通过删除这些键，可以彻底清空指定队列中的所有任务。
避免将用户输入直接拼进SQL语句。
推荐做法： 在 . 之后换行，或者在方法调用的 ( 之后换行，并在参数列表的每个参数后（包括最后一个）加上逗号。
两种方法均保持BST性质，中序遍历结果有序，可根据场景选择使用。
它与类同名，没有返回类型（包括void），可以重载。
实验代码如下：import os import jax as jx import jax.numpy as jnp import jax.experimental.mesh_utils as jxm import jax.sharding as jsh import timeit # 设置 XLA 标志以强制 JAX 使用多个 CPU 设备 os.environ["XLA_FLAGS"] = ( f'--xla_force_host_platform_device_count=8' ) # 定义离散差分核心函数 def calc_fd_kernel(x): # 沿第一个轴计算一阶有限差分 # 使用 jnp.zeros 预填充，以保持输出形状与输入相同 return jnp.diff( x, 1, axis=0, prepend=jnp.zeros((1, *x.shape[1:])) ) # 编译差分核函数的工厂函数 def make_fd(shape, shardings): # 使用 AOT (Ahead-Of-Time) 编译以获得最佳性能测量 return jx.jit( calc_fd_kernel, in_shardings=shardings, out_shardings=shardings, ).lower( jx.ShapeDtypeStruct(shape, jnp.dtype('f8')) ).compile() # 创建一个 2D 数组进行分区 n = 2**12 # 4096 shape = (n, n,) # 生成随机数据 x = jx.random.normal(jx.random.PRNGKey(0), shape, dtype='f8') # 定义不同的 sharding 策略 # (1, 1): 无 sharding，单设备 # (8, 1): 沿第一个轴（差分轴）分片到 8 个设备 # (1, 8): 沿第二个轴（垂直于差分轴）分片到 8 个设备 shardings_config = { (1, 1) : jsh.PositionalSharding(jxm.create_device_mesh((1,), devices=jx.devices("cpu")[:1])).reshape(1, 1), (8, 1) : jsh.PositionalSharding(jxm.create_device_mesh((8,), devices=jx.devices("cpu")[:8])).reshape(8, 1), (1, 8) : jsh.PositionalSharding(jxm.create_device_mesh((8,), devices=jx.devices("cpu")[:8])).reshape(1, 8), } # 将数据放置到不同 sharding 配置的设备上 x_sharded = { mesh_spec : jx.device_put(x, shardings) for mesh_spec, shardings in shardings_config.items() } # 为每种 sharding 配置编译差分函数 calc_fd_compiled = { mesh_spec : make_fd(shape, shardings) for mesh_spec, shardings in shardings_config.items() } print("开始性能测试：") results = {} for mesh_spec in shardings_config: print(f"\n测试 sharding 配置 {mesh_spec}:") stmt = f"calc_fd_compiled[{mesh_spec}](x_sharded[{mesh_spec}]).block_until_ready()" # 使用 timeit 测量执行时间 # 转换为字符串以便 timeit 可以执行 time_taken = timeit.timeit( stmt, globals={ 'calc_fd_compiled': calc_fd_compiled, 'x_sharded': x_sharded, 'mesh_spec': mesh_spec }, number=10 # 运行次数 ) # timeit 返回的是总时间，这里除以 number 得到平均每次运行时间 avg_time_ms = (time_taken / 10) * 1000 results[mesh_spec] = avg_time_ms print(f"平均运行时间: {avg_time_ms:.3f} ms") print("\n--- 性能测试结果总结 ---") for mesh_spec, time_ms in results.items(): print(f"Sharding {mesh_spec}: {time_ms:.3f} ms") # 原始测试结果 (Jupyter %timeit 格式) # (1, 1) # 48.9 ms ± 414 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each) # (8, 1) # 977 ms ± 34.5 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each) # (1, 8) # 48.3 ms ± 1.03 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)观察到的性能结果： SpeakingPass-打造你的专属雅思口语语料 使用chatGPT帮你快速备考雅思口语，提升分数 25 查看详情 (1, 1) Sharding (无分片): 约 48.9 ms (8, 1) Sharding (沿 axis=0 分片): 约 977 ms (性能显著下降) (1, 8) Sharding (沿 axis=1 分片): 约 48.3 ms (性能与无分片相似，无显著提升) 性能分析与解释 实验结果清楚地表明，并非所有 sharding 策略都能带来性能提升，有时甚至会导致严重下降。
boto3 客户端的许多方法都会在失败时抛出 botocore.exceptions.ClientError 异常，您应该捕获并处理这些异常。
语法如下： $func = function($param) { return "Hello, $param"; }; echo $func("World"); // 输出：Hello, World 也可以使用 fn 语法（PHP 7.4+）简化写法： $greet = fn($name) => "Hi, $name"; echo $greet("Alice"); // 输出：Hi, Alice 常用使用场景 匿名函数在很多场景下特别实用，以下是几个典型例子。
合理使用注释，可以让原本复杂的代码变得条理清晰、易于维护。
需要注意的问题 CQRS 虽然强大，但也带来一些挑战： 系统复杂度上升，尤其是读写模型之间的同步问题。
通过结合函数对象（仿函数）或可调用对象（如lambda、std::function），可以更灵活地定义和切换策略，同时避免传统继承带来的复杂性。
集中管理： 所有异常处理逻辑集中在 Handler.php 中，易于维护和扩展。
使用 array_splice() 删除指定位置和数量的元素并重新索引（仅限数字键）： 如果你想删除数组中某个位置开始的若干个元素，并且希望删除后数字键能自动重新排序，array_splice() 是一个强大的选择。
但使用 shared_ptr 时容易出现循环引用问题，导致内存无法释放。
这样一来，我们就可以在Worker启动时初始化一个数据库连接池，并在后续的请求中复用这些连接。
为什么用 Grafana 监控 .NET 微服务？
以下是具体用法和注意事项。
虽然 update_post_meta() 函数能够方便地更新单个文章的元数据，但在需要为多个文章批量操作时，直接调用该函数会显得效率低下且不切实际。
立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 如此AI员工 国内首个全链路营销获客AI Agent 19 查看详情 示例代码： #include <iostream> #include <unistd.h> #include <limits.h> #include <string> std::string getExecutablePath() {     char result[PATH_MAX];     ssize_t count = readlink("/proc/self/exe", result, PATH_MAX);     if (count != -1) {         return std::string(result, count);     }     return ""; } int main() {     std::cout << "可执行文件路径: " << getExecutablePath() << std::endl;     return 0; } 说明：该方法依赖于/proc文件系统，大多数现代Linux发行版都支持。
例如，0.1在二进制中是一个无限循环小数，因此在计算机内部存储时会有一个微小的近似值。

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