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《现代CSS技术应用与
实践
》小册完结啦!
历时125天,《现代CSS技术应用与
实践
》小册迎来了完结,总篇数40篇,约11万字。后续还会继续更新,欢迎订阅支持我。《现代CSS技术应用与
实践
》是一本专注于现代CSS技术应用与
实践
的指导手册。
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2025-01-19 19:59
SpringBoot
实践
设计模式———装饰者模式
什么是装饰者模式?装饰者模式属于结构型设计模式之一,主要目的是通过包装对象而不是继承来扩展功能。这种模式允许用户动态地为对象添加新的行为而无需修改其源代码。这与继承相比提供了一种更为灵活的方式来扩展功能。装饰者模式的关键组成部分:抽象组件(Component):定义核心业务接口。具体组件(ConcreteComponent):核心业务实现类,实现了抽象组件接口。装饰器(Decorator):持有抽
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2025-01-19 19:25
spring设计装饰者模式
JavaScript类型检测的最佳
实践
JavaScript类型检测的最佳
实践
在JavaScript中,我们经常需要判断一个变量的类型。这个需求在编程中非常常见,因为不同类型的数据会影响到我们的代码逻辑。
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2025-01-19 19:23
基于LSTM的空气污染情况
预测
与可视化平台设计与实现
一、选题来源及意义(一)选题来源改革开放以来,中国经济取得了举世瞩目的伟大成就。随着城市化进程的加快和工业发展的加速,空气污染问题已经成为影响我国城市居民生活质量的重要因素。但与此同时,以高能耗和高排放为代价的发展模式也给中国的环境治理带来了严峻挑战[1]。空气污染不仅对环境造成破坏,还对人类健康产生严重影响[2]。给人们的生产生活带来极大的困扰。现阶段,我国城市高度重视环境污染治理工作,并采取相
QQ346127357
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2025-01-19 19:18
javaweb
lstm
人工智能
rnn
深入Flink : 源码解读数据倾斜代码落地
这篇文章我们就重点把这种方案
实践
到我们写的Flink任务当中。什么是数据倾斜解决方案回顾代码如下:publicclassRebalanceKeyCreator{privateint
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2025-01-19 19:52
java
Spring Boot 整合 Knife4j:打造更优雅的 API 文档
是一个基于Swagger的增强型API文档工具,它可以为SpringBoot项目生成美观、易于交互的API文档,本文将介绍如何在SpringBoot项目中整合Knife4j,并提供详细的代码示例和最佳
实践
十二同学啊
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2025-01-19 19:46
SpringBoot
spring
boot
后端
java
iOS开发最佳
实践
与架构指南
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:为确保iOS应用开发的代码质量、可维护性以及提升团队协作效率,遵循一组明确的开发准则和最佳
实践
是必不可少的。
csp1223
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2025-01-19 18:11
深入探讨Kafka:架构、实现原理与开发
实践
深入探讨Kafka:架构、实现原理与开发
实践
ApacheKafka是一个高性能的分布式流处理平台,广泛应用于实时数据处理、日志收集、消息发布/订阅等领域。
Ceramist
·
2025-01-19 18:41
kafka
架构
分布式
摆脱焦虑,释放大脑——GTD(Get Things Done)的核心与深度
实践
在我们的日常工作中,总会有那么一刻,突然间产生强烈的焦虑感:明明有一件重要的事还没做,然而它又像消失在时光流转中的迷雾一样,让人抓不住。你知道它很重要,可它却摆脱了大脑的捕捉,像空气一样无形、无声。一旦在老板的晨会上被点名,心头的五雷轰顶刹那间提醒了你:“原来是这个!”这种记忆的疏忽,正是许多人管理时间的最大障碍。无论是灵感的闪现,还是老板交代的琐碎任务,脑海中的瞬时遗忘都成为我们面临的最真实困境
Qingzong_MA
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2025-01-19 18:37
职场小白进阶篇
职场和发展
基于R语言的现代贝叶斯统计学方法(贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算
实践
过程
专题一贝叶斯统计学的思想与概念1.1信念函数与概率1.2事件划分与贝叶斯法则1.3稀少事件的概率估计1.4可交换性1.5
预测
模型的构建专题二单参数模型2.1二项式模型与置信域2.2泊松模型与后验分布2.3
xiao5kou4chang6kai4
·
2025-01-19 17:37
统计
生态
农业
r语言
回归
贝叶斯
统计学
线性回归
广义加性模型的参数、半参数、非参数形式
简要介绍在统计学中,广义加性模型(GAM)是一种广义线性模型,其中线性响应变量线性地依赖于一些
预测
变量的未知光滑函数,并且人们对这些光滑函数的推理很感兴趣。
智识小站
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2025-01-19 17:31
可解释机器学习
算法
