panic和recover用于处理不可恢复的致命错误，而error用于可预见的错误。
虽然重写规则可以覆盖其行为，但理解DirectoryIndex的存在有助于避免混淆。
总结 使用 Stringer 接口可以方便地自定义结构体的字符串格式化输出。
AiPPT模板广场 AiPPT模板广场-PPT模板-word文档模板-excel表格模板 50 查看详情 模板的高级用法：函数模板与特化 除了类模板，函数也可以泛型化： template <typename T> void print(const MyVector<T>& vec) { for (size_t i = 0; i < vec.getSize(); ++i) { std::cout << vec[i] << " "; } std::cout << std::endl; } 对于特殊类型，可进行模板特化。
这段代码的本意是防止用户刷新页面时重复提交表单，它通过修改浏览器历史记录来“清除”当前的提交状态。
使用errgroup实现快速失败，通过channel收集全部错误，结合context控制超时与取消，并对临时错误进行重试，根据业务需求选择并组合合适策略以提升服务健壮性。
引用是变量别名，必须初始化且不可变；指针是地址变量，可修改指向，支持算术操作；引用更安全，指针更灵活。
原始 NumPy 数组内容: {'New Delhi': 2095, 'Samastipur': 4, 'Bombay': 210, 'Imphal': 603, 'Aizawl': 2, 'Amapur': 2, 'Raisikah': 1, 'Champhai': 1, 'Jamshedpur': 32, 'Chennai': 366, 'Chiaplant': 1, 'Tindol': 7, 'Calcutta': 57, 'Tirupattur': 6, 'Gauhati': 112, 'Jorhat': 3, 'Massad': 1, 'Chandigarh': 333, 'Jodhpur': 2, 'Amritsar': 768, 'Tipaimukh': 6, 'Guwahati': 822, 'Harchowal': 1, 'Mothan Wala': 2, 'Qadian': 7, 'Baloda Bazar': 10} NumPy 数组的类型: <class 'numpy.ndarray'> NumPy 数组中元素的类型: object2. 从 NumPy 数组中提取字典 由于 np_city 是一个包含单个字典对象的 NumPy 数组，我们需要先将其中的字典对象提取出来。
# {context} # 问题: {question} # 有用的回答:""" # QA_CHAIN_PROMPT = PromptTemplate.from_template(template) # 构建RetrievalQA链 qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=llm, retriever=vectordb.as_retriever(), # 从向量数据库获取检索器 chain_type="stuff", # 将所有检索到的文档填充到LLM的上下文 # chain_type_kwargs={"prompt": QA_CHAIN_PROMPT}, # 如果使用了自定义PromptTemplate return_source_documents=True # 返回检索到的源文档 ) # 提出问题并获取答案 question = "请总结这本书的主要内容" # 替换为您的实际问题 response = qa_chain({"query": question}) print("\n--- 问答结果 ---") print(f"问题: {question}") print(f"答案: {response['result']}") print("\n--- 检索到的源文档 ---") for doc in response['source_documents']: print(f"文档内容: {doc.page_content[:200]}...") # 打印前200字 print(f"文档来源: {doc.metadata}")开源LLM替代方案 如果您不想使用OpenAI，可以灵活地选择HuggingFace Hub上的其他开源LLM：from langchain_community.llms import HuggingFaceHub # 示例1: Google Flan-T5-base # llm = HuggingFaceHub(repo_id="google/flan-t5-base", # model_kwargs={"temperature":0.6,"max_length": 500, "max_new_tokens": 200}) # 示例2: EleutherAI/gpt-neo-2.7B # llm = HuggingFaceHub(repo_id="EleutherAI/gpt-neo-2.7B", # model_kwargs={"temperature":0.6,"max_length": 500, "max_new_tokens": 200})请确保您已经设置了HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN环境变量。
加入随机抖动可分散重试时间。
这种模式将结构体的创建和初始化逻辑封装在一个函数中，并返回一个已经初始化好的结构体实例或指针。
本文介绍了如何在 Go 语言中将一个可能是字符串或整数的参数转换为整数，并在转换失败时返回错误。
fmt.Fprint(w, ...) 用于将响应内容发送回客户端。
通过自研的先进AI大模型，精准解析招标文件，智能生成投标内容。
注意事项： 这种方法需要确保在所有调用fmt.Println的地方都使用指针，可能会增加代码的维护成本。
立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 适合循环中逐步构建字符串。
在go语言异步http服务器中，实现请求间的数据共享是一个常见挑战。
它们的应用场景因此也截然不同：队列用于任务调度、BFS；栈则常用于函数调用栈、表达式求值、深度优先搜索（DFS）等。
PHP可通过PDO持久连接模拟连接池，或在Swoole协程中实现真正的连接池，亦可借助ProxySQL等代理层，根据架构选择合适方案提升数据库性能。
sum() 方法会将 True 视为 1，False 视为 0，然后计算 Series 中所有元素的总和。

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