【嵌入式】【搜集】状态机、状态迁移图及状态模式材料 状态机与状态模式与状态迁移图

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K-Means 聚类算法详解与实战指南 K-Means 作为经典的聚类算法，以其简单高效的特点在数据分析、图像分割、用户分群等领域广泛应用。但在实际使用中需注意：提前通过可视化或评估指标确定合适的 k 值可尝试多次初始化以避免局部最优解对于高维数据，可先通过 PCA 降维再聚类希望本文能帮助你快速掌握 K-Means 算法的核心知识。

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华为云ModelArts+Dify AI：双剑合璧使能AI应用敏捷开发 摘要：华为云ModelArts与DifyAI协同架构通过"工程化基座+可视化编排"实现AI应用敏捷开发，将传统3-7天的模型部署周期压缩至5分钟。ModelArts提供大模型训练、优化与部署能力，结合200万免费Token政策；DifyAI通过拖拽式界面支持低代码开发，降低技术门槛。该方案已在智能客服、财务分析等场景验证，使开发效率提升80%，成本降低30%，为中小企业AI应用落地提供完整解决方案。（149字）

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直射光结构 太阳能组件IV测试仪太阳光模拟器介绍 太阳能组件的性能测试是确保其在实际应用中高效可靠的关键环节。其中，IV测试仪（电流-电压特性测试仪）结合太阳光模拟器，是实验室中常用的标准设备。特别地，直射光结构在太阳光模拟器中扮演核心角色，它能精确模拟自然太阳光的直射特性，提供更真实的测试环境。下面我将逐步介绍这一系统的工作原理、关键组件和应用价值。直射光结构太阳能组件IV测试仪太阳光模拟器是现代光伏产业的核心工具，它通过精确的直射光模拟和高效的IV测量，确保了太阳能组件的可靠性和性能评估的准确性。

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Django的Serializers与 fastapi 的Pydantic raise ValueError('用户名必须包含字母')return vraise ValueError('密码不匹配')return vraise serializers.ValidationError('用户名必须包含字母')raise serializers.ValidationError('密码不匹配')方面学习曲线较平缓，基于Python类型提示需要了解Django ORM灵活性很高，与ORM解耦较高，但与Django紧密集成性能较好，基于Pydantic的快速验证。

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决策树基础学习教育第一课：从概念到核心原理 目标：理解决策树的本质、基本结构与核心思想，掌握其作为“可解释性强、直观易懂的机器学习模型”的核心价值。先思考一个日常问题：“周末要不要去公园散步？”你的决策逻辑可能是这样的：第一步判断：天气好吗？（晴天/非晴天）如果是晴天→ 第二步判断：温度适宜吗？（20-30℃/其他）温度适宜→ 去公园！温度不适宜→ 在家休息。如果不是晴天（雨天/阴天）→ 直接在家休息。这个层层递进的“判断过程”，本质上就是一个树形结构的决策逻辑——先通过关键特征（天气）分流，再逐步细化条件（温度），最终得出结论（行动）。这正是决策树

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【Web后端】Django、flask及其场景——以构建系统原型为例 Django 是一个高级 Python Web 框架，提供了完整的“开箱即用”功能，包括 ORM、认证、管理后台等，便于快速开发安全且可维护的网站。Flask 是一个轻量级 Python Web 框架，核心功能比较简单，但扩展性chao强，适合小型项目或需要高度定制化的场景。

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项目管理工具Maven 对第三方依赖包的管理，可以连接互联网下载项目所需第三方jar包。对自己开发的模块的管理，可以像引用第三方依赖包一样引用自己项目的依赖包。项目构建：是一个从编写源代码到编译、测试、运行、打包、部署的过程。传统项目：打开Idea编写源代码和配置文件，对源代码进行编译，可以使用Junit进行单元测试，把项目打成war包，部署到Tomcat服务器中运行。maven项目：maven将项目构建过程进行标准化，每个阶段都可以使用一个命令来完成。

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基于Python的旅游推荐系统 Python+Django+Vue.js 基于Python的旅游推荐系统 Python+Django+Vue.js

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自然语言处理——06 迁移学习（下） 迁移学习中文分类、迁移学习中文填空、迁移学习中文句子关系

