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协同过滤与深度学习结合的有效路径是嵌入可学习表征模块，如用LightGCN建模二部图、BPR损失优化排序、双通道融合ID与内容特征、对比学习增强判别力，并以Faiss加速ANN检索。
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Python作用域遵循LEGB规则，但赋值会强制声明局部变量，导致UnboundLocalError；for循环不创建作用域而推导式会；nonlocal/global是绑定重定向而非访问开关；类体是独立作用域，方法内不可直接访问类变量。
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multiprocessing.Pool不能直接传带状态的类实例，因pickle无法序列化实例属性（如session、锁），需改用纯函数+参数传入、进程内独立初始化资源、队列分发代理、PID哈希选UA、连接池限流、指数退避重试、异步回调落地结果。
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在asyncdef中不能直接yieldfrom异步生成器，须用asyncfor+yield手动展开；或借助aiostream.stream.chain等库封装；切勿误用to_thread或run_in_executor。
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本文介绍如何在三维NumPy数组中，按“每列统计零值个数”为条件，精准定位并修改具有至少两个零的列中行索引最小的零元素（如改为-1），避免手动索引错误，兼顾可读性与向量化性能。
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Python是动态类型语言，变量无需声明类型，常见数据类型包括int、float、bool、str和None，可用type()查看类型。2.列表[]可变，支持增删改；元组()不可变，可作字典键。3.条件语句用if-elif-else，循环有for（遍历迭代器）和while（条件循环），注意避免死循环。4.函数用def定义，参数有位置、默认、args、*kwargs，可变对象传引用。5.类用class定义，__init__为构造函数，self指实例自身，通过类名()创建对象。
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本文介绍如何利用Pandas的map、to_timedelta和时间运算功能，基于分类字段（如"YEARS"/"MONTHS"）查表获取对应天数，并安全、高效地为datetime列增加偏移，生成新日期列。
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requests底层基于urllib3而非urllib，由urllib3管理连接池、重试、SSL验证和HTTP/1.1流水线；它不支持HTTP/2和异步，重试需手动配置HTTPAdapter。
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流式下载内存暴涨需用stream=True+分块读取+及时写入：设stream=True避免全响应体进内存；用iter_content(chunk_size)边读边写二进制文件；校验状态码、重定向及Content-Length；设timeout并捕获异常。
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本文介绍使用Python对文本文件中具有相同前缀标识（如apple_1、apple_2）的连续行进行数值列聚合，按“_1”作为新组起始标志，自动计算每组内各数值列的算术平均值。
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psaux看不到完整命令行是因为cmdline可能被进程或容器清空/篡改，此时ps退而显示仅16字节且无参数的comm；/proc/pid/cmdline理论上保留完整argv，但易被prctl、ptrace、容器运行时或Goruntime等修改或清空。
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在except块中不使用ase时，可通过sys.exc_info()[1]获取当前异常对象；该函数仅在异常处理上下文中有效，返回三元组中的value即异常实例。
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推导式通常比for循环快20%–40%，但仅适用于简单映射或过滤；复杂逻辑、多条件、需调试或复用中间变量时，for循环更清晰高效。
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使用set_index()+reindex()组合，基于连续整数范围重索引DataFrame，再用fillna(0)填充缺失响应值，最后reset_index()恢复CATEGORY列为普通列，即可高效、简洁地补全全部500个分类并保持有序。
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PythonAI自动化是用Python调用AI模型+规则逻辑+系统交互能力实现“感知-决策-执行”闭环，如自动读邮件→提取信息→填系统→发通知；需组合requests/pandas/OCR等感知工具、LLM等决策模型、selenium/win32com等执行工具。
