pandas的apiXGboostXGBoost之所以称为梯度提升树(GradientBoostingDecisionTree,GBDT)，是因为它基于梯度提升的原理，逐步提升模型的表现，最终构建一个强大的预测模型。XGBoost通过集成一系列的决策树（称为弱学习器或基学习器）来完成这一过程。它的核心思想是在每一轮训练中生成

《清醒思考的艺术》的作者罗尔夫·多贝里既是企业家也是作家，他创办了全球知名的商业书摘网站益得书摘，也出版过好几部小说和心理学书籍。丰富的社会经历，加上经济学博士的背景，让多贝里对生活有着敏锐的洞察和思考。他在本书中总结出一系列我们做决定时会跌入的思维陷阱，他把这些陷阱

计数问题的思考方法——以《[ARC102E]Stop.Otherwise...》为例DP如果要使用DP，则重点在其状态的设计，即我已经考虑了什么，当前正在考虑什么，通过一个不断将考虑范围扩大的方法，得到答案。在转移的过程中，往往通过当前决策点的不同状态，从不同的状态转移过来（或转移到不同的状态），以得

能力的培养，我想大多是需要刻意的，需要感受到自己在付出的，将一些开始需要付出很多代价的东西，转化为无意识即可做到的。每个人的特点不同，所以培养付出的方法也不相同，如果一直刻意地观察学习别人，可能会丧失自己，这是一个很矛盾的东西，需要自己去寻找到一个平衡点，所以，就需要不定时地

一、日常问题1）临时小需求在日常研发过程中，难免会临时加些小需求，例如增加个标识、字体换个颜色、间距增加等。这类需求虽然不复杂，但是很多时候都会打乱自己的开发节奏。最近我收到个修改需求，来来回回改了四次。因为只是和我口述了下需求，我按照口述修改。后面

以下是对“一是干干干，二是学学学，三是想想想，四是写写写”的展开：  一是干干干 “干”意味着付诸实践，亲力亲为。在工作中，要积极投入，不怕吃苦，勇于承担任务。无论是繁琐的基础工作，还是具有挑战性的关键任务，都要有决心和毅力去完成。通过实际的操作和经历，积累丰富的经验，熟悉

第一章麦肯锡顾问的最强思考法：最小化思考法所谓最小化，就是“最小，最小限度”的意思。也就是说，最小化思考法，就是用最小的力量取得最大的成果的思考法。最小化思考法不用做太多的事，是将力量集中在最重要的事情上取得成果的思考方法。果断舍弃不重要的工作所谓最小化，就是“最小，最

《程序员修炼之道：从小工到专家》的第一章“注重实效的哲学”阐述了许多对程序员来说至关重要的观念。首先，书中强调了要关注你的技艺。就像工匠对待自己的手艺一样，程序员不能仅仅满足于完成任务，而是要不断打磨自己的编程技能，保持对新技术、新方法的好奇心。这是成为优秀程序员的基

在《程序员修炼之道》的中部，我更加深入地了解了软件开发的务实方法和基础工具。书中提到的DRY（DonotRepeatYourself）原则、软件设计的正交性、曳光弹等概念，让我对软件开发有了更清晰的认识。这些原则和方法不仅有助于提高代码的质量和可维护性，还能让开发过程更加高效和有序。此

1.概述在当前的人工智能发展中，单一模型的表现往往难以满足复杂任务的需求。为应对这些挑战，多模型协作的方法应运而生，“专家组合”（MixtureofExperts）便是其中一种有效的模型协作方法。专家组合不仅能提升模型的准确性，还能通过合理分工提升效率，提供跨领域的综合解决方案。本文将从

A.PerpendicularSegments没有说法B.BlackCells这个题一眼贪心，但为什么没敢直接写呢，胆子太小了C.ActionFigures贪心做不对，智力好低好低想错了，所有的0都要原价吃掉是正确的，但接下来思考炸了接下来在思考没有0需要管辖的，后面的1要从小整到大，代价为l但没有思考到，其

