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小米造车后的下一个战略方向是人形机器人，雷军称“未来5年小米工厂要被人形机器人占领，家庭才是终极战场”，并已提前布局，如引进前特斯拉Optimus灵巧手负责人卢泽宇。
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大模型上下文管理指在有限token窗口内策略性组织、筛选、压缩和调度信息。包括语义分块（按标题/函数/句子边界）、动态检索注入（RAG）、滑动窗口与摘要缓存协同，以及关键实体索引。
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FastAPI适合轻量高性能API微服务，Django适合需内置功能的中型微服务；前者强调异步、自动文档与低耦合，后者侧重全栈集成与快速开发，实践中可混合使用。
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Python采集并发控制的核心是平衡稳定与守规，需兼顾目标站承受力、本机资源上限及并发模型差异，用Semaphore限流、随机sleep节制频率，并配置超时重试与错误隔离。
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Docker通过镜像封装代码、依赖、环境实现“一次构建，到处运行”，解决Python项目部署时的环境不一致问题；关键在于合理编写Dockerfile、区分开发与生产运行方式，并配置健康检查与资源限制。
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Python中无法强制终止线程，推荐使用标志位或Event事件实现协作式停止。例如通过设置布尔变量或threading.Event通知线程退出，避免资源泄漏；若需强制终止，可改用multiprocessing.Process及其terminate()方法。
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日志应分级语义化、统一链路追踪、多渠道动态采样、结构化输出并集成可观测体系：DEBUG仅开发用，INFO记关键节点，WARNING标需关注行为，ERROR带完整上下文，CRITICAL限服务宕机等；全链路透传trace_id与span_id；INFO异步落盘，ERROR实时告警，DEBUG热启；采样支持固定率、条件触发与错误突增自动升频；采用JSON结构化日志，含UTC时间戳、service_name、event等字段，并与OpenTelemetry联动实现日志-指标-链路三合一查询。
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本文详解如何在Playwright（Python）中正确配置ignore_https_errors=True以解决“SSLpeercertificateorSSHremotekeywasnotOK”错误，并强调其适用场景、安全边界与最佳实践。
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pyenv是通过修改$PATH优先级在Shell层级管理多Python版本的轻量可靠方案，支持全局、局部和会话级切换，并可集成pyenv-virtualenv创建隔离环境。
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掌握matplotlib和seaborn绘图核心在于数据对齐、坐标轴控制与图例清晰：折线图重趋势表达与色弱友好标注，柱状图重分类对比与零起点规范，组合图需双Y轴明确标注，辅以样式统一与高清导出。
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调试Python代码应依问题复杂度选择print或断点：print适合轻量即时验证，需加标签、及时清理；断点（IDE或pdb）适用于深层逻辑，支持动态观察变量；二者可组合使用提升效率。
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需要统一调用接口，因为OpenAI、Qwen、GLM等厂商API在鉴权、路径、参数、响应上差异大，硬编码导致维护难、切换难、错误处理散；统一接口通过标准化输入（messages列表）、一致化输出（content/usage/model）、厂商适配器解耦、异常归一化来解决。
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本文详细介绍如何使用AzureSDKforPython安全、高效地下载已上传至BlobStorage的文件，避免直接依赖公共URL（易因权限或DNS问题失败），推荐使用BlobServiceClient的原生下载方法。
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合并字典的核心是根据需求选择方法：update()原地修改，和|创建新字典且后者需Python3.9+，ChainMap提供视图式合并；键冲突时默认后值覆盖前值，可通过调整合并顺序或自定义逻辑处理；多字典合并推荐或|链式操作，性能上update()和ChainMap更优，但小规模数据差异不明显。
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使用redis-py连接Redis，通过连接池提升效率，结合管道、事务、Lua脚本和分布式锁保障并发安全与数据一致性，适用于缓存、计数器、消息队列等多场景。
