【今日观点】 智能教育个性化学习路径规划系统实战指南
本文构建的智能教育系统通过Django+机器学习的技术组合,实现了从数据采集到个性化推荐的全流程。实际部署数据显示,该系统可使课程完成率提升23%,知识点掌握速度提高40%。完整代码已开源(GitHub链接),读者可通过提供的Docker镜...
本文构建的智能教育系统通过Django+机器学习的技术组合,实现了从数据采集到个性化推荐的全流程。实际部署数据显示,该系统可使课程完成率提升23%,知识点掌握速度提高40%。完整代码已开源(GitHub链接),读者可通过提供的Docker镜...
答案是:取决于事务配置!
在当前我们主要聊的编辑器输入模式中,主要是关注于文本的半受控输入以及脏 DOM的检测,输入状态同步是比较复杂且容易出问题的地方。而在这里我们则关注于输入同步行为扩展,例如回车、删除、拖拽文本等操作,相当于完善了编辑器整体输入模式的处理。
环境准备如同之前
因为这个函数是用来处理所有组的所有引脚的中断,所有需要判断引脚
AI 工具生态正在经历一场深刻的变革。从 Anthropic 推出的 Model Context Protocol (MCP) 到最新发布的 Agent Skills,我们见证了 AI 能力扩展方式的演进:MCP 为 AI 提供了访问外部数...
当出现问题时,经排查发现重定向的 Location响应头中把 +转成了 英文空格,导致解密失败。
我们常说 Python 是“解释型语言”,慢是因为它“一边读源码一边执行”。 这是一个巨大的误区!
由于Web层的接口很多,我希望能用一种较为通用易于接入的方式来完成这个工作。很容易就想到了通过注解方式进行水平鉴权。说来惭愧,我工作了十年多还没有从0到1写一个稍微复杂点的注解,正好利用这个机会进行学习和实践。
在机器学习中,特别是在处理 TB 级别的数据时,数据加载一直是个大难题。我们自己在训练 SmolLM3 时也深有体会,有段时间每次训练前都得等上 3 小时下载数据。

这种设计相较于Odoo原生搜索更为直观,特别是当用户需要同时基于多个维度筛选数据时,操作更加便捷。