Python 包与模块:深入理解与
实践
一、引言在Python编程的广阔领域中,包(Package)和模块(Module)是构建大型、可维护项目的重要基石。它们不仅提供了一种组织代码的有效方式,还能实现代码的复用与共享。想象一下,当我们编写一个复杂的应用程序时,如果所有的代码都堆积在一个文件中,那将是多么混乱和难以管理。而包和模块的出现,就如同为我们的代码提供了一个个有序的“文件夹”和“文件”,使得代码结构清晰,易于理解和维护。理解包和
kdayjj966
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2025-01-19 17:58
python
开发语言
windows
数字孪生:物联+数据打造洞察世界新视角
就如同打开上帝视角一样,可以随时随地及时监控物它的性能,
预测
物品的状况,并提高其效率。这种实时、持续的信息更新、交换,使得您
CServer_01
·
2025-01-19 16:54
数字孪生
模拟仿真
工业软件
Python人工智能在气象中的应用,包括:天气
预测
、气候模拟、降雨量和降水
预测
、气象数据分析、气象预警系统
Python人工智能在气象中有多种应用,包括:天气
预测
、气候模拟、降雨量和降水
预测
、气象数据分析、气象预警系统Python是功能强大、免费、开源,实现面向对象的编程语言,在数据处理、科学计算、数学建模、
xiao5kou4chang6kai4
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2025-01-19 16:21
气象
气候
预报
天气预测
气候模拟.
降雨量和降水预测
气象数据分析
气象预警系统
python
深入解析 Python 包调用原理与最佳
实践
深入解析Python包调用原理与最佳
实践
文章目录深入解析Python包调用原理与最佳
实践
一、引言二、什么是Python的包?
SSS不知-道
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2025-01-19 15:15
Python
python
pip
程序人生
学习方法
python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...
特征选择(Featureselection)是在构建
预测
模型的过程中减少输入变量的一个过程。它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高模型
预测
精度。
Blair Long
·
2025-01-19 15:14
python
特征选择方法
【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解
介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数,以便它能够做出准确的
预测
。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计,充分利用现代硬件的能力。
小小小小祥
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2025-01-19 15:10
YOLO
【学习总结|DAY028】后端Web实战(部门管理)
本文将围绕Tlias智能学习辅助系统的后端开发展开,详细阐述从开发准备工作到各部门管理功能实现,以及日志技术应用的全过程,为开发者提供全面的
实践
参考。
123yhy传奇
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2025-01-19 14:33
学习
java
mysql
mybatis
log4j
maven
web
【学习总结|DAY025】JAVA-WEB基础
本文将详细介绍SpringBootWeb开发的基础知识,涵盖从入门程序搭建到HTTP协议解析,再到分层解耦
实践
等内容,助力读者快速上手。
123yhy传奇
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2025-01-19 14:02
学习
java
web
springboot
ASPICE 4.0引领自动驾驶未来:机器学习模型的特点与
实践
ASPICE4.0-ML机器学习模型是针对汽车行业,特别是在汽车软件开发中,针对机器学习(MachineLearning,ML)应用的特定标准和过程。ASPICE(AutomotiveSPICE)是一种基于软件控制的系统开发过程的国际标准,旨在提升软件开发过程的质量、效率和可靠性。ASPICE4.0中的ML模型部分则进一步细化了机器学习在汽车软件开发中的具体要求和流程。以下是对ASPICE4.0-
亚远景aspice
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2025-01-19 13:29
机器学习
自动驾驶
人工智能
python 清空表格_python 清空表数据库表
《Greenplum5.0最佳
实践
》迁移数据使用Gptransfer使用Gptransfer命令迁移一个Greenplum数据库集群中的数据到另一台集群(metradata,data)gptransfer
weixin_39989190
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2025-01-19 13:57
python
清空表格
ASPICE 4.0 和 ASPICE 3.1 区别
新的基准要求反映了软件工程最佳
实践
的发展。2.评分范围:ASPICE3.1的分数范围为0到33,ASPICE4.0的分数范围开放式,没有上限。
上海力顾ASPICE
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2025-01-19 12:21
嵌入式硬件
厉害了,LSTM+Transformer王炸创新,精准度又高了!
