数学符号的书写应遵循国标规范（GB 3100～3102—93）。通常，数学常数、计量单位和词头符号、有定义的函数名等用正体；变量、函数、几何点线面等用斜体（但变量及函数名等用多字母表示时用正体）；向量、矩阵等用粗斜体。

比如，使用 Python 扩展 可以提供对 Python 代码的更智能的补全支持，而使用 C# 扩展 则提供对 .NET 代码的智能帮助。对于 TypeScript 和支持类型的语言，VS Code 可以根据上下文推断变量类型，并提供合适的补全建议。例如，当你定义了一个对象的类型后，在访问该对象的属性时，编辑器会提示出所有可用的属性。VS Code 会根据你已经输入的代码上下文，智能推荐补全选项。

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随着 ChatGPT、GitHub Copilot 等人工智能工具在 IT 领域的深度应用，“AI 是否会替代 IT 从业者” 的讨论持续升温。有人认为 AI 能自动生成代码、排查漏洞、部署系统，将逐步取代程序员、运维工程师等岗位；也有人坚信 IT 从业者的核心价值难以被 AI 复制。事实上，AI 的本质是提升效率的工具，而非取代人类的 “对手”—— 它正在重塑 IT 行业的分工模式，却无法替代

如果你是新手：从Midjourney (Niji模式)或开始，体验文生图的乐趣，学习撰写提示词。如果你想深入创作并完全掌控：学习在本地部署。这是目前功能最强大的方案，学习资源（B站、YouTube教程）也极其丰富。如果你是想固定原创角色的画师：在研究透SD WebUI后，重点学习LoRA训练和ControlNet的使用。

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定义：模型未能充分学习到数据中的规律，对训练数据的拟合程度较差，在训练集和测试集上的表现都不好（如准确率低、损失值高）。- 定义：模型过度学习了训练数据中的细节（包括噪声和随机波动），导致对训练数据拟合效果极好，但对未见过的测试数据泛化能力差。- 表现：训练集性能极好（如准确率接近100%），但测试集性能明显下降，两者差距很大。- 表现：训练集和测试集的性能指标（如准确率）都较低，且两者差距不大。

对于无须先存储，可以直接进行数据计算，实时性要求很严格，但数据的精确度要求稍微宽松的应用场景，流式计算具有明显优势。例如Twitter 的Storm、Yahoo 的S4 就是典型的流式数据计算架构，数据在任务拓扑中被计算，并输出有价值的信息。目前，关于大数据批量计算相关技术的研究相对成熟，形成了以谷歌的MapReduce 编程模型、开源的Hadoop 计算系统为代表的高效、稳定的批量计算系统，在理

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