-
程序员转AI需6个月内分阶段达成能力节点：1–2个月完成真实文档问答Bot；2–3个月搭建F1≥0.85的RAG系统；3–6个月微调7B模型并部署带安全监控的业务Agent。
-
本文介绍一种改进的列表求和算法：对包含多个6和9的列表，自动排除每一对相邻且顺序任意的6与9之间（含端点）的所有数字，但保留两个6之间、两个9之间或孤立数字的值。
-
数据分析模型部署是覆盖业务、数据、工程、运维的闭环流程，核心是让模型在业务系统中持续产生可衡量价值；需明确业务目标、统一数据与模型准备、选择适配部署方式、建立上线后监控与迭代机制。
-
敏感词检测系统核心是快速准确识别违规词，Python实现重在匹配策略选择：大词库用AC自动机（O(n+m)），支持模糊匹配需正则预处理与拼音/形近映射，小词库可用Trie树。
-
xlutils用于操作.xls文件，配合xlrd和xlwt实现读取、复制、修改并保存Excel文件，支持保留部分格式，但仅限旧版.xls格式，新项目推荐使用openpyxl或pandas。
-
if-elif链在分支极多且命中靠后时才明显变慢，因顺序执行判断；字典映射仅适用于输入确定、键不可变的简单映射，不支持区间判断或副作用逻辑，性能优劣取决于数据分布与分支结构。
-
推荐用pandas做数据清洗计算、openpyxl控样式，python-docx填Word模板，PyPDF2/pdfplumber/reportlab分责处理PDF，三者协同实现Excel→Word→PDF自动化流程。
-
答案：通过切片、索引或列表推导式可处理列表部分元素。示例：lst[:3]提取前3个元素；lst[1:5]取第2至第5个；lst[::2]隔一个取一个；lst2:6反转部分；可通过索引修改特定位置；结合循环处理多个指定索引；使用列表推导式按条件操作，如[x*2ifi<4elsexfori,xinenumerate(lst)]将前4个元素翻倍。
-
Python处理DICOM影像的关键在于使用pydicom库，1.安装pydicom：pipinstallpydicom；2.读取DICOM文件：使用dcmread方法加载文件；3.访问元数据：如PatientName、Modality等标签获取病人和图像信息；4.提取像素数据：通过pixel_array属性获取NumPy数组形式的图像数据；5.可视化图像：利用matplotlib根据图像维度（灰度或RGB）进行显示；6.处理多帧或3D数据：收集同一系列的DICOM文件，按ImagePositionPat
-
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。
-
Python应用Docker镜像构建需轻量、安全、可复用：采用多阶段构建，固定版本依赖，非root用户运行，精准.dockerignore；CI/CD分层验证，配置外置、日志输出stdout、声明HEALTHCHECK，集成Prometheus指标与调试支持。
-
最常用方法是append()，用于添加单个元素；extend()或+=可批量添加多个元素，均直接修改原列表。示例：my_list=[1,2,3]；使用append(4)得[1,2,3,4]；extend([4,5])或+=[4,5]得[1,2,3,4,5]。
-
形参是函数定义时的占位符，实参是调用时传入的具体值；2.形参用于接收数据，实参提供实际数据；3.二者在函数调用时绑定，理解其关系有助于掌握函数传参机制。
-
应使用Manager、Queue或Pipe实现进程间安全数据传递；优先选Manager.list()/dict()收集少量结果，高吞吐用Queue；避免直接修改普通list/dict；推荐apply_async+callback异步聚合；需控制进程数、chunksize及maxtasksperchild优化资源；务必规范生命周期管理并捕获异常。
-
Python切片步长为负时从右向左取元素，起始默认为len(seq)-1、结束默认为-1（不包含），如s[::-1]实现全逆序，s[4:1:-1]取索引4、3、2，s[1:4:-1]因方向冲突返回空字符串。
