进阶智能体实战九、图文需求分析助手（ChatGpt多模态版）（帮你生成 模块划分+页面+表设计、状态机、工作流、ER模型） 本文介绍了一种基于OpenAI GPT-4o多模态模型的智能需求文档分析助手，能够自动解析Word文档中的文本和图片内容，提取系统需求关键要素。该工具实现以下功能：1)通过python-docx和Pillow库提取文档内容；2)使用GPT-4o多模态能力分析功能模块、页面设计、字段信息并生成表格；3)自动识别业务流程并输出Mermaid状态图/流程图；4)提取业务实体关系生成ER图。系统采用分步处理策略，支持长内容分段生成，并包含关键词过滤机制优化输出结果。最终分析报告以Markdown格式保存，包含功能分

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力扣HOT100之多维动态规划：5. 最长回文子串 这道题属于动态规划板块，但是我感觉这道题用动态规划相当晦涩难懂，看了一圈题解发现还是最好用，感觉这道题没有必要为了动态规划而动态规划，中心扩散法我感觉讲得很不错，非常通俗易懂，代码风格也很好，可以去看看他的视频。这道题就不用动态规划来做了，以后笔试面试遇到这道题就直接用了。

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每日leetcode 14 不是丑数，因为它包含了另外一个质因数 7。

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TDengine 在电力行业如何使用 AI ? 从预测发电到发现异常，从电力调度到运维管理，TDgpt 正在让原本高门槛的时序数据分析变得更简单、更智能、更可落地。它不仅让 AI 更贴近业务现场，也帮助企业真正把数据“用起来”。如果你也在面对时序数据带来的挑战，或者希望用 AI 打开新的可能，TDgpt 值得一试

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sql server如何创建表导入excel的数据 方法优点缺点导入向导简单图形界面需手动操作OPENROWSET可脚本化配置复杂，需驱动自动化强设置成本高。

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入门AJAX——XMLHttpRequest（Post） 本文介绍了如何使用XMLHttpRequest实现POST请求，完成一个简单的删除功能。文章包含三部分：1)搭建本地服务器接口，提供列表删除功能；2)前端页面设计，包含获取和删除按钮；3)实现POST请求函数，处理服务器响应并更新页面。通过示例演示了从获取列表到删除特定元素的全过程，并提供了完整的代码实现。读者可以选择使用本地服务器或作者提供的远程接口进行练习。关键词：XMLHttpRequest、POST请求、前端开发、AJAX、HTTP请求

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SQL 中 IN 和 EXISTS 的区别 是一个条件运算符，用于检查某个值是否存在于指定的值列表中或子查询返回的结果集中。ai专栏：https://duoke360.com/tutorial/path/ai-lm。

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两轮自平衡机器人建模、LQR控制与仿真分析 两轮自平衡机器人建模与LQR控制仿真分析 摘要：本文建立了两轮自平衡机器人的非线性动力学模型，采用拉格朗日法推导了系统方程，并在平衡点附近进行线性化处理，获得状态空间表达式。针对这一欠驱动、非线性系统，设计了基于LQR（线性二次调节器）的控制算法，通过求解Riccati方程获得最优控制增益。研究提供了完整的Python仿真实现，包括系统参数设置、状态矩阵计算和控制算法验证。仿真结果表明，所设计的LQR控制器能有效维持机器人平衡，并跟踪给定位移指令。该方法为自平衡机器人控制提供了可靠的理论框架和实现方案。

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优化 Spring Boot API 性能：利用 GZIP 压缩处理大型有效载荷 本文讨论了如何通过启用GZIP压缩来优化大型有效载荷的响应时间。作者指出，即使在没有复杂逻辑或繁重数据库查询的情况下，返回大量数据的API（如包含10,000种产品的列表）仍可能因有效载荷过大而响应缓慢。通过在Spring Boot的application.properties中启用GZIP压缩，可以显著减少JSON等文本数据的传输大小，最多可减少90%。这种方法无需修改现有代码，且兼容不支持GZIP的客户端。作者还提供了实际应用案例，展示了启用压缩后API响应时间显著提升的效果，并建议在返回大型JSON或

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TDengine 基于 TDgpt 的 AI 应用实战 analyse.sh脚本用于在 TDengine 数据库上执行时间序列预测和异常检测分析，支持滑动窗口算法处理。时间序列预测 ：使用 HoltWinters 等算法进行未来值预测。异常检测 ：使用 k-Sigma 等算法识别数据异常点。自动窗口滑动 ：支持自定义窗口大小和步长进行连续分析。

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【八股消消乐】如何解决SQL线上死锁事故 💬技术栈：MySQL、锁🔍简历内容：熟悉MySQL行锁实现算法，如record lock、gap lock、next-key lock，熟悉预防死锁的常用手段。🚩面试问：（1）项目初期没有实现读写表分离，都是基于一个主库完成读写操作，业务量逐渐增大后，数据库出现了异常报警。（2）根据日志分析，作为`幂等性校验的一张表`经常出现死锁异常，怀疑索引导致的死锁问题。（3）订单在做幂等性校验时，先是通过订单号检查订单是否存在，如果不存在则新增订单记录。（4）分析可能的原因并给出解决方案。

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SQL进阶之旅 Day 13：CTE与递归查询技术 CTE，全称为Common Table Expression（公用表表达式），是一种声明临时结果集的SQL结构，可以在单个查询中反复使用。-- 查询语句可读性高：复杂查询分解为多个易懂的部分。代码复用：可以在同一查询中多次使用。递归支持：CTE支持递归查询，适合处理层次结构。递归CTE是CTE的一种特殊形式，用于解决递归问题。锚查询（Anchor Query）：定义递归的起点。递归查询（Recursive Query）：定义递归的规则。-- 锚查询SELECT ...UNION ALL。

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学习AJAX，我的目标是什么(AI) 从基础到进阶掌握AJAX技术，分七个阶段：1）夯实XHR基础，掌握请求流程与核心API；2）学习现代方案Fetch API和Axios的使用与差异；3）深入HTTP协议、跨域、异步处理等原理；4）通过手写实现、场景题、安全防护等实战巩固；5）了解React/Vue等框架的集成方式；6）推荐MDN文档、《JS高级程序设计》等学习资源；7）面试需重点准备技术对比、CORS、API设计等问题。包含代码示例与高频考点，强调理论与实践结合。

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06-排序 介绍各种排序算法：插入、选择、冒泡、希尔、堆排、快排、归并、计数排序。

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网络编程之TCP编程 ipv4通信使用的结构体：struct sockaddr_in我们只需要直接定义结构体变量即可。

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常规算法学习 节点要么是红色要么是黑色根节点必须是黑色叶子节点挂两个空节点(逻辑上)是黑色每个红色节点有两个黑色子节点，推导出一条路径上不能有两个连续的红色节点每条路径上必须有相同数量的黑色节点。

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SQL进阶之旅 Day 15：动态SQL与条件查询构建 今天我们学习了动态SQL与条件查询构建的核心技术，包括理论基础、适用场景、代码实践、执行原理和性能优化。希望大家能够在实际工作中灵活运用这些知识。下一篇文章我们将进入高级阶段，探讨特定数据库引擎的高级特性，敬请期待！掌握动态SQL的实现方式及其优缺点能够根据业务需求设计高效的动态查询逻辑理解数据库引擎对动态SQL的执行机制学会在实际项目中避免SQL注入风险并优化查询性能。

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作者黄工『strongerHuang』，高级嵌入式软件工程师，专注分享嵌入式软硬件、AIoT（物联网+人工智能）、单片机、通信技术、开发工具、半导体等相关内容。
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