'); $validation->setFormula1('"选项1,选项2,选项3"'); // 选项列表 // 也可以引用其他单元格作为选项来源 // $validation->setFormula1('=$F$1:$F$3'); // 假设F1到F3是选项 // 为B列设置数字范围验证 (例如，年龄必须在18到60之间) $validationB = $sheet->getCell('B3')->getDataValidation(); $validationB->setType(DataValidation::TYPE_WHOLE); // 整数 $validationB->setOperator(DataValidation::OPERATOR_BETWEEN); $validationB->setAllowBlank(true); $validationB->setErrorTitle('年龄不合法'); $validationB->setError('年龄必须在18到60之间。
开发者经常会遇到以下几个棘手的问题： 存了个图 视频图片解析/字幕/剪辑，视频高清保存/图片源图提取 17 查看详情 内存泄漏（Memory Leaks）：这是最普遍的问题。
pattern = r"apple" replacement = "orange" string = "I have an apple and an apple." new_string = re.sub(pattern, replacement, string) print(new_string) # 输出 I have an orange and an orange.re.sub 还可以接受一个函数作为替换参数。
31 查看详情 car_numbers = ['VX33322','VF12355','VF77455','DA?????','VF10055'] def match_list(car_numbers): car = 'VF???55' res_list = [] # 创建一个空列表来存储匹配项 for i in car_numbers: if set(car) - set(i) == {'?'}: res_list.append(i) # 将匹配项添加到列表中 return res_list # 在循环结束后返回列表 print(match_list(car_numbers))代码解释 res_list = []: 初始化一个空列表 res_list，用于存储所有匹配的车辆号码。
然后，使用这个随机整数作为索引，从字符串"+-/"中选择一个字符。
1. 引言：Go程序性能分析的重要性与pprof工具 在软件开发生命周期中，性能分析是识别和优化程序瓶颈的关键环节。
64 查看详情 例如： // internal/calc/math.go package calc func Add(a, b int) int { // 导出函数 return a + b } 然后在主包中调用它，并在测试中导入这个内部包进行测试。
解决这个问题需要结合业务场景选择合适的技术方案，并在代码层面做好协调与容错设计。
没有main函数的包无法编译为可执行文件 main函数必须定义在package main中 函数签名固定 main函数不能有参数，也不能有返回值。
Linux 下使用 dlopen / dlsym / dlclose 在类Unix系统中，动态加载库依赖于dl库。
在使用 Python Scrapy 进行爬虫开发时，建模主要是通过 Item 来完成的。
用法： string line; getline(cin, line); 如果输入是： Hello World C++ 那么 line = "Hello World C++"，整个一行都被读取。
在测试阶段，可以尝试清空浏览器缓存或使用隐身模式访问。
标准库中的errors包提供了创建简单错误的功能，而fmt包则提供了更灵活的错误格式化能力。
4. 环境配置与调试实践 无论选择哪款IDE，Go语言开发环境的基础配置是必不可少的。
</p> 在PHP中编写API文档，最有效的方式是结合代码注释与文档生成工具，尤其是使用PHPDoc标准。
文心大模型 百度飞桨-文心大模型 ERNIE 3.0 文本理解与创作 56 查看详情 # 将输入数据移动到GPU（如果模型在GPU上） if torch.cuda.is_available(): input_ids = tokenized_texts['input_ids'].to('cuda') attention_mask = tokenized_texts['attention_mask'].to('cuda') else: input_ids = tokenized_texts['input_ids'] attention_mask = tokenized_texts['attention_mask'] # 前向传播生成词向量 with torch.no_grad(): outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask) # 获取最后一层隐藏状态作为词向量 word_embeddings = outputs.last_hidden_state # 打印词向量的形状 # 形状通常是 [batch_size, num_seq_tokens, embed_size] # 例如：[2, 512, 768] 表示批次大小为2，序列长度为512，词向量维度为768 print(f"生成的词向量形状: {word_embeddings.shape}")outputs.last_hidden_state即为模型最后一层的隐藏状态，它包含了每个token对应的上下文嵌入向量。
Go语言的标准库net/http提供了简洁而强大的机制来处理这类需求。
.reshape(-1): 返回一个新形状的数组。
它允许你定义一种语言的语法，并创建一个解释器来执行该语言中的语句。

本文链接：http://www.roselinjean.com/182910_780270.html