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Python函数的参数（进阶） - 关于不可变和可变的参数会不会影响到函数外部的实参变量的问题

一、在函数内部，针对参数使用赋值语句，不会修改到外部的实参变量问题：在函数内部，针对参数使用赋值语句，会不会影响调用函数时传递的实参变量？...答案：不会无论传递的参数是可变还是不可变，只要针对参数使用赋值语句，会在函数内部修改局部变量的引用，不会影响到外部变量的引用。...，会影响外部实参问题：如果传递的参数是可变类型，在函数内部，使用方法修改了数据的内容，同样会影响到外部的数据代码体验：def demo(num_list): print("函数内部的代码")...三、列表使用+=，本质上是调用extend方法，不会修改变量的引用在python中，列表变量调用+=，本质上是在执行列表变量的extend方法，不会修改变量的引用。...，关于不可变和可变的参数会不会影响到函数外部的实参变量的问题就介绍到这里吧，有不理解的可以去找其他的关于这方面呢的Python基础教程查看学习。

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    Spring Boot中的 6 种API请求参数读取方式

    读取请求参数是服务端编码中最基本的一项操作，Spring Boot中也提供了多种机制来满足不同的API设计要求。...如果你知道的不止6种，那么告诉大家，一起互相学习一下吧～@RequestParam这是最最最最最最常用的一个了吧，用来加载URL中?之后的参数。比如：这个请求/user?...name=didispace 就可以如下面这样，使用@RequestParam来加载URL中的name参数@GetMapping("/user")@ResponseBody()public User findUserByName...中常用的注解，用来加载URL路径中的参数比如：这个请求/user/1 就可以如下面这样，使用@PathVariable来加载URL中的id参数@GetMapping("/user/{id}")@ResponseBody...，但一些国外系统有提供这类API参数，这种API的参数通过;分割。

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    使用Spring Boot开发API的时候，读取请求参数是服务端编码中最基本的一项操作，Spring Boot中也提供了多种机制来满足不同的API设计要求。...如果你知道的不止6种，那么告诉大家，一起互相学习一下吧～ @RequestParam 这是最最最最最最常用的一个了吧，用来加载URL中?之后的参数。 比如：这个请求/user?...name=didispace 就可以如下面这样，使用@RequestParam来加载URL中的name参数 @GetMapping("/user") @ResponseBody() public User...中常用的注解，用来加载URL路径中的参数 比如：这个请求/user/1 就可以如下面这样，使用@PathVariable来加载URL中的id参数 @GetMapping("/user/{id}") @ResponseBody...，但一些国外系统有提供这类API参数，这种API的参数通过;分割。

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    实时数据获取：抖音API在电商中的应用与影响

    本文将深入探讨该API在电商行业中的关键作用，以及如何实现实时数据获取，为电商企业提供有价值的见解。...二、实时数据获取的挑战与解决方案虽然实时数据获取具有显著的优势，但在实际应用中，开发者可能会面临一些挑战。...三、实践案例与效果评估为了充分展示抖音关键词商品列表API在电商行业中的应用价值，本文以某服装品牌为例进行实践案例分析。...这充分证明了抖音关键词商品列表API在电商行业中的重要应用价值和实践效果。...通过整合不同平台的实时数据，企业可以更好地了解用户行为和市场趋势，实现更精准的营销策略和资源优化配置。综上所述，抖音关键词商品列表API在电商行业中具有巨大的潜力和价值。

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    全局参数与目录参数：API调试中的效率神器，如何提升企业开发与协作效率？

    在企业级开发中，API 的设计与使用不仅决定了系统的性能，还直接影响到团队协作效率和项目交付的质量。在调试和调用接口时，全局参数与目录参数作为两大关键机制，极大地提升了开发与协作的效率。...这篇文章将带你搞懂什么是全局参数与目录参数，它们的应用场景及其优势，并通过具体案例对比分析它们对企业项目选型的影响，帮助开发团队更好地选择和使用API管理工具。...全局参数：一次配置，通用全局什么是全局参数？全局参数是应用于整个系统中所有或大多数 API 的公共参数。它们在全局配置中定义，仅需一次设定，就可以自动应用到各个 API 调用中，免去手动传递的烦恼。...目录参数是专门为某一特定目录或模块下的一组 API 定义的共享参数，仅服务于该目录中的接口。它比全局参数范围更小，更适用于模块化场景。...更细粒度的控制：允许不同模块使用不同的配置，而不必影响系统的全局设置。

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    一个Σ-Δ ADC中不会写出来的参数：OSR（最小过采样率）

