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SKUA-GOCAD入门教程-第八节线编辑6 本文介绍了曲线段和节点的编辑操作。在曲线段编辑方面，主要包括：1）通过坐标分割线段；2）删除指定线段；3）折叠线段合并顶点；4）延伸线段端点；5）加密线段增加节点。在节点操作方面，包含：1）删除节点；2）通过坐标或向量移动节点；3）拖动节点；4）基于网格裁剪节点；5）桥接连接节点；6）优化节点位置。

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艾莉丝努力练剑

【数据结构与算法】数据结构初阶：详解顺序表和链表（一） 🔥前言：上篇文章我们介绍了复杂度的概念，我们通过一个个经典的例子，对时间复杂度和空间复杂度的概念进行了剖析，结合图像，让大家更加直观地理解知识点，我们对比了常见的复杂度，展示了各种各样的排序算法的复杂度表格，通过轮转数组这一道力扣题向大家展示了“算法思路有很多种”名不虚传，我们通过三种不同的思路（超出时间限制、通过、时间复杂度O(n)空间复杂度O(1)的情况下通过）详解了算法和复杂度的关系。

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辣香牛肉面

Excel文件比较器v1.3，html和js写的 3，添加保存功能将差异同步到文件 - 当前的同步修改功能只是修改浏览器内存中的表格数据，并不会直接修改本地文件。要保存修改后的文件，需要使用下载功能将修改后的Excel文件保存到本地。2，添加60条历史记录保存功能 - 用于保存比对结果。历史记录保存在浏览器的localStorage中，这是一个浏览器提供的本地存储机制，数据会一直保留直到用户手动清除浏览器数据。1添加功能：跨行对比(跨行对比：只要这个数据在本页，不管在哪行都不算差异)。3，更改完表格可以下载两个表格。1，基础对比，两个表逐行对比。

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所谓远行Misnearch

【大语言模型】大语言模型是指在海量无标注文本数据上进行预训练得到的大型预训练语言模型。理解大语言模型：从机器学习的观点，神经网络是一种具有特定模型结构的函数形式，而大语言模型则是一种基于Transformer结构的神经网络模型。本质上是做模型参数的优化，但是优化目标更加泛化，是希望能够作为通用任务的求解器。大规模预训练指令微调与人类对齐。

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明似水

文心一言（ERNIE Bot）：百度打造的知识增强大语言模型进一步强化AI搜索，推动百度在生成式AI时代的竞争力。对于个人用户，它是高效的创作助手；对企业客户，它提供定制化AI解决方案，助力智能化转型。，定位为“新搜索”智能助手，强化AI搜索与内容生成能力，月活用户突破千万。正式发布，对标OpenAI的ChatGPT，具备。文心一言（ERNIE Bot）是百度自主研发的。2024年9月，百度将文心一言APP升级为。，增强搜索、文档分析、图表生成等能力。，成为国内领先的大模型产品。2023年8月，文心一言推出。

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未来并未来

微服务中分布式事务：Saga模式、TCC模式与消息队列 TCC模式是一种基于预留和确认的事务管理机制，它将一个长事务分解为三个阶段：Try（预留资源）、Confirm（确认执行）和Cancel（取消执行）。Saga模式是一种基于补偿的事务管理机制，它将一个长事务分解为多个本地事务，每个本地事务都有一个对应的补偿事务。当某个本地事务执行失败时，Saga模式会依次调用前面已成功执行的本地事务的补偿事务，以实现事务的回滚。总之，Saga模式、TCC模式和消息队列模式各有优缺点，我们需要根据具体的业务场景和需求来进行选择。

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梁辰兴

数据结构：图—AOE-网题型解析 AOE-网通过量化活动依赖关系和时间参数分析，将工程管理从“经验驱动”转化为“数据驱动”。无论是建筑工程、软件开发还是项目调度，掌握关键路径分析都能帮助精准把控进度，避免因活动延误导致的全局风险。💡 下期将拆解更多数据结构实战案例，欢迎关注～

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狐凄

Python实例题：基于知识图谱的智能问答系统（NLP、图数据库）基于知识图谱的智能问答系统（NLP、图数据库）

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呆瑜nuage

数据结构——栈本文介绍了栈的基本概念和两种实现方式：顺序栈和链栈。主要操作包括压栈(插入)和出栈(删除)。顺序栈采用数组实现，具有高效尾部操作的优势；链栈则使用链表结构实现。最后通过一道有效的括号匹配算法题展示了栈的实际应用。理解栈的实现原理有助于掌握更复杂的数据结构，并为算法学习打下基础。

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乌鸦944

《map和set的使用介绍》 set的声明如下，T就是set底层关键字的类型set默认要求T⽀持小于比较，如果不支持或者想按自己的需求走可以自行实现仿函数传给第二个模版参数。2.·set底层存储数据的内存是从空间配置器申请的，如果需要可以自己实现内存池，传给第三个参数。一般情况下，我们都不需要传后两个模版参数。set底层是用红黑树实现，增删查效率是O(logN)，迭代器遍历是走的搜索树的中序，所以是有序的。前面部分我们已经学习了vectorlist等容器的使用，STL。

