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本节主要讲解了聚合查询以及分组聚合查询的使用方法，还给大家介绍了几个常用的聚合函数。聚合查询和分组查询分别调用不同的方法来实现，聚合查询是 aggregate，而分组聚合查询是 annotate。后者经常配合 values 方法来选取要分组的字段。

本章在介绍字符串、列表、元组和range类型共有的通用序列操作方法的基础上，详细讲解字符串类型的创建、表示、字符串遍历、字符串操作、字符串处理方法和格式化等内容。切片: s[start: end]返回序号在start和end之间的字符串。切片: s[start: end]返回序号在start和end之间的字符串。切片: s[start: end]返回序号在start和end之间的字符串。切片: s

企业级AI智能体已超越概念验证阶段，正以前所未有的深度和广度融入核心业务运营，重塑工作流、优化决策并创造全新价值。AI智能体的发展呈现出显著的共性：任务处理从自动化向认知化跃迁，交互方式从单一指令向自然对话演进，角色定位从效率工具升级为具备一定自主性的“数字同事”或“业务伙伴”。 其核心价值正从“节省成本”转向“创造价值”（如提升人才质量、增加销售、优化投资决策、降低风险损失）。未来，智能体间的协

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如果问个问题：有哪些产品曾经创造了伟大的奇迹？ChatGPT 应该会当之无愧入选。仅仅发布 5 天，ChatGPT 就吸引了 100 万用户——当然，数据不是关键，关键是其背后的技术开启了新的 AI 狂潮，成为技术变革的点火器。就算我们这些周边吃瓜群众都日日活在 ChatGPT 带来的震撼里，更不用说在 AI 领域摸爬滚打的专家们了。有了 OpenAI API 和 ChatGPT，一切都变得不一样

支持向量机（SVM）是一种高效的监督学习算法，广泛应用于分类和回归问题。它通过在特征空间中寻找一个最优的超平面来区分不同类别的数据点，目标是最大化两类数据点之间的间隔，从而提高模型的泛化能力。SVM的关键概念包括超平面、间隔、支持向量以及核函数，其中核函数允许SVM处理非线性问题，通过将数据映射到更高维的空间来寻找线性可分的超平面。此外，软间隔和正则化技术用于处理数据的非完全线性可分性，同时控制模

其中，xmlstring 是要解析的 XML 字符串。使用 parseString 方法可以将 XML 字符串解析为一个 DOM树，然后可以使用 DOM 树提供的方法对 XML 文档进行遍历和操作。需要注意的是，使用 parseString 方法解析 XML 字符串时，如果 XML 字符串格式不正确，会抛出异常。在这个示例中，我们使用 ElementTree 解析库解析了一个 XML 文件，并使用

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