这个方法会阻塞当前进程，直到所有任务完成并返回结果列表。
基本二分查找（递归实现） 递归方式直观地体现二分思想：每次比较中间元素，根据大小决定向左或右继续查找。
\n"; } else { echo "请传入用户名，例如：php script.php 张三\n"; } 执行命令： php greet.php 李四 输出： 你好，李四！
# 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。
外层循环遍历df1的每一行，内层循环遍历df2的每一行，计算Kappa值并构建一个嵌套字典，最终转换为一个Pandas DataFrame。
只要掌握递归的核心逻辑——“找子项，再对子项做同样操作”，就能灵活应对各种嵌套数据转换场景。
解决方案 实现一个PHP函数来将给定的时间戳或日期字符串格式化为“xx分钟前”的友好形式，这其实是一个非常常见的需求，尤其是在社交媒体、评论区等场景。
例如： 立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； <?php echo '<h2>我的视频内容</h2>'; echo '<iframe src="https://player.vimeo.com/video/123456789" width="640" height="360" frameborder="0" allow="autoplay; fullscreen" allowfullscreen></iframe>'; ?> 你也可以直接混合HTML与PHP，更清晰地管理布局： <?php $videoId = "123456789"; ?> <iframe src="https://player.vimeo.com/video/<?php echo $videoId; ?>" width="640" height="360" frameborder="0" allow="autoplay; fullscreen" allowfullscreen> </iframe> 响应式嵌入（适配移动端） 为了让视频在不同设备上正常显示，建议使用响应式设计包裹iframe： Vimeo Vimeo平台的在线视频生成工具 63 查看详情 <div style="position: relative; padding-bottom: 56.25%; height: 0;"> <iframe src="https://player.vimeo.com/video/123456789" style="position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%;" frameborder="0" allow="autoplay; fullscreen" allowfullscreen> </iframe> </div> 这种写法保持16:9宽高比，适配各种屏幕尺寸。
做好权限与清理机制是关键。
两种类型各有用途，理解转换方式能让你在处理C/C++字符串时更灵活。
-l 禁用函数内联，配合-N使用，使调用栈更清晰。
以上就是如何用 Kustomize 定制 .NET 应用的 Kubernetes 配置？
通过设置 GOPRIVATE 环境变量，可告诉 Go 命令哪些模块是私有的，无需走公共代理或校验 checksum。
总结 通过strings.TrimSuffix和filepath.Ext的组合，Go语言提供了一种简洁、高效且健壮的方式来从字符串中移除文件扩展名。
尤其面向用户的错误，要避免泄露敏感信息或显示技术细节。
日志分析： 检查Web服务器（Apache/Nginx）和PHP的访问日志、错误日志，寻找异常请求、可疑的IP地址或错误信息。
为了高效管理多个线程任务，引入线程池机制是关键。
PHP error_log中可能没有相关错误信息，因为问题通常出在系统层面而非PHP语法层面。
清晰的模块边界、独立的依赖管理和自动化的版本控制，是Golang多模块项目长期健康演进的基础。
在数值层面，这相当于从E_ALL的总值中减去要排除的错误类型的值。

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