机器学习：更多分类回归算法之决策树、SVM、KNN 决策树是一种强大且直观的机器学习算法，适合处理非线性关系和需要可解释性的场景。虽然它存在过拟合风险，但通过剪枝、集成学习等优化手段，决策树在实际应用中仍然表现出色，尤其是作为集成模型（如随机森林）的基础组件。

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vscode python debugger关闭编辑器内的变量值自动显示 打开vscode的settings.json, 左下角点击齿轮按钮, 选择setting(设置), 然后在右上角三个按钮最中间的那个(open setting json), 输入。vscode 的python debugger调试器的最新版本2025.8.0, 会默认把变量的值显示出来, 如下图所示。

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Ubuntu 版本号与别名对照表（部分精选） Ubuntu版本采用"形容词+动物名"的双词命名规则，两个单词首字母相同并按字母顺序循环（如24.10版Oracular Oriole）。版本号为年份.月份格式，LTS版本每两年4月发布一次，提供5年支持；非LTS版本支持期仅9个月。当前LTS版本包括24.04 Noble Numbat（支持至2029年）和22.04 Jammy Jellyfish（支持至2027年）。可通过终端命令lsb_release -a查询系统版本。

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多视图几何：本质矩阵与基础矩阵 假设 a=(axayaz)\mathbf{a} = \begin{pmatrix} a_x \\ a_y \\ a_z \end{pmatrix}a=​ax​ay​az​​​ 以及 b=(bxbybz)\mathbf{b} = \begin{pmatrix} b_x \\ b_y \\ b_z \end{pmatrix}b=​bx​by​bz​​​，叉乘 a×b\mathbf{a} \times \mathbf{b}a×b 的矩阵表示为：a×b=(0−azayaz0−ax−ayax0)(bxbybz)=[

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C++ 并发 future, promise和async 本文系统介绍了同步与异步编程的核心概念及C++11中的异步编程工具。同步编程按顺序执行任务并阻塞当前线程，而异步编程允许任务并发执行并通过回调、Promise等方式通知结果。文章重点讲解了C++11中的异步编程组件：std::async用于异步执行函数并返回future对象，支持不同的启动策略；std::promise/future机制则实现了线程间值或异常的传递。最后通过代码示例展示了这些工具的使用方法，并指出了promise生命周期管理的重要性。这些工具为C++开发者提供了强大的异步编程能力，能有效提升

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Origin、MATLAB、Python 用于科研作图，哪个最好？ matplotlib是Python中最底层的绘图库，它支持二维、三维、交互式等各种图表，而且通过元素化的模式能设计图表的任何细节，定制化程度非常高，很多可视化库都是基于matplotlib做二次开发的，或者是matplotlib的拓展，比如seaborn、pandas、mplfinance、DNA Features Viewer等，它们能应用于数据科学、金融量化、生物医学等各领域科研绘图。另外，matplotlib有一个示例集，里面有各式各样的专业图表，有的只需要换换数据就能为自己所用。

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从 Prompt 管理到人格稳定：探索 Cursor AI 编辑器如何赋能 Prompt 工程与人格风格设计（下） 透过这次实践，我观察到未来 Chatbot 开发正逐步走向「系统化 prompt 调度」、「人格可控微调」与「工具链驱动开发」三大方向。这不仅是一次针对 Gemma 的模型调整实录，更是对新一代智能应用开发方式的一次反思与迭代。

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探秘展销编辑器：相较于传统展销的卓越优势与甄选指南​ 三是成本高昂，除场地租赁，还有展位搭建、展品运输等费用，且高投入不一定有回报;展销编辑器是一款基于先进数字化技术开发的线上展销工具，它以强大的功能和便捷的操作，帮助企业轻松突破传统展销的限制，实现更加高效、创新的展销体验。通过展销编辑器，企业可以在虚拟空间中搭建个性化的展销展厅，全方位展示产品和服务，与全球客户进行实时互动交流，让展销活动不再受场地、时间和地域的束缚。面对传统展销的重重困境，一款专为企业量身打造的展销编辑器应运而生，为企业带来了全新的展销解决方案，开启了展销活动的新时代。

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three.js编辑器2.0版本 three.js编辑器2.0版本发布 本次升级带来多项功能优化与新增模块：1）界面重构为Tab式布局，新增粒子特效（火焰/烟雾/烟花）和Echarts图表功能（5种图表类型）；2）支持多模型动画同步播放；3) 修复灯光选中、模型删除等BUG，优化加载速度与场景导出体积；4) 上线项目文档网站，提供使用指南；5) 重构项目目录结构，提升代码可维护性。所有新增功能均支持数据持久化存储，为3D场景编辑提供更丰富的工具链。 在线体验：编辑器 | 文档

