总结 通过 numpy.ndarray.view() 方法，我们可以高效、零拷贝地将原始 uint8 字节数组转换为 uint16 等更高精度的像素数据，并结合 reshape() 恢复其二维图像结构。
# train_model.py import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ToTensor # 1. 准备数据 training_data = datasets.FashionMNIST( root="data", train=True, download=True, transform=ToTensor(), ) test_data = datasets.FashionMNIST( root="data", train=False, download=True, transform=ToTensor(), ) batch_size = 64 train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=batch_size) test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=batch_size) # 2. 获取设备 device = ( "cuda" if torch.cuda.is_available() else "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu" ) print(f"Using {device} device") # 3. 定义模型 class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.flatten = nn.Flatten() self.linear_relu_stack = nn.Sequential( nn.Linear(28*28, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 10) ) def forward(self, x): x = self.flatten(x) logits = self.linear_relu_stack(x) return logits model = NeuralNetwork().to(device) print(model) # 4. 定义损失函数和优化器 loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3) # 5. 训练函数 def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer): size = len(dataloader.dataset) model.train() for batch, (X, y) in enumerate(dataloader): X, y = X.to(device), y.to(device) pred = model(X) loss = loss_fn(pred, y) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if batch % 100 == 0: loss, current = loss.item(), (batch + 1) * len(X) print(f"loss: {loss:>7f} [{current:>5d}/{size:>5d}]") # 6. 测试函数 def test(dataloader, model, loss_fn): size = len(dataloader.dataset) num_batches = len(dataloader) model.eval() test_loss, correct = 0, 0 with torch.no_grad(): for X, y in dataloader: X, y = X.to(device), y.to(device) pred = model(X) test_loss += loss_fn(pred, y).item() correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item() test_loss /= num_batches correct /= size print(f"Test Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} \n") # 7. 训练模型并保存 epochs = 5 for t in range(epochs): print(f"Epoch {t+1}\n-------------------------------") train(train_dataloader, model, loss_fn, optimizer) test(test_dataloader, model, loss_fn) print("Done training!") # 保存模型的state_dict torch.save(model.state_dict(), "model.pth") print("Saved PyTorch Model State to model.pth")运行上述代码后，您将得到一个名为 model.pth 的文件，其中包含了训练好的模型参数。
设置合理的超时时间 Go的net/http包默认不启用超时，这意味着某些请求可能无限期挂起。
在这里，我们将 post_status 参数设置为 'pending'，这意味着查询将只返回待审状态的文章。
我们将探讨使用Laravel Collection的map()、flatten()、flatMap()以及mapWithKeys()方法，并展示如何将处理后的数据与现有数据结构无缝融合，以达到清晰、易用的数据格式。
遵循Go语言的惯例，使用明确的包名前缀和恰当的可见性设置，有助于构建清晰、可维护且健壮的代码库。
它在内部实现上通常会预先计算最终字符串的长度，然后一次性分配内存并填充内容，避免了多次内存分配和复制的开销。
按异常类型分别捕获 你可以为每种可能抛出的异常类型编写独立的catch块。
一、使用系统服务管理器 系统服务管理器是Linux操作系统自带的工具，用于管理系统服务和进程。
每个可导入的Go包或独立的Go命令都应拥有自己的Git仓库。
避免常见陷阱 不要假设 variant 的初始状态：默认构造时，它会构造第一个可默认构造的类型。
错误处理： 在实际应用中，务必使用try...except...finally结构来处理数据库连接和操作可能发生的错误，并确保连接在操作完成后被关闭。
使用lumberjack等库实现自动切割：&lumberjack.Logger{ Filename: "/var/log/app.log", MaxSize: 100, // MB MaxBackups: 3, MaxAge: 7, // days } 结合zap使用：w := zapcore.AddSync(lumberjackLogger) core := zapcore.NewCore(encoder, w, level) 基本上就这些。
Base和Derived类各自拥有独立的vtable，Derived重写func后其vtable中该条目指向Derived::func。
1. 项目结构设计 合理的项目结构有助于后期维护和扩展。
3. PHP连接数据库并执行查询<?php // ... (之前的 $fieldMap 和 $fieldIdsToFetch 定义) // 数据库连接 $mysqli = new mysqli("localhost", "dbuser", "dbpass", "dbname"); // 请替换为您的数据库信息 if ($mysqli->connect_errno) { die("Failed to connect to MySQL: " . $mysqli->connect_error); } $mysqli->set_charset("utf8mb4"); // 构建查询 $query = "SELECT app_id, field_id, value FROM name_of_table WHERE field_id IN ($fieldIdsToFetch) ORDER BY app_id"; // 执行查询 $result = $mysqli->query($query); if (!$result) { die("Error executing query: " . $mysqli->error); } // 获取所有结果作为关联数组 $rawData = $result->fetch_all(MYSQLI_ASSOC); $result->free(); // 释放结果集 // ... ?>4. 在PHP中重构数据 这是核心步骤，我们将遍历从数据库获取的扁平数据，并将其重构为按app_id分组的结构化数组。
\n: 匹配换行符。
如果键名相同，后面的值会覆盖前面的。
使用配置中心实现动态加载 主流做法是集成配置中心如 etcd、Consul 或 Nacos，它们提供高可用的键值存储和监听机制。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 1. 标志位管理（Flag） 使用位来表示多个布尔状态，节省空间并便于组合判断。

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