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最近在使用python的xlwt模块，它和xlrd、xlutil显然从名字上看得出是一套体系。
然后在写入的时候发生了一些故事。
我不能正确的将很多数据写到一个文件里面。这个文件尽管对于excel来说还不是很大，总共1.5M左右，几万个数据。
但是并不像很多人说的那样，4096个字节的缓冲区，如果接近此缓冲区，flush一下内存即可完成存储并且不丢失数据，不产生异常 。
现在是很多数据也不会产生异常，但是会丢失数据，打开xls文件时，会提示无法打开。
这个问题是这样测试出来的。
编程实现对一个xls的打开、读取、排序，并写入另一个xls文件。
当数据达到31列，2000行时，输出的文件：发现不可读取的内容。是否恢复此工作簿的内容？
当然，恢复是没恢复过来。
通过逐渐减少行数，发现在148行左右就已经出问题了，而且，每次不一定是在148行出事，有时142行没有问题，有时有问题。那么多少行肯定没问题？按照大家的说法，4096/31，4096=31*132+4,132行肯定没问题？
减少到131行、130行，仍然会出问题，只不过有部分数据恢复了回来。
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内容概要：本文详细探讨了大语言模型（LLMs）在教育应用中遇到的知识冲突问题，包括概念定义、事实陈述和逻辑推理层面的认知不一致性。文章分析了知识冲突的技术成因，如训练数据噪声、参数化知识表示的局限、推理机制的缺陷、模型架构的不足及外部知识的偏差，并探讨了这些因素对教育应用的深远影响。文中提出了多维度的解决路径，如通过数据增强优化知识表示、利用提示强化上下文连贯、开发量规完善模型评估等。此外，文章从社会文化的宏观视角剖析了知识冲突的外部驱动因素，探讨如何在多元异质、动态演进的社会建构语境中构建开放进取、兼容融通的智能教育应用体系。 适合人群：从事教育技术研究的学者、教育工作者、人工智能研究人员和技术开发者。 使用场景及目标：①帮助教育工作者理解大语言模型在教育应用中的局限性；②为技术人员提供优化大语言模型教育应用的具体策略；③促进教育人工智能技术的可靠性、适应性和普及性提升。 其他说明：文章强调了知识冲突的有效化解不仅能够提升大语言模型在教育场景中的应用价值，还将为人工智能在更广泛领域的可持续发展奠定坚实基础。
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STM32超声波红外避障小车项目通过STM32微控制器实现自动避障功能。硬件部分主要包括STM32开发板、超声波传感器、红外传感器、直流电机、电池模块和电机驱动模块。超声波传感器用于测量前方障碍物的距离，红外传感器帮助小车检测地面线路或障碍物。电机驱动模块通过STM32控制直流电机的转动，从而实现小车的前进、后退和转向。 在软件方面，STM32通过编写简单的避障算法，实时读取传感器数据，并根据环境信息控制小车的运动。当超声波传感器检测到障碍物时，系统会触发后退或转向操作，避免碰撞。
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