<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[LocalHost_1的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; LocalHost_1]]></copyright><item><title><![CDATA[特征工程（0-1）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/159281059</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/159281059</guid><author>LocalHost_1</author><pubDate>Fri, 20 Mar 2026 11:52:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[特征工程是机器学习的核心环节，它决定了模型性能的上限。本文总结了五大类特征处理方法：1）数值特征通过标准化、分箱和特征交叉优化；2）类别特征采用编码方式处理，包括标签编码、独热编码和高级编码；3）时间特征通过周期性编码和业务标记转换；4）文本特征使用传统词频统计或深度语义嵌入；5）图像特征采用传统视觉算法或深度网络提取。不同特征需要针对模型特性和业务场景选择合适处理方法，才能有效提升模型表现。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[2026 AI 打卡 Day6：特征工程之数值特征工程从零到精通（6大技巧 + Pipeline + 完整代码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/159277518</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/159277518</guid><author>LocalHost_1</author><pubDate>Fri, 20 Mar 2026 09:36:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文系统介绍了数值特征工程的6大核心技巧：标准化、归一化、离散化、缺失值填充、异常值处理和特征交叉。通过Titanic数据集实践演示，详细展示了每种方法的适用场景、实现代码和效果对比。文章还提供了工业级处理Pipeline的最佳顺序建议，帮助读者快速掌握数值特征优化的关键技术。这些方法能显著提升模型效果10-50%，是数据预处理的关键步骤。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[2025 AI 打卡 Day5：Seaborn 数据可视化基础（Matplotlib 升级版 + Titanic 真实业务全案例 + 完整参数调优）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/159157334</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/159157334</guid><author>LocalHost_1</author><pubDate>Tue, 17 Mar 2026 10:38:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[从 violinplot Basic 3步（split、inner、scale）到 Demo 3个（叠加 swarm 真实点、多面板子图），再到 FacetGrid 复杂仪表盘（舱位×港口×性别 3 维度），详细拆解 hue、split、inner="quart"、scale="count"、dodge 等高级参数调优技巧。每个图表标注真实业务场景（生存率、票价差异、港口人群特征），配完整可运行代码 + 参数决策树。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[完美解决 git 报错 “fatal: unable to access ‘https://github.com/.../.git‘: Recv failure Connection was rese]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/155358576</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/155358576</guid><author>LocalHost_1</author><pubDate>Fri, 28 Nov 2025 17:20:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[在使用 Git clone 或 pull 时出现“fatal: unable to access 'https://github.com/.../.git': Recv failure: Connection was reset”报错，通常由代理设置或网络不稳定导致。本文提供两种最有效解决方案：  取消 Git 全局代理：
git config --global --unset http.proxy
git config --global --unset https.proxy
若仍无效，可手动设置本地代理]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[2025 AI 打卡 Day4：10分钟学会老板最爱的10种图表！Matplotlib 终极速查表+真实业务案例（建议收藏）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/155317473</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/155317473</guid><author>LocalHost_1</author><pubDate>Thu, 27 Nov 2025 16:15:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[Matplotlib实战全记录！本文献上一张“一生受用”的终极速查表 + 一个永不出错的终极画图模板 + 8个完整可直接本地运行的业务级demo（训练损失曲线、Top8柱状图、年龄分布直方图、广告费vs销售额散点+回归线、股价成交量双Y轴、A/B测试箱线图、2×2监控大盘、特征相关性热力图）。每张图均配高清代码+关键参数说明，复制即跑，截图即发。学会这8张图，报表、论文、监控大盘、领导汇报全部拿下，轻松超越95%同事。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[2025 AI 打卡 Day3：我用一晚上把 NumPy 彻底啃透了（附超详细笔记+代码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/155188142</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/155188142</guid><author>LocalHost_1</author><pubDate>Mon, 24 Nov 2025 10:26:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[重点讲解 ndarray 创建、索引切片、形状操作、广播机制、逐元素加减乘除、矩阵乘法、聚合统计、线性代数等核心知识点，全部配可直接运行的代码示例。特别强调矢量化思维：只要用对广播和 ufunc，性能秒杀 for 循环 10～100 倍！文末附 3 个经典小练习（标准化、ReLU、行归一化），复制即用。看完此文，你将掌握 NumPy 90% 日常场景，后面学 Pandas、PyTorch、机器学习数据预处理再无障碍。2025 AI 打卡之路，越学越快，冲就完事儿了！]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[2025 AI 打卡 Day2：我踩了 5 个 Pandas 大坑后，终于画出泰坦尼克号 10 张图爆款 EDA 报告（完整排雷 + 终极可运行代码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/155070925</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/155070925</guid><author>LocalHost_1</author><pubDate>Thu, 20 Nov 2025 17:07:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[2025 AI 学习打卡第 2 天，我本想轻松画个泰坦尼克号 EDA，结果被 Pandas 暴揍 5 次：KeyError 'Age_Filled'、FutureWarning、列未生成、没图、布局丑……  
