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第19天：亚麻布布局github解决方案今天的挑战与通常的2d谜题和dijkstra算法相比有令人耳目一新的变化。以下是我的处理方法：第1部分目标很简单：检查是否可以使用可用的毛巾创建给定的毛巾布置。不应该做什么：最初，我尝试使用itertools.combinations生成所有可能的毛巾组合。很快我们就发现这既不实用也不高效。什么有效：使用递归结合字典（备忘录）来缓存已经处理过的设计。这可以防止冗余计算并使解决方案更加高效。工作原理：对于每个设计，尝试将开头与其中一种毛巾图案相匹配。如果存在匹配，则删

本文盘点了2025年表现优异的编程语言，并对其特性及常用库进行了简要概述。Python:以其易用性和强大的库而著称，应用范围广泛。数据科学:NumPy,Pandas,Scikit-learn,TensorFlow,PyTorchWeb开发:Django,Flask自动化:Selenium,BeautifulSoup机器学习:Keras,OpenCVJavaScript:Web前端开发的霸主，也广泛应用于后端和移动开发。前端:React,Angular,Vue.js后端:Node.js,Express.js

DSPY：将提示工程转变为提示编程的革命性框架大型语言模型(LLM)时代，新模型层出不穷。然而，充分发挥LLM的潜力往往依赖于繁琐易错的提示工程。DSPY应运而生，它是一个开源框架，彻底改变了我们与LLM交互的方式。DSPY将提示视为可训练、模块化的组件，而非静态文本，并通过编程方式进行优化。为什么选择DSPY？传统的提示工程依赖于脆弱的手工编写的指令。例如，要求LLM“写一首关于DSPY的诗”可能会得到不一致的结果。开发者不得不反复调整提示，但这方法效率低下，存在以下

简介：作为python开发人员，管理项目依赖项是一项经常被忽视的例行任务，直到它没有被注意到。pipfreeze>requirements.txt的简单性可能很有吸引力，但在更复杂的项目中，它可能会导致意想不到的问题，从而扰乱工作流程。在遇到几个障碍后，我发现了一种更可靠、更完善的依赖关系管理方法，我想与大家分享。点冻结的问题：命令pipfreeze>requirements.txt已成为许多开发人员的标准做法。虽然它在大多数情况下都有效，但它有一些明显的缺点：包含不必要的软件包：pipfre

介绍这是软件工程师访谈系列的第三篇文章。我带来了几年前做过的挑战，并且实际上得到了这个职位-涉及其他技术面试，例如过去的经验筛选。如果您错过了本系列之前的帖子，可以在这里找到它们。挑战这个挑战也是一项带回家的编码任务，我必须开发一个cli程序来查询oeis（整数序列在线百科全书）并返回结果总数以及第一个结果的名称查询返回五个序列。值得庆幸的是，oeis查询系统包含json输出格式，因此您可以通过调用url并将序列作为查询字符串传递来获取结果。输入和输出示例：oeis112357found1096resul

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概述聚类分析是一种机器学习技术，用于将未标记的数据集划分成若干组（簇）。简单来说，它将相似的数据点分组到一起。具有相似特征的数据点归为一类，而与其他组差异较大的数据点则被划分到不同的组中。以购物中心为例，我们可以看到商品按照用途分组：T恤衫在一个区域，裤子在另一个区域，蔬菜区则将苹果、香蕉、芒果等水果归类在一起，方便顾客查找。聚类算法的工作原理与此类似。其他聚类应用场景包括按主题对文档进行分组。本文将介绍使用Python实现K-means聚类算法。前提知识为了更好地理解本文内容，您需要具备以下知识：K-m

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