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桥接模式详解 | Python桥接模式示例与应用解析
桥接模式详解 1️⃣ 概念 定义： 将抽象部分与它的具体实现部分分离，使他们都可以独立的变化；通过组合的方式建立两个类之间联系，而不是继承。 类型： 结构型 2️⃣ 适用场景 抽象与具体实现之间增加更多的灵活性 一个类存在两个（或多个）独立变化的维度，且这两个（或多个）维度都需要进行独立扩展 不希望使用继承，或因为多层继承导致系统类的个数剧增 3️⃣ 优点 分离抽象部分及其具体实现部分 提高了系统…...- 0
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AingDesk | 开源跨平台 AI 桌面客户端 · Windows / macOS / Docker 一站式部署
1. 软件简介 AingDesk 是一款开源的跨平台 AI 桌面客户端，支持 Windows、macOS 以及通过 Docker 部署服务端。它的核心目标是让个人用户和团队都能以最低的成本，轻松地接入和管理各种大语言模型（LLM）服务，无需繁琐的运维或复杂的开发，就能快速开始对话式 AI 体验。 2. 核心功能 多模型接入 通过“一步 API”或其他第三方大模型服务，AingDesk 能够在同一个…...- 0
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Claude-Python示例代码
1. 资源准备 API Key：此项配置填写在一步API官网创建API令牌，一键直达API令牌创建页面 创建API令牌步骤请参考API Key的获取和使用 API Host：此项配置填写https://yibuapi.com/v1 查看支持的模型请参考这篇教程模型在线查询 2. pom依赖 pip install anthropic 3. 实现代码（非流式） import anthropic # …...- 0
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链表详解教程：从基础概念到Python实现 | 动态数据结构完整指南
链表详解教程 一、链表概述 链表是一种线性表，实际上是由节点（Node）组成的，一个链表拥有不定数量的节点。其数据在内存中存储是不连续的，它存储的数据分散在内存中，每个结点只能也只有它能知道下一个结点的存储位置。由N各节点（Node）组成链表，每一个Node记录本Node的数据及下一个Node。向外暴露的只有一个头节点（Head），我们对链表的所有操作，都是直接或者间接地通过其头节点来进行的。 二…...- 0
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Dify 应用类型深度解析｜聊天助手·文本生成·Agent·工作流全指南
Dify 应用类型深度解析：AI 应用构建的无限可能 核心要点 四大核心应用类型：Dify 平台提供聊天助手、文本生成、Agent（智能体）和工作流四种主要应用类型，各自服务于不同的AI应用场景。 聊天助手与上下文记忆：聊天助手擅长多轮对话，通过系统提示词、开场白和强大的上下文记忆功能，实现连贯自然的交互体验。 文本生成与变量驱动：文本生成应用通过灵活的变量设置，实现前端表单与后端提示词的无缝联动…...- 0
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Python单例模式详解：概念、优缺点与实现方式
单例模式详解 - Python版本 1️⃣ 概念 定义：保证一个类仅有一个实例，并提供一个全局访问点 类型：创建型 2️⃣ 适用场景 想确保任何情况下都绝对只有一个实例 3️⃣ 优点 在内存中只有一个实例，减少了内存开销 可以避免对资源的多重占用 设置了全局访问点，严格控制访问 4️⃣ 缺点 没有接口，扩展困难 5️⃣ 重点 私有构造器 线程安全 延迟加载 序列化和反序列化安全 反射 6️⃣ 单例…...- 0
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DeepChat 免费桌面智能助手｜多模型接入·多模态交互·隐私安全
DeepChat 是什么 DeepChat 是一款完全免费的桌面智能助手，集成了 DeepSeek、硅基流动、PPIO 等主流 AI 模型和服务商资源，提供统一且简洁的对话界面。用户可轻松在多个模型间切换，畅享多轮对话、联网搜索、文件上传、知识库调用等丰富功能，为智能交互体验带来极大便利。 功能特性概览 🧠 多模型接入能力 DeepChat 原生支持接入多种主流 AI 服务商的语言模型，包括 De…...- 0
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NextChat 接入GPT-4o使用指南
🌟 软件简介 NextChat 是一款基于 Next.js 打造的轻量级本地部署 AI 聊天客户端，支持接入多种主流 API 平台（如一步 API、OpenAI、Azure 等），为开发者、内容创作者和职场用户提供稳定、高效的多模型对话体验。 🚀 核心特色 ✨ 多模型接入：支持 GPT-4o、Claude、通义千问、DeepSeek 等多个 API 服务商接入 🧩 本地部署：支持 Mac / Wi…...- 0
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OpenAI-Python示例代码
2. 资源准备 API Key：此项配置填写在一步API官网创建API令牌，一键直达API令牌创建页面 创建API令牌步骤请参考API Key的获取和使用 API Host：此项配置填写https://yibuapi.com/v1 查看支持的模型请参考这篇教程模型在线查询 3. 安装依赖 pip install openai 4. 实现代码（非流） import openai # 这里填写您在ht…...- 0
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迭代器模式详解 – 行为型设计模式与应用
迭代器模式 1️⃣ 概念 定义：提供一种方法，顺序访问一个集合对象中的各个元素，而又不暴露该对象的内部表示 类型：行为型 2️⃣ 适用场景 访问一个集合对象的内容而无需暴露它的内部表示 为遍历不同的集合结构提供一个统一的接口 3️⃣ 优点 分离了集合对象的遍历行为 4️⃣ 缺点 类的个数成对增加 5️⃣ 迭代器模式Coding 迭代器模式使用的非常广泛，一般我们都是使用已经封装好的很少会有自己封装…...- 0
