错误信息显示： TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not MultiplexedPath 这个错误是因为 tn库（text normalization库）在创建缓存目录时收到了一个 MultiplexedPath对象而不是字符串路径。 MultiplexedPath是 HuggingFace 的 huggingface_hu

tumx连接上次的窗口tmux a 简介tumx主要有三种模式：Session windows panel。 每个Session下有很多windows 每个windows下有很多panel。一般一个Session 就足够使用。 https://tmuxcheatsheet.com/ 这里有主要的命令 在~/.tmux.conf文件下添加： set-option -g mouse on 然后按 ct

huggingface加速下载在服务器中下载huggingface model 首先，安装huggingface-cli。 pip install -U huggingface_hub 接着，设置环境变量。 # 写入 ~/.bashrc export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com source .bashrc 最后下载即可。 hf download 

前缀和前缀和模板# 一维前缀和 prefix = [0] * (n + 1) for i in range(n): prefix[i + 1] = prefix[i] + a[i] # a 是 0-indexed # 查询区间 [l, r]（1-indexed） def query(l, r): return prefix[r] - prefix[l - 1] # 二维前缀和 pref

数据结构复杂度速查 数据结构 操作 时间复杂度 列表 索引访问/切片 O(1) / O(k) append/pop(末尾) O(1) insert/pop(开头) O(n) in 检查 O(n) 集合/字典 in 检查 O(1) 平均 add/insert O(1) 平均 remove/delete O(1) 平均 堆 push/pop O(lo

集合set 是无序集合，元素唯一，支持 O(1) 成员检查。 s = set() # 从列表创建（去重） nums = [1, 2, 2, 3, 3, 3] unique = set(nums) # {1, 2, 3} s.add(x) s.remove(x) # 不存在会报错 s.discard(x) # 不存在不报错 s.pop() # 删除

列表初始化与创建# 自动初始化为全0 a = [0] * n # 二维列表（注意：不能用 [[0]*m]*n，是浅拷贝！） grid = [[0] * m for _ in range(n)] # 列表推导式 squares = [x * x for x in range(n)] evens = [x for x in range(n) if x % 2 == 0] # 基本格式: [表达式

leetcode：熟悉题型和算法，各类型的题选做10-15道（保底5-8道）针对薄弱知识点查缺补漏题号：字符串：3，49，30线性表:86，16，27，732队列:641，406，899栈:946，116，117，895哈希表:61，729，25，554dfs：105，112，98，494，547，1254bfs：1091，1129，102，101，752动态规划类题目也可以适当熟悉 常考知识点：