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- Numba蒙特卡洛模拟优化技巧
- 使用Numba加速蒙特卡洛流体模拟时，若函数依赖全局数组（如positions），JIT编译会捕获其初始快照而非运行时值，导致能量计算错误、接受率异常升高——根本原因在于Numba不支持动态全局变量引用。
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- 多图训练TensorFlow模型教程
- 本文详解如何正确组织批量图像数据以训练KerasSequential模型，重点解决因输入张量维度误用导致的“期望1个输入但收到2个张量”错误，并提供可扩展的数据拼接与训练实践方案。
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- Python字典遍历效率对比分析
- dict不支持按索引遍历，所谓“索引访问”本质是键查找；其设计目标是O(1)键值查找，而非有序索引访问，需按序取第N个元素时应转list或用itertools.islice，但代价明确。
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- psaux中comm与cmdline区别解析
- psaux看不到完整命令行是因为cmdline可能被进程或容器清空/篡改，此时ps退而显示仅16字节且无参数的comm；/proc/pid/cmdline理论上保留完整argv，但易被prctl、ptrace、容器运行时或Goruntime等修改或清空。
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- Python中None表示什么？
- None是Python中表示“无值”的唯一空对象，属NoneType类型且不可变；应使用isNone判断，不可调用方法或迭代。
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- Python异常处理与循环结合技巧
- 在循环中捕获异常可提升容错性，如处理无效输入时跳过错误继续执行；2.异常可触发重试或退出，如连接失败时循环重试直至达到上限；3.结合else和finally可实现成功逻辑与资源清理的精细控制；4.需避免过度捕获、沉默异常和逻辑错误，确保代码健壮性。
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- PydanticBaseModel属性访问失败原因及解决方法
- Pydantic的BaseModel会将带类型注解的字段（如TEST_VALUE:str=""）自动注册为模型字段，并在类定义阶段移除其作为类属性的存在，因此无法通过类名直接访问；它仅存在于实例中。
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- SQLAlchemy2.0+使用位置参数执行原生SQL方法
- SQLAlchemy2.0+已移除对execute()方法直接传入位置参数元组的支持，但可通过exec_driver_sql()方法安全、高效地使用(%s,%s)等驱动级占位符配合元组传参，且兼容事务上下文。
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- 按模块分离日志文件的实现方法
- 按模块或请求ID分离日志的核心是在记录时动态绑定上下文，再通过Handler按字段路由；Python标准库需结合Filter+自定义Handler或改用loguru等更灵活的日志库。
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- Pythonset集合类型详解
- Python中的set是无序、可变、元素唯一的内置类型，基于哈希表实现，支持高效成员判断、去重和集合运算；元素须为可哈希类型，不支持索引切片，空集合必须用set()创建。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 115浏览 收藏
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- Pythonlogging模块入门指南
- 记录Python程序日志的推荐方式是使用内置logging模块。1.基本用法：调用logging.basicConfig()配合info、warning等方法输出日志，默认只显示WARNING及以上级别，需设置level=logging.INFO才能显示INFO级别；常用级别按从低到高顺序为DEBUG、INFO、WARNING（默认）、ERROR、CRITICAL。2.进阶配置：通过basicConfig设置filename将日志写入文件，通过format定义格式并添加时间戳等信息。3.多模块打日志：使用
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- Makefile规则失效原因及解决方法
- Make命令默认只识别名为Makefile或makefile的文件，若使用其他名称（如Makefile.mk），需通过-f参数显式指定；否则会报“***Noruletomaketarget”错误。
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- Pandas按条件删除末尾连续行方法详解
- 本文详解如何使用Pandas高效删除每个分组中尾部连续满足某条件（如flag==1）的行，避免误删中间或开头的匹配行，并提供两种健壮、可读性强的解决方案。
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- Python日志系统优化与设计技巧
- Python日志系统需兼顾可读性、可维护性、可追溯性和运行时可控性，核心是分离关注点；应使用logging.getLogger(__name__)获取命名记录器，避免污染rootlogger，并通过dictConfig()声明式配置，在启动早期统一管理handlers、formatters、filters及结构化日志。
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- Python推荐系统实战：协同过滤与深度学习教程
- 协同过滤与深度学习结合的有效路径是嵌入可学习表征模块，如用LightGCN建模二部图、BPR损失优化排序、双通道融合ID与内容特征、对比学习增强判别力，并以Faiss加速ANN检索。
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