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为了摸鱼和吃瓜，我开发了一个网站本文介绍了一个聚合全网主流平台热搜的网站，旨在为用户提供便捷的热点信息浏览体验。该网站的两大特色是：为热搜列表增加配图，提升浏览的轻松感和沉浸感；支持查看当天全部热搜，满足用户对热点信息的全面需求。该网站适合普通用户、媒体从业者、营销人员和研究人员使用，分别用于快速查看热点、监测舆论动向、调整营销策略和分析平台特性。通过这个网站，用户可以更高效地获取和利用全网热点信息。

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matlab稳定求解高精度二维对流扩散方程利用MATLAB稳定求解高精度二维对流扩散方程。

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自然语言处理之情感分析：ALBERT在社交媒体的应用技术教程本文结合**ALBERT轻量化预训练模型**，深入探讨其在社交媒体情感分析中的技术实现与创新应用，并提供完整的代码示例与实战解析。ALBERT（A Lite BERT）通过**参数共享**和**因子分解嵌入投影**两大创新，显著降低了模型参数量。**注释**：通过Hugging Face库加载预训练模型，`albert-base-v2`已内置中文支持，适用于社交媒体文本处理。**注释**：通过微调预训练模型，使ALBERT适应特定领域（如餐饮评论或金融舆情）的情感分析需求。

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AI入门：Prompt提示词写法随着对提示词撰写技巧的不断探索与实践，我们将愈发熟练地与AI展开深度对话，解锁它强大的潜能，让其真正成为助力学习、工作与生活的得力助手。比如，“需要帮助视障人士通过非视觉方式理解物品特征” 这一背景，就能让AI聚焦需求，输出更贴合实际的内容。与AI沟通的桥梁，它不是冰冷的代码指令，而是一场充满智慧与温度的对话。通过赋予AI特定角色，如 “你是一个艺术家”，就能引导它以艺术家的思维和语言风格进行回应，使回答更具专业性和针对性。“描述下苹果的样子”时，得到的答案往往较为宽泛，这可能与我们的预期。

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科研的力量

森林生态学研究深度解析：R语言入门、生物多样性分析、机器学习建模与群落稳定性评估在生态学研究中，森林生态系统的结构、功能与稳定性是核心研究内容之一。这些方面不仅关系到森林动态变化和物种多样性，还直接影响森林提供的生态服务功能及其应对环境变化的能力。森林生态系统的结构主要包括物种组成、树种多样性、树木的空间分布与密度等。这些结构特征是决定森林功能的基础，例如能量流动、物质循环、生物多样性的维持等生态过程。功能的完整性和效率决定了森林生态系统为人类和其他生物提供的生态服务质量。与此同时，生态系统的稳定性，即其抵御外部干扰和恢复能力，也是当前生态学家关注的重点。稳定性的高低不仅反映森林应对极

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feign负载均衡 Targeter@FeignClient(name = "my-service") // name 对应配置的 clients.my-service你也可以定期在服务端维护一个“健康实例列表”，通过 Spring Cloud LoadBalancer 的自定义逻辑，把不健康的副本剔除（但这需要你自己维护健康状态）。功能是否由 LoadBalancer 提供负载均衡✅ 是熔断（失败跳过）❌ 否（需配合 Circuit Breaker）实例健康剔除❌ 否（需你手动实现）

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Jupyter Notebook / Lab 疑难杂症记：从命令找不到到环境冲突与网络阻塞的排查实录命令找不到往往是 PATH 问题，但需要结合文件是否存在来判断。“文件存在但无法访问”是一个危险信号，强烈提示底层存储可能存在问题，这会影响所有基于文件的操作。在网络存储环境下尤其需要警惕。复杂的依赖关系和包冲突是 conda 常见的问题，需要耐心解决或考虑重建环境。依赖外部下载源时，网络连接和频道状态是关键。需要根据错误信息，一步步地排查问题，从浅层到深层，区分不同错误的性质。有时临时的网络或系统问题会在排查过程中自行恢复，多次尝试是必要的。对于棘手的问题，记录详细的命令和输出有助于定位。

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最新Spring Security实战教程（十四）OAuth2.0精讲 - 四种授权模式与资源服务器搭建目前OAuth2.0已成为现代应用认证授权的一个标准，从单点登录到微服务架构都依赖其构建安全通道。我们常见的微信、QQ、微博等授权登陆均有在应用。是一种开放的授权框架，允许应用在不暴露用户密码的前提下，安全地代表用户访问第三方服务上的受保护资源。本章节博主将带着大家深入解析四种核心授权模式，并基于手把手搭建安全的资源服务器，助您掌握分布式系统的认证精髓。模式门禁场景类比权限范围风险授权码模式快递员通过App申请临时通行限时、限次低（令牌不暴露）隐式模式访客直接扫码获得短期通行超短时效。

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机器学习之心

Matlab实现CNN-BiLSTM时间序列预测未来 Matlab实现CNN-BiLSTM时间序列预测未来

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我科绝伦（Huanhuan Zhou）

Oracle免费认证来袭 Oracle免费认证来袭

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清同趣科研

R绘图|3分钟复现瑞士“苏黎世大学”Nature全球地图——基于R包ggplot2+sf等本文我们复现苏黎世大学团队François Keck等在Nature最新文章“The global human impact on biodiversity”中的全球地图。我们之前介绍了一篇绘制全球地图的代码，受到了大家的广泛欢迎，喜欢的可以跳转查看。之前的图纸是在平面坐标系里面进行绘制，本次我们在罗宾逊投影中进行绘制。整体代码逻辑非常简单，就是采样点坐标系的转换，地图坐标系转换图绘制(采用的sf包），ggplot绘制点图。