它巧妙地融合了长短期记忆网络(LSTM)在处理时序数据方面的专长和Transformer在捕捉长距离依赖关系上的优势,从而在文本生成、机器翻译、时间序列
预测
等多个领域取得了突破性的进展。
马拉AI
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2025-01-19 12:48
LSTM
transformer
ChatGPT 在旅游和酒店服务中的
实践
应用
本文将探讨ChatGPT在旅游和酒店服务中的
实践
应用,并讨论其优势、挑战和未来发展。引言随着人工智能技术的快速发展,ChatGPT(ChatGenerativePre-trainedTransform
计算机小陈
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2025-01-19 11:16
chatgpt
人工智能
基于Docker官方php:5.6.40-fpm镜像构建支持66个常见模组的php5.6.40镜像
实践
说明:基于RHEL7(CentOS7.9)部署docker环境(23.0.1、24.0.2),所构建的php5.6.40镜像应用于RHEL7-9(如AlmaLinux9.1),但因为docker的特性
沉思的归零者
·
2025-01-19 11:44
云原生
Linux系统运维
#
Docker
docker
php
容器
ShardingSphere 注意事项
在使用ShardingSphere时,需要特别注意一些关键点和最佳
实践
,以确保系统的稳定性、可扩展性、性能和易维护性。
冰糖心158
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2025-01-19 10:06
数据库
简明docker快速入门并
实践
方法
简明docker快速入门并
实践
方法前言:1.什么是Docker?
宇宙计算机
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2025-01-19 09:52
docker
eureka
容器
【机器学习:二十七、决策树集合】
1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法,通过组合多个弱学习器(决策树)形成一个强学习器,显著提升
预测
性能和泛化能力。
KeyPan
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2025-01-19 08:49
机器学习
机器学习
决策树
人工智能
数据挖掘
深度学习
算法
分类
机器学习——认识有监督学习与无监督学习
学习的目标是通过对有标签数据的学习,建立输入特征和输出标签之间的映射关系,以便能够对新的、未见过的输入数据
预测
其相应的输出标签。常见的有监
伊一大数据&人工智能学习日志
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2025-01-19 08:41
机器学习
机器学习
学习
人工智能
编程全景洞察:从基础架构到前沿创新与行业影响
从基础架构到前沿创新与行业影响由于文章过长,博主写的时候可能会有一些差错以及一些不连贯或者是一些重复,请大家谅解~编程全景洞察:从基础架构到前沿创新与行业影响编程的基础语言与逻辑架构编程范式与设计模式:理念升华与
实践
指南编程在前沿科技领域的深度融合与突破编程竞赛与荣誉体系
༺ཌༀ傲世万物ༀད༻
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2025-01-19 07:09
人工智能
人工智能
基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现 构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统,包括训练、评估、前端和服务端代码
识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍:【网络】深度学习CNN网络mini-xception网络【环境】python>=3.5tensorflow2opencvpyqt5【文件】训练
预测
全部源代码
计算机c9硕士算法工程师
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2025-01-19 07:35
卷积神经网络
深度学习
cnn
分类
Java 大视界 -- Java 微服务架构在大数据应用中的
实践
:服务拆分与数据交互(一)
亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。本博客的精华专栏:大数
青云交
