通过命令行： 使用SSH连接到你的Magento服务器，然后执行以下命令：php bin/magento cache:clean php bin/magento cache:flushcache:clean 命令清除已过期的缓存，cache:flush 命令清除所有缓存。
启用速率限制中间件 要在项目中使用速率限制，需在 Program.cs 中注册服务并添加中间件： var builder = WebApplication.CreateBuilder(args); // 添加速率限制服务 builder.Services.AddRateLimiter(options => {     options.AddFixedWindowLimiter(policyName: "fixed", context =>     {        context.PermitLimit = 5; // 每窗口允许请求数        context.Window = TimeSpan.FromSeconds(10); // 窗口长度        context.QueueProcessingOrder = QueueProcessingOrder.OldestFirst;        context.QueueLimit = 1; // 排队请求上限     }); }); var app = builder.Build(); // 使用速率限制中间件 app.UseRateLimiter(); app.Run(); 为路由或终结点应用限流策略 配置好策略后，可在具体路由上应用： app.MapGet("/api/values", () => "Hello World") 百度文心百中 百度大模型语义搜索体验中心 22 查看详情     .RequireRateLimiting("fixed"); 也可以对整个应用统一启用： app.UseRateLimiter(); app.UseRouting(); app.UseAuthorization(); app.MapControllers().RequireRateLimiting("fixed"); 支持的限流策略类型 Fixed Window：固定时间窗口内限制请求数量，适合简单场景 Sliding Window：滑动窗口，更平滑地控制频率 Token Bucket：基于令牌桶算法，允许短时突发流量 Concurrency：限制最大并发请求数 例如使用令牌桶策略： options.AddTokenBucketLimiter("token", context => {     context.TokenLimit = 10;     context.TokensPerPeriod = 2;     context.ReplenishmentPeriod = TimeSpan.FromSeconds(5); }); 自定义拒绝响应 可设置请求被拒绝时的处理逻辑： options.OnRejected = (context, cancellationToken) => {     context.HttpContext.Response.StatusCode = 429;     return context.HttpContext.Response.WriteAsync("Too many requests."); }; 基本上就这些。
例如，在一个并发访问的配置缓存中： var ( configMap = make(map[string]string) mu sync.RWMutex ) func GetConfig(key string) string { mu.RLock() defer mu.RUnlock() return configMap[key] } func SetConfig(key, value string) { mu.Lock() defer mu.Unlock() configMap[key] = value } 这样能显著提升高并发读场景下的吞吐量。
自定义函数的用途： 只有在极少数需要严格模拟 each() 返回结构，且无法直接修改循环逻辑的遗留系统中，才考虑使用 myEach() 这样的自定义函数。
文件上传实现要点 用户通过表单提交文件时，前端需使用input[type="file"]并设置表单的enctype="multipart/form-data"。
以下是针对不同类型的智能指针（std::unique_ptr、std::shared_ptr、std::weak_ptr）的判空方法。
其他序列化选项（可选） 根据特定需求，也可考虑： MessagePack：比 JSON 更紧凑，有第三方库支持如 github.com/vmihailenco/msgpack/v5 Avro：主要用于大数据场景，支持 schema 演进 FlatBuffers：极快读取速度，适合低延迟场景 基本上就这些。
基本上就这些。