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线段树详解：原理、构建、区间查询与更新（Python 实现）
线段树详解教程 一、什么是线段树？ 线段树也叫区间树；线段树是一种二叉搜索树，它将一个区间划分成一些单元区间，每个单元区间对应线段树中的一个叶结点； 二、为什么要使用线段树？ 在解释这个问题先让我们看一个经典的问题，区间染色； 假设有一面墙，长度为n，每次选择一段墙来进行染色，如下图所示： 首先定义一端长度为n的墙； 然后将4-9这个区间染成黄色； 在将7-15染成绿色； 再将1-5染成蓝色； 再…...- 0
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优先队列与堆（Heap）详解：概念、实现、Heapify 与应用
优先队列与堆数据结构详解 一、什么是优先队列？ 1. 优先队列的概念 优先队列其实就是队列的一种，不过优先队列是区别于普通队列的。普通队列是一种先进先出，后进后出的数据结构，优先队列和普通队列的区别就在于，出队的顺序和入队的顺序无关，是和优先级息息相关的。 在这个场景中，由于现在计算机都是多任务执行的，我们的操作系统会动态的选择优先级最高的任务执行；因为我们无法准确预估有多少的任务需要处理，所以我…...- 0
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ChatBox 配置指南：多平台AI对话工具，支持API Key与本地模型配置
ChatBox 简介 ChatBox 是一款基于AI技术的对话工具，支持在多平台上使用，包括网页版、Windows、MacOS、iOS和Android。用户可以通过配置API Key或本地模型与AI进行智能对话。它支持多种对话模型，例如GPT系列和Claude等，可以提供专业的问答、内容生成和语义理解等服务。 ChatBox 可以做什么？ 与AI进行智能对话：通过选择合适的对话模型，与AI进行文本…...- 0
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Dify：开源低代码 AI 应用平台 | 一站式构建与部署
1. 软件简介 Dify 是一个开源、低代码的 AI 应用平台，旨在让开发者和业务人员都能以最少的运维和集成成本，快速构建并部署基于大语言模型（LLM）的智能助手、聊天机器人、知识问答或自动化工作流等多种 AI 应用。通过一套简单直观的界面，用户可以完成从模型接入、应用模版选择到在线调试和发布的一站式流程，无需深入掌握底层模型 API。 2. 主要功能 多模型供应商接入 支持一键接入 OpenAI…...- 0
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红黑树与2-3树详解：性质、等价性与Python实现
红黑树与2-3树详解 一、红黑树与2-3树 1. 红黑树 R-B Tree，全称是Red-Black Tree，又称为"红黑树"，它一种特殊的二叉查找树。红黑树的每个节点上都有存储位表示节点的颜色，可以是红(Red)或黑(Black)。 红黑树的特性(算法导论): （1）每个节点或者是黑色，或者是红色。 （2）根节点是黑色。 （3）每个叶子节点（NIL）是黑色。 [注意：这里叶…...- 0
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映射（Map）数据结构详解：链表与二分搜索树实现（含 Python 代码与性能对比）
一、什么是映射？ 借助关键码直接查找数据元素并对其进行操作的数据结构就是映射，映射中的数据是以(key, value)的形式进行存储的，其中 key 为关键码对象，value 为具体的数据对象。生活中有很多地方都使用这样的数据结构来存储数据，比如：字典、车牌号、身份证等。 二、基于链表的映射实现 1️⃣ 定义Map接口 from abc import ABC, abstractmethod cla…...- 0
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OMate Chat角色创建与API接入教程
本文将手把手教你如何在 OMate Chat 中设置角色、接入 API 密钥，并实现个性化聊天体验。适合初学者快速上手。 软件简介 OMate Chat 是一款集 AI角色扮演、虚拟伴聊、语音对话 于一体的智能聊天应用，由重庆方塘钧科技出品，支持用户自定义角色形象、设定人物背景，并通过 API 接入大模型，实现高度个性化的交互体验。 核心特色 🎭 支持创建多角色，形象与性格自由设定 🧠 接入大模型…...- 0
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ChatWise 使用指南
软件简介 ChatWise 是一款轻量级、本地部署的多模型 AI 对话客户端，支持接入多个主流 API 平台（如一步API、OpenAI、Azure 等），无需复杂配置即可畅享 GPT 系列模型的强大能力。适用于 Mac、Windows 操作系统，专为开发者、内容创作者、职场用户设计，支持高效对话、多窗口、多模型快速切换等功能。 核心特色 ✅ 支持自定义接入各类 API 平台（如一步API） ✅ …...- 0
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Zed 轻量级现代代码编辑器：性能、协作与 AI 集成
一、什么是 Zed Zed 是一款由 Zed.dev 团队开发的新一代轻量级代码编辑器，专注于极致的性能、流畅的交互体验和现代化的协作能力。它结合了本地化的高速响应和云端智能功能，旨在帮助开发者在编写、调试和协同开发过程中始终保持高效。 核心特点 超低延迟 Zed 在本地运行，并针对常见编辑操作（打字、光标移动、查找替换等）做了深度优化，响应时间常常在毫秒级，带来几乎零感知的编辑体验。 多模式编辑…...- 0
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并查集详解与实现优化：从Quick Find到路径压缩的完整进化过程
并查集详解与实现优化 一、什么是并查集？ 1. 基本概念 并查集，在一些有N个元素的集合应用问题中，我们通常是在开始时让每个元素构成一个单元素的集合，然后按一定顺序将属于同一组的元素所在的集合合并，其间要反复查找一个元素在哪个集合中。这一类问题近几年来反复出现在信息学的国际国内赛题中，其特点是看似并不复杂，但数据量极大，若用正常的数据结构来描述的话，往往在空间上过大，计算机无法承受；即使在空间上勉…...- 0
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