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胖达不服输

「日拱一码」014 Python常用库——Pandas Python常用库——Pandas

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三谷秋水

利用视觉-语言模型搭建机器人灵巧操作的支架 25年6月来自斯坦福和德国卡尔斯鲁厄理工的论文“Scaffolding Dexterous Manipulation with Vision-Language Models”。灵巧机械手对于执行复杂的操作任务至关重要，但由于演示收集和高维控制的挑战，其训练仍然困难重重。虽然强化学习 (RL) 可以通过在模拟中积累经验来缓解数据瓶颈，但它通常依赖于精心设计的、针对特定任务的奖励函数，这阻碍了其可扩展性和泛化能力。因此，当代灵巧操作领域的研究通常基于参考轨迹进行引导。这些轨迹指定了目标（target）手的姿

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lifallen

Paimon vs. HBase：全链路开销对比 Paimon与HBase在存储架构和性能表现上存在显著差异。Paimon采用列式存储和Flink Checkpoint机制，通过一次性构建LookupFile优化查询性能，其写入路径更轻量级，存储空间占用仅为HBase的1/3甚至更少。而HBase依赖WAL和复杂元数据，虽保证低延迟但持续开销较大。Paimon的设计哲学是用可控的一次性开销换取持续高效的分析性能，特别适合流式分析场景。在数据湖分析场景中，Paimon的整体资源消耗和效率通常优于HBase。

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2301_147258369

7月2日作业【代码】7月2日作业。

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薰衣草2333

一天两道力扣（1）本文介绍了链表相交节点的四种解法：1)双指针交替遍历寻找相遇点；2)哈希表存储链表A节点后遍历查找；3)使用栈倒序对比寻找分叉点；4)先计算长度差再同步遍历。随后给出了二叉树最近公共祖先的递归解法，当遍历到目标节点或左右子树均存在目标时返回当前节点。这些算法通过不同数据结构（指针、哈希、栈）和遍历策略（同步、倒序）解决链表/树结构问题。

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清平乐的技术博客

Hadoop集群启动（ZooKeeper、HDFS、YARN、Hbase）验证页面：验证 http://192.168.0.171:50070 http://192.168.0.172:50070。启动ResourceManager进程。启动 NodeManager 3个节点。在centos01节点启动hbase。

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weixin_47868976

网络编程学习路线图记住，网络编程是一个实践性很强的领域，光看代码是不够的，一定要动手实践。这样学习下来，你就能真正掌握这个网络库，并且能够应对面试官的深度拷打！

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愚润泽

【Linux】网络基础【Linux】网络基础，一文带你入门网络

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mgx_718

修改阿里云vps为自定义用户登录修改阿里云vps为自定义用户登录

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游鱼戏莲

【点线图】：附Origin详细画图教程点线图，是一种结合离散点和连续线条的时间序列/趋势分析图表，适用于需要同时展示精确数值和变化趋势的场景。离散观测值（点的位置）和连续变化趋势（线的走向）。在本例图提供了2023年1月-2023年6月三个店铺分别销售三种产品的销量数据：X轴：时间维度（6个月份）Y轴：销量数值图例：三种产品（产品A/B/C）用不同颜色区分颜色矩形：三个店铺（店铺一、店铺二、店铺三）

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藤原とラふ店丶

js随机生成一个颜色 JavaScript生成随机颜色的常用方法包括：1）十六进制格式（#RRGGBB）；2）RGB格式；3）带透明度的RGBA；4）符合人类感知的HSL格式；5）控制亮度的亮色/暗色生成；6）预设主题色系。选择建议：通用场景用十六进制，需要透明效果用RGBA，控制色调用HSL，确保可读性用亮度控制方法。所有方法都基于Math.random()实现，适用于网页设计、数据可视化等场景。

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大、大摩王

【压力测试之_Jmeter链接Oracle数据库链接】 Jmeter链接Oracle数据库

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一个不务正业的程序猿

Python 爬虫实战 | 国家医保【代码】Python 爬虫实战 | 国家医保。

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叹一曲当时只道是寻常

使用Python Watchdog库实现文件系统监控 Python Watchdog库实现文件监控及ICO转PNG案例 Watchdog是一个强大的Python库，用于监控文件系统变化。本文介绍了其主要组件：Observer（监控核心）、FileSystemEventHandler（事件处理基类）和各种事件类。通过一个实用案例展示了如何监控下载目录，自动将新增的ICO文件转换为PNG格式。该实现利用ImageMagick的convert工具，包含文件检测、格式转换、临时文件处理等功能。文章还详细说明了如何设置监控路径、验证ImageMagick安装情况，并提供

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水果里面有苹果

16-C#生成DLL与调用 C#生成DLL与调用

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@超级码力

SpringBoot -- 自动配置原理本文向大家介绍了 SpringBoot 自动配置的源码解析及其原理，以及假如面试被问到该如何回答

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比特流梭

站在 Java 程序员的角度如何学习和使用 AI？从 MVC 到智能体，范式变了！本文探讨了Java开发者如何适应AI技术变革，分析了从传统MVC开发向AI Agent模式的范式转变。文章指出，LLM（大语言模型）作为预测性无状态系统存在输入限制、缺乏记忆等固有缺陷，而AI智能体通过三大核心技术解决了这些问题： Prompt工程 - 控制模型行为 RAG技术 - 动态注入外部知识（结合语义检索与关键词检索） MCP架构 - 赋予模型工具调用能力（API/DB/代码执行）文章还展望了AI应用的未来方向：多模态输入（图像/语音/视频处理）和多智能体协作（任务分解与角色分工）。这种转变本质上

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FAUNAAAAAA

【无标题】【代码】【无标题】

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Love And Program

快速掌握ffmpeg复杂滤镜concat系列本文介绍了FFmpeg中concat滤镜的使用方法，用于合并多个视频文件。文章首先区分了简单滤镜和复杂滤镜的应用场景，指出concat操作需使用复杂滤镜。通过示例代码演示了如何将多个视频流合并输出为TS文件或UDP流，并对比了GPU（CUDA加速）和CPU处理速度，显示GPU加速可提升4倍效率，主要内容阅读约3分钟，快速掌握新知识。

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Misha韩

React Native 初始化项目和模拟器运行中文官方文档：https://reactnative.cn/docs/environment-setup英文官方文档：https://reactnative.dev/docs/getting-started-without-a-framework#step-1-creating-a-new-application。

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SophiaCV: 微信搜索【计算机视觉联盟】，回复关键字【西瓜书手推笔记】获得Github标星2000+的机器学习笔记PDF版本。我的微信：PursueWin 一起进步学习

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boonya: 资深Java，热衷大数据，Python爬虫，持续探索副业中，有需要的可以加我微信联系：boonya221

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大模型与Agent智能体: 本人专注于大模型智能体强化学习技术领域，从零开始构建GPT大模型及DeepSeek模型，系统掌握大模型预训练、SFT微调、强化学习微调（RLHF）、推理优化微调等技术体系，累计创作2054篇技术博客，覆盖Transformer、Rasa、LangGraph、AI机器学习算法实践、Spark大数据工程应用等前沿领域，内容总阅读量达353万次。

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