【64 Pandas+Pyecharts | 全国瑞幸咖啡VS星巴克门店数据分析可视化】 本期我们利用Python分析「全国瑞幸咖啡星巴克门店数据」，看看：瑞幸VS星巴克全国门店数量、重要城市瑞幸VS星巴克门店数量分布、各省瑞幸VS星巴克门店数量占比、全国瑞幸VS星巴克门店数量地图、全国瑞幸、星巴克门店分布热图等等。

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YOLO11 改进、魔改｜低分辨率自注意力机制LRSA ,提取全局上下文建模与局部细节，提升小目标、密集小目标的检测能力 本文提出低分辨率自注意力机制(LRSA)来解决计算机视觉任务中全局建模与计算效率的矛盾。LRSA通过将自注意力计算限制在固定低分辨率空间(如16×16)，显著降低计算复杂度，同时配合高分辨率局部卷积保留细节信息。在目标检测中，LRSA能高效捕捉物体间全局关系并提升定位精度；在语义分割中，可增强上下文理解且保持边缘准确性。研究还展示了将LRSA集成到YOLOv11模型中的具体实现方法，包括核心代码结构、模块导入和配置文件修改等步骤，为平衡视觉任务精度与效率提供了有效解决方案。

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C# _列表（List＜T＞）_ 字典（Dictionary＜TKey, TValue＞） Dictionary<键的数据类型,值的数据类型> 变量 = new Dictionary <键的数据类型,值的数据类型>();//在创建字典是 可以给一些初始数据{"年龄",18 }

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TensorFlow深度学习实战——基于卷积神经网络进行情感分析 基于卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 的情感分析是一种高效的文本分类方法，适用于从大量文本数据中提取情感信息。通过卷积操作，CNN 可以自动捕捉文本中的局部特征，避免了人工特征提取的复杂性。在情感分析任务中，尤其是在短文本分类(如社交媒体评论、商品评价等)方面，CNN 展现了出色的性能。

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rt-thread 5.2.1 基于at-start-f437开发过程记录 基于rt-thread 5.2.1 bsp/at/at32f437-start进行开发，记录详细过程，包括中间遇到的各种坑。自己设计的电路板主要换了一块小封装的同系列芯片, 目标是移植opENer。

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使用JSON Schema 的 dependencies 实现 LLM 工具调用的参数约束 本文探讨了如何利用JSON Schema的dependencies机制规范大语言模型（LLM）工具调用的参数组合。通过一个浏览器控制工具示例，展示了当不同动作（如go_to_url、click_element等）需要不同参数时，如何用dependencies强制约束参数依赖关系，避免模型生成无效请求。该方案兼容OpenAI、Qwen等主流框架，能显著提升工具调用的准确性和健壮性。建议为多功能工具定义清晰的参数依赖，并搭配描述字段以优化模型理解。

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C语言第六章函数递归 本文系统介绍了C语言中递归的概念与应用。首先阐述了递归的基本定义，即函数调用自身的过程，并强调递归必须包含终止条件和逐步逼近条件两个关键要素。通过阶乘运算和数字逐位打印两个典型案例，详细展示了递归的实现思路、代码编写和画图推演过程。同时，文章对比了递归与迭代的优缺点：递归虽逻辑清晰但可能产生栈溢出和冗余计算，如斐波那契数列案例所示；而迭代则通常效率更高。最后指出应根据问题复杂度合理选择实现方式，在保证性能的前提下可适当采用递归以提升代码可读性。全文通过具体实例和图示分析，生动呈现了递归思想的核心要义和应用场

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走入Linux的世界：编辑器Vim 嘿，各位技术潮人！好久不见甚是想念。生活就像一场奇妙冒险，而编程就是那把超酷的万能钥匙。此刻，阳光洒在键盘上，灵感在指尖跳跃，让我们抛开一切束缚，给平淡日子加点料，注入满满的passion。准备好和我一起冲进代码的奇幻宇宙了吗？Let's go！IDE集成开发环境Linux下的开发工具是独立的！写代码 -- 编译器vim编译代码 -- gcc/g++调试 -- gdb 、cgbd构建工具 -- makefile 、make、cmakegit。

