split方法 在编程中，split不同编程语言中的split方法语法略有不同，但核心功能相似。

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实现购物车微信小程序 实现一个微信小程序购物车页面，包含以下功能：需求说明：商品列表：显示商品名称、价格、数量加减按钮，支持修改商品数量（数量≥1）。全选 / 反选功能：顶部 “全选” 复选框，点击后切换所有商品的选中状态。计算总价：仅计算选中商品的总价，显示在页面底部。删除功能：点击 “删除选中商品” 按钮，删除所有选中的商品。数据持久化：商品数据和选中状态存储在本地缓存中，页面加载时自动读取。数据结构参考：// 商品数据示例。

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Python安装使用教程 文章介绍了python的基本安装使用技巧,属于入门级的指导,希望对你有所帮助。

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深度学习登上Nature子刊！特征选择创新思路 2025深度学习发论文&模型涨点之——特征选择特征选择作为机器学习与数据挖掘领域的核心预处理步骤，其重要性在当今高维数据时代日益凸显。通过识别最具判别性的特征子集，特征选择算法能够有效缓解"维度灾难"、提升模型泛化能力，并增强结果的可解释性。近年来，随着深度学习与异构数据的快速发展，传统过滤式（Filter）、包裹式（Wrapper）和嵌入式（Embedded）方法正面临新的挑战与革新。我整理了一些特征选择【合集，需要的同学公人人人号【AI创新工场】自取。特征选择的最新进展及其应用。

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stm32-c8t6实现语音识别（LD3320） ‌非特定人识别‌无需用户预先录音训练，可直接识别语音指令。‌动态关键词列表‌支持动态编辑最多50条关键词（如“开灯”“关灯”），关键词以字符串形式传入芯片即可生效。关键词长度限制：不超过10个汉字或79字节拼音串。‌硬件集成度高‌内置高精度A/D和D/A转换器，无需外接Flash、RAM或AD芯片，麦克风直连即可使用。提供550mW内置音频放大器，支持声音播放功能。‌多种工作模式‌‌口令模式‌：需唤醒词（如“小呆”）触发后续指令，抗环境干扰能力强。

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PyCharm接入DeepSeek，实现高效AI编程 介绍本土AI工具DeepSeek如何结合PyCharm同样实现该功能。

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c# 完成恩尼格玛加密扩展 由于 c# 没有 python 那么多的语法糖，所以很多内容，需要自己靠循环一点点来实现，也因为 c# 没有那么多第三方包，类似洗牌，打乱字符串这种方法，也得自己来实现。但其实这些内容都是基本内容，自己实现起来，也没有那么复杂。总的来说，用 c# 来实现恩尼格玛加密，也是一件比较简单的事情。

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云原生监控体系建设：Prometheus+Grafana的企业级实践 在云原生时代，企业的 IT 基础设施正从传统架构向容器化、微服务化转型。如何对分布式系统进行高效监控，成为企业数字化转型的关键。Prometheus 和 Grafana 作为云原生监控的黄金组合，因其开源、灵活和高性能的特点，广泛应用于企业级场景。本文将围绕云原生监控体系建设，详细探讨大模型在私有化部署与云端服务的优劣势对比，提供决策框架和成本模型，并结合 Prometheus 和 Grafana 的实践经验，为企业提供可落地的监控方案。

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SpringBoot+Mysql实现的停车场收费小程序系统+文档 智能停车小程序是一款基于SpringBoot+MySQL开发的便捷停车解决方案，包含用户端和管理端两大功能模块。用户端提供注册登录、停车场查询、车位预订、在线支付和停车记录查询等功能；管理端支持系统配置、用户管理、停车场/车位管理和停车记录查询等操作。系统采用B/S架构，结合Freemarker模板引擎，具有良好的经济、技术和操作可行性。开发成本低，操作界面友好，能够有效优化城市停车体验。系统已实现核心功能并通过测试验证，具备实际应用价值。

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行为型设计模式之Mediator（中介者） 用一个中介对象来封装一系列的对象的交互。中介者使各对象不需要显示的相互引用，从而使其耦合松散，而且可以独立地改变它们之间的交互。

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1.5 Node.js 的 HTTP 模块是构建 Web 服务器和客户端的基础核心模块，它提供了创建 HTTP 服务器和发起 HTTP 请求的能力。方法创建服务器，传入一个回调函数处理请求和响应。方法向其他服务器发送请求。

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GitOps 核心思想 - 当 Git 成为唯一信源 简而言之，你希望你的系统（例如，Kubernetes 集群）是什么样子，就在 Git 仓库里用声明式的文件（例如，Kubernetes YAML）把它描述出来。在本篇中，我们已经深入理解了 GitOps 的核心思想和它为 SRE 带来的价值。我们知道了它如何通过声明式、版本化的方式，利用 Git 和自动化代理来提升部署的可靠性、安全性和可追溯性。，并完成第一个应用的声明式同步，亲眼见证 GitOps 的 Pull 模型是如何工作的。为了解决这些问题，一种以 Git 为中心的、更为严格和声明式的实践范式——

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大模型在蛛网膜下腔出血预测与诊疗方案制定中的应用研究 目录一、引言1.1 研究背景与意义1.2 研究目的与创新点二、蛛网膜下腔出血概述2.1 定义与分类2.2 发病原因及危险因素2.3 临床表现与诊断依据三、大模型技术原理与应用现状3.1 大模型基本原理3.2 在医疗领域的应用案例3.3 应用于蛛网膜下腔出血预测的可行性分析四、大模型预测蛛网膜下腔出血的具体方案4.1 术前风险预测4.1.1 数据收集与预处理4.1.2 模型构建与训练4.1.3 预测指标与评估4.2 术中情况预测4.2.1 实时数据监测与整合4.2.2 手术风险与并发症预测4.3 术后恢复与并

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【Java学习笔记】日期类 【Java学习笔记】日期类

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碳排放智能分析与优化系统：工业减排的革命性突破 突破性地解决了时空关联建模难题。首次实现多目标动态优化闭环。创造性地应用联邦学习保障数据安全。随着系统在更多工业场景的落地应用，它将为中国乃至全球的碳中和目标提供强大技术支撑，真正实现“绿水青山就是金山银山”的发展理念。正如团队在展望中指出的：“我们追求的不仅是减少碳排放，更是建立人类活动与自然生态的智能平衡”。项目信息开源地址GitHub许可协议：MIT开发团队：尘渊文化最新版本：2025.06 (测试版)

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