索引失效的常见场景包括：1)使用左模糊或全模糊匹配(LIKE '%abc')，因B+树无法定位前缀；2)对索引列使用函数或表达式计算，破坏原始值匹配；3)隐式类型转换导致列被函数处理；4)联合索引未遵循最左匹配原则；5)OR条件包含非索引字段。解决方法包括使用右模糊匹配、避免列运算、保持类型一致、遵循索引顺序、改用UNION等。理解这些失效机制有助于优化SQL查询性能，避免全表扫描。

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深度学习：优化器（Optimizer）优化器详解初版

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少林寺用什么数据库？对IT人而言，吃透其架构、把准数据库命脉、拥抱国产化与AI，就是在驾驭未来十年的技术竞争力

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这款测绘级组合导航的高精度源于何处？ ER-GNSS/MINS-01 MEMS组合导航系统以0.01°姿态精度（后处理0.004°）、0.05°航向精度（后处理0.01°）的测绘级表现，成为MEMS组合导航领域的精度标杆。单一惯性导航易因误差累积偏离基准，而ER-GNSS/MINS-01内置的双天线全系统全频点GNSS模块，通过“绝对基准+动态定向”双重能力，为高精度导航提供了外部校准支撑。零偏不稳定性<2μg的特性，可精准捕捉载体微小的线加速度变化，配合±60g的量程，既能适应无人机急加速、车辆颠簸等动态场景，又能保证低速运动时的测量精度。

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STM32——启动过程浅析本文介绍了STM32开发中的两个关键内容：Map文件解析和启动过程分析。在Map文件部分，详细讲解了MDK编译过程文件的生成、Map文件的作用与组成，包括函数调用关系、冗余程序段删除、映像符号表等关键内容，重点阐述了如何通过Map文件分析Flash/RAM大小以及SRAM/FLASH的计算方法。在启动过程部分，简要提及了STM32的启动文件分析。文章为STM32开发者提供了实用的调试和优化方法，特别是通过Map文件了解程序内存占用情况的技术要点。

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智能体上下文工程四重奏：LangChain记忆压缩术解码智能体运行离不开上下文工程。本文通过拆解保存、筛选、压缩、隔离四大核心策略，结合LangGraph技术实现，揭示大模型智能体如何突破上下文窗口限制。从Anthropic多智能体实践到Claude Code自动压缩机制，从Reflexion记忆合成到Hugging Face沙箱隔离，深度解析上下文管理的前沿技术路径。

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JavaScript性能优化实战监控内存使用：通过Chrome DevTools的Memory面板定期进行堆快照分析，识别内存泄漏点。使用事件委托替代大量事件监听器，通过事件冒泡机制在父元素统一处理。高频事件使用防抖（debounce）和节流（throttle）控制触发频率。优化对象生命周期：对象池技术复用高频创建销毁的对象，如游戏中的子弹实例。避免在闭包中保留不必要的大对象引用。避免内存泄漏：及时解绑事件监听器，清除定时器，移除无效的DOM引用。减少主线程阻塞：时间切片（Time Slicing）技术将长任务分解为可中断的短任务。

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小慧同学～

怎么修改论文格式呢？提供一份论文格式模板本文提供学术论文格式规范模板，包含参考文献、专有名词、图表公式及排版格式要求。参考文献需包含中英文期刊、会议论文等类型，注明作者、题目、出处等信息，并统一编号格式。首次出现的专有名词需标注全称及缩写。图表标题需使用指定字体并规范编号，表格采用三线表。公式需用专业编辑器，正文格式需区分常数变量。标题分三级设置不同格式，正文采用小四号字体。页眉页脚按不同部分采用罗马数字或阿拉伯数字页码。所有格式需注意中英文符号及空格规范。

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对话式AI语音合成的跨平台远程协作方案由ChatTTS与cpolar共同解决在AI语音生成领域，**开源项目ChatTTS**以“最接近人类表达”的技术突破引发关注——其GitHub星标数一周内突破2万，成为当前文本转语音（TTS）领域的标杆。区别于传统TTS模型，ChatTTS通过深度学习对文本情感、语调和语义进行多维度解析，输出的语音能精准传递“七情六欲”，在虚拟助手对话、视频配音等场景中显著提升了自然度与真实感。