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NineData 数据库 DevOps 全面支持 GaussDB，国产化管理再升级！ NineData DevOps平台全面兼容GaussDB全系列产品，实现一站式数据库管理。平台提供智能SQL开发、安全变更管控、精细化权限管理和全流程操作审计等功能，支持企业级开发、多团队协作、安全变更、自动化运维等核心场景。通过工单化流程、一键回滚、智能语法提示等特性，显著提升GaussDB使用效率与安全性，满足金融、电力等行业在信创项目中的合规需求，助力企业加速国产数据库落地应用。

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Wireshark攻防实战 Wireshark攻防实战 摘要：本文系统介绍了Wireshark在金融网络安全攻防中的实战应用，包含20项核心过滤技巧。内容涵盖基础环境配置、攻击行为检测（如扫描识别、暴力破解）、数据泄露监控（信用卡外泄检测）、高级威胁狩猎（CobaltStrike检测）、加密流量分析及实战应急响应。特别提供了金融攻防案例，展示如何通过TLS证书识别域前置攻击，并强调法律合规要点（取证规范、隐私过滤）。最后附分析师必备过滤库，为网络安全防御提供实用技术参考。

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Python day28 内容：代码：略。

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AI小智源码分析——音频部分（一） Write：16位音频数据 → 音量缩放 → 转32位 → 写入I2S（播放）。Read：从I2S读32位数据 → 右移还原16位 → 裁剪 → 输出（录音）。这两个函数实现了音频数据与I2S硬件之间的格式转换和音量控制，是AI小智音频输入输出的核心桥梁。来回裁剪是为了在不同的数据格式（16位/32位）、不同的处理需求（音量缩放、I2S对齐）之间安全、准确地转换数据。这样既能保证音频质量，又能兼容硬件和软件的不同要求。

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STM32-SPI全双工同步通信 STM32-SPI通信原理、向Flash写入和读取数据原理详解，包含源代码和注解

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『 C++ 入门到放弃 』- 哈希表 就是哈希表

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Yolo底层原理学习--（第二篇） 哈基米😭——南北💔——绿豆😖——哦哦~ 😭, 啊西噶😡——哈呀裤😭——难哦~😭💔💔💔💔

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监控场景视频质量异常修复：陌讯动态增强算法实战解析 在安防监控、智慧交通等场景中，视频质量异常已成为 AI 分析的主要瓶颈。据行业报告显示，因低光噪点、压缩失真、运动模糊导致的视频质量问题，会使目标识别准确率下降 40% 以上，误报率攀升至 35%[7]。视频质量异常的处理往往需要结合场景特性与硬件限制，您在实际项目中是否遇到过特殊的视频质量问题（如红外与可见光融合干扰）？欢迎分享您的解决方案或优化思路。陌讯针对视频质量异常问题，设计了 “感知 - 增强 - 适配” 三阶处理框架，通过多模态特征融合实现鲁棒性提升。

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【专题十六】BFS 解决最短路径 【专题十六】BFS 解决最短路径：1926. 迷宫中离入口最近的出口、433. 最小基因变化、127. 单词接龙、675. 为高尔夫比赛砍树

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破解企业无公网 IP 难题：可行路径与实现方法？ 最关键的是，不用拉那种贵得离谱的企业专线，成本比租高配置云服务器省了好多，NAS 里的大文件同步也快得很，整个公司的系统就像一个稳定的私有云，用着踏实又放心。外地的业务员想通过 OA 报个审批，半天加载不出来，天天打电话来抱怨，IT 部门的同事天天围着这些事转，焦头烂额的。ERP 系统管着原材料采购、生产排期，OA 系统员工天天打卡、报审批，财务系统更是重中之重，还有那个群晖 NAS，存着所有的生产图纸和客户合同，哪一样都不能出问题。也是偶然的机会，听朋友说他们公司用了 IBCS 虚拟专线，效果不错。

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AWS Global Community Hero，EdgeGallery 开源社区架构组副主席及秘书处成员，跑步与自行车运动爱好者。 - 2016 年度十大博客之星得主 - 2021 年度十大博客之星得主 - 2022 年度博客新星评委 - 2023 年度博客之星评委 - 2024 年度博客之星评委
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本人专注于大模型智能体强化学习技术领域，从零开始构建GPT大模型及DeepSeek模型，系统掌握大模型预训练、SFT微调、强化学习微调（RLHF）、推理优化微调等技术体系，累计创作2054篇技术博客，覆盖Transformer、Rasa、LangGraph、AI机器学习算法实践、Spark大数据工程应用等前沿领域，内容总阅读量达353万次。
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