本文深入解析 Google Test（GTest）和 Google Mock（GMock）的核心功能与使用方法，探讨两者在 C++ 项目中的联合应用及集成策略。通过详细的功能介绍、代码示例以及实践注意事项，帮助开发者高效利用这两款工具提升代码质量与可维护性。

本文将深入剖析 Playwright Python 的安装、使用、更新以及登录相关功能的实现细节，旨在帮助开发者快速掌握这一强大的浏览器自动化工具，提高测试效率和质量。

Google Mock（GMock）是C++单元测试中的核心工具，能够高效隔离外部依赖并验证复杂交互逻辑。本文详细介绍了GMock的核心功能、典型使用场景、高级用法及注意事项，帮助开发者掌握如何利用GMock构建灵活、可靠的单元测试框架。通过模拟对象创建、行为控制、调用验证等功能，GMock能够显著提升测试的精细度和场景覆盖能力，适用于复杂依赖链测试、异常边界测试及性能敏感测试等场景。

本文对 Linux 环境下常用的三大文本编辑器 Vim、Nano 和 Emacs 进行了全面对比，从功能、学习曲线、资源占用等维度分析其特点，并针对不同嵌入式开发场景给出了具体推荐，帮助开发者根据实际需求选择合适的编辑器，以提升开发效率。

本文深入探讨 scikit-learn 中线性回归的实现，涵盖核心函数（如 LinearRegression 和 SGDRegressor 类）及辅助函数（如 StandardScaler）的使用。详细分析最小损失函数（均方误差 MSE）的数学原理，对比正规方程与梯度下降两种优化方法的适用场景与优缺点。通过糖尿病数据集的完整实例，展示数据准备、模型训练、评估及可视化流程，帮助读者快速掌握 scik

数据探索是机器学习流程的关键环节，直接决定模型的成败。本文通过医疗诊断、金融风控等典型场景，深入讲解数值型数据的可视化、统计分析与离群值处理方法。从 Pandas 的基础分析到 Seaborn 的高级可视化，再到 Z - Score 和 IQR 离群检测算法的实战应用，提供详细的 Python 代码示例，助力读者掌握数据质量优化的核心方法。

本文深入剖析 Cursor 的规则系统，结合嵌入式 C 项目需求，展示如何创建、组织和应用规则以标准化代码风格、优化开发流程，同时提升代码质量，并为 AI 代理提供清晰上下文指导，助力团队高效协作与项目顺利推进。

在本教程中，我们将通过一个实际案例，学习如何使用 Scikit-learn 构建线性回归和多项式回归模型。我们将使用南瓜价格数据集，探索如何通过回归模型预测南瓜的价格，并比较两种模型的性能。通过本教程，你将掌握回归模型的基本原理、实现步骤以及评估方法。

本文深入解析了多线程编程中 pthread_cond_timedwait、pthread_mutex_lock 和 pthread_mutex_trylock 三个函数的功能、使用场景及注意事项，并通过结合三者的生产者 - 消费者模型 C 语言示例程序，生动展示了它们在实际多线程任务调度中的应用。同时对锁顺序、条件变量使用以及错误处理等关键要点进行了总结，为开发者在多线程环境下的高效编程与问题解决

本文深入探讨了AUC-ROC曲线的绘制与解读，通过scikit-learn框架提供了从数据预处理、模型搭建到超参数调优的全流程实战代码。针对不平衡数据集，详细阐述了模型选择、类别不平衡调优、超参数调优策略及评估指标调优方法，助力读者精准提升模型性能，适用于数据科学与机器学习领域的专业人士。