2. 内存不连续： 节点分散在堆上，缓存命中率低，遍历速度比 vector 慢。
字面量取地址： p := &Person{Name: "Diana", Age: 28} 这种方式常用于函数传参或赋值给接口。
针对传统顺序执行导致并发效率低下的问题，文章提出了一种通过巧妙重排通道操作的解决方案。
4. Windows平台专用方法：WinAPI 或 _spawn 函数 在Windows下，除了system()，还可使用Microsoft CRT提供的_spawn系列函数或Win32 API如CreateProcess。
路径压缩在find中实现，使后续查询接近O(1)。
/** * 根据WooCommerce页面类型条件加载脚本和样式。
方法一：使用 len() 函数def swapList(newList): size = len(newList) temp = newList[0] newList[0] = newList[size - 1] newList[size - 1] = temp return newList newList = [12, 35, 9, 56, 24] print(swapList(newList)) # Output: [24, 35, 9, 56, 12]这段代码首先使用 len() 函数获取列表的长度，然后将第一个元素和最后一个元素进行交换。
查阅官方文档和社区资源： KivyMD 社区活跃，官方文档详尽。
恢复电影状态： 遍历帧后，将电影恢复到之前的帧和播放状态。
验证修复nbdev安装完成后，您可以再次尝试运行nbdev_install_quarto命令，以验证问题是否已解决。
基本上就这些，整个过程不复杂但容易忽略环境变量配置。
转义不当或遗漏：开发者可能会遗漏某些需要转义的字符，或者在不同的上下文中使用不同的转义函数，导致防护不一致。
IDE集成： 像LiteIDE这样的集成开发环境，其主要职责是提供代码编辑、编译和调试功能。
例如： $number = 5; echo $number++; // 输出 5，然后 $number 变为 6 echo ++$number; // $number 先变为 7，输出 7 副作用在表达式中的体现 当递增操作嵌入更复杂的表达式时，其副作用可能导致难以预测的结果。
Go工作区通常包含src、pkg和bin三个子目录。
类型断言是检查接口变量的动态类型是否为特定类型，不会改变变量的类型。
这是因为当结构体被创建时，其字段会被自动初始化为零值（zero value），例如 string 为 ""，int 为 0。
本文将探讨如何在 Go HTTP 服务器中处理这类非标准的 GET 请求。
下面介绍如何用 Go 实现一个能读取日志文件、提取关键信息并进行简单统计的工具。
示例代码修改：import pandas as pd import time from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key = "[MY API KEY]") # 建议为每个文件创建一个新的线程，以避免线程内容积累和混淆 # thread = client.beta.threads.create() # 移到循环内部 assistant = client.beta.assistants.create( name = "Nomination Hearing Identifier", instructions = "Given a complete transcript of a US Senate hearing, determine if this hearing was or was not a nomination hearing. Respond with only 'YES' or 'NO' and do not provide justification.", tools = [{"type": "retrieval"}], model = "gpt-3.5-turbo-1106" ) files = ["CHRG-108shrg1910401.txt","CHRG-108shrg1910403.txt", "CHRG-108shrg1910406.txt", "CHRG-108shrg1910407.txt", "CHRG-108shrg1910408.txt", "CHRG-108shrg1910409.txt", "CHRG-108shrg1910410.txt", "CHRG-108shrg1910411.txt", "CHRG-108shrg1910413.txt", "CHRG-108shrg1910414.txt"] jacket_classifications = pd.DataFrame(columns = ["jacket", "is_nomination"]) for file in files: # 为每个文件创建一个新的线程，确保隔离性 thread = client.beta.threads.create() gpt_file = client.files.create( file = open(file, "rb"), purpose = 'assistants' ) message = client.beta.threads.messages.create( thread_id=thread.id, role="user", content="Determine if the transcript in this file does or does not describe a nomination hearing. Respond with only 'YES' or 'NO' and do not provide justification.", file_ids=[gpt_file.id] ) run = client.beta.threads.runs.create( thread_id=thread.id, assistant_id=assistant.id, ) # 在这里引入一个更长的初始等待，以避免立即开始频繁轮询 print(f"Waiting for run {run.id} to complete for file {file}...") # time.sleep(5) # 可以在这里加一个初始等待，但更重要的是循环内的等待 while run.status != "completed": # 每次轮询前都进行等待，确保retrieve调用频率受控 # 假设每次retrieve调用需要至少20秒的间隔来满足3 RPM的限制 # 如果Run本身很快，可以适当缩短，但要保守估计 print(f"Run status: {run.status}. Sleeping for 10 seconds before next check.") time.sleep(10) # 关键：在每次retrieve调用前等待 run = client.beta.threads.runs.retrieve( thread_id=thread.id, run_id=run.id ) if run.status == "failed": print(f"Run failed for file {file}: {run.last_error}") # 可以在这里添加重试逻辑或跳过当前文件 break # 跳出当前文件的轮询循环 if run.status == "completed": messages = client.beta.threads.messages.list( thread_id=thread.id ) output = messages.data[0].content[0].text.value is_nomination = 0 # 默认值 if "yes" in output.lower(): # 统一转换为小写进行判断 is_nomination = 1 row = pd.DataFrame({"jacket":[file], "is_nomination":[is_nomination]}) jacket_classifications = pd.concat([jacket_classifications, row], ignore_index=True) # 使用ignore_index=True print(f"Processed file {file}. Result: {output}") else: print(f"Skipping file {file} due to failed run.") # 外部循环的延迟可以根据整体请求频率和模型处理速度调整 # 如果内部轮询已经有了足够的延迟，这里可以根据需要调整 print("Sleeping 20 seconds before processing next file to ensure overall API call rate limit not surpassed.") time.sleep(20) # 确保下一个文件的初始请求不会立即触发速率限制 jacket_classifications.to_csv("[MY FILE PATH]/test.csv", index=False) # index=False避免写入额外索引列 print("Processing complete. Results saved to CSV.")代码改进说明： 内部轮询延迟： 在while run.status != "completed"循环内部，每次调用client.beta.threads.runs.retrieve之前添加time.sleep(10)。

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