摘要 机器学习是人工智能的核心分支，通过数据自动学习规律而非硬编码指令。学习路径包括：Python编程、数学基础（线性代数、微积分、概率统计）、数据预处理及特征工程。机器学习分为： 监督学习：使用标注数据训练模型，预测新数据的结果（如分类、回归），应用于垃圾邮件过滤、房价预测等。 无监督学习：探索无标签数据的隐藏结构（如聚类、降维），用于客户细分、社交网络分析等。 两者常结合使用，如先聚类再分群预

摘要：DeepSeek作为新兴开源大模型，在推理能力和成本效益上表现突出，但仍面临技术局限（如AI幻觉、专业领域适配性差）、服务器不稳定及隐私风险等问题。为此，通过蓝耘智算平台部署DeepSeek-R1模型可显著提升性能，该模型具有更强的推理能力（数学准确率87.5%）、更低训练成本（29.4万美元）和更少幻觉。蓝耘平台提供裸金属调度和容器化部署，支持高效AI开发，助力用户在金融、医疗等领域实现低

摘要：DeepSeek作为新兴开源大模型，在推理能力和成本效益上表现突出，但仍面临技术局限（如AI幻觉、专业领域适配性差）、服务器不稳定及隐私风险等问题。为此，通过蓝耘智算平台部署DeepSeek-R1模型可显著提升性能，该模型具有更强的推理能力（数学准确率87.5%）、更低训练成本（29.4万美元）和更少幻觉。蓝耘平台提供裸金属调度和容器化部署，支持高效AI开发，助力用户在金融、医疗等领域实现低

本文介绍了一个功能完善的多日志器日志系统，支持同步/异步日志输出，具备以下核心特性： 系统架构 采用模块化设计，包含日志等级、消息格式化、落地处理和日志器等模块 支持同步日志（直接写入）和异步日志（双缓冲队列） 提供多种日志落地方式：控制台、文件和滚动文件 关键技术 基于C++11实现线程安全日志记录 采用生产者-消费者模型处理异步日志 运用多种设计模式：单例、工厂、建造者和代理模式 实现可变参数

本文系统介绍了C++面向对象编程中的继承与多态机制。在继承部分，详细阐述了继承的概念、定义方式、访问权限控制、作用域隐藏规则以及派生类的默认成员函数实现要点。特别分析了多继承带来的菱形继承问题及虚继承解决方案。在多态部分，重点讲解了动态多态的实现条件：基类指针/引用调用虚函数，派生类必须重写虚函数。深入探讨了虚函数表原理、虚函数重写的特殊情况（协变、析构函数重写）以及override/final关

本文系统介绍了C++面向对象编程中的继承与多态机制。在继承部分，详细阐述了继承的概念、定义方式、访问权限控制、作用域隐藏规则以及派生类的默认成员函数实现要点。特别分析了多继承带来的菱形继承问题及虚继承解决方案。在多态部分，重点讲解了动态多态的实现条件：基类指针/引用调用虚函数，派生类必须重写虚函数。深入探讨了虚函数表原理、虚函数重写的特殊情况（协变、析构函数重写）以及override/final关

本文介绍了线程同步中的互斥机制。关键概念包括：临界资源（多线程共享的资源）、临界区（访问共享资源的代码段）和原子性（不可分割的操作）。通过售票系统示例展示了多线程并发操作共享变量导致的问题，分析原因是由于非原子操作（如ticket--)在多线程环境下被中断。为解决此问题，引入了互斥锁（mutex）机制，详细说明了其初始化、加锁和解锁操作，并给出了改进后的售票系统代码。此外，文章还介绍了线程同步的条

BIN赋值为mytest（目标文件）SRC动态的获取所有源文件OBJ赋值为依赖文件CC赋值为gccRM赋值为rm -f@echo：不让echo回显BIN赋值为mytest（目标文件）SRC=动态的获取所有源文件（wildcard是Makefile自身语法包含的函数）OBJ=（SRC:.c=.o表示将所有的.c换成.o形成可执行程序。这是Makefile自己的语法）CC赋值为gccRM赋值为rm -