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Python线程同步主要靠Lock和Condition实现：Lock用于简单互斥，需acquire/release配对或with语句；Condition封装Lock，配合while循环使用wait/notify实现线程协作，须避免虚假唤醒与死锁。
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imageio库在处理GIF时的核心优势包括：1.API简洁直观，读取用mimread、写入用mimsave，易上手；2.与NumPy无缝集成，每帧为数组，便于结合其他图像处理库操作；3.支持广泛格式，不仅限于GIF，降低学习和项目依赖成本；4.社区活跃、文档完善，问题解决效率高。使用imageio进行基础操作的流程是：1.用mimread读取GIF为帧列表；2.对帧做处理（如加文字、滤镜）；3.用mimsave保存为新GIF，可设置fps或duration控制播放速度。进阶方面，可通过结合Pillow或
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self是实例方法的第一个形参，由Python解释器在通过实例调用方法时自动绑定当前对象；它非关键字，但为约定俗成的命名惯例，绑定发生在调用时刻而非定义时刻，依赖描述符协议实现。
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Python中可通过__slots__+__setattr__、@dataclass(frozen=True)等方式实现类的不可变性，需注意嵌套可变对象导致的“伪不可变”问题，应通过深拷贝、转为tuple或只读属性规避。
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本文介绍如何在PandasDataFrame中，针对每组连续的TARGET=1序列（长度≤6），动态生成从起始位置开始、最终精确达到100的累加百分比列PERCENTAGE，并自动将TARGET=0对应位置设为0。
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为pip配置代理可通过命令行临时设置或修改配置文件实现永久生效；2.Python代码中使用requests或urllib库可手动指定代理发送网络请求；3.设置HTTP_PROXY等环境变量可使代理自动生效；4.需注意代理地址格式、认证信息安全及证书信任问题。
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os.popen用于执行系统命令并读取输出，返回文件对象，支持read()等方法，但现代Python推荐使用subprocess模块以获得更强功能和安全性。
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Django默认会在用户密码变更后自动失效旧会话，导致用户登出；解决方法是调用update_session_auth_hash()保留当前登录状态。
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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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先明确业务目标再选模型和工具，如客服重准确率与速度、合同审核重逻辑推理；聚焦3个核心指标反推技术选型；数据要高质量小样本并做清洗、分层抽样与业务约束；部署需限流、安全过滤与缓存；靠监控失败率、延迟、修正率及反馈闭环持续迭代。
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本文介绍如何利用Pandas内置的pivot()方法，将某列（如Class）中的唯一值动态转化为列名，并将对应另一列（如Rank）的值填充到新结构中，实现“长表→宽表”的高效重塑。
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itertools模块是Python中处理迭代任务的高效工具，提供惰性求值和内存友好的迭代器。其核心功能包括：无限迭代器（如count、cycle、repeat）用于生成无限序列；组合生成器（product、permutations、combinations等）简化复杂组合逻辑；链式与过滤工具（chain、islice、groupby）优化数据流处理。这些函数基于C实现，性能优越，特别适合处理大数据集或性能敏感场景，能显著减少内存占用并提升代码简洁性与执行效率。
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1到20之间的正奇数之和为:100。通过for循环遍历1到n的整数，结合if条件判断筛选大于0且不能被2整除的奇数，累加求和；优化方法使用range(1,n+1,2)直接生成奇数序列，提升效率。
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本文介绍如何安全解析一个以字符串形式存储Python列表（如['aaa','bbb','ccc']）的文本文件，并将其中每个元素单独打印为一行，重点使用ast.literal_eval避免eval的安全风险。
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本文讲解如何将一维编号（如1~16）映射到二维网格坐标，并据此高效生成含指定标记的矩阵，同时提供健壮、可扩展的打印方案，避免索引错位与格式混乱。
