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字符串格式化通过f-string、.format()和%三种方式，将变量动态插入文本，提升可读性、维护性与安全性，并支持精度控制、对齐、进制转换等格式化功能。
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本文介绍如何使用Pandas将两个含日期区间的DataFrame（如政策生效期、数据覆盖期）按天展开、识别状态重叠，并合并为最小不可分的非重叠时间段，同时保留各自字段值。适用于时间维度对齐、覆盖率分析等场景。
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按模块或请求ID分离日志的核心是在记录时动态绑定上下文，再通过Handler按字段路由；Python标准库需结合Filter+自定义Handler或改用loguru等更灵活的日志库。
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学Python做AI关键在于以目标为导向边做边学，优先跑通Kaggle入门项目再反向补基础，避开只看不写、过早追求高大上、忽视工程习惯三大陷阱。
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Python的zip()函数将多个可迭代对象对应元素打包为元组，返回惰性迭代器；遇最短序列即停止；支持解包还原、与itertools.zip_longest配合处理不等长序列，并常用于构建字典、并行遍历等场景。
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Python中re模块真正难点在于匹配逻辑设计、函数选择、贪婪匹配陷阱及返回值处理；re.search最常用，从任意位置匹配；分组捕获需注意findall返回结构差异；compile适用于重复使用或复杂模式；正则非万能，应适时切换解析方式。
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Python的GIL是CPython为简化引用计数内存管理而设的线程安全机制，并非语言限制；它在I/O时释放以提升并发效率，但阻碍CPU密集型任务的多核并行，移除代价巨大。
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没有。定义__slots__后实例默认无__dict__，除非显式包含'__dict__'；这禁用动态属性添加，并显著节省内存（如10万实例从56MB降至9.6MB），但限制pickle、多重继承和调试灵活性。
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Pandas的str.contains()默认启用正则表达式模式，而圆括号()是正则元字符，直接匹配含括号的字符串会报错或失败；解决方法是禁用正则（regex=False）或对特殊字符进行转义。
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在TensorFlow中实现Q-learning时，若每轮训练后保存模型但未清理计算图状态，会导致内存持续累积、图结构冗余，从而引发训练速度逐轮显著下降；调用tf.keras.backend.clear_session()可有效释放全局资源，恢复稳定训练性能。
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SQLAlchemy2.0+已移除对execute()方法直接传入位置参数元组的支持，但可通过exec_driver_sql()方法安全、高效地使用(%s,%s)等驱动级占位符配合元组传参，且兼容事务上下文。
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使用format()函数保留两位小数可通过".2f"格式说明符实现：1.format(3.14159,".2f")输出"3.14"；2."价格是{:.2f}元".format(12.3)输出"价格是12.30元"；3.多数值"a={:.2f},b={:.2f}".format(1.234,5.678)输出"a=1.23,b=5.68"，自动补零并四舍五入。
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半监督学习在小数据场景下性价比高，因其能用少量标注数据（10–200条）加大量未标注数据，结合伪标签或一致性正则（如FixMatch），显著提升模型性能5–15个点准确率，同时规避纯监督过拟合与无监督目标偏离问题。
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答案：使用Plotly制作动画需组织好按时间划分的数据帧，通过go.Figure的frames参数定义每帧图形，配合sliders和play按钮实现播放控制，并设置统一坐标轴范围与过渡效果以提升流畅性。
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Hydra不支持直接通过YAML覆盖列表中字典元素的特定键（如key_a.0.entry_a_1），因其底层使用OmegaConf.merge()进行配置合并，而列表会被整体替换而非深度合并。推荐方案是将列表重构为键值对字典，并借助oc.dict.values动态转为列表。
