脚本使用任务 ID 动态生成输入和输出文件名。
这种情况下，考虑重构逻辑，也许用函数调用链或者更明确的状态机模式会更好。
这样，每个值（nlohmann::json类型）都可以继续代表一个子对象、一个数组或一个基本类型。
每个列表中的元素被展开为新的列，例如 "Value0", "Value1", "Value2" 等。
这是在不离开 dbf 生态系统的情况下，实现高性能多条件查询的首选方法。
缓冲通道则提供了一定程度的解耦，允许生产者和消费者以不同的速度运行。
1. 使用标准文件流（ofstream）输出日志 最简单的方式是使用<fstream>中的std::ofstream将调试信息写入文件。
当引用计数降为0时，说明没有指针再使用该资源，此时自动释放内存。
可持续的商业模式 一个成功的软件产品，不应仅仅依赖于代码的保密性。
一个设备的运行状态可以映射到模型是否可见，或者播放某个动画。
如果 per_device_train_batch_size=100，那么每个 epoch 将包含 100 步，因此训练将持续 10 个 epoch (1000 / 100)。
可通过以下方式优化： 将相关参数封装成数组或对象传递 使用配置数组代替多个布尔参数 提取默认值，利用参数默认值减少调用复杂度 例如，把sendEmail($to, $subject, $body, $cc, $bcc, $isHtml)改为接收一个配置数组，更灵活也更易扩展。
基本上就这些。
引言：理解大小写敏感性问题 在python编程中，尤其是在处理用户输入或从外部数据源获取字符串时，大小写敏感性是一个常见的问题。
管理索引： 在合并DataFrame时使用 ignore_index=True，并在比较单行DataFrame时注意索引的一致性，必要时通过 reset_index(drop=True) 或转换为字典等方式进行处理。
但后来遇到一些复杂场景，比如计算两个日期之间相差多少天，或者从一个奇怪格式的字符串解析日期，才发现DateTime家族才是真香。
比如，线程A持有资源X并等待资源Y，同时线程B持有资源Y并等待资源X。
平台依赖性强，同一代码在不同架构下行为不一致（如指针与整数大小不同）。
i := 0：初始化语句。
这使得我们可以自定义类型的字符串表示形式。

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