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Delphi EDI 需求分析与对接指南德尔福科技（Delphi Technologies）是全球领先的汽车零部件及系统顶级供应商之一，尤其在动力总成和电子电气技术领域实力雄厚。如今，德尔福科技专注于燃油喷射系统、电气化解决方案、售后市场部件等。本文将主要介绍Delphi的EDI需求以及如何基于知行之桥EDI系统实现与Delphi的EDI对接。

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万粉变现经纪人

如何解决pip安装报错ModuleNotFoundError: No module named ‘pywifi’问题摘要：本文针对PyCharm控制台中pip安装pywifi库后仍出现ModuleNotFoundError的问题，提供系统化解决方案。文章从10个常见原因入手，包括模块未安装、网络源问题、路径配置错误等，给出详细排查步骤和修复方法。通过流程图和表格总结，帮助开发者快速定位环境配置问题，同时提供扩展思路如虚拟环境管理、权限处理等。适用于macOS系统下使用PyCharm时遇到的第三方库安装异常情况，可作为Python环境配置问题的通用排查手册。

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Matplotlib绘制各种图参考我将为您创建一个详尽的Matplotlib画图教程，采用Jupyter Notebook风格，结合Pandas和SciPy的数据处理。2. 基础图表2.1 折线图 (Line Plot)2.2 散点图 (Scatter Plot)2.3 柱状图 (Bar Plot)3. 统计图表3.1 直方图与概率密度 (Histogram & KDE)3.2 箱线图 (Box Plot)3.3 热力图 (Heatmap)4. 高级图表4.1 饼图与环形图 (Pie & Donut Char

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小蜜蜂爱编程

ros2高级篇之高可用启动文件及配置编写 ros2的launch文件必须实现generate_launch_description() 函数，它是 ROS 2 启动文件的强制要求，必须实现且返回一个 LaunchDescription 对象。声明参数（通过 DeclareLaunchArgument）配置节点（通过 Node）组合多个组件（如包含其他启动文件、设置环境变量等）定义启动顺序和依赖关系# 1. 声明参数# 2. 配置节点# 3. 返回LaunchDescription对象arg1,node1,

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【机器学习】第四章回归算法第3章对分类算法进行了介绍，接下来介绍回归算法。回归算法是种根据数据构建模型，再利用这个模型训练其中的数据并进行处理的算法，训练得到的是样本特征与样本标签之间的映射，样本标签是连续的。回归算法以线性模型为主。线性模型指的不是一个模型，而是一类模型，包括线性回归、岭回归、LASSO回归等。

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线程池excutor 和 submit区别关于异常处理，请详细说明，会吞掉异常吗，需要捕获吗 / 抛出 ExecutionException，原因是被包装的原始异常。：异常会向上传播，但如果没有自定义异常处理器，可能仅打印日志而未被业务代码捕获。：如果任务中抛出未捕获的异常，会直接终止当前线程，并通过线程池的。：如果没有自定义异常处理器，异常可能仅打印而未被业务逻辑处理。// 不调用 future.get()，异常被“吞掉”异常直接导致线程终止，但线程池会创建新线程替代。自定义处理逻辑，否则异常可能被忽略（仅打印）。：异常直接抛出，但需自定义处理器避免丢失。，异常不会主动抛出，看似被“吞掉”。

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大大的大大

python基础笔记可以在python 中新建文本文本档等(看后缀)："xx"=open('C:\py\py笔记.txt','a+') #a+就是如果文件不存在就创建，存在就在文件内容里面继续编写追加。但是三引号"""xxxx"""='''xxx'''可以换行输出；print(ord('xxxxxx')) #xxxx是二进制对应的文本，但是输出的是十进制的数字，ord对应的是ASCLL相对应的数值；#输出的是xx的id标识就是相对应的地址；print('hello','你好','好的')

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深度学习乐园

基于LSTM的时间序列到时间序列的回归模拟本项目开发了一个基于LSTM的序列到序列（Seq2Seq）模型，用于时间序列回归任务。通过多Excel文件数据预处理（归一化、数据集构建）和留一交叉验证训练策略，模型采用编码器-解码器架构捕捉时间依赖性。使用MSE损失函数和Adam优化器，通过早停机制防止过拟合。评估指标包括MSE、MAE和R²，并提供了预测函数和可视化功能。最终模型表现良好，未来可探索更复杂架构和超参数优化。该模型为时间序列预测提供了有效解决方案。

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Python游戏开发实战：打造高仿俄罗斯方块掌机坦克大战在游戏开发过程中，调试和测试是确保质量的关键环节。我们采用了分层测试的策略：单元测试用于验证各个模块的功能正确性，集成测试用于检验模块间的交互，系统测试则关注整体的游戏体验。特别值得分享的是我们的实时调试工具的实现。通过在游戏中嵌入调试信息显示，我们可以实时观察游戏状态的变化，快速定位和解决问题。这种方法大大提升了开发效率。通过这个坦克大战游戏的开发实践，我们不仅成功地重现了经典游戏的魅力，更重要的是在技术实现上实现了多项创新。

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python flusk 监控创建虚拟环境目录 python3 -m venv /sda1/xunjian/venv # 激活虚拟环境 source /sda1/xunjian/venv/bin/activate # 激活后终端会显示 (venv)虚拟环境能完全隔离项目依赖，避免影响系统 Python 环境，是标准且安全的做法。