本文真实记录了我踩过的 5 个超级大坑（附完整报错截图），并手把手带你写出终极无坑版代码：  
从按称呼智能填年龄、创建家庭人数、对数票价去偏，到一键生成 10 张高清可视化图表
Day2 打卡完成，距离成为数据分析大师又近了一大步！  
所有代码已实时提交 GitHub，欢迎 star + 一起打卡]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[从零开始 Pandas 实战第一弹：泰坦尼克号数据分析全记录（附完整代码 + GitHub 打卡仓库）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/155066394</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/155066394</guid><author>LocalHost_1</author><pubDate>Thu, 20 Nov 2025 14:59:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[2025 AI学习打卡Day1：从零掌握Pandas！本文使用经典泰坦尼克号数据集，带你3分钟搭建Python环境，成功读取数据，掌握head()、info()、describe()等核心查看方法，快速发现Age缺失177条、女性生还率高达74.2%的关键信息。同时实战新增家庭人数列、提取姓名称呼、年龄分箱等高频操作，全部代码已实时提交至GitHub。80%的机器学习时间都在处理数据，学好Pandas就是通关第一关]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于 Netty + WebSocket 构建高并发即时通讯系统：从架构到业务实践]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/154885997</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/154885997</guid><author>LocalHost_1</author><pubDate>Sun, 16 Nov 2025 00:00:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[在在线社交平台高速发展的背景下，我们开发了一套即时通讯（IM）系统，旨在提升用户粘性与留存率。项目面临高并发挑战——峰值每秒处理10,000+消息，同时确保99.9%稳定性。为此，我们选用Netty + WebSocket作为核心技术：Netty提供异步事件驱动的NIO框架，支持零拷贝和高并发Reactor模型；WebSocket实现全双工实时通信，取代HTTP轮询的低效。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Pig4Cloud微服务分布式ID生成：Snowflake算法深度集成指南]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/154785907</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/154785907</guid><author>LocalHost_1</author><pubDate>Thu, 13 Nov 2025 14:04:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[在微服务架构下，高并发场景中传统数据库自增ID易冲突，Pig4Cloud项目默认`auto`策略难以为继。本文以`Snowflake`算法为核心，从`Hutool`依赖引入，到公共配置类SnowflakeConfig构建，Nacos多模块YML统一“id-type: ASSIGN_ID”，实体类Long ID适配，数据库BIGINT优化。过程覆盖微服务解耦、Nacos动态配置、实体自动填充等实战。集成后，每秒26万ID无碰撞，趋势递增提升B+树效率。适合分布式团队，助力项目从单体向云原生演进。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[2025 年 LoL 国服皮肤修改器 R3nzSkin 完整教程：从 VS 构建到注入避坑指南]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/154772272</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/154772272</guid><author>LocalHost_1</author><pubDate>Thu, 13 Nov 2025 09:20:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[在 LoL S15 赛季国服环境下，自定义皮肤无需氪金，但风险高（封号自负）。本教程从 Git 克隆 Xuemantou fork 开始，安装 VS 2022 + vcpkg 环境，配置 ChinaServer x64，更新 offsets.hpp 适配 Patch 15.20。构建 DLL/Injector 时避开 MinHook 依赖坑（添加 lib）和 .NET 误报。教程详解全流程，助新手避坑，享受皮肤乐趣。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Spring Cloud Sleuth：traceId 与链路追踪详解，从入门到实践（含自定义Filter日志打印）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/154742066</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/154742066</guid><author>LocalHost_1</author><pubDate>Wed, 12 Nov 2025 16:07:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文聚焦traceId核心概念，结合Spring Cloud Sleuth，从基础到实践，帮助开发者实现高效链路监控。traceId作为唯一标识符，贯穿请求全链路，避免日志洪水。
通过Sleuth + Filter，你的系统从“日志地狱”变“追踪天堂”。预计10分钟上手，GitHub源码待附。欢迎讨论微服务追踪经验！]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Java iText7 PDF模板填充工具：支持多页生成、中文无坑、多占位符精确定位]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/154644419</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/154644419</guid><author>LocalHost_1</author><pubDate>Mon, 10 Nov 2025 11:59:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[iText7 PDF模板填充工具PdfUtil7介绍：基于iText7库实现高性能PDF模板填充，支持多页批量生成和中文显示。通过{{key}}占位符精确定位替换，自动加载系统字体解决中文乱码问题。核心功能包括：1) 多页模板填充，每条数据生成独立页；2) 精确文本替换避免重叠；3) 跨平台中文支持，自动选择系统字体。仅需iText7核心依赖，适用于报表生成、合同填充等场景，比传统方案更精准可靠。