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- Python线程start与run区别解析
- start()用于启动新线程并自动调用run()，实现并发；2.run()定义线程任务逻辑，直接调用不创建新线程，仅为主线程中的普通函数调用。
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- Python列表操作技巧全解析
- Python列表可以存储任意类型的数据，广泛应用于数据处理和算法实现。1）基本操作包括创建、访问、修改和删除元素；2）切片操作用于提取、修改和删除列表部分；3）内置方法如append()、extend()、insert()、remove()、pop()用于列表操作；4）列表推导式简洁高效生成列表，但需注意内存消耗；5）生成器表达式适用于大型数据集；6）sort()和sorted()用于列表排序；7）使用集合可提高大型列表的查找效率。
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- PythonCollections模块实用数据类型解析
- Collections模块提供高效容器：Counter统计频次，defaultdict自动初始化，OrderedDict保持顺序，deque支持双端操作，提升代码简洁性与性能。
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- Python字母大小写敏感含义解析
- Python中大小写敏感指变量、函数、类等标识符的字母大小写被视为不同，如myname、Myname、MYNAME为三个独立变量，函数sayHello与sayhello互不干扰，关键字True若写成true将报错，因此需严格遵循大小写规范以避免错误。
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- Python集合常用操作详解
- 集合是Python中用于存储唯一、不可变元素的无序容器，支持去重和集合运算。使用{}或set()创建，空集合需用set()。可通过add()添加、remove()/discard()删除元素，in判断成员，clear()清空。支持并集（|）、交集（&）、差集（-）、对称差集（^）等操作。例如新旧用户对比可快速找出新增用户。核心在于其唯一性和高效集合运算能力。
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- Python自然语言模型训练与调优全攻略
- PythonNLP模型微调核心是任务对齐、数据适配与训练可控：优先选用HuggingFace成熟中文模型（如bert-base-chinese、ChatGLM3），标准化数据格式并处理长度与切分，小样本用LoRA、常规用全参微调+warmup学习率，最后闭环验证指标并转ONNX/GGUF部署。
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- Ansible脚本执行流程详解
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- PythonOCR教程：Tesseract配置详解
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- Python与运算符陷阱：字符串排序技巧解析
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- Python企业数据分析流程详解
- Python在企业落地数据分析的核心是打通“数据→分析→决策→反馈”闭环。需稳定对接数据库/API等真实数据源，分析过程要可复现、可解释，结果须嵌入业务系统（如API、企微机器人），并建立反馈闭环验证效果。
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