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FPGA基础 -- Verilog 访问寄存器数组的指定位示例本文介绍了 Verilog 中多维寄存器数组的访问方法，主要涵盖五种场景：1）访问指定偏移寄存器；2）访问寄存器某一位；3）修改寄存器某一位；4）访问寄存器连续多位；5）组合访问多个寄存器的位。通过示例代码和表格总结，详细说明了不同访问方式的语法格式和应用场景，包括动态索引和位切片操作。这些技巧适用于处理寄存器数组的读写操作，是硬件描述语言编程的基础知识。

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RK3588 安卓adb操作 adb（Android Debug Bridge）是一个用于与安卓设备进行通信和控制的工具。adb可以通过USB或无线网络连接安卓设备，执行各种命令，如安装和卸载应用，传输文件，查看日志，运行shell命令等。adb是安卓开发和测试的重要工具，可以帮助开发者快速地调试和优化应用。

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悟能不能悟

java和ptyhon对比：初学者可先学Python建立编程思维，再深入Java理解工程化；职业方向若偏AI/数据分析选Python，若重系统架构或移动开发选Java。两者掌握其一后，另一门语言易触类旁通。

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如何编写假设和约束---SRS软件需求规格指南系列摘要：软件需求规范(SRS)中的假设和约束部分是项目管理的关键环节，它定义了技术假设、操作假设、商业假设等前提条件，以及资源限制、技术限制、外部约束等边界条件。通过明确区分假设与约束，采用可验证的表述方式，并保持与利益相关者的持续沟通，能够有效管理项目风险，确保开发过程的可控性。该部分需要定期维护更新，以反映项目环境变化，保持文档的时效性与准确性，为软件开发提供可靠的基础框架。（149字）

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Python 网络爬虫 —— 提交信息到网页函数，能模拟浏览器向网页发数据（如表单、文件），实现信息上传，让我们能与网页背后的服务器 “沟通”，像改密码、传文件等操作，都可通过它完成。函数实现，不管是传表单改密码，还是传文件，都能通过配置参数完成，理解浏览器抓包和函数参数，就能灵活模拟各种提交操作啦～带着数据发给服务器，虽然实际改密码还得先登录，但演示了 “传数据” 的核心流程。带着它发请求，服务器接收后，就能把文件存到指定位置（实际要填正确的上传网址）。想把文件（如图片、文档）传到网页，用。总之，“提交信息到网页” 靠。

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【软件测试】软件开发模型与需求分析本文详细介绍了软件工程中的软件开发模型：瀑布模型、螺旋模型、增量模型、迭代模型、敏捷模型、测试模型，以及项目开发过程中的具体需求：用户需求、软件需求等具体概念。

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小白学Python，网络爬虫篇（1）——requests库网络爬虫通俗来讲就是使用代码将 HTML 网页的内容下载到本地的过程。爬取网页主要是为了获取网页中的关键信息，例如网页中的数据、图片、视频等。Python 语言中提供了多个具有爬虫功能的库，下面将具体介绍。urllib 库：是 Python 自带的标准库，无须下载、安装即可直接使用。urllib 库中包含大量的爬虫功能，但其代码编写略微复杂。requests 库：是 Python 的第三方库，需要下载、安装之后才能使用。

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从0开始学习R语言--Day49--Lasso-Cox 回归对于正常的医疗数据来说（指的是每个变量都有对应的结局数，不出现某类情况病人完全死亡或完全存活），我们对其做单因素回归确定变量的显著性，再进一步做多因素回归是我们正常的分析思路。从输出中可以看到，模型的c-index值为0.7，p值小于0.05，可解释性较好；而Lasso-Cox 回归可以直接处理这类数据，这个方法会给每个变量一个惩罚项系数，根据系数给予权重，自动筛选出对生存时间影响最大的预测变量，而且对于高度相关，其能够处理这个许多变量共线性大的问题，且在过程中是正则化了变量的值，能很好地防止过拟合。

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Python写的贪吃蛇小游戏摘要：本文介绍了一个基于Python和Tkinter库开发的贪吃蛇游戏实现。该游戏具有完整的功能，包括开始/暂停、自动计分、难度调节等。游戏采用方向键控制移动，空格键暂停。实现了蛇的移动、碰撞检测、食物生成和计分系统。游戏难度可通过滑块调节(50-250ms)，蛇身采用不同颜色区分头部和身体，并添加了方向性眼睛特效。代码结构清晰，适合Python初学者学习GUI游戏开发。

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构建智能客服Agent：从需求分析到生产部署本文详细介绍了智能客服Agent系统的构建过程，从需求分析到生产部署的全流程。作者基于BERT模型构建意图分类器，采用多轮对话状态跟踪和上下文感知回复生成技术，结合向量化知识检索系统实现智能化问答。系统引入多因子融合的人机协作切换机制，通过微服务架构确保高可用性。实践数据显示，该方案将意图识别准确率提升至92%，对话完成率达78%，用户满意度提升至4.6分（满分5分）。文章包含丰富的技术实现细节，如对话状态跟踪器、知识检索系统和性能监控模块的代码实现，为构建生产级智能客服系统提供了完整参考方案。

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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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韩曙亮: 中国人民大学硕士 , 专注于移动开发领域 , 博客专家 , 2023 年博客之星 TOP1 , 2021 年博客之星 TOP9 , 华为云云享专家 , 阿里云社区专家博主 , 51CTO 专家博主 ;

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厦门德仔: 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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Hollis Chuang: www.hollischuang.com

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caimouse: 在IT行业有20多年的经验。拥有20多年的C和C++开发经验，5年以上Python开发经验,资深数据库开发、上百G数据库优化经验。曾经任职嵌入式工程师、P2P开发工程师、银行信用卡交易系统工程师、全自动化电池测试部门经理。

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