【代码】Leetcode-hot100-136只出现一次的数字。

本文介绍了两种矩阵置零的算法。原始解法使用额外空间记录需置零的行列，空间复杂度O(m+n)。优化解法利用矩阵第一行和第一列作为标记位，配合两个布尔变量，将空间复杂度降至O(1)。该算法通过四次遍历：预处理标记第一行列、标记其他行列、根据标记置零、最后处理第一行列。这种原地算法适用于图像处理、数据清洗等场景，其复用已有空间的设计思想对内存受限系统和大数据处理具有重要参考价值。时间复杂度均为O(mn)，但优化解法显著提升了空间效率。

红蓝对抗作用：蓝队：部署蜜罐诱捕攻击者红队：识别并绕过蜜罐发展趋势：现代攻防演练中蜜罐使用日益普遍实战建议：发现异常响应时应优先排查蜜罐可能性部分蜜罐会模拟WAF拦截行为进行伪装。

作者提出一种方法，从成对比较的偏好数据中提取可解释的语义因子，并生成自然语言形式的描述，从而揭示偏好数据所编码的价值与行为维度。与依赖预定义价值维度或人工标注的传统评测方法不同，EigenBench 将模型在统一问题集合上的回答视为高维行为表达，并通过特征分解方法提取最具区分性的行为方向，从而刻画模型之间的价值差异结构。具体而言，作者收集多个模型在同一问题集合上的回答，将其编码为数值表示，构成“模型 × 问题”的行为矩阵，然后对该矩阵进行特征值分解或主成分分析，从而提取最能解释模型间差异的主方向。

基于数十年的信息检索领域研究成果构建，全文检索可输出稳定可靠的检索结果，且其性能可随数据体量的增长实现可预期的线性扩展。分析器：文本分析的完整执行单元，Elasticsearch内置多种开箱即用的分析器，同时支持用户自定义，适配电商、法律、医疗等不同业务场景。，区别于传统“文档ID→内容”的正排索引，倒排索引的结构为「词项 → 包含该词项的所有文档ID+词频、位置等元数据」。支持相关性打分：索引中存储的词频、文档频率、位置信息，是BM25算法的核心数据来源，可实现精准的结果排序。

Apache DataFusion Comet是苹果开源的Spark向量化加速项目，采用Spark插件化架构结合Protobuf、Arrow和DataFusion技术。其中，Selection Vectors是向量化查询引擎过滤操作的两种表达方式之一（另一种是Bitmap），它通过存储被选中数据的下标来提高效率。项目实现了Java与Rust层的交互：Java侧的CometSelectionVector封装原始数据和选中下标，并通过Arrow格式传输到Rust层；Rust侧通过JNI接口获取这些数据，利用Da

WebForms 是一种成熟的 Web 开发技术，虽然存在一些劣势，但在某些场景下仍然具有较好的适用性。随着新技术的不断发展，WebForms 的地位可能会逐渐被其他技术所取代。然而，对于有经验的开发者来说，掌握 WebForms 仍然具有重要意义。注意：本文为智能文章生成器自动生成，内容仅供参考。如需深入了解 WebForms，请查阅相关技术文档。

本文介绍第一个 Django 项目：Hello world。涉及：Web相关的基本概念、Django 的工作流程、第一个项目的实操（涉及 Django 中的 APP 概念）。

Transform 核心概念：理解变换矩阵的工作原理和数学基础基础变换效果：平移变换、旋转变换、缩放变换的实现方法3D 变换效果：透视旋转、翻转卡片等立体效果组合变换：动画变换组合、交互式变换控制器性能优化：合理使用 Transform，避免性能问题Transform 是 Flutter 中实现高级视觉效果的核心工具，掌握其使用技巧能够帮助开发者创建更加丰富、生动的用户界面。在实际开发中，需要根据具体场景选择合适的变换方式，并注意性能优化。

矩阵计算是现代科学与工程的核心工具，广泛应用于人工智能、图形学等领域。本文系统介绍了矩阵的基础知识，包括定义、加减乘除运算规则、转置和幂运算等核心操作，以及逆矩阵、行列式、秩等高级概念。通过NumPy代码示例演示了矩阵计算的实践应用，并展望了模拟计算和光学计算等前沿技术突破传统算力瓶颈的潜力。文章为读者提供了从理论到实践的完整矩阵学习路径，展现了这一数学工具在推动科技发展中的重要作用。

本文深入探讨了Django数据库查询优化中的N+1问题及其解决方案。首先介绍了Django查询集的惰性加载机制，分析了N+1查询问题的成因及性能影响。随后详细讲解了Django的四种模型关系：外键、反向外键、一对一和多对多关系，并结合项目代码示例进行说明。重点阐述了select_related和prefetch_related的使用场景：前者用于优化外键和一对一关系的查询，后者则适用于多对多和反向外键关系的优化。通过合理使用这两种方法，开发者可以有效避免N+1查询问题，显著提升Django应用的数据库查询性