1.2级同步的第二拍亚稳态出现概率非常小，但是也有可能出现，这一点对于从慢到快和从快到慢都是一样的；如果认为第二拍亚稳态不会出现的话，从慢到快从功能上，一定可以采到正确的值；从快到慢从功能上，不一定可以采到正确的值；电路如下所示： 时序如下所示：  情况1和情况2都是假定q2

A.MaxPlusSize有点傻掉，这种题直接上就完了，思考都不需要多思考的居然能写11分钟？B.AllPairsSegments这种区间的问题，端点和内部要分开处理然后很久没有搞出来，就跳过，冷静思考一下这个题不应该E.TreePruning大意就是通过，啊，不断的删除叶子，然后使整颗树的叶子都在同一

内容概要在当今这个自动驾驶技术飞速发展的时代，我们生活的节奏恰似一场疾驰的赛车，然而，赛道上并非总是平坦。在这场技术革命中，安全与伦理问题像是潜伏在阴影中的幽灵，轮番考验着我们的道德底线与法律界限。随着自动驾驶车辆愈加普及，一些安全隐患也随之浮出水面。首先，谁应为发生

开始权限系统无非是解决两个问题，Authentication（认证-你是谁）和Authorization（授权-你能干什么）。Authentication认证的问题，很好理解，就是根据用户的身份凭据，计算出这个用户的身份信息。而身份凭据，常见有Token和Session，还有PermanentToken（永久令牌）、Applicationpassword（应用

【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】这是我今天发在朋友圈的，在博客也发一遍。为什么叫太阁立志传《太阁立志传》是一款以日本战国时代为背景的游戏，主线剧情是丰臣秀吉如何从一介平民力争上游，最终成为统一日本的名将，官拜关白（关白退位后改称太阁）。

转发请附原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/2Dox8nG2hKFQUfGoTvkNCQ一‍引言近年来，以ChatGPT、Sora为代表的通用生成式大模型的研究取得了显著进展。生成式大模型的参数规模已实现了从千万级别到万亿级别的飞跃，并朝着十万亿级别前进。由于大模型的参数规模巨大，单块GPU无法装

鉴于测试工作中对用例指标的执着，有时会给测试人员带来繁重的测试用例编写工作，花费大量的时间，其实很多情况只是单纯的排列组合下面列出了一个简单的查询页面，包含多个查询条件（序列号，零件号，工厂等7个条件），利用代码对其排列组合，然后拼接用例，制造大量的用例，7个条件=127条不同条件组合且

从序言中，我学到了不可替代的才叫经典，原则源于实践，高于实践这两个道理，令我感受颇深，我优先阅读的理应是经典，而我所缺乏的恰恰是实践前言中提到了编程需要专注，需要仔细思考，需要转变思考的方式，一切其实都可以是编程，开会，学习，吃饭，打游戏，思维打开来看，一切其实都可以是编程，我觉得虚拟世界

一、看文件类型特别是gif文件，可以用stegsolve的FrameBrowser逐帧查找看有无flag线索题目链接：https://buuoj.cn/challenges#/金三胖二、想这几个方向（1）Stegsolve方向对应方向：LSB、滤镜查找①LSB1.选Analyse/DataExtract2.勾选以下设置3.点Preview，发现里面出现内容，看文

kafka设计微信公众号：阿俊的学习记录空间小红书：ArnoZhangwordpress：arnozhang1994博客园：arnozhangCSDN：ArnoZhang1994一、目标能够作为一个统一的平台，处理大型公司可能拥有的所有实时数据流。（更像是数据库日志）高吞吐量：Kafka必须具有高吞吐量，以支持高容量的事件流，例如实时

大致来说，zookeeper的使用场景如下，我就举几个简单的，大家能说几个就好了：分布式协调分布式锁元数据/配置信息管理HA高可用性分布式协调这个其实是zookeeper很经典的一个用法，简单来说，就好比，你A系统发送个请求到mq，然后B系统消息消费之后处理了。那A系统如何知道B系统

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