    最小 OSR 是指调制器输出频谱中量化噪声尚未淹没在有用信号频带中的最小采样倍率。...OSR 定义公式 ：Σ-Δ 调制器的时钟频率（也就是它的采样率，称为 调制频率） ：有用信号带宽 分母中的 是 **奈奎斯特率 (Nyquist Rate)**，指带宽为 的信号的最小采样频率 为什么是这个公式...这个公式在 Σ-Δ ADC 中的应用 量化噪声密度下降 ∝ OSR 的增长 ENOB 提高 ∝ log₂(OSR) SNR（信噪比）提高 ∝ 3dB × 每倍 OSR 在 AD717x 等 ADC 数据手册中虽然未必明示...OSR，但从内部结构、调制器频率（如 8 MHz）、抽取率、带宽（3 dB BW）等参数可以间接计算： 为什么需要最小 OSR？...OSR（过采样率） ：采样率相对于 Nyquist 频率的倍率，设计中需保证 OSR ≥ 最小值，才能获得预期分辨率。

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    【AI 大模型】提示工程 ③ ( 提示词用法 | 提示词 Prompt 构成 | 提示词位置对权重的影响 | 提示词 Prompt 调优 | OpenAI 的 API 类型 | 提示词重要参数说明 )

    在上述代码的基础上进行微调 ; 输入信息 : 任务的输入信息 要在 提示词 中 明确的标识出来 ; 如 : 写出的函数 输入参数 有 X 个 , 分别是 X / X … ; 输出信息 : 详细的描述你对输出信息的要求..., 比如 : 输出格式 , 输出结果个数 , 输出语言 ; 如 : 输出 MarkDown 格式的文本 , 输出为英文 , 300 字 ; 2、提示词位置对权重的影响 大模型 对 提示词 Prompt...修改 提示词 , 增加一个字 , 减少一个字 , 使用不同的间隔 和 标点符号 , 对输出结果都有一定的影响 ; 该方案有一定的运气成分 , 门槛比较低 ; 3、高质量提示词特征 - 小作文 高质量提示词...大模型】OpenAI 接口调用 ① ( 安装 openai 软件包 | 查看 openai 软件包版本 | PyCharm 中开发 Python 程序调用 OpenAI 接口 ) 中 , 购买了 API-KEY..., role='assistant', function_call=None, tool_calls=None) 五、OpenAI API 中的重要参数说明 OpenAI API 中的重要参数说明 :

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    如何计算WRF台风模拟的假相当位温

    故而去查了些资料，准备计算 经典文献中假相当位温定义如下 where T is the temperature (K), p is the pressure (Pa),p0 is the reference...Rev.. 108. 1046–1053 当然你在中国气象局的网页看到更简洁的公式 表达式中r为混合比，可见是温度、气压、水汽含量的函数，表示温、压、湿综合的物理量，是预报业务中常用的重要物理量。...vapor_pressure,lcl from metpy.units import units def calculate_theta_se(T, p, r,td): """ 计算假相当位温 参数...T, p, r,td): """ 计算假相当位温 参数: T: 温度（摄氏度） p: 大气压力（hPa） r: 混合比...import glob import metpy.calc as mpcalc import metpy.constants as constants import os # 定义 WRF 文件夹路径和文件名前缀

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    KG4SL:用于人类癌症合成致死预测的知识图神经网络

    作者进行了大量的实验，将KG4SL与无监督的TransE模型、一个普通的图卷积网络模型以及它们的组合的比较，证明了将KG纳入GNN中对SL预测的显著影响。...该工作的另一个贡献是作者研究了KG的影响，这表明在GNN中引入KG结合MP过程可以显著提高SL预测性能。...2.模型分析 2.1参数敏感度分析 作者对KG4SL中的一些关键超参数进行了敏感性分析，包括邻居采样大小k和实体嵌入维数d，如图所示。 ? 首先，作者改变邻居k的样本数，观察模型的性能。...2.3 KG的影响 虽然自动将KG集成到节点特征构造中在模型中是至关重要的，但作者想知道KG对于SL预测任务是否真的重要。...作者的模型在AUC,AUPR和F1指标上优于所有最先进baseline方法。并且证明了将KG纳入GNN中对SL预测的显著影响。

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    构建通用的 React 和 Node 应用

    通用路由: 如何从服务器和浏览器中识别与当前路由相关的视图。 通用数据检索: 如何从服务器和浏览器访问数据（主要通过 API）。...数据模块 在一个真实的应用中，我们可能会使用 API 来获取应用所需的数据。 在这个案例中只有 5 个运动员及其相关信息的很少的数据, 所以可以简单点，把数据保存在 JavaScript 模块中。...这种方法可以很简单的在组件或模块中同步导入数据， 避免增加复杂度以及在通用 JavaScript 项目中管理异步 API 的陷阱， 这也不是这篇文章的目的。...这样做是有道理的，因为我们只需要很小的数据。由于是演示应用，所以数据不会变。在真实的拥有巨大以及复杂数据的应用中，你可能会使用 API 或者不同的机制将数据连接到组件。...注意我们使用了命名参数 :id 。所以这个路由会匹配所有前缀是 /athlete/ 的路径， 余下的部分将关联参数 id 并对应组件中的 this.props.params.id 。

