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本文旨在解决C#与Python套接字通信中常见的“OSError:[WinError10048]”端口占用错误。该错误通常由于指定端口（如5000）已被其他系统服务（如WindowsUPnP）占用导致。文章将深入分析错误原因，提供修改后的示例代码，并指导开发者如何选择合适的端口，规避端口冲突，确保C#客户端与PythonTelegramBot服务器之间的稳定数据传输。
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NumPy提供多种创建数组的方法，包括从列表转换、生成特定值数组及指定形状和数据类型。1.使用np.array()将列表或元组转为数组，并可指定dtype；2.np.zeros()和np.ones()创建全0或全1数组；3.np.empty()创建未初始化的空数组以提升性能；4.np.arange()生成等步长数组，np.linspace()生成等间隔数值；5.np.full()用指定值填充数组；6.多维数组可通过嵌套列表或reshape()构建；7.高级方法如np.eye()创建单位矩阵，适用于线性代数
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合理配置环境变量可在Windows中管理多个Python版本：1.为不同版本设置独立安装路径并手动添加至Path；2.路径顺序决定默认版本优先级；3.推荐使用py-X.Y命令通过Python启动器切换版本；4.为项目创建虚拟环境以隔离依赖，避免冲突。手动管理PATH、结合py启动器与虚拟环境可实现多版本共存与灵活调用。
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calendar模块用于处理日历展示与查询，1.month()输出指定年月表格；2.calendar()显示全年日历；3.weekday()返回星期几（0为周一）；4.isleap()判断闰年；5.leapdays()计算区间闰年数；6.monthrange()返回每月起始weekday与天数；7.day_name和month_name提供名称列表，常与datetime配合使用。
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推荐OpenCV+Pytesseract预处理（灰度化、Otsu二值化、透视校正、中值滤波）提升OCR精度；PDF需区分类型，图片型转高DPI图再OCR，并用pdfplumber获取坐标以支持表格结构还原。
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文本分类关键在理解任务本质、数据特性与模型行为的关系，需扎实掌握预处理、建模、调试、评估全流程，而非仅调库跑模型；应先厘清业务逻辑、标注难例、分析分布，并依数据规模选择合适模型与验证方法。
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PythonAI学习是螺旋上升过程，分五阶段：第一阶段夯实编程基础，第二阶段掌握数据处理与可视化，第三阶段入门机器学习流程，第四阶段实战深度学习与PyTorch，第五阶段培养工程化能力。
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最直接的整数转字符串方法是使用str()函数，如str(123)；反之则用int("123")，但需注意处理ValueError异常以确保转换安全。
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本文详解如何在Python中准确计算当前月份的最后一天，分别针对datetime（公历）和jdatetime（波斯历/伊朗历），指出常见逻辑错误并提供健壮、可复用的实现方案。
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Python对象生命周期始于__new__分配内存和__init__初始化，依赖引用计数与GC处理循环引用，销毁前可能调用__del__（不保证执行），推荐用weakref和显式资源管理替代依赖__del__。
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可视化项目调优核心是建立反馈闭环，而非堆参数；需定义轻量业务指标、构建可调试渲染链路、小步快跑式实验管理，并让业务方参与判定。
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本文介绍如何通过将字符串列表转为集合（set）来大幅提升JSONL文件中字典的键值匹配效率，尤其适用于百万级数据与十万级候选值的场景。
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本文详解如何利用statsmodels和自定义分布（如对数正态分布）生成具有非零均值、严格正值的AR(2)时间序列，规避默认零均值限制，并提供可复现的完整实现与验证方法。
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快速了解numpy中常用的函数集合，需要具体代码示例随着数据科学和机器学习的兴起，numpy成为了Python中最常用的科学计算库之一。numpy不仅提供了强大的多维数组对象，还提供了丰富的函数集合，可以进行数学运算、数组操作、统计分析和线性代数等操作。为了快速了解numpy中常用的函数集合，下面将介绍一些常用的函数，并提供具体的代码示例。创建数组numpy
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Python运算符详解：引领初学者走入高级使用者行列引言：Python作为一门简洁、强大且广泛应用的编程语言，其运算符号的使用无疑是每个Python学习者必须掌握的基本知识。运算符号不仅可以进行基本的数学计算，还可以进行字符串的操作、逻辑判断等等。本文将从初学者到高级使用者，详细讲解Python运算符，并附有具体的代码示例，帮助各位读者更好地理解和应用运算符
