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九日集训第六天【代码】九日集训第六天。

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HTTP/HTTPS 协议解析 HTTP/HTTPS 协议解析

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让大模型“记住”更多：RAG与长期记忆 RAG技术与长期记忆的融合实践 OpenAI近期强化了ChatGPT的记忆功能，通过RAG（检索增强生成）技术结合长期记忆系统，使AI既能调用外部知识库，又能记住用户个性化信息。RAG通过检索外部数据解决大模型"幻觉"问题，而长期记忆则采用向量数据库、结构化插槽和自动总结三种方式存储用户历史对话。当前主流方案是混合架构，如mem0的轻量级框架和MemGPT的类人脑记忆系统。二者的结合将重塑AI角色，在企业服务、智能客服和教育等场景实现更人性化交互。未来，具备上下文记忆能力的AI将更接近通

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数据结构--栈和队列 makefile文件。

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学生成绩管理系统该文介绍了一个基于Python的学生成绩管理系统，采用面向对象设计，主要功能包括：核心功能：添加/删除学生、修改成绩、查询信息、显示所有学生、课程统计数据结构：使用字典存储学生信息（学号为键），列表存储成绩技术特点：包含异常处理、平均分计算、菜单导航等功能模块交互方式：通过命令行界面操作，提供清晰的用户指引系统实现了成绩管理的完整流程，包括数据增删改查和统计分析，采用模块化设计保障了代码的可维护性。

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海水变蓝、

第二十九场蓝桥算法赛是的你没看错依旧惨败只有仅仅完成一题还是半对。

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码不停蹄的玄黓

Java 21 新特性深度解析：虚拟线程、结构化并发来袭！ Java 21重磅发布！作为长期支持版本，该版本带来15项革新特性，其中最亮眼的是虚拟线程技术，可实现百万级轻量级并发，性能提升显著。其他重要更新包括：序列集合新增便捷操作、记录模式简化对象解构、模式匹配增强switch语法、分代式ZGC将GC停顿控制在亚毫秒级。此外还引入字符串模板、结构化并发、作用域值等实用功能。开发者可优先在高并发服务中应用虚拟线程，低延迟系统采用分代ZGC，业务代码使用序列集合和记录模式等新特性提升开发效率。升级需注意预览功能需特殊参数启用。

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Python数据分析利器：Pandas库详细介绍与安装指南 Anaconda 是一个流行的 Python 数据科学发行版，已经内置了 Pandas。Pandas 可以通过多种方式安装，推荐使用 Python 的包管理工具。Pandas 是 Python 数据分析的核心库，功能强大，适用于数据处理、清洗、分析和可视化。：支持 CSV、Excel、SQL、JSON、HTML 等多种格式。现在，你已经成功安装了 Pandas，可以开始你的数据分析之旅了！：Pandas 未正确安装，或 Python 环境未激活。：优化内存使用，支持大数据处理（如分块读取）。

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wireshark 简单捕获一个http请求摘要：本文演示了使用Wireshark过滤和捕获HTTP POST请求的过程。首先设置过滤规则（ip.dst==xxxx and http.request.method=="POST"），然后捕获目标请求数据包。通过"追踪流"功能可查看完整会话内容，最后通过筛选入站/出站流量获取服务器响应数据。该流程适用于网络流量分析和HTTP请求调试。

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测试界萧萧

10：00开始面试，10：06就出来了，问的问题有点变态。。。【摘要】本文分享了一位测试工程师的求职经历，从被迫降薪到面试受挫，揭示了软件测试岗位的常见面试考点。文章系统整理了涵盖16个技术栈的测试知识体系，包括测试理论、Linux、MySQL、Web/API/App测试、Python编程、性能测试等核心内容，并提供了具体面试题示例（如HTTP转HTTPS测试方案、Linux命令操作、MySQL优化等）。最后提到一份近200页的面试宝典，旨在帮助求职者高效备战测试岗面试，提升通过率。全文聚焦测试工程师必备技能与高频考点，具有实用参考价值。

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今天我想清楚了知所从来，思所将往，方明所去

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常用交易所链接常用交易所链接

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DeepSeek辅助写一个Vue3页面使用AI，为我们开发代码提供了很大的方便，特别是我这种没啥美感的直男，有AI的帮助，可以写出一些不错的前端页面，当然在使用的过程中也是有各种纰缪，需要在实践的过程中注意避坑，感谢这个美好的时代，让很多东西变得更加便利。

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Python打卡第54天【代码】Python打卡第54天。

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Spring Boot 整合 MyBatis Plus：快速构建高效持久层摘要： MyBatis-Plus作为MyBatis的增强工具，通过简化CRUD操作显著提升Java后端开发效率。文章详细介绍了Spring Boot整合MyBatis-Plus的步骤：1）引入依赖配置数据源；2）使用注解简化实体类与Mapper接口（继承BaseMapper即可获得基础CRUD能力）；3）演示Service层调用示例。核心优势包括无侵入集成、自动生成代码、内置分页/乐观锁等功能，有效减少冗余代码，尤其适合单表操作频繁的场景。通过5分钟快速配置，开发者可专注业务逻辑而非重复的持久层编写。

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【STM32 HAL库】使用HAL库操作FLASH 首先有个问题，我们为什么要擦除，不能直接覆写吗？Flash存储器是一种非易失性存储器，其存储单元在未编程的时候处于。先解锁Flash，再擦除片区，再写入，写完了别忘了加锁。读取操作很简单，没有调用函数，直接按照地址取值即可。状态（对于Nor Flash，通常擦除后为全。），写操作是将某些比特位变为。，而只有擦除操作才能将位从。

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requestAnimationFrame&浏览器GPU进程和渲染进程通信\RTT\Shadow Mapping requestAnimationFrame一、浏览器渲染管线基础二、requestAnimationFrame工作原理1.与渲染管线协同2.资源调度智能性三、setTimeout/setInterval工作机制1.脱离渲染管线的定时器2. 资源浪费问题GPU进程一、浏览器多进程架构与GPU进程的角色1. 多进程架构设计2. GPU进程的核心职责二、GPU进程与渲染进程的通信机制1. IPC通信流程2. 数据交换优化三、WebGL的GPU加速原理

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神经网络基础神经网络是深度学习计算模型，仿生生物学神经元构造。

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迢迢星万里灬

Java求职者面试：Spring AI、MCP、RAG、向量数据库与Embedding模型技术解析本文详细解析了Java求职者在面试中可能遇到的Spring AI、MCP、RAG、向量数据库和Embedding模型相关问题，涵盖基础概念、计算机基础和源码原理。通过这些问题，候选人可以更好地准备面试，提升自己的技术能力和竞争力。

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BigDetection：改进目标检测器预训练的大规模基准之论文阅读近年来，多个数据集和开放挑战已被引入用于目标检测研究。为了构建更通用且强大的目标检测系统，本文提出了一个新的大规模基准数据集，称为 BigDetection。我们的目标是，并遵循精心设计的原则，构建一个更大规模的数据集，以提升检测器的预训练效果。具体而言，我们重新定义了一个新的类别体系，统一了来自不同数据源的异构标签空间。，在多个维度上都远超现有的目标检测基准数据集，既提供了机遇，也带来了挑战。

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