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【数据结构】哈希表实现哈希是一种通过哈希函数将关键字映射到存储位置的数据组织方式，核心思想是建立关键字与位置的直接映射关系以实现快速查找。本文系统介绍了哈希的核心概念：哈希冲突（不同关键字映射到同一位置）、负载因子（衡量空间利用率与冲突概率的指标）、以及多种哈希函数设计方法（直接定址法、除留余数法、乘法散列法等）。重点探讨了两种冲突处理策略：开放定址法（线性探测、二次探测）和链地址法（拉链法），并提供了完整的C++代码实现。特别针对不同数据类型（如字符串）设计了特化的哈希转换方法，通过质数扩容策略优化性能。文章指出实际应用中需权

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六、Linux核心服务与包管理在没有网络的情况下，使用系统安装光盘是获取RPM包的常用方法。场景二：配置本地文件镜像源 (使用系统安装光盘/ISO)(检查RPM包的GPG签名以保证安全) 或。YUM/DNF包管理工具 (yum/dnf)(此处可以放置您为本主题制作的思维导图)处理依赖问题的危险选项 (应极力避免)(覆盖文件、替换已安装包)。(list) 则是列出文件。(query file) 是。(假设系统安装光盘已挂载到。信息 (verbose)。(upgrade) 选项。(all) 已安装的包。(package) 选项。

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每天五分钟玩转人工智能

人工智能之数学基础：几何型(连续型)随机事件概率几何型概率定义在无限不可数集上，根据测度值（长度、面积、体积）定义。事件A发生的概率为区域A的测度值与Ω测度值的比值：其中S(A)为事件A的测度，S(Ω)为整个样本空间的测度。对于一维情况，可以通过长度值来计算概率对于二维情况，可以通过面积值来计算概率对于三维情况，可以通过体积值来计算概率对于更高维度的情况，可以通过多重积分来计算概率值。

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async/await和Promise之间的关系是什么？（补充） Promise是异步操作代理对象，允许绑定成功/失败处理方法。async/await是ES2017语法糖，基于Promise实现：async函数返回Promise，其内部await会暂停执行直到Promise状态变更。无await时async函数直接返回resolved/rejected状态的Promise；有await时返回pending状态的Promise，其resolve/reject决定后续执行流程。await会获取Promise结果或抛出异常，实现类似同步的异步编程体验。

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JavaEdge聊AI: 关注并私信我，获取更多大厂求职经验。《编程严选网》创始人，多年大厂一线开发经验，现魔都一线数据中心软件架构师。全网近30w粉丝，擅长分布式系统设计和AIGC应用开发。

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南淮北安: 好好学习

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SophiaCV: 微信搜索【计算机视觉联盟】，回复关键字【西瓜书手推笔记】获得Github标星2000+的机器学习笔记PDF版本。我的微信：PursueWin 一起进步学习

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谷哥的小弟: 历任研发工程师，技术组长，项目经理；曾于2016年、2020年两度荣获优快云年度十大博客之星。十载寒冰，难凉热血；多年过去，历经变迁，物是人非。然而，对于技术的探索和追求从未停歇。坚持原创，热衷分享，初心未改，继往开来！

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范桂飓: AWS Global Community Hero，EdgeGallery 开源社区架构组副主席及秘书处成员，跑步与自行车运动爱好者。 - 2016 年度十大博客之星得主 - 2021 年度十大博客之星得主 - 2022 年度博客新星评委 - 2023 年度博客之星评委 - 2024 年度博客之星评委

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大模型与Agent智能体: 本人专注于大模型智能体强化学习技术领域，从零开始构建GPT大模型及DeepSeek模型，系统掌握大模型预训练、SFT微调、强化学习微调（RLHF）、推理优化微调等技术体系，累计创作2054篇技术博客，覆盖Transformer、Rasa、LangGraph、AI机器学习算法实践、Spark大数据工程应用等前沿领域，内容总阅读量达353万次。

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码莎拉蒂 .: TA很懒，还没有添加简介

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