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基于社会学和心理学视角： 1. 情感道德： 统治阶级通过塑造道德规范和情感价值观，引导底层人群的行为。例如，宣扬“勤劳致富”“忍耐美德”等观念，让底层人接受现状并自我约束。这种道德框架往往掩盖结构性不平等，使人们将个人困境归咎于自身而非系统。 2. 欲望控制： 通过消费主义和媒体宣传，统治阶级刺激底层人的物质与社会欲望（如名牌、地位），但同时设置经济壁垒，使这些欲望难以实现。底层人被困在追求“更好生活”的循环中，精力被分散，无法聚焦于挑战权力结构。 3. 情绪煽动： 利用恐惧、愤怒或民族主义等情绪，统治阶级可以通过媒体或公共事件转移底层人对社会问题的注意力。例如，制造外部敌人或内部对立（如阶层、种族矛盾），让底层人内耗而非联合反抗。 4. 暴利诱惑： 通过展示少数“成功案例”或快速致富的机会（如赌博、投机），诱导底层人追逐短期暴利。这种机制不仅让底层人陷入经济风险，还强化了对现有经济体系的依赖，削弱长期变革的可能性。 5. 权力震撼： 通过展示统治阶级的权力（
最近10天读完的4本书分享。《穿过雷暴的阳光：Sunnie 家面对祸难的心路历程》《创客时代·Makers》《徐雪岩传》《可口可乐营销革命》
一、 Be yourself · 做自己 每个人都是自己生活的导演、演员。 Everyone is the director and actor of their own life. 你的身边并没有想象中那么多观众。 There are not as many spectators around you as you might imagine. 大胆地做自己。 Be bold and be yourself. 你可以随时在公园躺下、在热闹的街道跳舞、在拥挤的人群中歌唱。 You can lie down in a park, dance on a bustling street,
是一款基于 Electron 和 Vite 打造的跨平台(支持 Windows、macOS 和 Linux) AI 浏览器。 集成了 SearXNG AI 搜索、开发工具集合、 市面上最流行的 AI 工具门户，以及代码编写和桌面快捷工具等功能， 通过模块化的 Monorepo 架构，提供轻量级、可扩展且高效的桌面体验， 助力 AI 驱动的日常工作流程。
决策树算法介绍：原理与案例实现 决策树算法介绍：原理与案例实现 一、决策树算法概述 决策树是一种基本的分类与回归方法，它基于树形结构进行决策。决策树的每一个节点都表示一个对象属性的测试，每个分支代表该属性测试的一个输出，每个叶节点则代表一个类别或值。决策树学习通常包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。 二、决策树算法原理 1. 特征选择 特征选择是决策树学习的核心。它决定了在树的每个节点上选择哪个属性进行测试。常用的特征选择准则有信息增益、增益比和基尼不纯度。 * 信息增益：表示划分数据集前后信息的不确定性减少的程度。选择信息增益最大的属性作为当前节点的测试属性。 * 增益比：在信息增益的基础上考虑了属性的取值数量，避免了对取值数量较多的属性的偏好。 * 基尼不纯度：在CART（分类与回归树）算法中，使用基尼不纯度作为特征选择的准则。基尼不纯度越小，表示纯度越高。 2. 决策树的生成 根据选择的特征选择准则，从根节点开始，递归地为每个节点选择最优的划分属性，并根据该属性的不同取值建立子节点。直到满足停止条件（如所有样本属于同一类，
手机拍照不够爽，带个单反又太重？ 试试做个树莓派复古相机，还能自己编写处理算法的那种—— 成本不到700元。 没错，颜值很高，拍出来的照片也能打： 你也可以快速上手做一个。 如何制作一个树莓派复古相机 目前，这部相机的代码、硬件清单、STL文件（用于3D打印）和电路图都已经开源。 首先是硬件部分。 这部复古相机的硬件清单如下： 树莓派Zero W（搭配microSD卡）、树莓派高清镜头模组、16mm 1000万像素长焦镜头、2.2英寸TFT显示屏、TP4056微型USB电池充电器、MT3608、2000mAh锂电池、电源开关、快门键、杜邦线、3D打印相机外壳、黑色皮革贴片（选用） 至于3D打印的相机外壳，作者已经开源了所需的STL文件，可以直接上手打印。 材料齐全后，就可以迅速上手制作了~ 内部的电路图，是这个样子的： 具体引脚如下： 搭建好后，整体电路长这样： 再加上3D外壳（喷了银色的漆）和镜头，一部简易的树莓派复古相机就做好了。 至于软件部分，
我们假设你已经熟悉基本的 React 和 Node.js 开发，并且正在使用 LibreChat 的默认技术栈（React 前端、Node.js 后端、Vite 构建工具，可能还有 Electron 桌面应用）。教程会特别考虑 Electron 环境下的适配问题（例如 macOS 中文路径或路由错误）。“奶妈级”带你从零开始实现支付功能（包括一次性支付和添加高级会员订阅） 教程目标 * 在 LibreChat 中添加支付页面，支持用户通过信用卡付款。 * 实现 Stripe 的一次性支付功能。 * （可选）扩展到订阅功能，管理高级会员状态。 * 解决 Electron 环境下的常见问题（如路由和路径解析）。 * 生成可公开推送的 Markdown 教程，方便社区参考。 前提条件 在开始之前，请确保你已准备好以下内容：
