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感谢网友无Bug不粗粮的线索投递！8月12日消息，网上近日流传荣耀前CEO赵明加盟智界的消息。对此，赵明本人今日向网易科技回应：不会的。8月7日，奇瑞与华为正式签署“智界品牌战略2.0合作协议”，宣布将共同投入超100亿元，组建规模达5000人的研发团队。双方还联合成立了智界新能源公司，致力于实现研发、生产、销售与服务的一体化独立运营。该合作消息发布后，随即引发了关于赵明将加入智界的传闻。网易科技第一时间联系赵明本人求证，其明确表示“不会的”。此外，网易科技通过多位相关高层
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本文介绍了如何在Go语言中使用fmt.Sprintf函数传递数组作为参数。通过将字符串切片转换为[]interface{}类型，我们可以成功地将切片中的元素作为独立的参数传递给fmt.Sprintf，实现复杂的字符串格式化。
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Go程序提升DNS性能的方法包括配置本地缓存和实现并发查询策略。1.使用自定义Resolver实现本地DNS缓存，避免重复解析相同域名；2.为缓存条目设置合理TTL（如30秒），结合时间戳控制缓存过期与刷新；3.并发执行多域名查询，通过goroutine和带缓冲channel控制最大并发数（如5），加快批量解析速度。这些方法能显著减少延迟并提高处理效率。
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要比较两段文本的相似程度，使用TF-IDF结合余弦相似度是一种常见且有效的方法。TF-IDF用于评估词语在文档中的重要性，由词频（TF）和逆文档频率（IDF）组成；余弦相似度通过计算向量夹角的余弦值衡量相似性，值越接近1表示越相似。实现流程为：1.使用jieba进行中文分词；2.利用TfidfVectorizer将文本转为TF-IDF向量；3.通过cosine_similarity函数计算相似度。注意事项包括：分词工具影响结果准确性、需处理停用词、文本长度差异可通过预处理解决。此外，批量比较多个文本时可一
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MuseSteamer简介MuseSteamer是由百度研发的多模态AI视频生成模型。该模型可根据图片或文字提示，生成高质量动态视频内容，具备电影级画质与音效同步生成能力。其拥有强大的中文语义理解功能，可灵活控制场景、动作和镜头表现，确保生成视频在视觉连贯性和物理运动规律上达到高水平。MuseSteamer提供多种版本，满足多样化用户需求，例如720p的Turbo版适合高效创作，1080p的Pro版适用于专业制作。目前MuseSteamerTurbo版已在百度AI视频创作平台“绘想”上线，助力创作者快速
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文心一言适合做个人成长类账号，因其能高效输出实用、结构清晰的内容，并保持更新频率。1.适合原因：内容输出效率高，可快速整理思路；风格可调，适应不同平台；话题延展性强，提供多个写作角度。2.使用方法：先列提纲再由AI填充内容；结合自身经历润色提升真实感；用关键词激发内容灵感。3.实用技巧：通过多轮对话优化内容表达；善用改写功能避免模板化；借助AI生成备选标题。使用时需注意内容灵魂仍需个人判断与风格注入。
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1.使用go-oauth2/oauth2搭建认证服务，实现authorize和token接口。2.用coreos/go-oidc对接Google等平台实现第三方登录。3.注意HTTPS、CSRF防护、安全存储token及权限最小化。本文介绍了在Golang中实现OAuth2.0服务的准备工作、基础结构搭建、主流平台集成方式及安全性注意事项，帮助开发者构建稳定且安全的授权流程。
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Python中的if语句用于条件判断。1)基本用法：ifnumber>0:print("正数")。2)复杂用法：if-elif-else结构处理多条件。3)实际应用：处理用户输入和异常。4)优化：使用字典替代长串if-elif-else提高效率。
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JUC并发工具类解决了传统并发编程中synchronized和wait()/notify()的粒度粗、灵活性差、易出错等问题，1.提供ReentrantLock实现更细粒度的锁控制，支持tryLock、lockInterruptibly等特性；2.通过ExecutorService线程池高效管理线程资源，降低创建销毁开销；3.使用Atomic系列原子类实现无锁线程安全操作；4.利用CountDownLatch、CyclicBarrier、Semaphore等同步器协调复杂线程协作；5.引入Conditio
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多重插补（MI）比单次插补更优，1.因为它生成多个略有差异的数据集，2.在每个数据集上独立分析后合并结果，3.从而更准确估计缺失值并考虑不确定性。相比单次插补低估标准误和引入偏差的问题，MI通过Rubin'sRules提供稳健推断。Python中主流工具是scikit-learn的IterativeImputer，基于MICE原理，支持多种回归模型，实现灵活可靠。多重插补后的模型训练需在每个插补数据集上独立运行，再按步骤：1.收集各数据集参数估计，2.计算点估计平均值，3.合并内、间方差，4.最终得出标准
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match()方法用于在字符串中搜索匹配正则表达式的内容并返回结果；1.若正则表达式带g标志，match()返回所有完整匹配项的数组；2.若无g标志，则返回第一个匹配及其捕获组等详细信息的对象；3.若未找到任何匹配项，返回null而非空数组；4.match()与exec()的区别在于match()适用于一次性获取匹配项列表或首个匹配详情，而exec()适合迭代处理每个匹配及其位置信息；5.使用捕获组可提取匹配中的特定部分，命名捕获组提升了代码可读性；6.处理match()结果时必须检查是否为null以避免
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在Python中，字典中的value是与键相关联的数据。1.基本取值：通过键直接访问，如my_dict['name']。2.键不存在时：使用get方法指定默认值，如my_dict.get('country','Unknown')。3.值的类型：值可以是列表或嵌套字典，需要进一步处理，如my_dict'fruits'或my_dict'person'。
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在Golang中进行网络测试时，常用的模拟方法包括使用httptest模拟HTTP服务、通过接口抽象实现mock、以及利用第三方库简化mock流程。具体如下：1.使用httptest创建测试HTTP服务器并定义预期响应，适合测试HTTP客户端逻辑；2.将网络调用抽成接口并编写mock实现，便于解耦网络与业务逻辑；3.借助testify/mock等第三方库实现更复杂的mock功能，支持参数匹配和调用验证，提升测试效率。选择合适方式可有效隔离外部依赖，提高测试覆盖率和准确性。
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GeoPandas是Python中处理地理数据的强大工具，它扩展了Pandas功能，支持地理空间数据的读取、操作和可视化。1.安装GeoPandas可通过pip或conda进行，常用命令为pipinstallgeopandas；2.核心结构是GeoDataFrame，包含存储几何信息的geometry列，可用于加载如Shapefile等格式的数据；3.常见操作包括空间筛选（如用intersects方法选取特定区域）、投影变换（如to_crs转换坐标系）以及可视化（通过plot方法绘图）；4.可与其他表格数
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如何在豆包AI中设置个性化推荐？答案是通过账号设置中的“个性化内容推荐”开关进行开启或关闭。具体步骤为：打开应用，进入【我的】页面，选择【设置】，点击【账号设置】，找到【个性化内容推荐】选项并切换状态。个性化推荐的影响在于开启时系统会根据你的使用习惯推送定制化内容，如文章、图片建议等，而关闭后则推送通用内容。需要注意的细节包括：更换设备或清除缓存可能需重新设置、推荐精准度与用户活跃度相关、不同版本界面可能存在差异但操作路径基本一致。