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【java17】使用 Word 模板导出带替换符、动态表格和二维码的文档]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/149273951</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/149273951</guid><author>LocalHost_1</author><pubDate>Fri, 11 Jul 2025 14:38:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了如何利用 Java 和 Apache POI 结合 Word 模板，动态生成带替换符、表格和二维码的文档，适用于出库单等场景。文章从技术背景、实现步骤到代码示例，详细阐述了开发流程。首先，准备包含 [key] 占位符的 Word 模板（如 OutboundTemplate.docx），用于基础信息填充。其次，配置 POI 和 ZXing 依赖，分别用于 Word 操作和二维码生成。运行后生成 outbound_byWord.docx，验证数据填充和功能。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[Java 17] 无模版动态生成 PDF：图片嵌入与动态表格渲染实战]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/149270371</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/149270371</guid><author>LocalHost_1</author><pubDate>Fri, 11 Jul 2025 11:47:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍如何使用 Java 17 结合 iTextPDF 和 ZXing 库，实现在无模版情况下动态生成 PDF 文档，嵌入 logo、渲染动态表格并添加二维码和水印，适合企业出库单等场景。文章详细展示了环境配置（Maven 依赖）、代码实现（包括 logo 添加、标题、基础信息表格、动态表格、二维码和水印），并提供完整 demo 代码。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Vue 整合 Vue Flow：从零构建交互式流程图]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/149196314</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/149196314</guid><author>LocalHost_1</author><pubDate>Tue, 08 Jul 2025 13:58:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文详细介绍了如何在 Vue.js 项目中整合 Vue Flow，打造交互式流程图。文章从目的、适用场景入手，涵盖环境准备、基础组件、构建及自定义组件（矩形、菱形等）设计，重点讲解操作实现：拖拽节点、连线、删除节点、保存为 JSON及导入 JSON。通过代码示例和效果说明，展示了从侧边栏拖动节点、连接节点、删除选中节点到数据持久化的完整流程。另提供性能优化建议和常见问题解决方法。Vue Flow 的灵活性使其适用于工作流管理、数据可视化等场景，适合初学者和高级开发者参考。文章配有插图指导]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[终极重构神技！手写生产级 Redis 缓存，面试官直接膜拜！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/148952215</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/148952215</guid><author>LocalHost_1</author><pubDate>Fri, 27 Jun 2025 16:06:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文是“Java 从零手写 Redis”系列第八篇（最终篇），聚焦代码重构与功能扩展，打造生产级 Redis 缓存。基于 ProgressiveCache，我们实现 EnhancedHashMap 和 EnhancedCache，引入并发支持（读写锁）、红黑树冲突优化和动态配置（容量、负载因子、rehash 步长），提升性能、可维护性和灵活性。代码可运行，附带 JUnit 测试验证功能。相比前七篇，内容更清晰、实现更详细，从业务和代码层面展开，加入流程图、性能图和面试要点，助你碾压大厂面试。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[动态扩容神技！手写 Redis 渐进式 rehash，面试官直接跪拜！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/148945201</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/148945201</guid><author>LocalHost_1</author><pubDate>Fri, 27 Jun 2025 11:06:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文是“Java 从零手写 Redis”系列第七篇，聚焦 Redis 的渐进式 rehash 机制，实现动态扩缩容。基于 CustomHashMap，我们实现 ProgressiveHashMap，分摊 rehash 开销，支持高并发场景，并整合到 ProgressiveCache，兼容 TTL、AOF 和淘汰策略。代码可运行，附带 JUnit 测试验证功能。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[震撼揭秘Java泛型：T、E、K、V与通配符?的终极奥义大公开！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/148922190</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/148922190</guid><author>LocalHost_1</author><pubDate>Thu, 26 Jun 2025 16:26:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[Java泛型为开发者提供了类型安全和代码复用的能力，而类型参数（T、E、K、V）与通配符（?、? extends T、? super T）是其核心。本文详细解析它们的定义、用途及、应用场景与限制，结合丰富代码示例、图表和PECS原则（Producer Extends，Consumer Super），深入讲解如何在集合框架、自定义类和复杂场景下使用泛型泛型。额外新增常见误区与高级技巧，助力Java开发者编写高效高效、安全安全的代码。适合初学者和进阶开发者深入学习。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[哈希表逆天神技！手写 CustomHashMap + JDK 源码解析，面试官当场傻眼！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/148908961</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LocalHost_1/article/details/148908961</guid><author>LocalHost_1</author><pubDate>Thu, 26 Jun 2025 09:38:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文是“Java 从零手写 Redis”系列第六篇，聚焦 Redis 核心数据结构——哈希表。基于 MultiEvictionCache，我们实现 CustomHashMap，支持 O(1) 存取、冲突处理和动态扩容，替换 Java 的 HashMap，并深入解析 JDK HashMap 源码，揭秘 Redis 哈希表奥秘。代码可运行，附带 JUnit 测试验证功能。详细展开实现步骤，加入流程图、性能图和面试要点，助你掌握哈希表精髓，横扫大厂面试。]]></description><category></category></item></channel></rss>