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JavaEE进阶-文件操作与IO流核心指南 本文是Java文件操作和IO流的学习笔记，主要包含两大核心内容：`java.io.File`类和IO流的使用。File类于管理文件属性（路径、大小等），但不负责读写文件内容。文章详细介绍了文件路径、创建删除、目录操作、重命名移动等常用方法。

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自然语言处理——06 迁移学习（上） fasttext工具介绍、fasttext文本分类、fasttext词向量迁移

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Python爬虫实战：研究WSL技术，构建跨平台数据采集和分析系统 Windows Subsystem for Linux（WSL）技术的成熟为解决上述问题提供了新思路，其允许在 Windows 系统中无缝运行 Linux 环境，为跨平台数据采集搭建了桥梁。：爬取依赖 Linux 环境渲染的动态页面（如含 Linux 字体、WebAssembly 模块的页面）。动态网页渲染（尤其是依赖 Linux 字体 / 库的页面）在 Windows 环境下易出现偏差；本文设计的跨平台架构有效解决了传统爬虫的环境依赖问题，Linux 工具调用成功率达 99.2%；

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RockyLinux9.6安装k8s 使用192.168.122.103作为控制平面 192.168.122.104-105作为工作节点运行脚本控制平面(103)操作工作节点(104,105)操作安装calico下面是配置文件，如果找不到地方下载可以直接cv运行calico如果提示,执行下面命令使用下面命令检查问题，如果有异常的，使用测试一下创建nginx-deploy.yaml运行nginx-deploy.yaml访问任意节点

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Django REST框架核心：GenericAPIView详解 摘要：Django REST framework 中的 GenericAPIView 是所有泛型视图（如 ListAPIView、RetrieveAPIView 等）的基础类，继承自 APIView。它提供了统一处理 queryset、serializer、对象查找、分页和过滤的核心逻辑，但不直接实现 HTTP 方法。关键功能包括动态获取数据（get_queryset）、序列化器选择（get_serializer_class）、对象检索（get_object）以及分页过滤支持。通过继承并配置这些方法，开发者

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基于Django的学校实验室预约管理系统/基于python的实验室管理系统的设计与实现#python#django#FLASK 基于Django的学校实验室预约管理系统/基于python的实验室管理系统的设计与实现#python#django#FLASK

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39_基于深度学习的行人摔倒检测识别系统（yolo11、yolov8、yolov5+UI界面+Python项目源码+模型+标注好的数据集） 本文介绍了一个基于PyQt5和YOLOv5/YOLOv8的目标检测系统，支持图片、视频、摄像头等多种输入源，具备批量处理和数据导出功能。系统采用Python 3.8开发，使用PyTorch深度学习框架，支持CUDA加速。项目提供完整的环境配置方案、训练数据集和预训练模型，附带详细的使用说明和安装教程。系统亮点包括：多目标检测切换、实时数据增强、模型可扩展性，适合作为毕业设计或二次开发项目。文章还简要介绍了YOLO算法的原理和本系统采用的SPP特征提取方法。

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无监督学习中的经典聚类算法——K-Means笔记 目的：在没有标签的情况下，把“相似样本”自动分到同一组，用于数据探索、分群、压缩、异常检测等场景。轮廓系数（Silhouette）：[-1,1]，>0.5 通常可接受。曼哈顿距离（L1）：坐标轴绝对轴距之和，适合高维稀疏。四、K-Means 算法流程（“三步走”）欧式距离（L2）：多维直线距离，最常用。n_init：随机运行次数，取最好结果。三、距离度量（先选“像不像”的尺子）n_clusters（K）：簇的数量。SSE（类内平方和）：越小越紧凑。更新：重新计算各簇中心（均值）

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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)正在预售！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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华为HDE（HUAWEI Developer Experts)，UnityMarvel创始人，开放原子基金会银牌讲师，51CTO学堂金牌讲师，IT畅销书作者。从事软件研究和开发超过20年，长期从事编译器、人工智能、Python、Go、JavaScript、Java及跨平台技术的研究和开发工作，曾出版超过40本IT图书。主要著作包括《Python从菜鸟到高手》、《Python爬虫从菜鸟到高手》、《奇妙的Python：神奇代码漫游之旅》。
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