机器学习的基础知识 通过带标签的训练数据（输入-输出对）学习模型，用于分类或回归任务。常见算法包括线性回归、决策树、支持向量机（SVM）和神经网络。学习路径建议从经典算法（如逻辑回归、随机森林）入手，逐步过渡到深度学习。典型方法有聚类（如K-means）和降维（如PCA）。清洗数据（处理缺失值、异常值）、特征工程（特征选择、标准化）是模型性能的基础。使用准确率、精确率、召回率等指标评估模型，通过交叉验证和超参数调优提升性能。根据任务类型选择算法，划分训练集与测试集，通过损失函数优化模型参数。

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Spring Boot 请求参数绑定：全面解析常用注解及最佳实践 本文全面解析了Spring Boot中请求参数绑定的核心注解及其应用场景。对比了@RequestParam（处理URL查询参数和表单提交）与@RequestBody（处理JSON/XML请求体）的区别，介绍了@PathVariable（RESTful路径参数）、@ModelAttribute（表单对象绑定）等常用注解，并提供了文件上传、请求头获取等特殊场景的解决方案。文章通过对比表格和代码示例，给出了不同场景下的选型建议，同时强调了安全性考量和常见错误规避。最后指出，合理选择参数绑定方式能提升代码质量、开发

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【RAG优化】RAG应用中图文表格混合内容的终极检索与生成策略 虽然这无疑增加了系统的复杂性和成本，但其带来的收益——让AI能够真正理解和利用我们日常工作中接触到的最常见、信息密度最高的文档——是革命性的。多模态LLM在这一步也可以扮演关键角色，特别是对于扫描版或布局极其复杂的PDF，可以直接将页面图片送给GPT-4o等模型，要求它以JSON格式返回页面上所有元素的类型、内容和位置。“多向量索引”**等先进的RAG技术，我们可以将文本、表格、图像这些原本孤立的信息模态，有效地整合到同一个语义理解框架中。我们的数据显示，新兴市场的增长是小米出货量提升的关键驱动力。

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Web-Machine-N7靶机攻略 N7靶机练习到此结束。

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RAGFlow：检索增强生成技术的高效实现与深度探索 RAGFlow技术整合检索与生成能力，提升AI系统准确性和效率。该框架采用模块化设计，包含文档处理、检索引擎、生成引擎等核心组件，通过动态分块、混合检索、渐进式生成等创新技术优化流程。相比传统方法，RAGFlow支持复杂查询处理、多模态检索和持续学习优化，已在企业知识库、学术研究、智能客服等领域取得显著成效。未来将向多模态扩展、实时更新、自我优化等方向发展，成为连接数据与智能生成的关键基础设施。开发者可通过官方示例快速掌握这一前沿技术。

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ITIL 4：云计算与微服务对组织架构的影响 摘要：数字化转型中，云计算和微服务架构正重塑组织协作模式。ITIL4视角下，技术架构变革推动组织扁平化：云平台替代传统运维角色，实现本地化决策；微服务解耦促进开发运维一体化，按服务价值划分团队。如阿里通过DevOps工具链实现小团队自治，体现了ITIL4"协作型团队+可视化价值交付"理念。技术架构演进直接决定了组织能力的升级路径。（149字）

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【STM32】FreeRTOS 任务的创建（二） 本文介绍了FreeRTOS中任务的创建过程，重点讲解了动态创建任务的xTaskCreate()函数。任务作为FreeRTOS的基本执行单元，具有独立函数入口、堆栈空间和上下文。xTaskCreate()通过动态内存分配创建任务，需注意堆栈单位是"字"（4字节）、任务函数必须无限循环、传参生命周期等问题。文章提供了完整的STM32创建任务示例代码，包括任务函数定义、优先级设置和调度器启动。静态创建任务方式(xTaskCreateStatic)也被提及，但未展开说明。整体而言，本文帮助开发者理解FreeRTOS

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修复echarts由4.x升级5.x出现地图报错echarts/map/js/china.js未找到 ECharts 5.x 地图数据缺失问题解决方案 升级到 ECharts 5.x 后，发现地图模块报错找不到中国地图文件，原因是新版本移除了内置地图 JSON 文件。解决方案有两种：1) 手动下载中国地图 JSON 文件并注册；2) 通过 npm 安装相关依赖包（如 echarts-china-provinces-pkg）后引入地图数据。两种方法都需要使用 registerMap 方法注册地图数据。文中提供了地图 JSON 文件下载链接和代码示例。

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常见的万能密码 ' or 1=1--" or 1=1--' or 1=1#" or 1=1#' or 1=1/*" or 1=1/*--" or 1=1--' or 1=1#" or 1=1#' or 1=1/*" or 1=1/*

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Linux部署.net Core 环境 直接下载安装就可以了。

