**Python编码规范摘要** - 编码：使用UTF-8编码，文件开头可声明`# -- coding: utf-8 --`。 - 分号：避免在行尾使用，不用于分隔命令。 - 行长：不超过80字符，长表达式可使用括号换行。 - 缩进：使用4个空格，禁止混用tab。 - 注释：行注释始于`#`和空格，块注释和文档注释遵循特定格式。 - 空行：函数和类定义间用2空行，方法间1空行，内部适当空行。 - 空格：运算符两侧各空一格，逗号后空格，括号内不空格。 - 命名：模块小写，变量下划线分隔，类驼峰式，布尔变量前缀`is_`。 - 引号：保持一致性，可使用单引号或双引号。

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「AIGC算法」图搜索算法详解

本文探讨了图搜索算法，包括遍历和最短路径搜索。DFS和BFS是遍历算法，前者使用栈深入搜索，后者用队列逐层遍历。Dijkstra、Bellman-Ford、A*、Floyd-Warshall和Johnson算法则解决最短路径问题。文中还给出了DFS的Python实现示例。这些算法在路径规划、网络分析等领域有重要应用。

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「AIGC」Stable Diffusion教程详解

**Stable Diffusion教程摘要:** Stable Diffusion是AI绘画工具，利用GAN学习艺术家风格。基础教程涵盖软件介绍、配置需求（NVIDIA GPU、Windows 10/11）、安装及基础操作，如模型切换、VAE使用、采样步数调整等。AI作画原理涉及U-net、Diffusion模型、文本映射（如CLIP）和条件生成。Stable Diffusion运用Latent Diffusion Model从潜在空间生成高清图像，开源且在艺术创作中广泛应用。

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「AIGC算法」线性回归模型

线性回归是监督学习经典算法，用于预测连续值。分为简单线性（1个特征）和多元线性（多特征）两种。模型建立涉及数据预处理、特征选择、参数估计和损失函数最小化。Python中可使用`sklearn`库快速实现，例如，创建、训练模型，预测并可视化结果。广泛应用于多个领域。

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1小时前

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Python实现随机森林回归模型(RandomForestRegressor算法)项目实战