106-基于Flask的重庆充电桩投建数据可视化分析系统 随着新能源汽车的快速发展，充电桩建设成为智慧城市建设的重要组成部分。本项目基于Flask框架开发了一套完整的充电桩投建数据可视化分析系统，为政府决策、企业投资提供数据支撑。技术栈现代化采用Flask + MySQL + 现代化前端技术栈响应式设计，支持多设备访问模块化架构，易于维护和扩展功能完整性强完整的用户认证系统丰富的数据可视化功能完善的数据管理功能智能决策支持用户体验优秀现代化UI设计流畅的交互体验直观的数据展示数据安全可靠密码加密存储用户权限管理。

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Linux学习-数据结构（循环队列，哈希表） 将要存储的数据的关键字和存储位置之间，建立起对应的关系，这个关系称为哈希函数。存储数据时，通过对应的哈希函数可以将数据映射到指定的存储位置，查找时，仍可通过该函数收到数据的存储位置。例如，两个不同的字符串经哈希函数处理后，映射到哈希表的同一个索引位置，就会产生冲突。当发生冲突时，通过某种规则在哈希表中寻找下一个空闲位置存储数据，核心思想是 “哈希冲突是哈希表中的常见现象，指。：冲突时依次检查下一个地址（存储位置 = f（key）提高数据的查找效率。

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109-基于Flask的客户购物趋势分析系统 本文介绍了一个基于Flask框架的客户购物趋势分析系统，该系统集成了数据可视化、多维度分析、用户权限管理等功能。系统采用前后端分离架构，后端使用Flask-SQLAlchemy处理数据，前端采用Bootstrap 5和Chart.js实现交互式可视化。项目结构清晰，包含数据处理、API接口、用户认证等模块，支持MySQL和SQLite数据库。系统特色包括一体化设计、易扩展性和良好的用户体验，适用于企业级数据分析场景。文中还展示了系统架构设计、技术栈组成和部分核心代码，并提供了项目结构图和功能演示截图。

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Linux操作系统从入门到实战（十九）进程状态 本文介绍了Linux系统中进程状态的三个核心概念：就绪状态（等待CPU资源）、运行状态（正在执行）和阻塞状态（等待外设资源），并通过食堂打饭的类比帮助理解这些状态的转换逻辑。文章重点讲解了僵尸进程（子进程已结束但父进程未回收）和孤儿进程（父进程先结束）的产生原因、区别及系统处理方式。其中，僵尸进程可能导致内存泄漏，而孤儿进程会被系统1号进程接管并正常回收。最后简要提及Linux通过PCB结构体管理进程信息，为后续进程调度提供基础。

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【华为机试】208. 实现 Trie (前缀树) 本文介绍了如何实现Trie(前缀树)数据结构，包含插入、搜索和前缀匹配功能。Trie树通过共享前缀高效存储字符串，每个节点代表一个字符，路径构成完整单词。核心实现包括节点结构设计（子节点映射和结束标记）、插入操作（O(m)时间）、搜索操作（检查完整单词）和前缀匹配（仅检查前缀存在）。空间复杂度为O(n*m)，适用于字典类应用如自动补全。关键技巧包括共享前缀优化和状态标记，边界情况处理空字符串和重复插入。

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cursor, vscode黄色波浪线警告问题 背景：使用cursor ide 进行程序开发，打开全局项目，结果黄色报警异常。全局项目：前后端参杂都有。出现异常报警前使用的每个项目单独开启ide, 结果电脑吃不消卡的要死。

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REDIS 各种数据结构有什么作用？都能干什么？ Redis数据结构在多种场景下的应用总结：String类型可用于缓存对象、分布式锁、共享Session及计数器功能；Hash结构适合存储对象、购物车及动态配置管理；List可实现简单消息队列和实时消息流；Set适用于抽奖系统、点赞功能和共同兴趣计算；ZSet凭借有序特性可完成排行榜、滑动窗口限流、用户浏览记录存储等功能。每种数据结构都针对特定需求提供了高效解决方案，但需注意其在持久化、权限管控等方面的局限性。

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数据结构—栈与队列互相实现 原理：已知队首元素之后，我们将队首元素出队即为队列的pop操作。用输出栈来完成即将S2的栈顶元素弹出。最终结果我们发现S2的顺序与队列的入栈顺序完全一致。队首元素top为输出栈S2的栈顶元素。因此我们可以用两个栈（一个输入栈，一个输出栈）来实现队列。像左手倒腾右手一样。当S1和S2均为空时，队列为空。表示输入栈中没有元素，输出栈中也没有元素。原理：元素1入队的同时，将元素1入到输入栈中暂存。因此我们可以用两个队来实现栈。假设现在输入1、10、21。假设现在输入1、10、21。

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HTML5中华美食网站源码 本网站以HTML5、CSS3和JavaScript为核心技术，打造沉浸式中华美食文化体验平台。页面采用粒子背景动画（Particles.js）营造典雅氛围，加载时通过淡入动画与书法标题渐显增强仪式感。导航栏固定于顶部，集成下拉菜单（八大菜系、历史溯源等）与快速导航按钮，提升操作便捷性。首页以全屏轮播图展示招牌美食，搭配3D悬停卡片实现菜品立体翻转交互；图文列表采用网格布局，图片悬停放大并叠加遮罩，文字信息浮动呈现。