由于我们修改了SELECT语句为SELECT body, title ...，那么rows.Scan也需要相应地修改为rows.Scan(&body, &title)：// 修改后的数据扫描逻辑 for rows.Next() { var title, body string // 声明用于接收数据的变量 // 扫描结果到对应的变量中，顺序与SELECT语句中的字段顺序一致 if err := rows.Scan(&body, &title); err != nil { fmt.Println("扫描数据失败:", err) continue } // 打印获取到的多字段数据 fmt.Printf("Title: %s\nBody: %s\n", title, body) }完整示例代码 下面是一个完整的Go程序，演示了如何连接到MySQL数据库，查询并打印page表中title和body两个字段的数据：package main import ( "database/sql" "fmt" _ "github.com/go-sql-driver/mysql" // 导入MySQL驱动 ) func main() { // 1. 连接数据库 db, err := sql.Open("mysql", "root:Password1@/wiki1") if err != nil { fmt.Println("数据库连接失败:", err) return } defer db.Close() // 确保关闭数据库连接 // 2. 准备查询语句，选择多个字段 // 注意：SELECT语句中字段的顺序（body, title）将决定rows.Scan中变量的顺序 st, err := db.Prepare("SELECT body, title FROM page WHERE title=?") if err != nil { fmt.Println("预处理查询失败:", err) return } defer st.Close() // 确保关闭预处理语句 // 3. 执行查询，传入参数 rows, err := st.Query("title1") if err != nil { fmt.Println("执行查询失败:", err) return } defer rows.Close() // 确保关闭结果集 // 4. 遍历结果集并扫描数据 for rows.Next() { var title, body string // 声明用于接收title和body的变量 // 将查询结果扫描到对应的Go变量中 // 变量的顺序必须与SELECT语句中字段的顺序（body, title）严格匹配 if err := rows.Scan(&body, &title); err != nil { fmt.Println("扫描数据失败:", err) continue // 继续处理下一行，或根据错误类型决定是否中断 } // 5. 打印获取到的多字段数据 fmt.Printf("Title: %s\nBody: %s\n", title, body) } // 6. 检查遍历结果集过程中是否发生错误 if err := rows.Err(); err != nil { fmt.Println("遍历结果集时发生错误:", err) } }注意事项与最佳实践 字段顺序一致性： SELECT语句中字段的顺序必须与rows.Scan方法中参数的顺序完全一致。
虽然不能像同步代码那样直接throw，但合理设计通信机制后，依然能实现稳定可靠的错误管理。
108 查看详情 完整调用示例 假设图有4个节点，边如下： int main() { vector<Edge> edges = { {0, 1, 10}, {0, 2, 6}, {0, 3, 5}, {1, 3, 15}, {2, 3, 4} }; int n = 4; vector<Edge> mst = kruskal(edges, n); <pre class='brush:php;toolbar:false;'>cout << "最小生成树的边：\n"; for (const auto& e : mst) { cout << e.u << " -- " << e.v << " : " << e.weight << "\n"; } return 0;}输出结果会显示构成最小生成树的边及其权重，总权重最小且无环。
0xBF 在二进制中是 10111111。
文件的创建与写入 使用os.Create可以创建一个新文件，若文件已存在则会清空内容。
本文详细介绍了如何利用Laravel Collection的强大功能，对复杂数据进行多维度分组、合并重复项，并对指定字段进行求和，最终将数据重塑为结构清晰、易于展示的格式。
密钥（key）通过独立接口提供，并做访问限制。
使用XPath表达式精准查找节点 XPath是一种专门用于在XML文档中查找节点的语言，支持路径匹配、属性筛选和条件判断。
初始化RBAC数据: 创建一个console command来初始化RBAC数据。
$recovered_cp1251 = mb_convert_encoding($input, 'CP1252', 'UTF-8'); echo "第一步恢复后的CP1251字符串 (可能仍显示乱码，但编码已正确): " . $recovered_cp1251 . PHP_EOL; // 步骤2：将已恢复的CP1251字符串正确地转换为UTF-8 $final_utf8_string = mb_convert_encoding($recovered_cp1251, 'UTF-8', 'CP1251'); echo "最终正确的UTF-8字符串: " . $final_utf8_string . PHP_EOL; // 预期输出: Ну и я сделала выводы... ?>代码解释： $input = 'Íó è ÿ ñäåëàëà âûâîäû...';：这是我们遇到的乱码字符串。
以下是几种可行的加密传输方案，适用于流式输出场景。
通过格式化XML字符串，可以让标签层级清晰、缩进整齐，提升可读性。

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