把你的频道最核心的主题、品牌名称或主要内容类别放在标题的最前面。
实际使用中的选择建议 当你有一个 const 容器对象时，只能使用 const_iterator。
2. 减少函数调用开销： 描述： 函数调用本身是有开销的（栈帧的建立、参数的传递等）。
问题分析 在 Golang 中，*_test.go 结尾的文件被视为测试文件，用于编写单元测试、基准测试和示例函数。
通过$job->payload()，您将获得一个包含作业所有元数据和序列化数据的关联数组，这正是AWS SQS消息体（MessageBody）经过Laravel解析后的结构。
基本上就这些。
$landingPages = array(); $qGetMainPages = $connection->query("SELECT * FROM kp_landing_page WHERE parent = 0"); foreach ($qGetMainPages->rows as $mainPage) { $qGetSubPages = $connection->query(" SELECT lp.* FROM kp_landing_page lp WHERE lp.parent = '" . (int)$mainPage['landing_page_id'] . "' AND ( SELECT COUNT(*) FROM kp_landing_page_product lpp WHERE lpp.landing_page_id = lp.landing_page_id AND lpp.productid = " . (int)$row['productID'] . " ) != 0 "); foreach ($qGetSubPages->rows as $subPage) { $landingPages[$mainPage['title']][] = $subPage['title']; } }优化方案： 合并查询： 将两个查询合并为一个查询，减少数据库交互次数。
5. 注意事项与扩展 循环次数的控制：通过修改for循环中的条件表达式（例如i < 100）和初始化/后置语句，您可以轻松控制循环的执行次数。
axis=1表示函数将按行应用，lambda row:表示对每一行（row）执行匿名函数。
通过理解其核心概念并遵循最佳实践，开发者可以构建出健壮且安全的通信系统。
然而，对于像密码重置令牌失效这类与核心业务逻辑紧密相关的后置处理，将职责放在控制器、服务层、任务队列或事件监听器中，通常能带来更清晰的架构、更好的可维护性和扩展性。
下载完成后，将 JSON 文件放置在你的 Laravel 项目的适当位置，例如 config 目录。
通过将TensorFlow降级到2.10版本，并搭配正确的CUDA 11.2和cuDNN 8.1，可以有效地解决GPU无法识别的问题。
当运行时系统遍历catch块寻找匹配项时，它会检查每个catch块声明的类型是否能“接受”这个被抛出的异常对象。
4. 注意 rawurlencode() 和 rawurldecode() 与 urlencode 不同，rawurlencode() 将空格编码为 %20 而不是 +，更符合现代API（如REST接口）的要求。
用得好，三元运算符是利器；滥用则成代码陷阱。
提取特定信息：比如所有链接 如果你想提取页面中所有的超链接和地址，可以这样写： 立即学习“Python免费学习笔记（深入）”； 百度文心百中 百度大模型语义搜索体验中心 22 查看详情 class LinkExtractor(HTMLParser): def __init__(self): super().__init__() self.links = [] <pre class="brush:php;toolbar:false;"><pre class="brush:php;toolbar:false;">def handle_starttag(self, tag, attrs): if tag == 'a': attrs_dict = dict(attrs) href = attrs_dict.get('href') text = "" # 初始化 self.current_href = href self.capture_text = True else: self.capture_text = False def handle_data(self, data): if self.capture_text: self.links.append((self.current_href, data.strip())) 示例使用 parser = LinkExtractor() parser.feed('<a href="https://www.php.cn/link/c7c8c6f06ba0b5edd19e56048a7c4ec1">Google>') print(parser.links) # 输出: [('https://www.php.cn/link/c7c8c6f06ba0b5edd19e56048a7c4ec1', 'Google')] 注意事项与局限性 虽然 HTMLParser 足够简单场景使用，但有几点需要注意： 不自动修复 malformed HTML（如未闭合标签），可能解析出错。
如果只需要简单地将字符串转换为大写，则可以使用ToUpper。
步骤二：准备Oracle Instant Client 虽然Instant Client 10.2在TOAD中可用，但为了确保与XAMPP 1.7.0的最佳兼容性，建议使用与Oracle 8时代更接近的32位Instant Client版本。
from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain from langchain.memory import ConversationBufferMemory from langchain_community.llms import VertexAI # 假设使用VertexAI作为LLM from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, SystemMessagePromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate from langchain_community.vectorstores import FAISS from langchain_community.embeddings import VertexAIEmbeddings # 假设LLM和embeddings已经初始化 # code_llm = VertexAI(...) # 初始化你的LLM # embeddings = VertexAIEmbeddings(...) # 初始化你的embeddings # 1. 加载FAISS索引并创建检索器 # 确保faiss_index目录和embeddings模型与创建索引时一致 store = FAISS.load_local("faiss_index", embeddings, allow_dangerous_deserialization=True) # 注意：如果索引来自不可信来源，此参数需谨慎 retriever = store.as_retriever( search_type="similarity", search_kwargs={"k": 2}, ) # 2. 初始化对话内存 # memory_key='chat_history' 是关键，它定义了内存内容在提示中被引用的变量名 memory = ConversationBufferMemory( memory_key='chat_history', return_messages=True, output_key='answer' ) # 3. 定义自定义提示模板 # 注意：提示模板中必须包含 {context}, {chat_history}, {question} 占位符 promptTemplate = """请根据提供的上下文和聊天历史回答用户问题。
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