MVP 是你为证实或推翻你的假设所能做的最少的工作。
Why Hono Is the Web Framework You Should Try in 2025 If you’re a developer looking for a fast, flexible, and modern web framework, let me introduce you to Hono. I’ve been building web apps for years, and Hono has quickly become one of my go-to tools for
雅思真题材料地址： https://github.com/zeeklog/IETLS 感谢所有人。材料来自：@shah0150 & @kbtxwer * 超棒的雅思资源 * 雅思简介 * 听力 * 阅读 * 写作 * 口语 * 词汇 * 其他 * YouTube 频道 * [播客] (#podcasts) 雅思简介 * 什么是雅思 - 了解什么是雅思 听力 * 高级听力 * 雅思官方网站 * 考试英语 * 英国广播公司节目 * 乔治梅森大学口音学习网站 - 学习不同的口音 * 英国广播公司播客 * 英国文化协会听力练习 阅读 * 雅思提升阅读 写作 * 雅思提升写作 * 雅思从 6 分到 9 分 * 迷你雅思 口语 * Verbling 提供在线英语家教服务
In the rapidly evolving world of artificial intelligence, developers and businesses seek seamless ways to integrate multiple AI models into their applications. Platforms like OpenRouter have popularized the concept of unified APIs, allowing access to diverse large language models (LLMs) through a single endpoint. However, several other platforms offer similar
之前搭建了一个CentOS(7.0, x64)的VM，一直没留意它的硬盘空间。昨天，系统突然弹出警示，说 根目录 空间不足了。 这样的话，就只能给它增加空间呗。 我自己其实已经增加过硬盘空间了，但是为了写这篇博客，我再一次添加了10GB的硬盘 在虚拟机关机的前提下，先通过VMware给虚拟机增加一些硬盘空间，如下图： 点击“扩展”之后，稍等一会，等待VMware处理完。 处理完了之后，VMware会提示你，虽然扩展了硬盘空间，但须你进系统之后，进行分区等操作之后才能使用。 看到这个提示，我是崩溃的。因为我自己根本不会在Linux下进行分区啊，它不像Windows分区或者扩展那么简单。这可咋整呢？没办法，只有两条路可以走：要么将新增加的硬盘添加至系统中，要么重新创建一个新的虚拟机。 很明显第二条路比第一条路更难走。所以，只能含着泪选择第一条路。 但是，在这条路上，我不是一个人在奋斗，我在网上找到了很好的指南，有： 1. 其中，第1个链接，里面介绍了
不要再手动从apple PKI导入签名，证书不匹配或缺失会导致签名失败， 证书不受信任。折腾了超过24小时， 才发现新版本的Xcode已经支持自动管理证书。
算法
一、统计知识 01|随机事件： 1、概念 随机事件是在随机试验中，可能出现也可能不出现，而在大量重复试验中具有某种规律性的事件叫做随机事件(简称事件)。随机事件通常用大写英文字母A、B、C等表示。随机试验中的每一个可能出现的试验结果称为这个试验的一个样本点，记作ωi。全体样本点组成的集合称为这个试验的样本空间，记作Ω．即Ω={ω1，ω2，…，ωn，…} 随机事件中的事件形式可能由各种形式，比如{"正面","反面"}，{"优","良","差"}。 2、条件概率 P(A|B)=P(AB)/P(B)表示在事件B发生的情况下事件A发生的概率。 3、一些性质
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本文将使用一些 ChatGPT 提示，这些提示对于数据科学家在工作时非常重要。 微信搜索关注《Python学研大本营》，加入读者群，分享更多精彩 以下是一些示例ChatGPT 提示的列表以及数据科学家的响应。 ChatGPT 提示 为决策树回归算法生成 python 代码。 下面是使用scikit-learn在 Python 中进行决策树回归的示例代码： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor # Generate random data rng = np.random.default_rng() x = 5 * rng.random(100) y = np.sin(x) + 0.
