本文目录一览：
- 〖壹〗、均衡分班开源代码
- 〖贰〗、2022春遇到的一些问题,做下记录
- 〖叁〗、dify工作流发布后稳定性变差
- 〖肆〗、分样本是什么意思?
均衡分班开源代码
均衡分班的开源代码可以参考以下两种实现方式：ExcelVBA和Python。ExcelVBA代码实现 在CSDN博客上，有一篇详细介绍如何使用ExcelVBA代码实现按性别和成绩名次均衡分班的文章。该代码主要包括以下几个步骤：读取数据：通过VBA代码读取Excel表格中的数据，包括学生的姓名、性别、成绩等信息。
2022春遇到的一些问题,做下记录
〖壹〗、缺点：RPN做大可能会增加计算复杂度，如果处理不当，可能会导致RPN本身的计算时间增加，反而影响整体速度。此外，如果ROI数量减少过多，可能会遗漏一些重要的目标，导致检测精度下降。
〖贰〗、生存困境：疫情冲击下的社会阵痛经济压力加剧：物价上涨与工资下跌形成双重挤压，部分行业（如餐饮、零售）因停业陷入经营危机，个体商户面临资金链断裂风险，普通家庭消费能力受限，基本生活成本占比上升。
〖叁〗、每天记录下让自己开心和感恩的事情，哪怕是一件小事，比如家人的微笑、朋友的关心，或是自己完成了一个小目标。这些积极的记录会帮助你保持乐观的心态。同时，也不要忘记记录自己遇到的瓶颈和焦虑的问题。通过文字梳理，你可能会找到解决问题的思路，或者至少能够释放一些内心的压力。
〖肆〗、右上角工作区变为随行的问题 答案：WPS2022春季更新后，右上角的工作区变为了随行功能，这可能导致部分用户在新建和修改工作区时遇到不便。恢复方法：安装历史版本：若觉得随行功能没有以前的工作区效率高，可以选择安装一个历史版本的WPS，并关闭应用的自动更新功能。这样可以恢复到之前的工作区界面。
〖伍〗、生育问题的复杂性 生育下一代，这是一个既简单又复杂的问题。它关乎每个家庭的独特价值观，更关乎对未来估计的不可知性。从经济角度来看，高昂的养育成本以及对个人发展精力的消耗，无疑是生育的一大劣势。
〖陆〗、On Call功能问题 现象：APP显示服务器错误，无法连接手机APP。更新记录：需两把钥匙在车内才能配对；2022款暂不支持On Call，APP功能不完善；恢复出厂设置并重装APP后可控制车锁，但空调功能仍无法使用。
dify工作流发布后稳定性变差
〖壹〗、Dify工作流发布后回复稳定性变差，可能由系统组件性能瓶颈、模型训练数据质量不足、参数调优不当、硬件资源限制、上下文长度与记忆管理问题、复杂条件判断导致的性能下降以及部署与服务稳定性问题等因素导致。系统组件性能瓶颈：Dify系统在高并发场景下易出现CPU性能瓶颈。
〖贰〗、Dify工作流发布后稳定性变差可能由系统组件性能、模型质量、硬件资源、上下文管理、部署服务及工作流设计等多方面因素导致，具体分析如下：Dify系统组件性能瓶颈 工作流引擎实现：Dify系统采用单一工作流引擎处理所有应用的流程，需同时完成状态管理、数据读写、观测数据存储等任务，导致计算资源占用高。
〖叁〗、Dify老是崩溃可能由系统资源不足、高并发性能瓶颈、Gunicorn Worker异常或系统故障等原因导致，需针对性排查解决。 Docker及相关组件版本与系统资源不足Dify对宿主机的CPU和内存有明确要求（CPU ≥ 2核，RAM ≥ 4GiB）。若资源不足，可能导致容器异常退出或运行不稳定。
〖肆〗、Dify当前的问题与挑战长文本处理缺陷：生成中断：800字左右内容易因超长中断，可能因Dify对LLM的调用机制未优化长文本生成（如未分块处理或缺乏续写逻辑）。时间成本高：长文本生成需多次调用LLM，叠加Dify的中间处理环节，导致整体耗时增加。
分样本是什么意思?
〖壹〗、分样本是指将整个样本集合分割成若干部分，每个部分都包含相同数量的样本。以下是关于分样本的详细解释：定义与目的：分样本是将原始数据集合分成多份的过程，旨在便于进行模型训练、验证和测试。常见分割方式：随机分割：随机地将样本分配到不同的子集中。层次分割：根据某种层次结构或特征将样本进行分割。
〖贰〗、分层样本是一种抽样技术，它首先将总体依据特定的特征或属性分为若干层，然后从每一层中选取样本。以下是关于分层样本的详细解释：分层依据：分层样本的分层依据可以是人口统计学指标，如性别、年龄、职业等，也可以是地理位置、产品类别等其他相关因素。这些依据的选择取决于具体的研究目标和背景。
〖叁〗、分样本回归是指将整个数据集分割成多个子样本，然后对每个子样本进行回归分析的方法。在分样本回归中，每个子样本可以根据某种规则进行划分，比如按照时间顺序、地理位置等。然后，对每个子样本进行独立的回归分析，得到对应的回归模型和参数估计结果。
标签： python数据不均衡
