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由OpenAI提供的ChatGPT/GPT4模型和CodeX模型能够很好的理解和生成业界大多数编程语言的逻辑和代码，然而在实际应用中，我们经常会在编码时使用到一些私有框架、包、协议和DSL等。由于相关模型没有学习最新网络数据，且这些私有数据通常也没有发布在公开网络上，OpenAI无法根据这些私有信息生成对应代码。

1分页策略分页与打印时密切相关的，皕杰报表提供了四种分页策略，即按纸张大小分页、按数据行数分页、按数据列数分页、用户自定义分页和不分页。分页由2个因素来控制，一个每个页面的大小，另外一个是分页顺序（打印顺序）。打开或新建一张报表，单击报表的空白处，则与报表

先介绍一下TensorFlow自带的数据格式：TensorFlow自带一种数据格式叫做tfrecords。你可以把你的输入转成专属与TensorFlow的tfrecords格式并保存在本地。\关于输入碎碎念：输入比如图片，可以有各种格式呀首先你从网上下载到的一般是png或者jpg格式的吧，你可以把它存成一个矩阵的形式（numpynda

咕咕咕，我回来啦。放了好久的鸽子，说好的写猫眼票房榜推了将近一个月，轻点打我写猫眼需要先解决字体动态加密，所以先写一篇如何破解简单一点的XX点评字体加密。下面正文开始：大家爬取分析XX点评数据，最常见的无非两种：1、分析所有店铺的各类评分和推荐菜等2、获得店铺里的评论数据

redis集群是一个无中心的分布式redis存储架构，可以在多个节点之间进行数据共享，解决了redis高可用、可扩展等问题，redis集群提供了以下两个好处：1）将数据自动切分(split)到多个节点2）当集群中的某一个节点故障时，redis还可以继续处理客户端的请求一个Redis集群包含16384个哈希槽（hashslot

在Mysql中我们常常用orderby来进行排序，使用limit来进行分页，当需要先排序后分页时我们往往使用类似的写法select\from表名orderby排序字段limtM,N。但是这种写法却隐藏着较深的使用陷阱。在排序字段有数据重复的情况下，会很容易出现排序结果与预期不一致的问题。比如现在有一张user表，表结构及数据如下：

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定义并介绍结构体结构体和我们前面学习的元组类似，结构体中的每一项都可以是不同的数据类型。和元组不同的地方在于，我们需要给结构体的每一项命名。结构体较元组的优势是：我们声明和访问数据项的时候不必使用索引，可以直接使用名字。声明结构体我们直接看一个结构体的例子：structUser{user