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    从LLM开始的AI知识工程实践漫谈

    我们为金融客户构建的第一个知识图谱，仅用3000个实体就实现了：信贷审批路径从3天缩短至2小时关联风险识别准确率提升42%客户投诉中"资料重复提交"类下降67%1.2 优雅背后的脆弱性随着节点突破百万级...二、与LLM的第一次亲密接触2.1 颠覆性体验2023年测试GPT-4的API时，它对我精心设计的测试用例"北京和上海的GDP差异与教育投入的关系"给出结构化分析时，团队集体沉默的5秒钟，成为技术观重塑的关键时刻...LLM实现自然交互我们采用的混合架构经历了三个版本迭代：V1.0 简单串联式：知识图谱输出直接作为LLM的prompt前缀缺陷：当图谱返回空值时系统崩溃改进：增加fallback机制和空值检测层V2.0..._format_kg_response(kg_result) else: return self...."量子态"现象在传统系统中，知识是非黑即白的布尔量；而在AI融合体系中，知识呈现概率化存在。

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    为Bert注入知识的力量 Baidu-ERNIE & THU-ERNIE & KBert

    ，大体可以分成通用领域：例如中国的首都是北京特殊领域：例如医疗，金融，工业等场景中的领域知识,常识：例如狗有4条腿，鸡不会飞，猪不能上树常规预训练预语料也是包含部分知识的，不过受限于知识出现的频率，以及非结构化的知识表征...的参数来初始化T-Encoder，TransE的实体Embedding在训练过程中是Freeze的，K-Encoder的参数会随机初始化。...训练K-Bert只在下游任务微调中使用了KG，核心问题在于如果在预训练中加入KG，因为知识表征中使用了和原始文本相同的词向量，所以会导致实体三元组中两个实体的文本表征变得变得高度相似，导致语义信息损失。...效果上，医疗领域KG对医疗NER的效果提升最明显，通用知识KG对与金融和法律的NER有部分提升，对推理类任务有微小提升，情感分类任务因为和知识关系不大所以效果有限~K-BERT只在微调中引入KG的好处是迁移到不同领域的成本较低...，几个能想到的讨论点有微调中引入知识，微调的样本量和拟合目标一定程度限制了KG的融合效果Soft-MASK矩阵的构造成本较高，batch中的每个句子都需要独立构造掩码矩阵复用文本token来表征知识信息

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    知识图谱之《海贼王-ONEPICE》领域图谱项目实战（含码源）：数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算、知识应用、图谱可视化、问答系统(KBQA)等

    输出的结果保存在 cndbpedia/data/processed_moegirl_onepiece_entries.txt 中，一共提取了509个词条名 获取实体列表 我们利用知识工厂提供的API^...就拿 布鲁克 这个名字来说，在api返回的实体列表中，就有好多不同的实体 布鲁克 布鲁克（奥地利城市穆尔河畔布鲁克缩写） 布鲁克（广告策划师） 布鲁克（日本动漫《海贼王》中的人物） 布鲁克（温力铭演唱歌曲...获取图谱中对应实体的三元组知识 我们利用知识工厂提供的API^5，根据前面筛选的实例列表，获取图谱中对应实体的三元组知识 python cndbpedia/get_onepiece_cndbpedia_avpair.py...支持解析的 N-Triple 三元组格式，命名空间前缀为 kg.course/talkop-vivre-card/> cd talkop python avpair2ntriples_talkop_vivre_card.py...14055个，其中非空triples有12863个 NOTE： 在项目构建过程中，我们也将从CN-DBpedia获取的知识转换为 N-Triple 格式，命名空间前缀为 kg.course

    1.9K31

    API设计的几条原则

    这样的好处是不会存在重复的 API，造成维护和理解上的复杂性。如何做到完全穷尽和彼此独立呢？ 简单的方法是使用一个表格设计 API，标出每个 URI 具备的能力。 ?...---- 版本化 一个对外开放的服务，极大的概率会发生变化。业务变化可能修改 API 参数或响应数据结构，以及资源之间的关系。一般来说，字段的增加不会影响旧的客户端运行。...使用 Header 和 Query 发送版本信息则较为相似，不同之处在于，使用 URI 前缀在 MVC 框架中实现相对简单，只需要定义好路由即可。...规则是否统一 资源提供的能力是否彼此独立 URI 是否存在需要编码的字符 请求和返回的参数是否不多不少 资源的 ID 参数是否通过 PATH 参数传递 认证和授权信息是否暴露到 query 参数中 参数是否使用奇怪的缩写...是否进行了版本管理 版本信息是否作为 URI 的前缀存在 是否提供 API 服务期限 是否提供了 API 返回所有 API 的索引 是否进行了认证和授权 是否采用 HTTPS 是否检查了非法参数 是否增加安全性的头部

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