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2025-08-28 18:53:22
- 理想汽车连续11个季度盈利！二季度净利润10.97亿元
- 据小编获悉，8月29日，理想汽车发布了2025年第二季度的财务业绩。财报显示，该季度公司实现营业收入302.46亿元，同比微降4.5%；归属于普通股股东的净利润达10.97亿元，较去年同期小幅下滑0.4%。尤为引人关注的是，理想汽车已连续第十一个季度实现盈利，再创历史新高。理想汽车官方数据显示，2025年第二季度理想汽车共交付新车111,074辆，同比增长2.3%。截至2025年6月30日，其销售与服务网络已覆盖全国广泛区域，拥有530家零售中心，分布于151座城市；同时在222个城市布局了51
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2025-08-28 18:54:01
- 抖音号的企业背景怎么填？企业背景需要几张图？
- 抖音号的企业背景是塑造品牌形象的关键入口，直接影响用户对品牌的初步认知。科学完善地填写企业背景，不仅有助于提升账号的专业形象，还能增强用户的信任感，助力企业获取更多曝光与合作机会。一、抖音号的企业背景如何填写？企业基本资料准确填写企业名称、成立年份、所属行业、注册资本等核心信息。这些内容是用户判断企业正规性与实力的重要依据，务必确保真实、完整。品牌定位与核心优势明确表达企业的主营业务方向、产品特色及市场定位。例如：“专注Z世代的国潮服饰品牌”或“为企业提供高效数字化转型服务的技术团队”。清晰的定
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2025-08-28 18:54:29
- 网页版小红书如何私信别人？私信别人要验证码吗？
- 作为国内热门的社交分享平台，小红书不仅在手机端广受欢迎，其网页版也逐步完善了各项社交功能。对于偏好使用电脑操作的用户而言，掌握网页版私信的使用方法十分必要。一、如何在网页版小红书上给他人发送私信？登录个人账号：打开小红书官方网站，通过手机号或邮箱完成账号登录。建议提前完成实名认证，以便顺利使用私信等社交功能。查找目标用户：在顶部搜索栏中输入对方的用户名或昵称，从搜索结果中点击进入该用户的主页。此外，也可通过浏览笔记或评论区点击用户名跳转至其主页。发起私信对话：进入用户主页后，在页面右侧可看到“私
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2025-08-28 19:35:01
- 掌握USDA食品数据API分页获取完整营养信息教程
- 本教程详细介绍了如何通过Python有效地从USDA食品数据API获取完整的营养事实数据。针对API默认返回结果受限（如50条）的问题，文章深入探讨了API分页机制，并提供了利用pageSize和pageNumber参数迭代获取所有数据项的解决方案。教程包含示例代码、错误处理和最佳实践，旨在帮助开发者构建稳定、高效的数据采集流程。
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2025-08-28 20:10:01
- Spring Boot API 版本控制策略与实践
- 本文深入探讨了SpringBoot中API版本控制的重要性及其主要实现策略。通过URL路径版本控制，可以有效管理API演进，确保向后兼容性，并平滑过渡新旧版本。文章详细介绍了在控制器和方法层面使用@RequestMapping进行版本控制的方法，并提供了示例代码和实践建议，帮助开发者构建可维护、可扩展的API服务。
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2025-08-28 20:17:01
- Go语言中函数身份比较的深入解析与最佳实践
- 本文深入探讨了Go语言中函数指针比较的机制。Go语言默认不允许直接使用==操作符比较非nil函数，这源于其对“值相等”与“身份相等”的严格区分以及性能优化考量。文章揭示了使用reflect.ValueOf().Pointer()进行函数身份比较的潜在风险——其依赖于未定义行为。最终，提供了一种通过引入唯一变量并比较其地址来可靠判断函数身份的Go语言惯用方法。
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2025-08-28 20:20:01
- 将父元素包裹在每 3 个元素周围
- 本文介绍了如何使用JavaScript将一组DOM元素，按照每3个元素一组的方式，分别用一个div元素包裹起来。文章详细讲解了如何获取元素、分组元素以及动态创建和插入DOM节点，并提供了完整的代码示例，帮助开发者理解和应用该技术。
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2025-08-28 20:20:18
- 百度宣布未来五年再培养 1000 万 AI 人才
- 近日，国务院常务会议审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，为加速人工智能技术与各产业领域的深度融合，以及推动其规模化商业应用提供了明确指引。百度副总裁石清华指出，《意见》的发布意味着我国人工智能发展正式进入全面融合与深度应用的新阶段。数据显示，过去十年间，百度在研发方面的累计投入已超过1800亿元。在成功提前实现培养500万AI人才目标的基础上，百度进一步宣布，未来五年将再培养1000万名AI人才。8月20日，百度公布了2025年第二季度财务报告，季度总营收达327亿元，其中百度核心
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2025-08-28 20:51:00
- Python实现增长混合模型/潜在类别混合模型教程
- 本文介绍了如何在Python中实现增长混合模型（GrowthMixtureModels,GMM）或潜在类别混合模型（LatentClassMixedModels,LCMM）。虽然Python中像PyMix、scikit-mixture和MixtComp等包提供了有限混合模型的功能，但专门针对GMM/LCMM的支持相对较少。本文将重点介绍使用StepMix包来构建和分析此类模型，并提供相关的实现指南和注意事项。
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2025-08-28 21:05:15
- 在Java中准确识别Apple Silicon与Intel处理器架构
- 本文探讨了在Java中准确区分底层操作系统是AppleSilicon还是Intel处理器架构的方法。由于System.getProperty("os.arch")仅反映JRE架构而非物理CPU，因此需要通过调用操作系统原生命令或环境变量来实现。教程将详细介绍Windows和macOS平台上的具体实现步骤和示例代码，帮助开发者在不同处理器架构上执行特定逻辑。
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