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【IEEE/EI/Scopus检索】2025年第六届模式识别与数据挖掘国际会议 (PRDM 2025) 第六届模式识别与数据挖掘国际会议（PRDM2025）将于2025年12月26-28日在南京举办，汇聚全球专家学者分享模式识别与数据挖掘领域的最新研究成果。录用论文将由IEEE出版，收录于Ei Compendex和Scopus等数据库。征文主题包括特征提取、贝叶斯决策、数据流挖掘等前沿方向。往届会议论文均成功被IEEE/ACM出版并快速完成检索。会议将为该领域学者提供重要的学术交流平台。

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蹦蹦跳跳真可爱589

Python----神经网络发（神经网络发展历程）自1989年LeNet的诞生以来，卷积神经网络（CNN）在图像识别领域取得了显著进展。这些网络的发展不仅推动了计算机视觉技术的进步，也为实际应用提供了强大的工具。

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50天50个小项目 (Vue3 + Tailwindcss V4) ✨ | AnimatedNavigation（动态导航）该项目通过<script setup>语法实现响应式状态管理，利用ref控制导航栏展开/收起状态，并采用v-for动态渲染菜单项。核心功能包括：点击按钮切换导航栏状态（宽度从80px扩展到350px）、菜单项旋转入场动画、汉堡按钮转X动画效果。文章重点解析了实现思路，包括通过:class动态绑定样式类、使用TailwindCSS的过渡类实现平滑动画、自定义CSS增强视觉效果。该项目是50个Vue小项目挑战的第14个，完整代码已开源在GitHub仓库。

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从 PPO、DPO 到 GRPO：大语言模型策略优化算法解析本文解析了三种大语言模型策略优化算法：PPO（近端策略优化）、DPO（直接偏好优化）和GRPO（组相对策略优化）。PPO通过限制策略更新幅度保证训练稳定，但流程复杂、资源开销大；DPO直接利用人类偏好数据微调模型，简化了RLHF流程；GRPO则通过组内比较优势优化策略，去除价值网络提高效率。三种算法各有优劣：PPO适合追求极致性能的场景，DPO简单高效适合快速迭代，GRPO平衡了性能和复杂度。文章详细介绍了每种算法的原理、数学公式和应用场景，为LLM对齐任务提供了方法论指导。

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Vue3 + Element Plus中el-table加载状态分析场景是否可操作el-table？在onMounted内部直接操作❌ 风险高（子组件可能未完成渲染）在onMountednextTick⚠️ 可访问根元素，但内部内容不一定就绪使用@load事件✅ 最可靠的方式结合数据监听 +nextTick✅ 适用于异步数据场景推荐做法：始终通过el-table的@load事件或结合数据加载状态确保渲染完成，避免在onMounted中直接操作子组件内部 DOM。

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[面试精选] 0124. 二叉树中的最大路径和本文介绍了LeetCode 124题"二叉树中的最大路径和"的解法。题目要求找到二叉树中路径和的最大值，路径定义为任意节点序列且至少包含一个节点。解题采用后序遍历的DFS方法，计算每个节点的贡献值（节点值加左右子树贡献值的最大值），并在递归过程中更新全局最大路径和。关键点在于处理节点作为连接点时的路径计算，以及贡献值为负时的剪枝。代码使用Java实现，时间复杂度为O(n)，空间复杂度最坏为O(n)。示例显示该方法能正确计算如[1,2,3]返回6、[-10,9,20,null,null,1

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TC3xx中PFLASH缓存对XCP标定常量的影响影响1：使用劳特巴赫在标定修改具有（Pache）缓存的常量时，打开OVC选项。但是不打开芯片的映射（Overlay）功能时，由于缓存（Cache）的原因，定义在段8地址的。影响2：使用劳特巴赫在标定修改不具有缓存的常量时，打开OVC选项。在打开芯片的映射（Overlay）功能时，定义在段A地址的。2、XCP的冷启动在CANAPE中的设置，需要在连接XCP后再打开如下选项，然后关闭Ecu启动检测数据。如上，两段数据的区别是一个段8有CACHE缓存，另一个段10（A）没有缓存。且缓存区域芯片总共只有32K。

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MySQL 主从复制与一主多从架构实战详解 MySQL 的主从复制为分布式架构提供了坚实的基础。不论是一主多从、主主复制，还是读写分离，在不同规模和业务需求下都能灵活组合构建高可用、高性能的数据库架构。

