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模拟试卷21. (单选题, 2.0分) 在Python类中，关于受保护成员（protected）的说法，正确的是____。

武汉唯众智创

唯众数字人系统：以智慧交互、微课制作、专属分身三大功能重构教学场景，赋能智慧教学从概念到实践在教育数字化转型的浪潮中，如何让课堂教学更生动、知识传递更高效、优质教学资源更普惠，成为很多学校的核心诉求。作为深耕教育装备领域十五年的专业厂商，唯众精准洞察教学痛点，成功研发出唯众数字人系统，该系统以"智慧交互、微课制作、专属分身"三大核心功能重构教学场景，为课堂教学注入全新活力，让"智慧教学"从概念真正落地为可感知的教学实践。

【自然语言处理与大模型】LangChainV1.0入门指南：核心组件Structured Output在LangChain中一些模型提供者通过其 API 原生支持结构化输出（例如 OpenAI、Grok、Gemini）。这是最可靠的方法。当对于不支持原生结构化输出的模型，LangChain 使用工具调用来实现相同的结果。这种方法适用于所有支持工具调用的模型，而大多数现代模型都支持工具调用。下面是LangChain所提供的两种结构化输出的核心策略对比：

【自然语言处理与大模型】LangChainV1.0入门指南：核心组件Streaming本文介绍LangChain支持的4中流式输出方式。流式输出让应用能够在 LLM 生成完整响应之前，就实时地将结果逐步返回给用户。这对于提升用户体验至关重要。LangChain 支持的流式模式：

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深度剖析SentiWordNet情感词典：155,287单词的情感世界SentiWordNet情感词典：155,287单词（自己梳理）资源-CSDN下载在自然语言处理领域，情感分析是理解人类语言情感的关键技术。而SentiWordNet作为最权威的情感词典之一，为数百万单词提供了精确的情感得分量化。本文将深入剖析这个包含155,287个单词的庞大情感数据库，揭示情感计算背后的奥秘。

【自然语言处理与大模型】LangChainV1.0入门指南：AgentState介绍AgentState是LangChain中用来表示智能体在执行过程中描述当前状态的核心数据结构。它是整个工作流的“上下文容器”或“共享内存”，在各个节点之间传递，并随着流程推进不断被读取、修改和持久化。所以我一般叫他“运行时上下文状态对象”

EasyUI + jQuery 自定义组件封装规范与项目结构最佳实践适用场景：基于 jQuery 和 EasyUI 构建企业级后台管理系统，需要封装可复用、易维护的自定义 UI 组件（如年份选择器、月份范围选择器等）。

【自然语言处理与大模型】LangChainV1.0入门指南：核心组件MessagesMessages 是 LangChain 中模型的基本上下文单元。它们代表模型的输入和输出，在与 LLM 交互时，携带内容和元数据来表示对话状态。Message的组成：

【自然语言处理与大模型】LangChainV1.0入门指南：核心组件Tools本文介绍了创建工具的三种常用方法，并说明如何在大模型和智能体中有效使用这些工具。一个标准的工具通常包含以下三个核心要素：

【自然语言处理与大模型】LangChainV1.0入门指南：核心组件Agent本文介绍langchain如何快速搭建ReAct范式的智能体。LangChain Agents 是基于 LangGraph 构建的，以提供持久执行、流式处理、人机交互、持久化存储等功能。但对于基本的 LangChain Agent 使用是无需了解 LangGraph。

实战：高级中文自然语言处理系统的Python设计与实现目录1 引言与系统概述2 系统设计与架构2.1 整体架构设计的考量2.2 模块设计与依赖关系3 文本分析引擎的实现

基于spaCy的英文自然语言处理系统：低频词提取与高级文本分析目录第一章系统综述与理论基础1.1 引言：为什么我们需要低频词提取系统1.2 系统的核心价值与应用场景

AI赋能市井烟火：科技与治理的双重革命在城市的街角巷尾，AI技术正悄然改变着传统路边摊的面貌。从AI调香、AI手串、AI台球到AI象棋、AI理发，一系列接地气的应用正在街头巷尾兴起。这不是简单的技术应用，而是一场由内而外的变革，是科技与城市治理的深度融合，是新质生产力在实体经济中的生动实践。作为人民日报记者和CSDN技术博客大牛，我深入思考了这一现象背后的技术逻辑与政治意义，试图揭示这场变革的深层内涵。

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基于模糊补偿的机械臂自适应控制算法：MATLAB与Simulink仿真实现的两自由度机械臂控制策略机械臂，基于模糊补偿的两自由度机械臂自适应控制算法，MATLAB脚本结合simulink仿真两自由度机械臂在工业场景里常见得就像车间里飘着的机油味。这类机械臂动力学方程存在强耦合和非线性特性，传统PID控制遇到负载变化就跟新手焊工手抖似的——精度直线下降。这时候搞点模糊补偿+自适应算法的组合拳，倒是能解决不少头疼事。

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测试左移2.0：在开发周期前端筑起质量防线在数字化转型加速的2025年，软件交付周期持续压缩与用户质量期望不断提升的双重压力下，传统测试左移1.0模式已显不足。测试左移2.0作为质量保障体系的前沿实践，正推动测试人员从功能验证者转型为质量共建者。最新行业调研显示，实施深度左移的团队缺陷逃逸率降低67%，需求返工成本下降42%，这标志着软件测试正在经历从“质量检测”到“质量设计”的范式转变。

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MATLAB程序优化：非全向移动机器人EKF状态估计与飞行数据处理工具MATLAB程序008: 扩展卡尔曼滤波（EKF）程序专为非全向移动机器人模型设计，能够精确处理来自ADS-B和GPS的数据，提供高效的状态估计。用户可以通过简单的CSV文件导入功能，轻松载入和处理飞行数据。程序实现了两种方法的EKF状态估计，并将结果转换回LLA格式以进行可视化。内置的函数可生成轨迹图、海拔图和误差图，帮助用户直观分析飞行路径和状态估计误差。本程序适用于无人机飞行数据处理、轨迹优化和飞行性能分析，是科研和工程应用的理想工具。

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基于Neo4j的民航知识图谱问答系统设计与实现本文详细介绍了一个基于Neo4j图数据库和Python开发的民航知识图谱问答系统的设计与实现。该系统通过知识图谱技术组织民航领域知识，结合自然语言处理技术实现智能问答，并提供了直观的可视化界面。文章从项目背景、技术架构、核心模块实现、关键技术难点、系统优化等多个维度进行深入分析，为相关领域的研究者和开发者提供参考。

汗流浃背了吧，老弟！

中文分词全切分算法本文档详细介绍了中文分词全切分算法的实现原理和应用场景。该算法基于字典匹配和深度优先搜索（DFS），结合记忆化递归优化，能够找出给定文本在字典约束下的所有可能切分方式。全切分是中文分词的基础技术，为后续的最优切分选择、歧义消解等任务提供重要支持。

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基于LLM的智能数据查询与分析系统：实现思路与完整方案在当今数据驱动的商业环境中，企业存储的数据量呈指数级增长。然而，传统的数据查询系统面临着严峻的挑战：用户需要掌握复杂的查询语言（如SQL）、理解数据库结构，并具备一定的技术背景才能有效地获取所需信息。这种技术门槛导致大量业务人员无法自主进行数据探索和分析，严重影响了企业的决策效率。