如何解决 安卓手机误删微信聊天记录恢复？有哪些实用的方法？

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顺便提一下，如果是关于 ESP32和ESP8266在不同工作模式下的功耗差异有哪些？ 的话，我的经验是：ESP32和ESP8266在不同工作模式下的功耗差异主要体现在以下几个方面： 1. **主动模式（Tx/Rx）** ESP32功能更强大，WiFi和蓝牙同时工作，功耗自然高一些，发射时大约80-260mA；ESP8266专注WiFi，发射功耗一般在70-170mA，整体来说ESP8266的峰值功耗稍低。 2. **待机模式（Modem Sleep）** 两者都会关闭部分无线模块以节省电力。ESP32功耗在15-20mA左右，ESP8266略低一些，大约在15mA左右。 3. **轻度睡眠（Light Sleep）** ESP32功耗可以降到几mA，保持WiFi连接和一部分运算能力；ESP8266轻度睡眠功耗也差不多，但ESP32支持更多灵活的唤醒选项。 4. **深度睡眠（Deep Sleep）** 这里差异最大。ESP32能降到10-150μA之间，具体看外设和唤醒源；ESP8266深睡时功耗大约20-80μA，通常ESP32在深睡时更低且更灵活。 总结来说，ESP32功能更丰富，功耗相对高一点，但它在深度睡眠模式下更省电，有更多低功耗管理选项；ESP8266功耗整体偏低，适合简单WiFi应用。选择哪个，看你项目需求和功耗预算了。

顺便提一下，如果是关于 如何制定适合新手的数据科学学习计划？ 的话，我的经验是：制定适合新手的数据科学学习计划，关键是从基础开始，循序渐进。第一步，先打好数学和统计学基础，特别是线性代数、概率和统计，这些是理解后续知识的基石。第二步，学会一门编程语言，推荐Python，因为它简单且有丰富的数据科学工具。第三步，掌握数据处理和分析技能，比如用Pandas和NumPy，学会清洗和操作数据。紧接着，学习数据可视化，常用Matplotlib和Seaborn，方便展示分析结果。然后，入门机器学习的基本概念，比如监督学习、无监督学习，了解常见算法如线性回归、决策树。期间可以通过Kaggle等平台做一些小项目，实战很关键。最后，保持持续学习，关注行业动态，多看书、多做练习。整体节奏不要太快，每天保证1-2小时，坚持几个月就会有明显提升。记得，有问题多问，多动手实践，学习数据科学会更有效也更有趣。

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