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【Linux】基于策略模式的简单日志设计【Linux】基于策略模式的简单日志设计

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深度学习的正则化批标准化层的权重和偏置参数默认初始化为1和0，但可以根据需要进行自定义初始化。

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TensorFlow 与 PyTorch区别 PyTorch 在学术界和开源社区的主导地位日益增强（如 Hugging Face 的 NLP 模型库），而 TensorFlow 在工业界（尤其是 Google 生态）仍占优势。两者均在向“动态图 + 静态图编译”融合的方向发展（如 PyTorch 2.0 的。和 TensorFlow 的 Eager Execution）。

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深入解析JVM类加载机制 JVM类加载机制是Java实现跨平台和动态性的核心基础，主要包括加载、链接和初始化三个阶段。加载阶段通过类加载器将类字节码转换为方法区的运行时数据，并生成Class对象；链接阶段验证类安全性，分配静态变量内存并解析符号引用；初始化阶段执行静态代码块和变量赋值。关键机制是双亲委派模型，通过层次化类加载器（启动类、扩展类和应用类加载器）确保类只加载一次，防止核心API被篡改。该模型优先委派父加载器处理请求，保障了Java程序的安全性和稳定性。

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第十五届蓝桥杯大赛软件赛国赛Python 大学 C 组试做【本期题单：循环位运算、分割字符串、粉刷匠小蓝】循环位运算，分割字符串，粉刷匠小蓝。使用的算法各有不同，位运算的背包dp，记忆化dfs，数学动态

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centos 7.9 升级ssh版本 7.4p1 升级到 8.2p1 本文是离线环境下升级ssh，服务器不能联网。因此需要手动下载安装包并编译安装，具体分为以下步骤1、安装telnet 并确定可以通过telnet 连接centos 7.9服务器。2、使用telnet连接centos 7.9服务器，编译安装新版openssl，卸载原版本ssh，并编译安装新版本的ssh，确定可以通过新版本的ssh连接centos 7.9服务器。

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微信小程序生成小程序码缓存删除微信小程序生成小程序码，文件处理

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区间交集：用最少数量的箭引爆气球这篇文章介绍了一个解决区间交集问题的算法，题目要求用最少数量的箭引爆所有气球。每个气球表示为[x_start, x_end]区间。算法首先对区间按照x_start排序，相同则按x_end排序。然后遍历区间，记录当前交集范围[l,r]，当新区间与当前范围无重叠时增加箭数并重置范围；有重叠时缩小交集范围。这种方法确保每个交集只需一支箭，最终返回最小箭数。时间复杂度为O(nlogn)。该解法实际是区间选点问题的变体，通过贪心算法有效地找到最优解。

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嵌入式学习笔记 - SH79F6441 堆栈栈顶可以是片上内部RAM(00H-FFH)的任意地址怎么理解 SH79F6441的片上内部RAM包含256字节（00H-FFH）和外部扩展的2816字节RAM。堆栈操作默认使用内部RAM区域，其地址空间为00H-FFH。若使用扩展RAM（>FFH），需通过特殊指令（如MOVX）访问。堆栈栈顶可以是片上内部RAM(00H-FFH)的任意地址）建议从30H（用户RAM区起始地址）开始分配栈空间。需结合具体应用场景评估栈深度需求，避免运行时溢出。8051兼容架构，栈生长方向为‌。

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ubuntu 22.04 安装部署elasticsearch 7.10.0详细教程本文介绍了在Ubuntu 22.04系统上安装Elasticsearch 7.10.0的详细步骤。主要内容包括：通过deb包下载安装、配置文件修改（如集群名称、节点设置等）、文件权限配置、服务启动方法以及性能优化建议（如内存调整）

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Python开发功能实用如果想修改前缀，可在调用函数时传入新的前缀参数，如 batch_rename(folder_path, prefix="image_")。使用方法：将需要编码的信息（如网址、文本等）传入 generate_qr_code 函数，默认会在当前目录下生成名为 qr_code.png 的二维码图片。使用方法：将存储消费记录的CSV文件路径传入 analyze_monthly_spending 函数，函数会返回每月总消费和各消费类别总花费的统计结果。print(f"无法删除 {file_path}: {e}")

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