如何解决 sitemap-413.xml？有哪些实用的方法？
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之前我也在研究 sitemap-413.xml，踩了很多坑。这里分享一个实用的技巧： 护照照片的尺寸一般是33mm×48mm，也就是3 也是开源的，界面友好一点，上手快些 **随机数生成器（RNG）**
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顺便提一下，如果是关于 PLA、ABS和PETG耗材在打印温度和后处理上有什么不同？ 的话，我的经验是：PLA、ABS和PETG是常见的3D打印耗材，它们的打印温度和后处理特点有点不一样。 **打印温度：** - **PLA**：喷嘴温度一般在180-220℃，底板温度一般保持在50-60℃，比较容易打印，对设备要求不高。 - **ABS**：喷嘴温度需要230-250℃左右，底板温度保持在90-110℃，需要封闭打印环境防止翘边。 - **PETG**：喷嘴温度一般在230-250℃，底板温度约70-80℃，介于PLA和ABS之间，打印时粘附性好。 **后处理：** - **PLA**：硬度好但脆，后处理简单，可以用砂纸打磨，支持多种喷漆和热处理，但耐高温一般。 - **ABS**：可以用丙酮蒸汽做表面抛光，变得光滑且有光泽，耐热性能好，适合后期雕刻、加热成型。 - **PETG**：韧性好，不易打磨，但耐化学性能和耐热比PLA差。后处理较难，不推荐用丙酮，会溶解表面。 总结就是：PLA温度低，打印简单，后处理方便；ABS温度高，环境要求高，但后处理用丙酮效果棒；PETG温度和后处理介于两者之间，比较耐用但不易处理。
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顺便提一下，如果是关于 适合初学者的机器学习书籍有哪些？ 的话，我的经验是：适合初学者的机器学习书籍其实挺多，简单推荐几本入门好用的： 1. 《机器学习实战》（Peter Harrington）—— 很经典的入门书，实例多，代码讲解详细，适合想动手的朋友。 2. 《机器学习》（周志华）—— 国内大神写的教材，内容扎实，理论和实践结合，适合想打好基础的。 3. 《Python机器学习》（Sebastian Raschka）—— 用Python讲解机器学习，循序渐进，项目案例丰富，适合有点编程基础的人。 4. 《统计学习方法》（李航）—— 偏理论，讲算法原理清楚，适合想深入理解背后数学的初学者。 5. 《动手学深度学习》（李沐等）—— 侧重深度学习，代码配套很好，适合有一定机器学习基础后继续提升。 总之，选书时建议结合自己目标和基础，先从实践和案例入手，再逐步深入理论。这样学机器学习会更轻松也更有趣！
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