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RSS订阅原创 LeetCode刷题，中等的第六十四题和七十一题
请找出一条从左上角到右下角的路径，使得路径上的数字总和为最小。，表示指向某一文件或目录的 Unix 风格。因为路径 1→3→1→1→1 的总和最小。每次只能向下或者向右移动一步。开头），请你将其转化为。给定一个包含非负整数的。
2025-06-17 14:23:11
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原创 JavaScript进阶
JavaScript作用域与函数进阶摘要： 作用域分为全局、函数和块级作用域，let/const解决了var的变量提升问题。 作用域链决定了变量的查找路径，闭包可维持对外部变量的引用。 函数声明会整体提升，表达式仅变量提升；ES6新增默认参数、剩余参数和解构特性。 箭头函数提供词法this绑定和简洁语法，但不适用构造函数场景。 建议优先使用箭头函数、合理运用参数解构，注意不同函数的特性差异。 （150字）
2025-06-16 16:21:46
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原创 关于Web APIs总结第三篇（完）
BOM操作摘要 BOM(浏览器对象模型)包含window、navigator、location等对象。window是JS顶级对象，全局变量和方法都属于window。定时器setTimeout用于延时执行代码，仅执行一次。JS执行机制基于单线程和事件循环，区分同步任务、宏任务(如setTimeout)和微任务(如Promise)，执行顺序为同步→微任务→宏任务。location对象提供URL信息和导航方法，包含href、pathname等属性和assign、reload等方法。
2025-06-16 15:16:10
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原创 关于Web APIs总结第二篇
本文介绍了DOM事件流的进阶知识，包括事件捕获与冒泡机制、阻止冒泡方法、事件解绑方式以及事件委托技巧。同时讲解了页面加载、滚动和尺寸变化等常见事件，以及元素尺寸和位置的获取方法。在日期对象部分，详细说明了实例化、方法调用和时间戳获取的多种方式。最后介绍了DOM节点的基本操作，包括查找、增加和删除节点的相关API。全文涵盖了JavaScript DOM操作的核心知识点，为开发者提供了全面的参考指南。
2025-06-15 20:56:51
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原创 Linux 文件系统管理与用户权限管理知识整理
准备考试用的，考试科目：Linux虚拟系统，这里整理涵盖了Linux系统管理和权限管理的主要知识点，可作为日常管理和故障排查的参考。
2025-06-14 20:53:08
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原创 关于Web APIs 的总结第一篇
本文摘要： DOM操作分为DOM（文档对象模型）和BOM（浏览器对象模型）。DOM用于操作HTML文档内容，获取元素方法包括querySelector和getElement系列。元素操作涵盖内容修改（innerText/innerHTML）、属性设置（src/className）、样式调整（style属性）和表单控制。事件处理使用addEventListener监听鼠标、键盘等交互，通过事件对象（e）获取触发信息。this指向根据调用方式决定，包括默认绑定、隐式绑定等5种规则。回调函数用于异步编程，在操作完
2025-06-13 21:48:59
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原创 对word进行大模型部署
步骤1.打开Deepseek官网，点击API开放平台，登录后可以看到我们的信息步骤二：创建APIkey输入名称后点击创建，然后复制创建API后，可以查看模型的使用价格，点击接口文档，然后点击价格步骤三：获取url步骤1.打开硅基流动官网SiliconFlow，注册并登录账号步骤二：选择api密钥，点击api进行复制步骤三：获取url右侧找到使用实例，base_url就是硅基流动的URL步骤三：获取model名：在硅基流动主页寻到你想要的模型，比如deepseek-ai/DeepSeek-R1，如图点击复制m
2025-06-10 14:12:05
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原创 Node创建最基本的web服务器
Node.js的http模块是核心网络模块，用于创建HTTP服务器/客户端。摘要要点：1)基本功能包括服务器创建、请求处理和客户端通信；2)服务器创建四步骤：导入模块、创建实例、绑定request事件、启动监听；3)关键处理：解决中文乱码(setHeader)、动态内容响应(url判断)、文件映射(fs/path模块)；4)特点：事件驱动、流式处理、底层协议控制；5)应用场景：Web应用、API服务、代理服务器等。通过代码示例展示了服务器搭建、请求处理和静态文件响应的完整流程。
2025-06-09 21:18:23
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原创 Coze案例：复刻爆款视频
Coze案例：复刻爆款视频经过对扣子工作流的理解，制作一个可以根据主流视频的内容产生脚本，生成图片，在经过视频平台制作爆款视频。以下是制作过程。
2025-06-06 15:52:05
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原创 RAG架构图的解析和对RAG、嵌入模型、向量嵌入和向量数据库的理解
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索和文本生成的技术，旨在通过动态引入外部知识提升生成模型的准确性和相关性。其工作流程包括：嵌入模型将高维数据转化为低维向量，保留语义信息；非结构化数据加载器处理各类文档；文本切分改善检索和生成效果；向量嵌入捕捉语义关系；向量数据库存储和检索高维向量。RAG通过相似性搜索找到准确答案。
2025-05-20 20:05:25
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原创 关于deepseek本地部署+Ollama+chatBox
Ollama 是一个开源项目，旨在简化大型语言模型（LLM）在本地计算机上的运行和管理。它提供了一个命令行工具，让用户能够轻松下载、运行和交互式使用各种开源语言模型（如 LLaMA、Mistral、Gemma 等），而无需复杂的配置或依赖云服务。此外还用到chatBox软件
2025-05-16 21:29:14
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空空如也
空空如也
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