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干货分享 | TSMaster DBC编辑器操作指南：功能详解+实战示例 在汽车电子和CAN总线开发领域，DBC文件（Database Container）是定义CAN通信协议的核心文件，正确编辑和优化DBC文件，对于车辆网络通信的稳定性、数据解析的准确性至关重要。对于刚接触TSMaster的工程师来说，如何快速掌握DBC编辑技巧，并应用于实际项目开发，仍存在一定的学习门槛。本文将从基础功能解析到使用示例演示，系统介绍TSMaster DBC编辑器的核心操作。

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list的一些特性（C++） C++ STL 库中的std::list是一个带头双向循环链表，使用之前需要包 <list.h>头文件，它和vector的使用高度类似。

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Crazyflie无人机集群控制笔记（二）通过SDK实时对接Crazyswarm2及NOKOV度量动捕数据 本文详解如何通过SDK实时对接Crazyswarm2与动捕数据，实现Crazyflie无人机集群控制

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从 Prompt 管理到人格稳定：探索 Cursor AI 编辑器如何赋能 Prompt 工程与人格风格设计（上） 原始模型存在的问题：人格不稳定、上下文丢失、语气不一致，人格稳定性的技术挑战与解决方案

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旅游企业如何通过数字化转型实现高效运营 旅游企业涉及多个部门协同工作，协同OA系统打破部门壁垒，提升团队协作效率。例如，当游客再次预订旅游产品时，客服能依据历史记录，为其推荐更符合兴趣的线路，并提前做好特殊需求安排，如为素食游客预订提供素食的餐厅。系统自动记录财务数据，生成财务报表，方便财务人员统计分析，也让管理层实时掌握企业财务状况，合理规划资金，控制成本，确保企业盈利。在旅游行业竞争日益激烈、游客需求日趋多样的当下，数字化管理成为旅游企业提升竞争力的关键协同OA系统以其丰富功能与灵活特性，为旅游行业带来全新的数字化变革，助力企业高效运营。

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短视频矩阵系统的崛起：批量发布功能与多平台矩阵的未来 短视频账号矩阵管理工具源头厂商

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CI/CD — DevOps概念之实现k8s持续交付持续集成（一） 在使用Pepiline进行自动化步骤过程中为了使Pipeline脚本更灵活我们通常会在脚本中引用对应的变量信息，但是在一个比较复杂的Pipeline脚本中，可能每一个stage步骤到会用到变量，那么我们应该要把这些变量信息提取出来统一存放，尽量不要手动去修改脚本里的内容，这样有可能会引发脚本的语法错误或者其他格式问题不利于我们的管理，我们可以将脚本中需用到的变量信息放到与Jenkinsfile同一目录下的配置文件中或者直接在Jenkinsfile的全局变量中设置，再引用对应的变量即可。

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二分查找篇——搜索二维矩阵【LeetCode】遍历法 该算法核心非常简单直接：✅暴力穷举法：遍历整个二维数组逐个比对元素；❌未利用矩阵的有序特性，没有进行任何剪枝或优化；✅ 实现简单，容易理解；❌ 对于大数据量输入效率较低。换句话说，这是最基础的解法（Baseline），适合初学者理解，但在面试或实际场景中不推荐使用。这是一种最朴素的暴力搜索解法，时间复杂度为 O(M×N)，空间复杂度 O(1)，实现简单但未利用矩阵的有序性质，适合新手理解，不适合实际使用或面试场景，可进一步优化为「逐行二分查找」或「二维 -> 一维映射 + 二分」的高效解法。

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数字人分身 + 矩阵系统聚合 + 碰一碰发视频：源码搭建 支持 OEM 利用 FFmpeg 进行实时转码（H.264/H.265），借助 OpenCV 实现关键帧提取。利用深度学习框架，比如 PyTorch 或 TensorFlow，对生成对抗网络（GAN）或者变分自编码器（VAE）展开训练。可以结合 3D 建模工具，像 Blender，生成基础模型，通过风格迁移算法来实现个性化定制。近场通信（NFC）采用 NDEF 标准格式，联合蓝牙 BLE 来进行大数据传输。在源码实现过程中，要留意 GDPR 等数据合规要求，对于视频内容，可考虑增加数字水印技术，以保护版权和数据安全。

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神经网络与深度学习编程实践（Python） 数据集：train_catvnoncat.h5test_catvnoncat.h5模型 2：基于 PyTorch 实现的同结构神经网络二、识别web恶意流量 数据集：normalTrafficTraining.txtnormalTrafficTest.txtanomalousTrafficTest.txt模型2：基于 PyTorch 实现的同结构神经网络

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