Graph: 存储按不同时间粒度聚合后的数据，并提供添加和获取数据的方法。
将时间戳转换为可读的日期字符串，或者反过来，是常见的需求。
通过在LoginController中定义同名方法，我们可以覆盖其默认行为，使其返回我们期望的认证字段名，即username。
PHP扩展缺失： PHP应用依赖某些扩展（如pdo_mysql、gd、zip等），如果Dockerfile中没有安装这些扩展，应用运行时就会报错。
这样可以避免资源被长时间占用，给故障服务留出恢复时间。
5. 注意事项 PNG 图像若有透明通道，建议使用 imagealphablending 和 imagesavealpha 保持透明效果 确保文件路径正确，图片可读 处理完记得调用 imagedestroy() 避免内存泄漏 根据图片类型选择正确的加载函数（jpg、png、gif） 基本上就这些操作，就能实现图片叠加功能了。
项目隔离性差： 不同的项目可能需要同一个包的不同修改版本，直接修改全局路径难以管理。
xml.EndElement：表示一个XML元素的结束标签。
使用 <random> 生成高质量随机数 C++11引入了<random>库，提供了引擎和分布两个核心组件： 随机数引擎：如std::mt19937（梅森旋转算法），负责生成原始随机数 分布对象：如std::uniform_int_distribution，控制数值范围和分布方式 示例：生成1到100之间的整数 #include <iostream> #include <random> int main() { std::random_device rd; // 获取真随机种子 std::mt19937 gen(rd()); // 随机数引擎 std::uniform_int_distribution<int> dis(1, 100); for (int i = 0; i < 5; ++i) { std::cout << dis(gen) << " "; } return 0; } 避免使用 rand() 的坑 rand()来自C语言，存在多个问题： 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 壁纸样机神器 免费壁纸样机生成 0 查看详情 范围固定为0到RAND_MAX（通常32767），缩放后易产生偏差 低比特位随机性差，rand() % N会导致分布不均 必须手动调用srand(time(0))初始化，否则每次运行结果相同 若必须使用rand()，建议改用std::uniform_int_distribution包装，而不是直接取模。
这是一种信号机制，告知下游消费者不再有更多数据到来，从而允许消费者Goroutine在接收完所有数据后优雅地退出 for range 循环。
正确的做法是让通用函数接收一个 interface{} 类型的参数，但期望这个参数实际上是一个指向目标结构体的指针。
比如说，你有一个名为public的文件夹，里面放着你的index.html、style.css、script.js等静态资源。
基本上就这些。
立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； AGI-Eval评测社区 AI大模型评测社区 63 查看详情 dynamic_cast：运行时检查，用于安全的向下转型 dynamic_cast 主要用于类继承层次间的指针或引用转换，特别是在做向下转型时。
这种能力特别适合处理灵活的数据结构，比如用户配置、日志信息、动态属性等，不需要预先定义所有字段，同时还能在这些JSON字段上建立索引并执行高效查询。
positive = 100 negative = -50 print(f"正数: {positive:+.2f}") # 输出: 正数: +100.00 print(f"负数: {negative:+.2f}") # 输出: 负数: -50.00或者使用空格代替正号，保持对齐：print(f"正数: {positive: .2f}") # 输出: 正数: 100.00 (正数前面留空) 百分比格式： 直接将小数格式化为百分比。
5 查看详情 import torch from torch.utils.data import Dataset class CustomImageDataset(Dataset): def __init__(self): self.name = "test" def __len__(self): return 100 def __getitem__(self, idx): # 将目标明确定义为torch.Tensor label = torch.tensor([0, 1.0, 0, 0], dtype=torch.float32) # 指定dtype更严谨 image = torch.randn((5, 3, 224, 224), dtype=torch.float32) return image, label # 实例化Dataset和DataLoader train_dataset = CustomImageDataset() train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader( train_dataset, batch_size=6, shuffle=True, drop_last=False, persistent_workers=False, timeout=0, ) # 再次迭代DataLoader并检查批次数据的形状 for idx, data in enumerate(train_dataloader): datas = data[0] labels = data[1] print("Datas shape:", datas.shape) print("Labels:", labels) print("Labels type:", type(labels)) print("Labels shape:", labels.shape) # 直接打印张量形状 break运行修正后的代码，输出将符合预期：Datas shape: torch.Size([6, 5, 3, 224, 224]) Labels: tensor([[0., 1., 0., 0.], [0., 1., 0., 0.], [0., 1., 0., 0.], [0., 1., 0., 0.], [0., 1., 0., 0.], [0., 1., 0., 0.]]) Labels type: <class 'torch.Tensor'> Labels shape: torch.Size([6, 4])现在，labels的形状是 [batch_size, num_classes]，即 [6, 4]，这正是我们进行模型训练时所期望的批次目标形状。
适用于小文件：如果文件较小，可以快速读取并处理。
线程安全的懒汉模式（加锁） 使用互斥锁保证多线程下只创建一次。
例如，创建hello.proto： syntax = "proto3"; package greet; message HelloRequest { string name = 1; } message HelloResponse { string message = 1; } service Greeter { rpc SayHello (HelloRequest) returns (HelloResponse); } 使用protoc工具生成Go代码： 立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 安装protoc编译器和Go插件： go install google.golang.org/protobuf/cmd/protoc-gen-go@latest go install google.golang.org/grpc/cmd/protoc-gen-go-grpc@latest 执行生成命令： protoc --go_out=. --go-grpc_out=. hello.proto 会生成hello.pb.go和hello_grpc.pb.go两个文件，包含数据结构和服务桩代码。

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