今天的python练习题 人生值得。

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DeepSeek提示词技巧 掌握这些模式可使AI输出质量产生质的飞跃，建议从结构化提示开始，逐步叠加角色设定和约束条件，通过2-3次迭代即可获得专业级输出。“你作为资深市场营销专家，请列出5种通过社交媒体提升电子产品销量的策略，要求包含具体平台和成本预估，用表格呈现。“请按以下步骤分析：1)对比近三年Q3数据 2)识别主要下降品类 3)分析同期市场变化 4)评估供应链影响因素”“用不超过300字总结，包含3个核心决策点，用二级标题分隔，禁用专业术语”-注意事项：(带⚠️图标)-技术原理：(1-2句)-使用场景：(3个场景)

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机器人--相机 只有一个摄像头的相机。原理。

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深入浅出循环神经网络（RNN）：原理、应用与实战 RNN 是处理序列数据的强大工具，但存在梯度消失问题。- LSTM通过门控机制改进长期依赖学习。- RNN 广泛应用于 NLP、语音识别、自然语言处理等领域。

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【c++】【STL】queue详解 queue是stl库提供的一种容器适配器，也就是我们数据结构中学到的队列，是非常常用的数据结构，特点是遵循LILO（last in last out，也就是后进后出）原则。

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uni-app vue3 实现72小时倒计时功能 uni-app vue3 实现倒计时72小时

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相机-IMU联合标定：相机标定 消除镜头畸变，提升特征点精度确定相机内参（Intrinsics）支持多传感器时空对齐。

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性能测试工具篇 性能测试工具篇

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LeetCode —— 94. 二叉树的中序遍历 模拟中序遍历

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Uniapp：置顶 Uniapp：置顶

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9.Three.js中 ArrayCamera 多视角相机详解+示例代码 在 Three.js 中，是一个组合相机！它允许你一次性渲染多个不同的摄像机视角，非常适合：多画面监控系统 📹迷你地图（小地图功能）🗺️多视角实时观察 👀游戏分屏（Split Screen Multiplayer）🎮简单理解：👉 一个 ArrayCamera 就像一组小摄像机的集合，每个小摄像机负责渲染自己的一部分画面！💥项目内容适用场景多视角展示、监控系统、小地图、游戏分屏优点同时管理多个摄像机，节省性能难点需要自己合理管理每个子相机的 viewport。

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PyTorch 与 TensorFlow：深度学习框架的深度剖析与实战对比 本文深入对比 PyTorch 与 TensorFlow 两大深度学习框架，从核心架构、优缺点、适用场景等多维度剖析，结合实例讲解，帮助开发者清晰理解两者特性，以便根据项目需求精准选择，为深度学习项目开发提供有力指引，推动人工智能技术在各领域的高效应用。

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量子加密通信：打造未来信息安全的“铜墙铁壁” 例如，中国的“墨子号”量子科学实验卫星成功实现了千公里级的星地量子密钥分发，为量子加密通信的远距离传输奠定了基础。此外，地面上的量子通信网络也在不断扩展，如中国的量子保密通信“京沪干线”已经投入运营，实现了北京与上海之间的量子加密通信。目前，科学家们正在研究多种量子中继器和量子存储器的实现方案，如基于冷原子的量子存储器和基于量子点的量子中继器。虽然量子加密通信可以抵御量子计算的攻击，但量子计算技术的发展也可能对量子加密通信带来新的威胁。例如，量子计算技术的进步可能导致量子加密通信设备的漏洞被发现和利用。

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第十六届蓝桥杯 2025 C/C++组 破解信息 整道题目的关键就一句话：对于两个字符串，从左往右逐字符比较，先出现较大字符的字符串字典序更大（最大的字符出现多次结果也就输出多次即可）

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2025.4.29总结 工作：最近手头活变得多起来了，毕竟要测两个版本，有时候觉得很奇怪，活少的时候，又想让别人多分点活，活多的时候，又会有些许不自然。所以还是要高效工作，争取用8小时工作，用工作日的晚上时间去提升自己。也快到五一了，本来还想着出游的，但也没必要了，五一假期哪里都是人，还是利用周末出游吧。进步点：工作也快10个月了，如今工作，也知道怎么去应付各种角色了，开发，测试经理，版本TSE，PL等等。今日去聚餐，去吃海鲜，很是满足，之前就有去吃海鲜的想法了，如今不仅如愿以偿，还不用自个掏钱。

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第十六届蓝桥杯 2025 C/C++B组第一轮省赛 全部题解（未完结） 我参加的是第一轮省赛，说实话第一次参加还是比较紧张的，真到考场上看啥都想打暴力，算法模板都不太会写了。在考场上明显感觉今年的B组的题目还是有点难度的，和之前做的往年题感觉不太一样，没有很明显的签到题，也没有很明显的算法模板题。

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月之暗面开源 Kimi-Audio-7B-Instruct，同时支持语音识别和语音生成 将输入音频转换为：使用向量量化的离散语义标记（12.5Hz）。从 Whisper 编码器获得的连续声学特征（降采样至 12.5Hz）。Audio LLM: 基于转换器的模型（从 Qwen 2.5 7B 等预先训练好的文本 LLM 初始化），具有处理多模态输入的共享层，然后是并行头，用于自回归生成文本标记和离散音频语义标记。: 使用流匹配模型和声码器（BigVGAN）将预测的离散语义音频标记转换成高保真波形，支持采用前瞻机制的分块流，以降低延迟。

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计算机视觉——基于树莓派的YOLO11模型优化与实时目标检测、跟踪及计数的实践 YOLO11模型是专门为边缘设备优化的目标检测模型，与YOLOv8相比，它在显著降低模型复杂度（最多降低37%）的同时，仍保持了较高的检测精度（约85%的平均精度均值）。这种优化使得YOLO11能够在资源受限的树莓派上实现高效的实时目标检测，为边缘设备上的复杂计算机视觉任务提供了可能。其轻量级的模型结构和高效的推理性能，使其成为在树莓派上部署目标检测应用的首选模型之一。

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Uniapp：设置页面下拉刷新 Uniapp：设置页面下拉刷新

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