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993.二叉树的堂兄弟节点 难度：简单 题目： 在二叉树中，根节点位于深度 0 处，每个深度为 k 的节点的子节点位于深度 k+1 处。 如果二叉树的两个节点深度相同，但 父节点不同 ，则它们是一对堂兄弟节点。 我们给出了具有唯一值的二叉树的根节点 root ，以及树中两个不同节点的值 x 和 y 。 只有与值 x 和 y 对应的节点是堂兄弟节点时，才返回 true 。否则，返回 false。 示例： 示例 1： 输入：root = [1,2,3,4], x = 4, y = 3 输出：false
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题目： 给定一个字符串数组 arr，字符串 s 是将 arr 某一子序列字符串连接所得的字符串， 如果 s 中的每一个字符都只出现过一次，那么它就是一个可行解。 请返回所有可行解 s 中最长长度。 提示： 1 <= arr.length <= 16 1 <= arr[i].length <= 26 arr[i] 中只含有小写英文字母 示例： 示例 1： 输入：arr = ["un","iq","ue"] 输出：4 解释：所有可能的串联组合是
日常生活中excel的使用大家都不陌生，可能几列的表格我们还能脑海中参照A-Z来区分对应的数字应该是几。但有的表格列过多，或者鼠标一甩到了很后面的位置，好几个字母拼起来，一时间很难反映过来对应的数字是多少列。所以今天力扣这两道算法题，就帮我们解决了这个问题。当然近半年的这两题的出题公司有： * 微软 6次 * Shopee 3次 * 苹果 2次 * 高盛 2次 额，居然没有国内大厂？是要把excel换成WPS，才更贴切国内考点吗？哈哈.... 下来，让我们逐个题目分析下解题方法吧！ 难度：简单 题目 给定一个Excel表格中的列名称，返回其相应的列序号。 例如， A -> 1 B -> 2 C -> 3 ... Z -> 26 AA -> 27
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前言 二分查找在算法中一般有四类题目： 1. 排序或通过排序后的数组，快速求某个值的下标 * 1. 求某个值在数组中的左右端点 * (中等) 1. 通过条件判断进行二分查找 * (中等) 1. 局部有序的二分查找 * (中等) * (中等) 今天将这四类列举六道题，让大家一次看个够，从此二分不迷路！ 难度：简单 题目 给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中， 返回它将会被按顺序插入的位置。 你可以假设数组中无重复元素。 示例 示例 1: 输入: [1,3,5,6], 5 输出: 示例 2: 输入: [1,3,5,6], 2 输出: 1 示例 3: 输入:
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昨日回顾 昨天我们介绍了求余和快速幂的相关知识，并且讲解了力扣50.实现pow的题目，主要是想让大家在理解了快速幂的实现，毕竟这是一道高频的面试考题。 但如果在算法机试或者平时开发时，还是使用内置的pow更为便捷，没必要重造轮子。 关于书中的题目 这章节今天就结束了，大家会说剑指offer中第三、第五题还没有讲。在这里需要解释下，虽然说的是刷穿剑指offer，但更多的是希望通过剑指offer这本书的整体将结果，帮我们梳理数据结构与算法的学习思路与顺序。 对于4道二进制题目，咱们挑选2道题学习掌握即可。第五题和第四题共性颇多，而第三题个人认为，应该在动态规划那章节去讲解更为合适。 后续每章节的讲解也是如此，不会照本宣科的每道题都讲一遍，而是在挑选经典题型的同时，补充一些我认为在该数据结构下同样重要、高频的考点进行讲解。欧大家有其他更好的想法，欢迎互相讨论，毕竟我们共同的目的是能学好算法。 整数内容就这些？ 算上开篇讲的整数类型、二进制、与或非、取模、快速幂，整数的考点就这些了么？远远不止.... 个人觉得整数的题目，是最趋近于数学思维的题目。比如以下三道幂运算的题目
