當(dāng)你的論文終于突破一萬字大關(guān)，回頭通讀時(shí)，是否常常發(fā)現(xiàn)：第三章得出的結(jié)論，竟然與第二章的假設(shè)隱隱沖突；方法部分描述的操作流程，在結(jié)果分析中好像換了副面孔？更令人沮喪的是，當(dāng)你使…

第一章：理發(fā)預(yù)約困局的根源與技術(shù)破局點(diǎn)傳統(tǒng)理發(fā)店的預(yù)約系統(tǒng)多依賴人工電話登記或微信溝通，信息分散、易遺漏，導(dǎo)致客戶等待時(shí)間長、門店排班混亂。這一問題的根源在于缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)和實(shí)時(shí)狀態(tài)同步機(jī)制。顧客無法查看理發(fā)師的空閑時(shí)…

第一章：Open-AutoGLM自動(dòng)化預(yù)約系統(tǒng)概述 Open-AutoGLM 是一個(gè)基于大語言模型（LLM）驅(qū)動(dòng)的開源自動(dòng)化預(yù)約系統(tǒng)，專為高并發(fā)、多平臺(tái)場景下的資源調(diào)度與用戶交互設(shè)計(jì)。系統(tǒng)融合自然語言理解、智能排程算法與身份驗(yàn)證機(jī)制，能…

今天寫了幾道路徑的題目和大模擬題

有沒有經(jīng)歷過這種“無效高效”？你讓AI生成一段內(nèi)容，它瞬間給你洋洋灑灑幾百字。但當(dāng)你開始細(xì)讀修改時(shí)，卻陷入了更深的泥潭：每句話都“差點(diǎn)意思”，邏輯需要重整，案例需要替換，表述需要學(xué)術(shù)化………

今天是上課的第一天，我上了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課學(xué)習(xí)了隊(duì)列，棧等

int num=10;是兩條語句，先定義后賦值

What｜NumPy 到底是什么？ ?? Python 的「數(shù)值計(jì)算底層引擎」：一個(gè)開源庫，提供高效 n 維數(shù)組對(duì)象 ndarray 廣播機(jī)制 向量化數(shù)學(xué)函數(shù)；pandas、scipy、scikit-learn、PyTorch 都把它當(dāng)?shù)鬃?量化圈名言：「…