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2025-09-05 18:19:02
- 如何用Python实现栈和队列？
- 使用列表实现栈高效，因append和pop操作均为O(1)；但用列表实现队列时，pop(0)为O(n)，性能差。应使用collections.deque实现队列，因其popleft为O(1)。封装类可提供更清晰接口和错误处理，适用于复杂场景。频繁出队或大数据量时优选deque，简单栈操作可选list。
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2025-09-05 20:47:01
- Java调用PyTorch模型完整指南：打破语言壁垒的AI应用开发
- 答案：Java调用PyTorch模型需通过ONNX或LibTorch实现跨语言集成。首先将PyTorch模型导出为ONNX格式，确保使用model.eval()和匹配输入形状；然后在Java中引入ONNXRuntime依赖，加载模型并创建会话；最后通过输入张量执行推理并解析输出结果，实现AI能力在Java应用中的嵌入。
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2025-09-05 22:03:02
- 什么是ORM？Django的ORM有什么优点？
- Django的ORM通过模型类操作数据库，提升开发效率，支持自动迁移、防SQL注入，并提供查询优化方法如select_related和prefetch_related，减少数据库交互，同时建议避免裸SQL以防止注入风险。
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2025-09-05 22:44:01
- Java微服务分布式事务实战：TCC模式与Seata框架深度整合
- TCC模式结合Seata框架是微服务中实现分布式事务的可靠方案，通过Try-Confirm-Cancel机制将事务控制提升至业务层，Seata以@GlobalTransactional和@TwoPhaseBusinessAction注解简化事务协调，实现资源的预留、确认与回滚，解决数据一致性难题。
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2025-09-05 23:02:02
- 如何实现 Python 的并发编程？threading 与 multiprocessing
- Pythonthreading和multiprocessing的核心区别在于：threading受GIL限制，无法实现CPU并行，适合I/O密集型任务；multiprocessing创建独立进程，绕开GIL，可利用多核实现真正并行，适合CPU密集型任务。1.threading共享内存、开销小，但GIL导致多线程不能并行执行Python代码；2.multiprocessing进程隔离、通信复杂、启动开销大，但能充分发挥多核性能。因此，I/O密集型任务应选择threading以高效切换等待，CPU密
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2025-09-05 23:17:02
- Web 框架：Django 和 Flask 的对比与选型
- Django和Flask，选哪个？简单来说，Django适合大型项目，自带全家桶；Flask适合小型项目，灵活自由。Django和Flask都是非常流行的PythonWeb框架，但它们的设计哲学和适用场景有所不同。选择哪个框架，取决于你的项目需求、团队技能和个人偏好。解决方案：Django：重量级选手，功能齐全Django就像一个瑞士军刀，内置了ORM、模板引擎、表单处理、用户认证等诸多功能。这意味着你可以快速搭建一个功能完善的Web应用，而无需花费大量时间选择和集成第三方库。
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2025-09-05 23:25:02
- 如何理解Python的并发与并行？
- 答案：Python中并发指任务交错执行，看似同时运行，而并行指任务真正同时执行；由于GIL限制，多线程无法实现CPU并行，仅适用于I/O密集型任务，而真正的并行需依赖multiprocessing或多核支持的底层库。
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2025-09-08 12:27:01
- 如何使用Pt工具集进行MySQL的日常运维？
- Pt工具集通过pt-query-digest分析慢查询、pt-online-schema-change在线修改表结构、pt-kill管理数据库连接，实现MySQL的监控、优化与维护，提升数据库稳定性与性能。
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2025-09-08 13:11:01
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2025-09-09 08:21:01
- 使用Flyway或Liquibase进行MySQL数据库版本控制与迁移
- 数据库版本控制工具Flyway和Liquibase通过将Schema变更代码化，实现自动化、可追溯的迁移管理。Flyway以简洁和SQL优先著称，适合小型项目和SQL熟练团队；Liquibase提供多格式支持与回滚能力，适用于复杂企业级或多数据库环境。两者均需集成至构建工具（如Maven/Gradle），并通过配置连接信息执行迁移。关键实践包括避免硬编码凭据、处理并发冲突、谨慎管理回滚及始终备份生产数据，确保迁移安全可靠。
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