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2025-01-19 05:20
大数据新视界
Java
大视界
Java
微服务架构
大数据应用
服务拆分
数据交互
性能优化
安全考量
分布式事务处理
java
F#语言的软件工程
本文将深入探讨F#语言的软件工程
实践
,包括其核心特性、开发模式、应用场景及行业现状。1.F#语言概述F#是由微软开发的一种多范式编程语言,主要用于.NET平台。
C++小厨神
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2025-01-19 05:46
包罗万象
golang
开发语言
后端
C#中的设计模式:构建更加优雅的代码
引言设计模式是软件工程中经过
实践
验证的解决方案模板,它们提供了一种标准化的方法来解决常见的开发问题。对于使用C#进行开发的程序员来说,理解和应用这些模式可以帮助创建结构良好、易于维护和扩展的应用程序。
Envyᥫᩣᩚ
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2025-01-19 02:19
c#
开发语言
头歌
实践
平台(Educoder):python 教学案例三 字符类型及其操作
第1关提取身份证号性别sfzh=input("输入身份证号")#代码开始sex=sfzh[:17]sex=int(sex)ifsex%2==0:print("性别女")else:print("性别男")#代码结束第2关提取身份证号生肖sfzh=input("输入身份证号")#代码开始#生肖对应字符串sxzf="猴鸡狗猪鼠牛虎兔龙蛇马羊"#年份是身份证号的第6位到第9位nf=sfzh[6:10]#注
Yu_Meng~
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2025-01-19 01:07
头歌
python
开发语言
头歌
实践
平台(Educoder):python练习九 二维列表
第1关订单列表计算排序dd=[["1001","练习本",5,10],["1002","水彩笔",35,3],["1003","三角板",20,5],["1004","练习本",5,2],["1005","三角板",20,3],["1006","圆珠笔",5,10],["1007","水彩笔",35,2],["1008","圆珠笔",5,1]]#代码开始#计算每个订单的金额(单价*数量),加入到每
Yu_Meng~
·
2025-01-19 01:36
头歌
python
KubeSphere 与 Pig 微服务平台的整合与优化:全流程容器化部署
实践
一、前言近年来,为了满足越来越复杂的业务需求,我们从传统单体架构系统升级为微服务架构,就是把一个大型应用程序分割成可以独立部署的小型服务,每个服务之间都是松耦合的,通过RPC或者是Rest协议来进行通信,可以按照业务领域来划分成独立的单元。但是微服务系统相对于以往的单体系统更为复杂,当业务增加时,服务也将越来越多,服务的频繁部署、监控将变得复杂起来,尤其在上了k8s以后会更加复杂。那么有没有一款全
小盒子_spring
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2025-01-19 01:35
字节与烟火
微服务
KubeSphere
Pig微服务平台
Jenkins流水线
SonarQube代码审查
Ingress
DevOps
Linux系统调用下的文件I/O编程
【图书推荐】《LinuxC与C++一线开发
实践
(第2版)》_linuxc与c++一线开发
实践
pdf-CSDN博客LinuxC\C++编程技术_夏天又到了的博客-CSDN博客《LinuxC与C++一线开发
实践
夏天又到了
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2025-01-19 00:34
LinuxC\C++编程技术
linux
服务器
运维
To 遗留类 和 From 遗留类 与 传统日期处理的转换(配有详细案例代码解析)
我们一直都是以这样的形式,让新手小白轻松理解复杂晦涩的概念,把Java代码拆解的清清楚楚,每一步都知道他是怎么来的,为什么用这串代码关键字,对比同类型的代码,让大家真正看完以后融会贯通,举一反三,
实践
应用
励志去大厂的菜鸟
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2025-01-19 00:29
白话拆解Java
Java思想和方法
Java学习
oracle
java
学习方法
数据库
开发语言
高级java每日一道面试题-2025年01月17日-JDBC篇-JDBC 编程有哪些步骤?