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PyTorch LSTM文本生成 """LSTM文本生成模型Args:vocab_size: 词汇表大小embedding_dim: 嵌入维度hidden_dim: 隐藏层维度num_layers: LSTM层数dropout: Dropout率"""# 嵌入层# LSTM层# Dropout层# 输出层"""前向传播Args:x: 输入序列 [batch_size, seq_length]hidden: 隐藏状态"""# 嵌入# LSTM# 输出层。

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vue+django 大模型心理学智能诊断评测系统干预治疗辅助系统、智慧心理医疗、带知识图谱 本文介绍了一个基于Vue+Django的大模型心理学智能诊断评测系统，该系统具备心理疾病诊断、干预治疗建议、知识图谱生成等功能。系统采用前后端分离架构，后端使用Django框架，前端采用Vue.js+Vuetify组件库，数据库使用MySQL。主要功能包括：多类型心理问卷测评、基于大模型的智能诊断分析、治疗方案生成与导出、数据可视化、知识图谱构建等。系统分为用户端和管理端，用户可进行心理测评和咨询，管理员则负责用户管理、权限控制、测评规则维护等。特色功能包括智能诊断报告自动生成、心理状态知识图谱可视化展示，

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在Linux中部署tomcat 本文介绍了在Linux系统上安装和配置Tomcat服务器的步骤。主要内容包括：1) 安装Java环境（java-1.8.0-openjdk）；2) 下载Tomcat 9.0.107并解压到/usr/local目录；3) 启动Tomcat服务并验证8080端口监听；4) 创建tomcat系统用户并设置目录权限；5) 配置systemd服务单元文件，实现Tomcat的systemd管理；6) 通过systemctl命令启用和启动Tomcat服务。文章提供了详细的命令行操作过程，适用于快速部署Tomcat服务器场

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基于开源AI智能名片链动2+1模式S2B2C商城小程序的运营策略创新研究 摘要：本文研究了开源AI智能名片链动2+1模式与S2B2C商城小程序的融合应用，提出通过周期化运营、关键节点策略、跨部门协同、数据驱动和差异化竞争五大维度构建用户习惯培养体系。研究显示，该模式通过智能推荐算法、区块链奖励分配等技术手段，显著提升了用户复购率（母婴品牌提升41%）并降低获客成本（服饰品牌降至传统模式的1/4）。案例验证表明，该技术组合能有效整合供应链资源（某母婴品牌覆盖287个地级市），推动企业从流量获取向价值深耕转型，为数字化运营提供了创新范式。

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【C++】封装哈希表模拟实现unordered_set和unordered_map 我们之前学习过了STL中的map和set，它们的底层是红黑树实现的，增删查改的效率在O(n)。除此之外，STL中还有unordered_map、unordered_multimap和unordered_set、unordered_multiset容器，它们的使用方式和map系列和set系列几乎一模一样，所以我们就不用再详细介绍了，详见【C++】来学习使用set和map吧。它们的主要区别在于，unordered_xxx系列容器的底层是由哈希表实现的，上一篇文章我们也详细介绍了哈希表，详见。

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悬赏任务系统网站兼职赚钱小程序搭建地推抖音视频任务拉新源码功能详解二开 该系统是一个任务悬赏平台，主要功能包括：用户登录注册、任务展示与发布、VIP会员服务和个人中心管理。平台提供多种悬赏任务展示与发布功能，支持任务级别和价格设置，并设有普通到尊享三级会员体系。用户可查看收益、进行充提现、管理任务及账号认证等。技术采用H5前端，ThinkPHP6后端，MySQL数据库，运行于Nginx/Apache环境（PHP5.6+、MySQL5.7+）。系统包含任务公告、数据统计、客服联系、信用查询等综合功能模块。

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2深度学习Pytorch-自动微分--梯度计算、梯度上下文控制（累计梯度、梯度清零） 本文介绍了自动微分的核心概念与实现方法。主要内容包括：1）计算图构建，通过张量运算动态记录依赖关系；2）关键属性如requires_grad控制梯度跟踪，grad存储梯度值；3）反向传播机制，使用backward()计算梯度并应用链式法则；4）梯度计算类型，涵盖标量/向量/矩阵对向量的梯度计算；5）梯度上下文控制，包括no_grad()禁用梯度、梯度累加与清零操作；6）实际应用示例，如雅可比矩阵计算和梯度下降优化。这些技术为深度学习模型的参数优化提供了数学基础与工程实现。

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C语言（06）——二、八、十、十六进制的相互转换 《C语言进制转换指南》是一篇面向编程初学者的技术文章。文章以轻松活泼的语言风格介绍了计算机中常见的四种进制（二进制、八进制、十进制、十六进制）及其相互转换方法。主要内容包括：1）各进制的定义和表示规则；2）二进制与十进制互转的权重计算法和除二取余法；3）二进制与八进制、十六进制的分组转换技巧。文章通过具体示例和类比说明，帮助读者理解不同进制间的转换原理，为后续学习计算机底层知识如原码、反码、补码等概念打下基础。语言风格生动有趣，将编程学习比作"冒险"，适合新手入门阅读。

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【第9话：感知算法基础1】深度学习神经网络模型基础知识概念入门简介 本文介绍了深度学习的基础概念和核心原理。深度学习是基于多层神经网络的机器学习方法，能够自动提取数据特征。文章详细讲解了神经网络的组成（输入层、隐藏层、输出层）、激活函数（Sigmoid、ReLU等）的作用、前向传播和反向传播的计算过程，以及损失函数和优化算法。此外，还介绍了CNN、RNN等常见网络类型及其应用场景。深度学习在图像识别、自然语言处理等领域有广泛应用，但需要大量数据和计算资源。建议初学者通过实践项目逐步掌握这些基础知识。

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