只要上下文实例存在，这些过滤器就会生效。
在C++11中，nullptr被引入用来替代传统的NULL宏，以更安全、更清晰地表示空指针。
l2: 第二个列表。
C++标准输入输出流基于<iostream>头文件，通过cin、cout、cerr和clog实现数据交互，使用>>和<<操作符进行输入输出，支持格式控制与流状态检查，相比C语言stdio更安全易用。
下面是一个基于二维网格地图的C++简单实现方法。
教程采用`set_index`、`unstack`和`div`的向量化方法，有效处理了缺失值，确保了计算效率和结果的准确性，避免了传统`groupby().apply()`方法的潜在性能瓶颈。
在PHP中生成二维码图片，最常用的方法是使用开源的QRcode库。
树形菜单或分类：如无限级分类，每个节点可能有子节点。
1. 使用shell_exec执行pgrep命令检测进程名；2. 读取/proc目录判断PID对应进程是否存在；3. 通过pid文件读取PID并结合前方法验证进程运行状态。
示例：在Langchain的ConversationalRetrievalChain中应用用户ID过滤from flask import Flask, request, jsonify, session import os from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain.memory import ConversationBufferWindowMemory from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain from langchain_core.prompts import PromptTemplate from langchain_community.vectorstores import Pinecone as LangchainPinecone from pinecone import Pinecone, Index app = Flask(__name__) app.secret_key = os.getenv("FLASK_SECRET_KEY", "supersecretkey") # 用于会话管理 # 初始化Pinecone客户端和嵌入模型 pinecone_api_key = os.getenv("PINECONE_API_KEY") pinecone_environment = os.getenv("PINECONE_ENVIRONMENT") openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") index_name = os.getenv("PINECONE_INDEX") text_field = "text" # 假设您的文本内容存储在元数据的'text'字段中 pinecone_client = Pinecone(api_api_key=pinecone_api_key, environment=pinecone_environment) embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key=openai_api_key) # 获取Pinecone索引实例 # 确保索引已经存在并包含数据 pinecone_index_instance = pinecone_client.Index(index_name) # 使用Langchain的Pinecone集成创建vectorstore vectorstore = LangchainPinecone( index=pinecone_index_instance, embedding=embeddings, text_key=text_field # 指定存储原始文本的元数据字段 ) # 假设这些函数用于获取用户特定的配置 def get_bot_temperature(user_id): # 根据user_id返回不同的温度，或默认值 return 0.7 def get_custom_prompt(user_id): # 根据user_id返回不同的自定义提示，或默认值 return "You are a helpful AI assistant. Answer the question based on the provided context." @app.route('/<int:user_id>/chat', methods=['POST']) def chat(user_id): user_message = request.form.get('message') if not user_message: return jsonify({"error": "Message is required"}), 400 # 从会话中加载对话历史 # 注意：为了每个用户隔离，会话键应包含user_id conversation_history_key = f'conversation_history_{user_id}' conversation_history = session.get(conversation_history_key, []) bot_temperature = get_bot_temperature(user_id) custom_prompt = get_custom_prompt(user_id) llm = ChatOpenAI( openai_api_key=openai_api_key, model_name='gpt-3.5-turbo', temperature=bot_temperature ) prompt_template = f""" {custom_prompt} CONTEXT: {{context}} QUESTION: {{question}}""" TEST_PROMPT = PromptTemplate(input_variables=["context", "question"], template=prompt_template) memory = ConversationBufferWindowMemory(memory_key="chat_history", return_messages=True, k=8) # 关键部分：在as_retriever中应用filter # Pinecone的过滤语法是字典形式，这里使用'$eq'操作符表示“等于” retriever = vectorstore.as_retriever( search_kwargs={ 'filter': {'user_id': user_id} # 精确匹配当前用户的user_id } ) conversation_chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm( llm=llm, retriever=retriever, # 使用带有过滤器的retriever memory=memory, combine_docs_chain_kwargs={"prompt": TEST_PROMPT}, ) response = conversation_chain.run({'question': user_message}) # 保存用户消息和机器人响应到会话 conversation_history.append({'input': user_message, 'output': response}) session[conversation_history_key] = conversation_history return jsonify(response=response) # if __name__ == '__main__': # # 仅用于开发测试，生产环境应使用WSGI服务器 # app.run(debug=True)代码解析： vectorstore = LangchainPinecone(...): 初始化Langchain与Pinecone的集成，需要传入Pinecone索引实例、嵌入模型和存储文本的键。
示例：<pre class="brush:php;toolbar:false;">mock_service = Mock(return_value="ok") mock_service("test") <p>print(mock_service.call_count) # 输出: 1</p><p>mock_service.reset_mock() print(mock_service.call_count) # 输出: 0 print(mock_service.return_value) # 仍是 "ok"，配置未丢失</p>基本上就这些常用统计方法。
同时，还展示了如何利用嵌套列表推导式，在分组的基础上移除子列表中的数值类型元素，从而实现更灵活的数据处理。
基本上就这些。
PHPComposer 是 PHP 的依赖管理工具，用来管理项目所需的外部库和包。
本文旨在解决在使用 MySQL 预处理语句和 `IN` 子句时，当使用字符串绑定作为 `WHERE IN` 的条件时，只返回第一行数据的问题。
第二部分（back）是逗号分隔的元素字符串，需要通过 split(', ') 方法将其转换为一个列表。
引用计数通过共享所有权自动管理对象生命周期，解决内存泄漏与野指针问题；其核心是控制块中的强弱引用计数，配合原子操作确保线程安全；但需警惕循环引用、性能开销等挑战，可通过weak_ptr打破循环、优先使用make_shared优化分配，并根据所有权语义合理选择智能指针类型。
答案：C++中执行程序的方法包括system()函数（跨平台但安全性低）、Windows的CreateProcess()（控制精细）和Linux的fork()+exec()系列（灵活高效），选择取决于平台与需求。
\n", targetNumber) } }使用 slices.Contains 是 Go 1.18 及更高版本推荐的做法，它既简洁又符合Go的惯例。
例如使用 os + colorama 初始化后仍可用系统命令清屏，而 rich 提供了直接清屏方法： from rich.console import Console <p>console = Console() console.clear() # 清屏</p>需要先安装 rich：pip install rich 基本上就这些常用方式。

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