好的！我们从头开始配置一个，覆盖深度学习（如PyTorch）和传统机器学习（如XGBoost），并适配你的显卡（假设为NVIDIA，若为AMD请告知）。如果确定不再使用之前的lidar_env环境，直接删除其文件夹即可（通常在），无需命令行操作。Conda比pip更适合管理复杂依赖（如CUDA、PyTorch版本），且兼容Python多版本。

必须加分号的情况场景示例代码说明语句末尾int a = 10;每个完整语句结束后必须加分号单行控制流语句if (a>0) cout << "正数";单行if/while语句末尾加分号类成员声明void f();成员变量和函数声明后加分号枚举/联合体定义定义末尾必须加分号// 成员函数} // ❌ 错误：缺少分号修正：在类定义结束的后添加分号：class Solution {// 成员函数// ✅

记住，网络编程是一个实践性很强的领域，光看代码是不够的，一定要动手实践。这样学习下来，你就能真正掌握这个网络库，并且能够应对面试官的深度拷打！

物理层提供硬件通信基础 →数据链路层实现局域网内可靠传输（MAC寻址）→网络层实现跨网络寻址（IP路由）→传输层实现进程间通信（端口+TCP/UDP）→会话层-表示层-应用层支撑具体应用（会话管理→数据格式→业务逻辑）。每一层依赖下层服务，为上层提供接口，共同构成完整的网络通信链条。数据从 App 出发，每往下一层就“穿一层控制外衣”（头部），带着端口、IP、MAC 地址，最终通过网线/无线发出去

Focal Loss就像个严厉的老师，逼着模型别再“偷懒”总学简单题（多数类），而是多花力气死磕难题（少数类），这样考试（预测）时才能考好冷门知识点。Focal Loss通过动态降低易分类样本的损失权重，迫使模型集中学习难分类样本和少数类，从而有效解决样本不均衡问题。其中，( p \in [0,1] ) 是模型预测的概率，( y \in {0,1} ) 是真实标签。答：通过( (1-p_t)^\g

贪心算法实现步骤为：先透彻理解问题目标与条件，分析其是否具最优子结构和贪心选择特性，确定以每步局部最优为导向的贪心策略并验证，必要时分解问题，依策略在各子问题中做贪心选择，最终组合局部最优得全局最优解，期间需留意其适用范围与策略验证难度。