如何解决 签证照片尺寸要求？有哪些实用的方法？

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顺便提一下，如果是关于 2025 年 StackOverflow 开发者调查报告中最受欢迎的编程语言有哪些？ 的话，我的经验是：根据2025年Stack Overflow开发者调查，最受欢迎的编程语言主要有几个： 1. **JavaScript**：依旧是大家最常用的语言，尤其是在前端开发领域，应用非常广泛。 2. **Python**：因为简单好用，加上在数据科学、人工智能领域火得不得了，持续受欢迎。 3. **TypeScript**：作为JavaScript的超集，提供了更好的类型支持，越来越多开发者转向使用它。 4. **Java**：传统的大型企业后台开发常用语言，依然稳固地占有一席之地。 5. **C#**：特别是在游戏开发和微软生态系统里，C#依然很流行。 除此之外，像Go、Rust也越来越被看好，因其性能和安全性被很多新项目采用。 总结来说，前端的JavaScript和TypeScript，数据和AI领域的Python，以及Java和C#这类传统主力语言，依然是开发者的“常青树”。新兴语言则在特定方向逐渐崭露头角。

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顺便提一下，如果是关于 如何制定适合初学者的数据科学学习路线？ 的话，我的经验是：制定适合初学者的数据科学学习路线，关键是循序渐进，打好基础。首先，掌握基本的数学知识，尤其是线性代数、概率和统计，这为后面理解模型和算法奠定基础。然后，学习一门编程语言，推荐Python，因为它简单且有丰富的数据科学库，比如Pandas、NumPy、Matplotlib。 接着，掌握数据处理和清洗的方法，能把杂乱无章的数据变得规整、有用。之后，学习基础的机器学习算法，比如线性回归、分类和聚类，理解它们的原理和应用场景。再往后，可以接触深度学习和大数据工具，但不急，先把基础学扎实。 学习过程中，多做项目和练习，比如分析公开数据集，真正动手实践。利用网上免费或付费资源，比如Coursera、Kaggle和慕课网，跟着课程走能省不少弯路。另外，保持好奇心和持续学习的习惯，数据科学变化快，持续更新知识很重要。 总结就是：数学→编程→数据处理→基础机器学习→项目实战，稳扎稳打，边学边练，慢慢深入。这样，初学者才能更顺利地成长为合格的数据科学家。

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