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1月前
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治愈你的代码“洁癖”:为什么每个团队都必须上 ESLint + Prettier + Husky?
大家好,我是Petter Guo 一位热爱探索的全栈工程师。在这里,我将分享个人的Technical essentials,带你玩转前端、后端到 DevOps 的硬核技术,...
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2月前
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Flutter 实战:基于 GetX + Obx 的企业级架构设计指南
大家好,我是Petter Guo 一位热爱探索的全栈工程师。在这里,我将分享个人的Technical essentials,带你玩转前端、后端到 DevOps 的硬核技术,...
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3月前
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初见 Dart:这门新语言如何让你的 App「动」起来?
大家好,我是Petter Guo 一位热爱探索的全栈工程师。在这里,我将分享个人的Technical essentials,带你玩转前端、后端到 DevOps 的硬核技术,...
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5月前
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微前端实战一
本文探讨了微前端架构下使用qiankun框架时遇到的路由挑战及解决方案。核心要点包括:主应用与微应用如何协同处理路由;动态设置base路径实现环境兼容;解决history模...
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5月前
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#新人报道#
UV包管理工具怎么样 ?
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5月前
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GITHUB请求下载超时妙招
大家好,我是Petter Guo 一位热爱探索的全栈工程师。在这里,我将分享个人的Technical essentials,带你玩转前端、后端到 DevOps 的硬核技术,...
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7月前
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如何实现CI/CD:自建平台还是直接上云?
大家好,我是Petter Guo 一位热爱探索的全栈工程师。在这里,我将分享个人的Technical essentials,带你玩转前端、后端到 DevOps 的硬核技术,...
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7月前
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我上半年做了哪些事 ??
大家好,我是Petter Guo 一位热爱探索的全栈工程师。在这里,我将用最接地气的方式,带你玩转前端、后端到 DevOps 的硬核技术,解锁AI,助你打通技术任督二脉,成...
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8月前
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3小时搞定RAG理论+实战篇
《基于RAG技术的智能课程规划系统实战》 摘要:本文介绍如何利用检索增强生成(RAG)技术实现智能课程规划系统。RAG通过结合信息检索与语言模型,有效减少AI幻觉,提升知识...
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8月前
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机器学习第六课: 卷积神经网络
助力机器学习理论与实践, 围绕 CNN 的核心结构、各层原理与功能、实际应用、性能优化以及常见大型模型...
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8月前
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机器学习第五课: 深度神经网络
本文介绍了神经网络的基本原理及其在客户流失预测中的应用。首先分析了传统机器学习算法的局限性,包括特征工程依赖性强、处理非结构化数据能力有限等问题。然后阐述了神经网络的优势,...
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8月前
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DevOps 详解:概念、核心价值与实践体系
本文系统解析了DevOps的核心价值与实践体系。DevOps通过打破部门壁垒,构建开发运维一体化协作模式,实现软件交付的高效、高质量与高可靠性。核心内容包括:1)文化转型建...
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9月前
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神经网络优化:从参数初始化到前沿算法全解析
大家好,我是Petter Guo 一位热爱探索的全栈工程师。在这里,我将用最接地气的方式,带你玩转前端、后端到 DevOps 的硬核技术,解锁AI,助你打通技术任督二脉,成...
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9月前
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神经网络核心概念解析:从历史到算法
大家好,我是Petter Guo 一位热爱探索的全栈工程师。在这里,我将用最接地气的方式,带你玩转前端、后端到 DevOps 的硬核技术,解锁AI,助你打通技术任督二脉,成...
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9月前
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机器学习第四课: 逻辑回归
大家好,我是Petter Guo 对Coding充满热情的🐂🐎,坚信实操出真知。在这里,你将听到最真实的经验分享,绝不贩卖焦虑,只提供积极向上的硬核干货,助你一路前行!...
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9月前
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云存储最佳实践
大家好,我是Petter Guo 对Coding充满热情的🐂🐎,坚信实操出真知。在这里,你将听到最真实的经验分享,绝不贩卖焦虑,只提供积极向上的硬核干货,助你一路前行!...
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9月前
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SQLAlchemy 超简单的分页查询
在 Flask 中使用 SQLAlchemy 进行分页查询是常见的需求,特别是当你需要显示大量数据时。分页的主要目的是避免一次性加载所有数据,从而提高性能和用户体验。 SQ...
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9月前
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NumPy 魔术秀:一招搞定多维数据!
基础操作 创建数组 从python列表或元组创建 创建特定形状和初始值数组 创建等差数列数组 数组属性 数组索引和切片 数组形状操作 数组运算 元素级运算 广播(Broad...
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10月前
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机器学习第三课: 线性回归
有了前两节的基础, 那么可以继续往下学习,如果还有不了解的,可以搜索“全栈派森”公众号,关注后继续学习, 本公众号旨在以学习为目的, 不写与技术or知识方向无关的内容; 本...
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10月前
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机器学习第二课: 数学和python基础知识
本章重点 数学知识: 函数, 求导和微分 机器学习的动力之源 —— 梯度下降 机器学习的数据结构 —— 张量以及Python中的向量化运算 —— 切片, 广播和点积 机器学...
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