# 创建 df1 和 df2 的笛卡尔积 cross_merged_df = df1.merge(df2, how='cross', suffixes=('_df1', '_df2')) # 提取 'lists' 列，并使用 np.vectorize 计算 kappa # 注意：cohen_kappa_score 期望一维数组，所以需要先转换为 numpy 数组再转置 kappa_scores_vectorized = np.vectorize(cohen_kappa_score)( *cross_merged_df[['lists_df1', 'lists_df2']].to_numpy().T ) # 将结果添加到交叉合并的 DataFrame 中 cross_merged_df['kappa_score'] = kappa_scores_vectorized print("\nCross-merged DataFrame with Kappa Scores:") print(cross_merged_df[['subject_df1', 'subject_df2', 'kappa_score']])这种方法在生成中间的交叉合并数据框时可能会消耗较多内存，但对于计算本身来说效率较高。
例如 uber-go/ratelimit 提供更精确的限流控制： import "go.uber.org/ratelimit" rl := ratelimit.New(100) // 每秒100次 defer rl.Take() 适合对精度要求更高的场景。
注意设置合理的缓存失效策略，如通过版本号或哈希更新触发CDN刷新，避免清缓存成本过高。
配置读取需层层校验：先检查文件路径与存在性，再处理格式解析错误，最后验证关键字段有效性，确保程序稳定并降低运维成本。
在Windows环境下使用PHP连接SQL Server时，如果希望避免使用用户名和密码，可以通过Windows身份验证（也称集成认证）实现安全连接。
快速排序平均时间复杂度为 O(n log n)，最坏为 O(n²)，空间复杂度为 O(log n)（来自递归栈）。
每次调用 GetSize() 都可能需要遍历整个树。
尽管Go编译器和运行时在这方面做了大量优化，但在性能敏感的应用中，这仍是一个值得考虑的因素。
通常，内存泄漏是由循环引用、未释放的资源或不当的变量使用引起的。
减少模板膨胀的实用技巧 模板代码会在每个使用它的编译单元中生成副本，容易造成代码膨胀。
在 Python 中，缓存函数结果是一种有效减少重复计算的手段，特别适用于那些输入不变时输出也不变、但计算成本较高的函数。
* * @param string $test 当前正在运行的测试的完全限定名称。
1. 定义Config结构体匹配JSON格式；2. 用os.ReadFile读取文件内容；3. json.Unmarshal解析数据到结构体；4. 处理路径与错误确保稳定性。
因此，无论money >= 80的结果如何，只要bored为True，整个表达式就会因为or bored == True这一部分而变为True。
假设原图宽为 $width，高为 $height，要缩放到最大边不超过 $maxSize： 若原图宽度或高度大于 $maxSize，则按比例缩小 计算公式：$ratio = min($maxSize / $width, $maxSize / $height) 新宽度 = $width * $ratio，新高度 = $height * $ratio 2. 使用 imagecopyresampled() 实现平滑缩放 该函数支持重采样，能生成更清晰的缩略图。
使用 unsafe 包访问私有字段 unsafe 包提供了一种绕过 Go 语言类型安全机制的方法，可以直接操作内存。
以下是一些在嵌入式系统中测量代码执行时间的技巧： 使用硬件计时器： 嵌入式系统通常提供硬件计时器，可以提供高精度的计时功能。
Java可使用JAXB将XML映射为Java对象，适合固定结构的数据模型。
5.3 Cookie 选项的配置 正确配置 session.Options 对安全性至关重要： Secure: true: 在生产环境中，您的网站应该使用 HTTPS。
总结 在Symfony中测试包含外部依赖的控制器是一个常见的挑战。

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