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逐梦

3、NLP黄金九步法（问题定义-数据获取-数据探索） NLP项目流程指南：从数据获取到模型部署摘要：本文系统介绍了NLP项目的完整流程"黄金九步法"，包含数据获取、问题定义、模型训练到最终部署等关键环节。以智能客服机器人为例，详细说明各步骤的操作要点：1)问题定义需明确输入输出和评估标准；2)数据获取可通过内部数据、公开数据集等五种途径；3)强调流程迭代性，各环节需反复优化。文章采用生动类比（如将数据比作建筑材料）和实用技巧（数据质量优先于数量），帮助读者掌握NLP项目落地的核心方法论。最后提醒注意数据分布匹配和法律风险等常见问题。（字

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闯闯桑

Pyspark中的int 范围（±21亿），PySpark 会自动升级为。PySpark 主要使用 IntegerType。）与 Python 或 Pandas 中的。：固定 32 位，类似 C/Java 的。（64位）表示整数，对应 SQL 中的。如果处理 ID、时间戳或不确定范围，用。在 PySpark 中，可以通过。之间，PySpark 会使用。如果数据范围明确且较小，优先用。（32位）和 LongType。如果超出范围，会自动转为。有所不同，因为它基于。：在 64 位系统上是。

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T哇

【数据结构试题】要考虑只有一个结点时，队头队尾指针都要修改。

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BillKu

【前后前】导入Excel文件闭环模型：Vue3前端上传Excel文件，【Java后端接收、解析、返回数据】，Vue3前端接收展示数据 1、Java Spring boot 后端。

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W说编程

算法导论第十四章 B树与B+树：海量数据的守护者 “数据不是信息，信息不是知识，知识不是理解。” —— Clifford Stoll在信息爆炸的时代，我们需要高效管理海量数据的能力。B树家族作为数据库和文件系统的基石，完美平衡了磁盘I/O效率和内存利用率，成为处理大规模数据的首选数据结构。

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胖头鱼爱算法

多模态大语言模型arxiv论文略读（132）研究团队通过评估MLLMs在不同伪造特征上的区分能力，旨在揭示这些模型的“优势”和“劣势”，并提出一种新的框架来增强MLLMs的检测和解释能力。➡️ 研究动机：为了改善Mamba模型在多模态任务中的视觉特征提取能力，研究团队提出了EMMA（Empowering Multi-modal Mamba with Structural and Hierarchical Alignment），通过结构化和层次化对齐来增强视觉特征的提取，从而提高视觉和文本模态之间的对齐质量。

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弥野月亮

BERT 模型准备与转换详细操作流程在尝试复现极客专栏《》时候，构建模型这一步骤专栏老师一笔带过，对于新手有些不友好，经过一阵摸索，终于调通了，现在总结一下整体流程。

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lyh1344

【构建大型语言模型】构建大型语言模型（LLM）是一个复杂且资源密集型的过程，涉及多个关键环节。

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_周游

【数据结构】_二叉树部分特征统计这种写法存在一定问题：在比较左右子树高度时，重复调用了两次递归函数（三目操作符比较一次，返回再计算一次）。每个节点的左右子树高度被重复计算，导致时间复杂度呈指数级增长，在树节点较多时会导致性能急剧下降，甚至栈溢出。注：创建局部整型变量size对非空结点个数进行累加来计算结点总个数的思路是不可行的，因为递归调用中每次调用会创建新的栈帧，这样计算是错误的。与二叉树结点总个数计算思路类似，此处仅展示分治思路实现叶子结点个数计算。2. 若在左子树找到了值为x的结点，直接返回即可，无需再遍历右子树；

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Ultimo2023

AlphaEvolve 使用进化大语言模型引领科学领域的新发现 Google 的 DeepMind 提出这个 AlphaEvolve 目的是为了可以持续增强大模型的处理更高难度的任务的能力，比如去处理开放性的科学问题或者是优化关键的计算基础设施。AlphaEvolve 负责协调 LLM 的自主流水线，其任务是通过直接修改代码来改进算法。———— 通过使用一个可进化的方法，并通过持续接受一个或多个评估器的反馈，AlphaEvolve会迭代的提升算法，以及潜移默化的让学习导向一个新科学和实用性的发现。为 Google 的数据中心开发了一种高效的调度算法；

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gblfy: 心如向阳，次第花开！

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一个处女座的程序猿: 2025年初博主2本新书(机器学习耗时5年/大模型耗时3年)即将开售！人工智能硕学历，拥有十多项发专利(6项)和软著(9项)，包括国际期刊SCI内多篇论文，多个国家级证书(2个国三级、3个国四级)，曾获国内外“人工智能算法”竞赛(包括国家级省市级等，一等奖5项、二等奖4项、三等奖2项)证书十多项，以上均第一作者身份，并拥有省市校级个人荣誉证书十多项。目前也是国内知名博主，连续3年获优快云十大博客之星，荣获达摩院评测官、阿里社区/优快云/华为社区等十多个开发者社区专家博主荣誉，曾受邀阿里/华为/谷歌等社区采访-评审-论坛几十次。截止2022年，AI领域粉丝超100万，文章阅读量超5000万

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