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- Python分词教程：jieba使用全解析
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- PEFTLoRA模型合并技巧全解析
- 本文详细介绍了如何使用HuggingFacepeft库的merge_and_unload功能，将PEFTLoRA适配器高效且正确地与基础模型合并，生成一个全新的、独立的预训练模型。文章纠正了直接加载适配器或手动合并权重的常见误区，并提供了完整的代码示例、模型保存指南以及处理分词器和peft版本兼容性的重要注意事项。
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- Matplotlib折线图教程与实例详解
- 使用plt.title()、plt.xlabel()、plt.ylabel()添加标题和标签，通过plt.plot()的label参数配合plt.legend()显示图例，实现多条折线的区分与信息标注。
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- PandasDataFrame百分比聚合计算教程
- 本文旨在指导读者如何高效地在PandasDataFrame中使用聚合函数，特别是计算分组后的百分比。我们将通过一个实际案例，演示如何按设备分组，并计算带宽使用率，避免使用低效的apply方法，提供更简洁、高效的解决方案。
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- OpenCVPython教程：cv2模块使用详解
- 答案：使用cv2需先安装opencv-python，通过import导入后调用函数处理图像，核心流程包括读取、显示、转换、保存图像，并注意路径、窗口管理和异常处理。常见安装问题有版本冲突、包选择错误、系统依赖和网络问题，建议在虚拟环境中安装。cv2支持图像处理、视频分析、特征检测、物体识别及深度学习应用。性能优化可通过NumPy向量化、减少内存拷贝、合理选型数据类型、多进程并行和GPU加速实现。
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- Python正则命名分组使用详解
- 命名分组是正则表达式中通过指定名称引用捕获组的机制。其核心在于提升可读性与维护性，语法为：(?<name>pattern)，如提取日期的正则表达式：(?<year>\d{4})-(?<month>\d{2})-(?<day>\d{2})。使用方式因语言而异，1.Python使用?P<name>格式并通过group('name')获取值；2.JavaScript（ES2018+）直接使用?<name>并通过groups.name访问结果
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- 安全存储用户密码的正确方法
- 答案：采用Argon2等现代KDF算法对密码进行加盐哈希，结合多因素认证、强密码策略、速率限制和安全会话管理，构建不可逆、抗破解的多层次密码安全体系。
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- VSCodePython路径管理：模块导入与文件操作技巧
- 本文针对从PyCharm迁移到VSCode时，Python项目中相对路径处理的常见困境提供解决方案。特别关注如何在保持模块导入基于项目根目录的同时，实现文件操作（如open()）的路径相对于当前调用文件。核心策略是利用os.path.dirname(__file__)和os.path.join()进行路径构建，确保代码在不同IDE和执行环境下均能稳定运行，避免依赖IDE特定配置。
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- Python非阻塞后台任务实现方法
- 本文深入探讨了在Python异步应用中，如何利用asyncio.run结合threading.Thread来有效运行独立的、非阻塞的后台协程任务。文章详细解释了直接在线程中调用异步函数时遇到的RuntimeWarning，并提供了解决方案，通过在后台线程中为协程创建并管理独立的事件循环，确保异步操作的正确执行，从而避免阻塞主事件循环，适用于如WebSocket服务器等需要持续后台数据处理的场景。
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- Python鸭子类型与多态解析
- 鸭子类型与多态使Python代码灵活且可扩展，其核心在于对象的行为而非类型，只要对象具有所需方法即可被调用，无需继承特定类或实现接口。这与Java等静态语言依赖显式接口不同，Python在运行时动态检查行为，实现“经验式”多态。这种设计提升代码复用性与扩展性，但也需通过单元测试、文档、类型提示（如Protocol）和一致的接口设计来规避运行时错误风险。在框架设计中，鸭子类型支持松耦合与组合式架构，使组件替换与集成更自然，如DjangoORM和迭代器协议的广泛应用，体现了Python“能用即可”的实用哲学。
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- Python单元测试教程：unittest框架详解
- Python单元测试核心是通过unittest或pytest构建独立用例验证代码功能。unittest作为标准库，提供TestCase、断言方法及setUp/tearDown等机制管理测试准备与清理，并支持mock技术隔离外部依赖，确保测试的可重复性和可靠性。
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- Python如何添加新列？assign方法全解析
- 推荐使用Pandas的.assign()方法添加新列。1.该方法非原地修改原始DataFrame，返回包含新列的新DataFrame；2.支持添加常量列、基于现有列计算的新列、通过函数动态生成的新列；3.可一次性添加多列；4.适用于链式操作，提升代码可读性与维护性；5.结合numpy.where或自定义函数可实现复杂逻辑判断；6.能与其他Pandas操作（如筛选、分组、合并等）无缝组合，构建高效数据处理管道。
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- 使用 msoffcrypto 解密并读取密码保护的 Excel 文件
- 本文档旨在解决使用msoffcrypto库解密密码保护的Excel(.xls或.xlsx)文件后，使用pandas读取时遇到UnicodeDecodeError的问题。我们将提供一个完整的代码示例，展示如何正确解密文件并将其加载到pandasDataFrame中，同时讨论可能导致问题的原因和相应的解决方案。
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