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本内容介绍如何利用小红书开放平台的笔记列表API，批量获取与关键词或用户相关的笔记数据，包括标题、封面图、互动数据等。接口支持按关键词分页查询及排序筛选，适用于内容聚合与用户分析。附Python示例代码，演示通过GET请求调用API的方法，并处理返回的JSON数据。

本文介绍Python中PIL库在图像处理中的多样化应用，涵盖裁剪、调整大小、旋转、模糊、锐化、亮度和对比度调整、翻转、压缩及添加滤镜等操作。通过具体代码示例，展示如何轻松实现这些功能，帮助读者掌握高效图像处理技术，适用于图片美化、数据分析及机器学习等领域。

现货量化合约跟单系统开发是指构建一个系统，通过使用量化交易策略，实现将现货市场的交易信号自动化地应用到交易合约中，以进行自动化的跟单交易。 以下是现货量化合约跟单系统开发的关键概述：

本系统是一个前后端分离的健康档案系统，适用于毕业设计，适合选题：前后端分离、大学生健康、健康管理、档案管理等，系统采用springboot+vue整合开发，前端主要使用了ElementUI框架、项目后端主要使用了springboot等一系列框架，数据层采用mybatis。可以个性化将学校图标或者文字修改，比如：**大学健康档案系统。

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【4月更文挑战第2天】OpenAI的论文《Scaling Laws for Neural Language Models》探索了模型规模、数据量和计算资源与性能的幂律关系。研究发现，增大模型参数、数据集和计算投入能按幂律提升性能，且模型性能与架构细节关联较小。大型模型在样本效率上更优，能在少量数据上达到与小型模型相当的性能。尽管存在理论解释和数据规模等方面的局限性，该研究为优化资源分配和设计高性能语言模型提供了关键洞见。

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