比格设计 比格设计是135编辑器旗下一款一站式、多场景、智能化的在线图片编辑器 124 查看详情 格式化时间为“年-月-日 时:分”：{loginTime:yyyy-MM-dd HH:mm} 显示两位小数的浮点数：double price = 19.5; → {price:F2} 整数补零至6位：int id = 123; → {id:D6} 例如：Console.WriteLine($"ID:{id:D6} - User {user} paid ${price:F2} on {loginTime:yyyy-MM-dd}") 输出为 ID:000123 - User Alice paid $19.50 on 2025-09-25。
坚持使用清晰、一致的命名方式，会让你的PHP代码更易理解和长期维护。
这便是虚函数和多态性带来的巨大复用价值。
# 初始化Pygad GA实例 ga_instance = pygad.GA(num_generations=50, # 总世代数 sol_per_pop=10, # 每代种群中的解决方案数量 num_genes=5, # 每个解决方案中的基因数量 num_parents_mating=4, # 每次交配中选择的父代数量 fitness_func=fitness_func, # 适应度函数 on_generation=on_generation_callback, # 注册回调函数 init_range_low=0, # 基因的下限 init_range_high=10, # 基因的上限 allow_duplicate_genes=True, # 是否允许重复基因 gene_type=float) # 基因类型 # 运行遗传算法 ga_instance.run() # 打印结果（可选） print("\n算法运行结束。
在C++中，std::async 是进行异步编程的便捷工具，它能让你在一个单独的线程中运行函数，并通过 std::future 获取其返回结果。
强大的语音识别、AR翻译功能。
它要求两个输入容器已经按顺序排列（升序或降序），并生成一个新的有序序列。
getenv 简单直接，适合绝大多数场景。
PHP中可通过Trait、工厂模式或中间件灵活切换逻辑分支。
3. 数据交互格式建议 为提升灵活性和可维护性，建议使用结构化数据格式进行通信。
例如，实现一个简单的无锁计数器： 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”；#include <atomic> class Counter { private: std::atomic<int> count{0}; public: void increment() { count.fetch_add(1, std::memory_order_relaxed); // 使用 relaxed 顺序 } int getCount() { return count.load(std::memory_order_relaxed); // 使用 relaxed 顺序 } };在这个例子中，memory_order_relaxed 足够保证计数器的原子性，但如果需要保证特定线程间的可见性，就需要更强的内存序。
处理非JSON响应： 如果cURL请求返回的不是有效的JSON字符串（例如HTML错误页面或空响应），json_decode() 将返回 null。
总结 在PHP DocBlock中注解时间戳，并没有一个名为timestamp的特定类型。
内存管理： 当处理完数据后，及时从map中删除不再需要的条目（如示例中的delete(State.Vals, id)），可以防止map无限增长，导致内存泄漏。
enumerate(split_string): enumerate() 函数用于将一个可迭代对象（如列表）组合为一个枚举对象，同时返回数据和对应的索引值。
支持的控件类型： win32后端： 主要支持标准的Win32控件（如Button, Edit, ComboBox等）。
以下是使用network.optimize()方法设置Gurobi时间限制的示例代码：import pypsa import numpy as np import pandas as pd # from pyomo.environ import Constraint, value # 这些Pyomo导入在此示例中不是必需的 # 设置时间范围和频率 start_mt = 1 start_yr = 2022 end_mt = 12 end_yr = 2022 end_day = 31 frequency = 15 snapshots = pd.date_range(f"{start_yr}-{start_mt}-01", f"{end_yr}-{end_mt}-{end_day} 23:59", freq=f"{frequency}min") np.random.seed(len(snapshots)) # 创建PyPSA网络 network = pypsa.Network() network.add("Bus", "Bus") network.set_snapshots(snapshots) # 添加负荷 load_profile = np.random.randint(2800, 3300, len(snapshots)) network.add("Load", "Load profile", bus="Bus", p_set=load_profile) # 定义发电机数据 generator_data = { 'coal1': {'capacity': 800, 'carrier': 'Coal', 'ramp up': 0.1, 'ramp down': 0.1, 'variable cost': 10, 'co2_emission_factor': 0.95}, 'coal2': {'capacity': 600, 'carrier': 'Coal', 'ramp up': 0.1, 'ramp down': 0.1, 'variable cost': 11, 'co2_emission_factor': 0.95}, 'coal3': {'capacity': 500, 'carrier': 'Coal', 'ramp up': 0.1, 'ramp down': 0.1, 'variable cost': 11, 'co2_emission_factor': 0.95}, 'gas1': {'capacity': 600, 'carrier': 'Gas', 'ramp up': 0.05, 'ramp down': 0.05, 'variable cost': 12, 'co2_emission_factor': 0.45}, 'gas2': {'capacity': 600, 'carrier': 'Gas', 'ramp up': 0.05, 'ramp down': 0.05, 'variable cost': 13, 'co2_emission_factor': 0.45}, 'nuclear1': {'capacity': 300, 'carrier': 'Nuclear', 'ramp up': 0.01, 'ramp down': 0.01, 'variable cost': 4, 'co2_emission_factor': 0.03}, 'nuclear2': {'capacity': 