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闭月之泪舞

神经网络—感知器、多层感知器感知器（Perceptron）是神经网络发展历程中的基础模型，由美国科学家 Frank Rosenblatt 在 1957 年提出。它模拟了生物神经元的工作方式，是构建更复杂神经网络的基石。感知器虽然是神经网络的基础，但它存在一定的局限性：只能处理线性可分问题：感知器只能对线性可分的数据进行分类，对于线性不可分的数据（如异或问题），感知器无法收敛到一个正确的解。缺乏隐藏层：简单感知器没有隐藏层，这限制了它的表达能力，无法处理复杂的非线性映射。

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初学Python爬虫学习爬虫技术不仅能提升我们的编程能力，还能培养数据思维，为后续的数据挖掘、机器学习等方向奠定基础。

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jupyter notebook运行简单程序 jupyterlab扩展了 Jupyter Notebook 的功能，增加了更多的工具和灵活性，支持多个文档和视图并排工作，包括 Jupyter Notebooks、终端、文本编辑器、图形控制台和富媒体输出。支持集成文件浏览器，支持文件的查看和操作。（2）在jupyter notebook中可新建一个文件夹，重命名part1，之后我们的教学的每一章将存放一个文件夹中。该文件可直接编写及运行代码。是一个开源的集成开发环境，旨在为用户提供一个功能齐全、界面友好的编程环境，支持代码编辑、调试、项目管理等功能。

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游戏引擎学习第259天:OpenGL和软件渲染器清理当前已经完成了一个简化的实现，支持 alpha 混合，剥离了所有与纹理、贴图相关的逻辑。创建并注册一个新的渲染层，确保这个新绘制路径能被调用。验证 alpha blending 实际混合效果是否正确。若需要进一步优化，可考虑用 SIMD 实现高性能像素处理。检查并决定是否保留或调整 gamma 校正相关处理逻辑。该过程使绘制路径更清晰、高效，并为后续构建更完整的 UI 渲染基础设施奠定良好基础。要避免“内存对齐段错误”，你必须确保目标内存地址是 16 字节对齐的。最常用的方式是使用或。

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Git查看某个commit的改动以上命令可以根据具体需求选择使用，以便查看Git commit的改动详情。这将使用配置的diff工具打开差异视图。

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川石课堂软件测试

涨薪技术|0到1学会性能测试第53课-Tomcat配置 acceptCount是指当所有可以使用的处理请求的线程数都被使用时，可以放到处理队列中的请求数，超过这个数的请求将不予处理，默认为10个，即允许请求队列的最大长度，如果客户端提交的请求不能被同时并发处理完成，即客户端请求数超过maxThreads的值，那么其余的请求将会以队列的方式存储着，如果这个队列的长度大于acceptCount所设置的值，那么客户端提交的请求就不会被处理，即被服务器拒绝，导致连接失败。当然对于低流量的网站，这个设置项可能不会有明显的效果，但是不能排除它某天变成了一个高流量的网站。

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Qt实现车载多媒体项目，包含天气、音乐、视频、地图、五子棋功能模块，免费下载源文件！主界面展示当前时间日期，并且包含天气、音乐、视频、地图、图片、五子棋等应用，点击后跳转到相应界面。浏览器还未实现，感兴趣的读者可以尝试实现。

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【论文阅读】Joint Deep Modeling of Users and Items Using Reviews for Recommendation 用户撰写的大量评论包含着丰富的信息，而目前的大多数推荐系统忽视了这部分资源。本文提出了一个深度模型，名为DeepCoNN，用于从评论中同时学习商品属性和用户行为。该模型由两个并行神经网络组成，分别利用用户撰写的评论和商品收到的评论进行建模，最终在顶部的共享层将二者耦合。这个共享层允许用户和商品的隐变量交互，类似因子分解模型的方式。实验表明，DeepCoNN 在多个数据集上显著优于所有的基线模型在过去十年里，商品和服务的种类和数量显著增加，虽然这为用户提供了更多选择，但也使他们更难做出决策。

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vue中scss使用js的变量在项目开发中，很多时候会涉及到scss样式变量，正常定义方式；。但是，如果，这些变量是在js中定义的怎么办。

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人工智能博士: 王博Kings，985AI博士在读，优快云博客专家，华为云专家，是《机器学习手推笔记》、《深度学习手推笔记》等作者；在人工智能、计算机视觉、无人驾驶等具有丰富的经验。

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吴师兄学算法: 跟着吴师兄，算法学习好轻松，专注于辅导北美算法面试、国内大厂算法面试、华为OD算法面试，累计辅导了数千个同学，100%好评！

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涂作权的博客: To do what I want to do!

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boonya: 资深Java，热衷大数据，Python爬虫，持续探索副业中，有需要的可以加我微信联系：boonya221

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谷哥的小弟: 历任研发工程师，技术组长，项目经理；曾于2016年、2020年两度荣获优快云年度十大博客之星。十载寒冰，难凉热血；多年过去，历经变迁，物是人非。然而，对于技术的探索和追求从未停歇。坚持原创，热衷分享，初心未改，继往开来！

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strongerHuang: 作者黄工『strongerHuang』，高级嵌入式软件工程师，专注分享嵌入式软硬件、AIoT（物联网+人工智能）、单片机、通信技术、开发工具、半导体等相关内容。

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理想不闪火: 研究开放环境下的深度学习算法、生成模型推理加速和医学图像。欢迎订阅专栏！

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