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记录Python程序日志的推荐方式是使用内置logging模块。1.基本用法：调用logging.basicConfig()配合info、warning等方法输出日志，默认只显示WARNING及以上级别，需设置level=logging.INFO才能显示INFO级别；常用级别按从低到高顺序为DEBUG、INFO、WARNING（默认）、ERROR、CRITICAL。2.进阶配置：通过basicConfig设置filename将日志写入文件，通过format定义格式并添加时间戳等信息。3.多模块打日志：使用
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Make命令默认只识别名为Makefile或makefile的文件，若使用其他名称（如Makefile.mk），需通过-f参数显式指定；否则会报“***Noruletomaketarget”错误。
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本文详解如何使用Pandas高效删除每个分组中尾部连续满足某条件（如flag==1）的行，避免误删中间或开头的匹配行，并提供两种健壮、可读性强的解决方案。
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Python日志系统需兼顾可读性、可维护性、可追溯性和运行时可控性，核心是分离关注点；应使用logging.getLogger(__name__)获取命名记录器，避免污染rootlogger，并通过dictConfig()声明式配置，在启动早期统一管理handlers、formatters、filters及结构化日志。
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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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本文详解如何修复文本预处理代码中正则表达式误删首字母、SpaCy停用词过滤失效、单元测试断言失败等核心问题，并提供可运行的完整解决方案。
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list不可哈希，因它是可变类型，不满足哈希要求：生命周期内哈希值不变且等值对象哈希值相同；字典key必须可哈希才能正确寻址；常见可哈希类型包括int、str、tuple（元素皆可哈希）、frozenset等；可用tuple(my_list)等方式转换list为可哈希形式。
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推荐方式是ORM插入后调用session.flush()再访问obj.id，兼容所有支持自增主键的数据库；进阶方式用insert().returning()仅限PostgreSQL等支持RETURNING的数据库。
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数据清洗需直击痛点：读取时用skiprows、na_values等参数过滤脏行；用str.replace和str.extract处理“人话型”数据；按业务逻辑去重填缺；用to_datetime硬扛混乱日期；每次清洗后检查效果并反思源头问题。
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本文介绍如何在DVC项目中使用Python常量文件（如constants.py）集中定义数据路径，并在dvc.yaml中通过vars正确引用，实现路径配置的单一维护源。
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使用try/finally是生成器中保证清理执行的唯一可靠方式，因return后代码不执行；手动调用close()可触发GeneratorExit并运行finally；封装为上下文管理器或asyncwith更安全。
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在Pydantic2中，set类型默认序列化为无序列表，导致JSON输出不稳定。本文介绍如何通过@field_serializer批量、声明式地将指定set字段自动转为排序后的list，兼顾简洁性、可维护性与继承兼容性。
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Python异常处理核心在于异常对象生命周期、栈帧传播及上下文管理器协同：raise构造实例并填充__traceback__，except捕获实例而非字符串，避免exceptException:吞掉系统信号，with中__exit__返回True可阻断传播，自定义异常应继承Exception而非BaseException。
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深度学习以线性代数、概率统计和微积分为数学基础，PyTorch为首选框架，需掌握张量操作、模型构建与部署，精读CNN/RNN/Transformer设计逻辑，并具备数据清洗、训练优化、评估上线的端到端项目能力。
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VIP的ARP响应失败是因为arp_ignore未正确配置；LVS-DR要求RealServer不响应VIP的ARP，需将all和lo接口的arp_ignore均设为1，否则内核默认值0导致lo接口响应ARP。