摘要（149字）： AWM提出了一种自动化生成代码驱动合成环境的方法，通过四阶段流程（场景生成→任务生成→环境合成→智能体训练）构建了1000个状态一致的POMDP环境。每个环境包含SQLite数据库、Python工具接口和双重验证模块，采用GRPO算法训练智能体。实验表明，在合成环境训练的智能体能有效泛化至真实场景，在BFCLv3、τ²-bench和MCP-Universe基准上分别提升12.11%、3.9%和5.3%性能。关键创新在于代码实现的状态一致性与LLM验证的互补，解决了传统LLM模拟环境的状态

本文介绍了MySQL性能优化的关键策略，包括查询性能优化、慢查询日志分析、执行计划解读和高效索引使用技巧。重点讲解了如何通过合理设计表结构、建立最优索引、优化查询语句来提升性能，详细解析了EXPLAIN执行计划中的访问方法类型，并提供了15条实用的索引使用策略，如最佳左前缀法则、覆盖索引应用、避免全表扫描等注意事项。文章还涉及分页优化、COUNT查询优化等实用技巧，为数据库性能调优提供了系统性的指导方案。

本周共追踪127个Trending仓库（去重后98个），其中AI/LLM相关项目达43个（占比43.9%，↑7.2pp），远超第二位DevOps（18个，↓1.3pp）与前端（12个，→）。星标总和TOP5类别为：AI/LLM（128k）、DevOps（41k）、系统/OS（29k）、前端（24k）、教育开源（19k）。值得注意的是，单周新增Star超2k的项目全部为AI工程类（Ollama +3.1k，Unsloth +2.7k，LiteBox +2.4k）。（Rust编写的LLM微服务框架）与。

重新排列范围，使得指定位置的元素等于排序后的元素，并且左边的元素都不大于它，右边的元素都不小于它。算法的原理是 “覆盖” 要删除的元素，将保留的元素移到前面，返回新的逻辑尾迭代器，但。对范围内的每个元素应用一个函数，并将结果存储在另一个范围内。移除范围内连续的重复元素，返回新的逻辑结尾迭代器。旋转范围内的元素，使中间元素成为新的第一个元素。这些算法不会改变它们所操作的容器中的元素。这些算法会修改它们所操作的容器中的元素。同时返回范围内的最小和最大元素的迭代器。返回范围内的最小/最大元素的迭代器。

弹性网络回归（Elastic Net Regression）是一种结合L1和L2正则化的线性回归算法，能够同时实现特征选择和抗多重共线性。它通过两个超参数α（控制正则化强度）和ρ（平衡L1/L2比例）来优化模型性能，解决了Lasso在高维数据中特征选择不稳定和Ridge无法筛选特征的问题。算法采用坐标下降法求解，适合处理高维、冗余特征数据。本文详细介绍了其数学原理、优化方法和Python实现步骤，包含数据预处理、建模评估和可视化分析，适合本科生理解概念和研究生掌握推导应用。

在目标检测任务中，评估模型的性能是至关重要的。你提到的几个术语是评估模型性能的常用指标。下面是对这些术语的详细解释：Class：这通常指的是模型被设计用来检测的目标类别。例如，一个模型可能被训练来检测车辆、行人或动物等不同类别的对象。Images：表示验证集中的图片数量。验证集是用来评估模型性能的数据集，与训练集分开，以确保评估结果的公正性。Instances：在所有图片中目标对象的总数。

工具定义 + 单轮调用（对应 02 §3.2）@tool"""返回当前 UTC 时间（ISO 8601）。用于用户问「几点了」等需要当前时间的场景。"""@tool"""计算一个数的平方。参数 x 必须为数字（int 或 float），否则返回错误说明。"""try:return "错误：x 必须是数字。请使用例如 {\"x\": 5} 或 {\"x\": 3.14}。

本文深入探讨了FastAPI应用的云原生部署与DevOps实践，涵盖六大核心主题：1）Docker容器化技术，包括多阶段构建和镜像优化；2）Kubernetes集群部署，涉及Deployment、Service等核心组件；3）Istio服务网格实现流量管理和安全控制；4）完整的可观测性体系构建，包括Prometheus监控和Jaeger追踪；5）CI/CD自动化流水线设计；6）高可用架构实现方案。文章提供了详实的代码示例和配置模板，从容器构建到生产部署的全流程指导，并针对常见问题给出解决方案，帮助开发者将F

经典的集成产品开发（IPD）模式，凭借结构化的阶段关卡设计，从概念、计划、开发、验证、发布到生命周期管理，构建起严谨的研发流程框架，配合跨部门协作机制，有效管控研发风险，保障产品开发有序推进，曾在众多行业中发挥关键作用。然而，传统IPD模式逐渐暴露出响应速度滞后的问题，难以迅速捕捉并满足市场的动态需求，使得产品在满足客户真实需求和体验优化上存在偏差。为应对这些挑战，将敏捷迭代的灵活性融入，实现产品的快速试错与功能迭代；引入DevOps循环，打通研运流程，实现持续集成与部署，提升交付效率；强化客户共创触点，从