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近邻算法详解 * * * * 近邻算法详解 引言 近邻算法，又称为K近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN），是一种基本的分类与回归方法。它基于实例的学习，或者说是“懒惰学习”，即它并不显式地训练出一个模型，而是将所有的训练数据存储在内存中，当新的数据需要分类时，它才会根据某种度量方式（如欧氏距离）找出与新数据最相近的K个训练数据，然后根据这K个“邻居”的类别来预测新数据的类别。接下来，我们将进一步深入探讨KNN算法的细节。 K近邻算法的基本思想 K近邻算法的基本思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。这种基于局部信息的分类方式，使得KNN算法在处理某些复杂或非线性可分的问题时具有一定的优势。 算法步骤 KNN算法的实现主要包括以下三个步骤： 1. 计算距离：对于给定的待分类样本，需要计算它与训练集中每个样本的距离。常用的距离度量方式包括欧氏距离、曼哈顿距离等。选择合适的距离度量方式是影响KNN算法性能的关键因素之一。 1. 找
算法
新闻热度算法代码（含Python源代码） * * * 新闻热度算法 新闻热度算法是一种用于衡量新闻报道受关注程度的方法，它通过综合考虑新闻的各种属性（如发布时间、转发量、评论数、点赞数等），以及用户行为（如点击、阅读时长等），来量化新闻的热度值。这种算法对于新闻媒体、内容推荐系统和广告商等来说具有重要意义，因为它能帮助他们了解哪些新闻更受读者欢迎，从而优化内容生产和推广策略。 新闻热度算法步骤 新闻热度算法的实现通常包含以下几个步骤： 1. 数据收集 收集新闻相关的各种数据，包括发布时间、标题、内容、来源、转发量、评论数、点赞数等。这些数据可以从新闻网站、社交媒体平台等渠道获取。 2. 数据预处理 对收集到的数据进行清洗和标准化处理，去除重复、无效或异常数据，确保数据的质量和准确性。数据清洗过程中，可能会使用到正则表达式、自然语言处理等技术来提取关键信息，并对数据进行格式化和归一化处理。 3. 特征提取 从预处理后的数据中提取出能够反映新闻热度的关键特征，如发布时间、用户互动行为等。发布时间可以作为一个重要的时间衰减因子，因为新闻的热度往往会随着时
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本系统（程序+源码）带文档lw万字以上 文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。 系统程序文件列表 开题报告内容 研究背景 随着信息技术的飞速发展和互联网的广泛普及，就业市场逐渐呈现出信息爆炸的趋势。传统的就业推荐方式，如招聘会、报纸招聘广告等，已难以满足当前求职者和招聘方的需求。一方面，求职者面临着海量招聘信息的筛选难题，难以快速找到符合自己期望的岗位；另一方面，企业也面临着如何从众多求职者中挑选出最合适的人才的挑战。协同过滤算法作为一种有效的个性化推荐技术，在电商、视频、音乐等领域取得了显著成效。因此，将协同过滤算法应用于就业推荐系统中，旨在通过挖掘用户的历史行为数据，为求职者提供个性化的岗位推荐，同时帮助企业快速锁定潜在人才，具有重要的研究价值和现实意义。 研究意义 本研究的意义在于，通过构建基于协同过滤算法的就业推荐系统，不仅能够提高求职者的求职效率和满意度，还能够优化企业的招聘流程，降低招聘成本。此外，该系统还能在一定程度上缓解就业市场的信息不对称问题，促进人力资源的合理配置。对于求职者而言，个性化的岗位推荐能够减少其筛选信息的时间成本，提高求职成功率