400, 'carrier': 'Nuclear', 'ramp up': 0.01, 'ramp down': 0.01, 'variable cost': 3, 'co2_emission_factor': 0.03}, 'nuclear3': {'capacity': 250, 'carrier': 'Nuclear', 'ramp up': 0.01, 'ramp down': 0.01, 'variable cost': 3, 'co2_emission_factor': 0.03}, 'solar1': {'capacity': 150, 'carrier': 'Solar', 'ramp up': 0.25, 'ramp down': 0.25, 'variable cost': 1, 'co2_emission_factor': 0.0}, 'solar2': {'capacity': 200, 'carrier': 'Solar', 'ramp up': 0.25, 'ramp down': 0.25, 'variable cost': 2, 'co2_emission_factor': 0.0}, 'backup': {'capacity': 1000, 'carrier': 'Import', 'ramp up': 0.25, 'ramp down': 0.25, 'variable cost': 2000, 'co2_emission_factor': 1.0}, } # 添加发电机 for name, data in generator_data.items(): network.add("Generator", name, bus="Bus", carrier=data['carrier'], p_nom=data['capacity'], marginal_cost=data['variable cost'], ramp_limit_up=data['ramp up'], ramp_limit_down=data['ramp down'], ) # 添加载体及其CO2排放因子 network.add("Carrier", "Coal", co2_emissions=0.95) network.add("Carrier", "Gas", co2_emissions=0.45) network.add("Carrier", "Nuclear", co2_emissions=0.03) network.add("Carrier", "Import", co2_emissions=1.0) network.add("Carrier", "Solar", co2_emissions=0) # 添加全局约束 network.add( "GlobalConstraint", "CO2Limit", carrier_attribute="co2_emissions", sense="<=", constant=50000000, ) # 配置Gurobi求解器选项，包括TimeLimit solver_name = "gurobi" solverOptions = { 'LogFile': "gurobiLog", 'MIPGap': 0.001, 'BarConvTol': 0.01, 'TimeLimit': 5, # 设置一个较短的时间限制用于测试 } # 使用network.optimize()方法进行优化 # 注意：network.lopf()已被弃用，推荐使用network.optimize() network.optimize(snapshots=network.snapshots, solver_name=solver_name, solver_options=solverOptions) # 导出网络模型 csv_folder_name = 'model dump' network.export_to_csv_folder(csv_folder_name) # 计算并打印结果 dispatch = network.generators_t.p total_gen = dispatch.sum() # 注意：这里直接使用了generator_data中的co2_emission_factor和variable cost # 实际PyPSA模型中，这些信息通常会存储在network.generators或network.carriers中 co2 = sum([total_gen[gen] * generator_data[gen]['co2_emission_factor'] for gen in total_gen.index]) cost = sum([total_gen[gen] * generator_data[gen]['variable cost'] for gen in total_gen.index]) print('co2 emission = ', co2) print('total cost = ', cost) dispatch['load profile'] = load_profile dispatch.to_excel('fuel wise dispatch.xlsx')当使用network.optimize()并在Gurobi达到时间限制时，控制台输出和日志通常会显示求解器状态，例如：INFO:gurobipy.gurobipy: Solved in 256542 iterations and 13.88 seconds (31.22 work units) INFO:gurobipy.gurobipy:Solved in 256542 iterations and 13.88 seconds (31.22 work units) Optimal objective 1.107350697e+09 INFO:gurobipy.gurobipy:Optimal objective 1.107350697e+09 INFO:linopy.constants: Optimization successful: Status: ok Termination condition: optimal Solution: 385440 primals, 1576779 duals Objective: 1.11e+09 Solver model: available Solver message: 2 # ... (后续PyPSA的输出)即使Gurobi因时间限制而停止，network.optimize()也能正确处理其返回的状态，并允许PyPSA加载在此之前找到的最佳可行解（如果存在），而不是直接抛出错误。
值类型作为参数 当使用值类型传递参数时，函数接收的是原始数据的一个副本。
3. 调度控制策略 Kubernetes 调度器根据资源需求、节点状态和调度规则自动分配 Pod。
int x = 10; double y = 3.14; auto result = static_cast<double>(x) * y; // result 的类型是 double 注意引用和 const/volatile 限定符： 如果需要保留引用或 const/volatile 限定符，可以使用 auto&、auto const 或 auto const&。
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