【日积月累】 身份证号前缀大全解析：中国身份证号码由17位主体码和1位校验码构成，其中前6位是地址码，用于标识持证人户籍所在地。第1-2位表示省级行政区，第3-4位表示市级行政区，第5-6位表示县级行政区。文章列举了北京、上海等多个省市的身份证前缀示例，如北京市为110101-110108，上海市为310101-310110等。

【日积月累】 在移动应用开发的浩瀚星空中，Swift 作为一门强大且优雅的编程语言，为 iOS 开发者们照亮了前行的道路。而其中，利用 Swift API 拉取数据这一关键技能，就如同在星际旅行中掌握了精准导航，能够帮助我们从浩瀚无垠的网络宇宙中获取所需资源，为应用注入鲜活的生命力。今天，就让我们一同踏上这场探索 Swift API 拉取数据的奇妙之旅，开启知识与实践的双重盛宴

【日积月累】 在当今数字化浪潮下，物联网（IoT）与智能应用蓬勃发展，Node-RED 作为一款强大的低代码编程工具，正逐渐成为众多开发者手中的利器。它以可视化的流程编辑界面，让复杂的系统集成与自动化任务变得触手可及。而其中，通过Node-red Api返回图片这一功能，更是为丰富应用交互体验打开了一扇新大门。今天，就让我们一同深入探究如何玩转 Node-red Api返回图片，开启这场奇妙之旅

【日积月累】 对于广大技术从业者而言，熟练处理JSON数据是日常工作中不可或缺的重要技能。而Microsoft Edge浏览器内置的JSON查看器，恰似一把能工巧匠手中的精密工具，在JSON格式化方面展现出卓越的能力，为我们解读和处理JSON数据带来了极大的便利。接下来，就让我们深入探索这款强大工具的奥秘，全面掌握JSON格式化的技巧与应用

【日积月累】 在当今数字化浪潮席卷金融领域的大背景下，证券行业也在积极探索创新，提升服务质量、拓展业务边界成为对用户开放业务接口的证券机构的关键举措。对于广大投资者、开发者以及金融科技爱好者而言，了解哪些证券开启了这扇通向无限可能的大门至关重要。这不仅关乎个人投资策略的优化，更预示着金融生态系统的全新变革。

【日积月累】 在当今数字化的时代，人工智能技术正以前所未有的速度渗透到我们生活的各个角落，ChatGPT 作为其中的佼佼者，已然成为人们获取信息、解决问题、激发创意的得力助手。而随着语音交互技术的蓬勃发展， Chatgpt 语音输入 网页功能更是为用户带来了全新的体验，那它究竟是如何实现的呢？接下来，本文将为您揭开它神秘的面纱，带您深入了解其背后的技术原理、实现方法以及实用技巧

【日积月累】 本文将整合多篇关于 GPT-o1 的文章要点，深入探究这一模型的方方面面，从它的诞生背景、核心特性，到GPT o1 可以做什么,多元应用场景，再到使用中的挑战以及对未来的深远影响，为读者呈现一幅详尽的 GPT-o1 全景图

【日积月累】 在当今数字化转型的洪流中，企业与开发者对于高效、可靠的数据处理与分析服务的需求日益增长，这些服务已成为推动业务创新与发展的重要引擎。阿里云市场API开放平台，汇聚了众多如豆包API般功能卓越的数据处理工具，以其强大的性能和广泛的适用性，成为...

【日积月累】 在当今的数字媒体创作、软件开发以及广泛的商业应用领域中，集成高效、可靠的API服务已成为提升产品功能和用户体验的关键一环。Canva Austria GmbH作为创意设计与内容生成领域的佼佼者，其API开放平台为开发者提供了丰富的资源和工具...

【日积月累】 阿里云开放平台API为开发者提供了广泛的云计算服务，帮助用户构建、管理和优化各种云基础设施。通过该平台，开发者可以轻松集成多种云服务，如计算、存储、数据库、人工智能等，满足不同业务需求。获取阿里云开放平台API密钥是使用其服务的第一步。此密...

【日积月累】 TomTom开放平台提供了强大的位置数据服务，使开发者能够将高精度地图、路线规划以及实时交通信息等功能集成到自己的应用程序中。通过使用TomTom API，开发者可以轻松地访问全球范围内的地图数据和实时位置服务。本文将指导你如何获取tomt...

【日积月累】 图神经网络由于其在处理非欧空间数据和复杂特征方面的优势，广泛应用在像推荐系统、知识图谱和交通道路分析。但是，图数据量大了以后，问题就来了，计算起来超级慢，内存也撑不住，而且分布式系统通信起来也很费劲。 在此，本文首先介绍了图神经网络如...

【日积月累】 决策树（Decision Tree）是一种基础且直观的分类与回归技术，它借鉴了人类的决策过程。该技术通过逐步拆分数据集，并根据特征选择建立规则，从而实现对数据的分类和预测。以下是对决策树的深入解析，内容涵盖其训练与可视化方法、类概率的估计，...

【日积月累】 文章深入探讨了大型模型的技术原理、应用场景及其在人工智能领域的重要性。文章首先回顾了人工神经网络（ANN）的发展历程，包括早期的基础模型如RNN（循环神经网络）和NNLM（神经网络语言模型），这些模型为现代大型模型的演进奠定了基础。接着，文章详细介绍了大型模型的架构和训练过程，强调了其在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域的广泛应用，如文本生成、翻译和图像识别。此外，文章还提到贝叶斯网络在概率推理和不确定性处理中的重要作用，并将其与深度学习模型进行了对比分析。最后，文章讨论了大型模型面临的挑战，如计算资源消耗、数据隐私问题以及模型的可解释性，并展望了未来发展趋势。总体而言，该文为读者提供了对大型模型及其相关技术（如RNN、NNLM、人工神经网络和贝叶斯网络）的全面理解，展示了其在现代科技中的巨大潜力。

【日积月累】 图神经网络由于其在处理非欧空间数据和复杂特征方面的优势，受到广泛关注并应用于推荐系统、知识图谱、交通道路分析等场景。 大规模图结构的不规则性、节点特征的复杂性以及训练样本的依赖性给图神经网络模型的计算效率、内存管理以及分布式系统中的通...