为什么四维无法升级为五维呢？ 4 维张量升为 5 维的操作，在深度学习里很常见啊

还可以参考这个评审标准：“同一型号 CPU 序号不具备唯一性，仅有 CPU 序号一致不作为无效响应因素。”
https://xinyang.zfcg.henan.gov.cn/cmsweb81e27e/nas/webfile2024//xinmi/rootfiles/2024/04/02/6a790eead94b47df90a8c77da82074a1.pdf

一致的是 wmic CPU get ProcessorID返回值吧？它只反映指令集、架构、步进等通用信息，同型号批次是会一样
可以参考 Intel Software Developer's Manuals 对 CPUID opcode 的描述：Processor serial number (PSN) is not supported in the Pentium 4 processor or later. （ https://cdrdv2.intel.com/v1/dl/getContent/671199 ）

@ghmum
需求 1 如果还没用上 sqlite ，就用 excel 过渡吧，可以参考这个框架：
每行对应一个题目，用一列保存题目 word 链接，其他列用作标签，例如
路径（不是题目本身）|题目在文档的位置|难度|出题次数|领域
d:\xx.docx|xxx|1|10|力学

这样，需求 2 可以用 excel 的筛选实现，也可以手动复制选中题目（行）到新表格

需求 3 写一个脚本，导出筛选结果为 docx ，用 word 查看。为了方便修改，可以显示每道题的 docx 链接

这个思路应该很好让 AI 编码，python 、vba 都可以，以后也不难升级 sqlite 、添加界面

我想可以借鉴疲劳驾驶检测技术，帮助自己确认需要休息了

要降低人为因素，提升系统可靠度的时候。

二维码故意设了一个门槛，无法由人脑 decode 、encode ，所以它能防止人有意无意地篡改信息。比如扫码登 wifi 之所以好用，就是因为手输经常输错。#19 提到的仓库管理也有这个原因

没怎么实操过，我理解的短期异常检测一般是建立预测模型，然后检查预测结果与实际数据的差值，判断是否超过 N 个标准差
最简单的高低门限，相当于预测模型输出、标准差都取定值。2L 相当于预测值、标准差取近期测量结果。复杂一点可以用卡尔曼滤波等算法得到预测信号的标准差，来避免你说的陡峭趋势下误触发检测。

理论上可以，但会遇到很多工程问题，包括调试识别效果、传输协议、上位机软件等等
既然你同时提到压缩算法和目标检测，我想可以在 ROI 编码算法方面延伸一些，即增强识别到物体区域的视频质量，降低其他位置的质量。有点老，但做本科毕设应该够了

四则运算一定能简化成“a * col + b”
也就是把你现在的“全部数据都+12” 换成 “全部数据都乘以 a ，加 b”
精度要求、除以 0 等情况另说

测试、开发之外，再加个管理层维度呗。不然让你对接 60 个开发怎么办

年租金 M 写死了，25 年内通货膨胀、电价上涨都吃亏

新开的国家地理信息公共服务平台（天地图）可以看看

如果 select 需要 id ，那么 add 应该返回 id ，否则用户无法知道。python 保存并使用就行了

很久以前买的联想台式机，硬盘标称 8.4G 。后来拆机才发现是 10G 的，留了 1G 多没分区

评分用的是 jpg EXIF 的 0~5 分级吗？
可以先导出 jpg ，让对方在文件属性或者 xnview 等看图软件里给 jpg 打分，你再用 exiftool 把 jpg 的评分同步回 raw

line.strip('.mp3') 删除的不是'.mp3'字符串，而是其中的任意字符，所以会把'p.mp3'一起去掉