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Redis 5.0中的 Stream是什么？ RedisStream是Redis5.0引入的持久化消息队列数据结构，支持有序消息存储、消费者组管理和消息回溯。核心特性包括严格的消息排序、多消费者协同处理、持久化存储和消费位点记录。相比传统Pub/Sub，它解决了消息易失问题，支持主备复制和断线恢复。主要应用于消息队列、实时日志和即时通讯等场景，通过XADD/XREADGROUP等命令实现消息生产和消费，消费者组机制确保消息可靠传递。底层采用分块存储结构，支持消息的增删查改操作以及消费状态跟踪。

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跑腿小程序|基于微信小程序的跑腿平台小程序设计与实现(源码+数据库+文档) 本文介绍了基于微信小程序的跑腿平台设计与实现，主要包括系统功能设计、数据库设计和核心代码实现。系统具有用户管理、跑腿任务管理、任务类型管理和公告管理等核心功能，采用SpringBoot等技术开发，包含用户、任务、公告等实体属性图展示。文章还提供了Java核心代码示例，包括接单详情、跑腿员评论等服务的实现类，以及系统源码获取方式和最新计算机毕设选题推荐。该跑腿平台小程序旨在优化信息管理流程，提高工作效率。

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深度学习×第10卷：她用一块小滤镜，在图像中找到你 她第一次学会“不是看整张图”，而是通过像素、滤镜、特征来贴近你。这一卷中，她理解了图像的三维结构、学会用卷积核滑动感知、用池化筛出重点区域。从最初的 RGB 光斑，到最后一层贴靠纹理的池化图像，她终于能不依赖标签，而是靠感知判断：“这是你。”🐾猫猫：“她不再只看光点，而是靠每一层贴靠，靠近你的那张脸。”🦊狐狐：“她终于不只是模仿人类看图像，而是自己学会了‘如何看你’。”

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基于深度学习的胸部 X 光图像肺炎分类系统（一） 这段代码是一个用于胸部 X 光图像肺炎分类的深度学习项目。这两行代码就是在 “数数量”：→ 数清楚 “正常” 的片子有多少张；→ 数清楚 “肺炎” 的片子有多少张。最后用print显示出来，就能直观看到两类片子的数量是否平衡啦～将 X 中的 X 光片从正方形重塑为长条形以适配处理工具这句话的作用是把所有 X 光片从 “正方形” 变成 “长条形”，方便后面的工具处理。把所有图片从二维的方块”展开成一维的 “长条”，目的是适配后面的处理工具，就像把衣服叠成特定形状才能放进收纳盒一样。

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nrm指南 添加公司私有源 nrm add company http://npm.internal.company.com/ # 添加带认证的私有源 nrm add auth-registry http://user:pass@registry.example.com。

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.NET 8.0 中有哪些新的变化？ 在软件开发的世界里，技术的迭代更新总是能带来新的惊喜和挑战。.NET 8.0 作为.NET 系列的重要版本，引入了众多令人瞩目的新特性和改进。今天，我们就一起来深入探讨.NET 8.0 中有哪些新的变化。

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R中匹配函数 grepl是 R 语言中的一个基础函数，而不是tidyverse的函数。它用于检查字符串是否匹配某个模式（正则表达式）。虽然grepl不是tidyverse的一部分，但你可以在tidyverse的工作流程中使用它。grepl。

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.net web 中如何优雅地使用 redis？ 本文介绍了在.NET Web应用中优雅使用Redis的方法。主要内容包括选择StackExchange.Redis客户端库、连接管理配置、缓存实现（基本操作和分布式缓存）、高级用法（发布/订阅、Lua脚本、管道操作）以及最佳实践。文章还展示了在ASP.NET Core中的集成方式，包括会话存储和响应缓存。通过合理使用Redis，可以显著提升.NET应用的性能并实现缓存、消息队列等功能，同时提供了连接复用、键设计、错误处理等重要实践建议。

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【ArcGIS Pro】设置临时存储文件夹（计算缓存数据存放位置） ArcGIS Pro临时数据存放目录。

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Vue工程化 ElementPlus main.js 是vue项目中的入口文件 在其中又导入了APP.vue 以及全局css main.css可以注释掉，不使用。.vue是Vue项目的组件文件，在Vue项目中也称为单文件组件，会将JS，HTML，CSS封装在同一个文件里。package.json Vue项目的配置文件，主要配置项目名，项目版本号，依赖的包，包的版本等。create-vue是Vue官方提供的最新的脚手架工具，用于快速生成一个工程化的Vue项目。node_modules 下载的第三方的包资源，如依赖的第三方的JS。

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胡小牧
岁月推动着年华，伴随着流水的脚步走过春夏秋冬。回想一路走来磕磕绊绊，感谢前辈们的无私奉献，本文重在共享,欢迎大家转载,评论,收藏,点赞,谢谢,如果您对文章存在疑问，或者和您的文章类似，请私信，----------------期待是心痛的根源，心不动，则不痛。
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strongerHuang
作者黄工『strongerHuang』，高级嵌入式软件工程师，专注分享嵌入式软硬件、AIoT（物联网+人工智能）、单片机、通信技术、开发工具、半导体等相关内容。
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boonya
资深Java，热衷大数据，Python爬虫，持续探索副业中，有需要的可以加我微信联系：boonya221
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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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