我回答:在Java高级面试中,关于JDBC(JavaDatabaseConnectivity)编程的讨论通常会围绕如何使用JDBC进行数据库操作以及最佳
实践
展开。
java我跟你拼了
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2025-01-18 23:19
java每日一道面试题
java
加载驱动程序
建立数据库连接
创建SQL
语句调用
执行查询或更新
处理结果集
关闭资源
个体数字化资源的组织方式
主题、学科、领域的组织方式素材类型,来源渠道的组织方式项目、综合
实践
性的资源组织形式
圣道寺
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2025-01-18 23:18
日常使用
学习方法
职场和发展
WebSocket 安全
实践
:从认证到加密
在前三篇文章中,我们深入探讨了WebSocket的基础原理、服务端开发和客户端实现。今天,让我们把重点放在安全性上,看看如何构建一个安全可靠的WebSocket应用。我曾在一个金融项目中,通过实施多层安全机制,成功防御了多次恶意攻击尝试。安全挑战WebSocket应用面临的主要安全挑战包括:身份认证数据加密跨站点WebSocket劫持(CSWSH)拒绝服务攻击(DoS)中间人攻击让我们逐一解决这些
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2025-01-18 22:20
Python 潮流周刊#84:2024 年 Python 的最佳
实践
(摘要)
以下是本期摘要:文章&教程①现代Python开发的良好
实践
②2024年最先进的Python③回顾一年:2024年的Flask④介绍Annotate
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2025-01-18 22:19
python
MySQL.data.dll v4.0:深入.NET与MySQL交互的关键组件
本
实践
指南将深入介绍如何正确配置和使用MySQL.data.dll,包括连接字符串配置、异常处理、数据库操作、连接管理
小黄人95
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2025-01-18 21:26
数据分析思维
使用大量的数据、统计分析、定量、定性分析和
预测
模型及基于事实的管理来推动决策过程和实现价值增生。
幽兰的天空
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2025-01-18 20:49
combo
box
数据仓库
大数据
UDP 单播、多播、广播:原理、
实践
一、引言在计算机网络通信领域,UDP(UserDatagramProtocol,用户数据报协议)是一种重要的传输层协议。它以无连接、低开销的特点,在众多实时性要求高的应用场景中发挥关键作用。UDP支持单播、多播和广播三种通信模式,每种模式都有其独特的应用场景和工作原理。深入理解这些通信模式,对于开发高效的网络应用程序至关重要。二、UDP基础概述UDP是一种无连接的传输层协议,它在网络层IP协议的基
jiuri_1215
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2025-01-18 20:18
linux
udp
网络协议
网络
UDP
【Python篇】深入机器学习核心:XGBoost 从入门到实战
2.1梯度提升简介3.安装XGBoost4.数据准备4.1加载数据4.2数据集划分5.XGBoost基础操作5.1转换为DMatrix格式5.2设置参数5.3模型训练5.4
预测
6.模型评估7.超参数调优
半截诗
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2025-01-18 19:06
Python
python
机器学习
深度学习
分类
回归
数据分析
XGBoost
1.Spring AI 从入门到
实践
SpringAI从入门到
实践
1.什么是SpringAI2.使用SpringBoot&SpringAI快速构建AI应用程序3.ChatClient&ChatModel简化与AI模型的交互4.SpringAIPrompt
laopeng301
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2025-01-18 18:57
Spring
AI
spring
人工智能
java
Python 数据建模完整流程指南
通过有效的数据建模,我们能够从原始数据中提取有用的洞察,并为
预测
或分类任务提供支持。在本篇博客中,我们将通过Python展示数据建模的完整流程,包括数据准备、建模、评估和优化等步骤。
木觞清
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2025-01-18 18:56
3天入门Python
python
开发语言
随机森林分类算法原理与实验分析
随机森林分类算法原理与实验分析1.引言随机森林(RandomForest)是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树并结合它们的
预测
结果来进行分类。
ningaiiii
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2025-01-18 17:52
机器学习与深度学习
随机森林
分类
算法
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