对于值类型来说，这意味着函数内部对参数的修改不会影响原始变量。
基本语法： size_t pos = str.find("substring"); 如果找到，返回起始索引；未找到则返回 std::string::npos。
但在绝大多数现代PHP应用中，这种开销通常可以忽略不计。
小型工具可用基础方法，大型应用建议用CLI11或Boost。
集成到CI/CD流程中自动预警 手动比对容易遗漏，建议将性能回归测试集成进CI流程。
3.2 更新上层协议处理器 如果你的服务器使用了bufio.Reader、textproto.Conn或其他基于net.Conn构建的读取器/写入器，那么在连接升级后，你需要使用新的*tls.Conn重新初始化它们。
基本上就这些。
# 按'Object'分组，并检查每个组中所有值是否都为True (即非负) s = is_non_negative.groupby(df['Object']).all() print("\n每个对象是否所有值均非负：\n", s)输出 s：Object A False B True C False D True Name: Value, dtype: bool从 s 中可以看出，对象 'B' 和 'D' 的所有值都是非负的。
如何决策：状态共享 vs. 数据流动 判断用哪个，可以问自己一个问题：我是想保护共享状态，还是想传递数据？
直接读取unbuffered channel可能导致阻塞。
当某个条件不满足时，它自动插入一个空字符串，避免了不必要的 if 语句或复杂的嵌套三元表达式。
基本上就这些。
要使用标准库中的包，只需在代码中导入即可。
可以使用__DIR__常量获取当前文件所在目录，然后拼接文件路径。
你只需在import语句中使用模块的完整导入路径，Go工具链会自动下载并管理依赖。
batch_generator_inner 内部生成器： 这是一个嵌套函数，它自身也是一个生成器。
然而，当接口中的方法签名包含接口自身的类型作为参数时，具体类型的实现必须严格遵守这些签名规则。
Windows（MSVC）： cl main.cpp mylib.lib 注意：mylib.lib是导入库，程序运行时需要mylib.dll在同一目录或系统路径中。
例如，添加一个私有字段和一个方法： // 添加字段 var field = typeBuilder.DefineField("_value", typeof(int), FieldAttributes.Private); // 添加方法 var method = typeBuilder.DefineMethod( "SetValue", MethodAttributes.Public, typeof(void), new[] { typeof(int) } ); // 获取 IL 生成器 var il = method.GetILGenerator(); il.Emit(OpCodes.Ldarg_0); // 加载 this il.Emit(OpCodes.Ldarg_1); // 加载参数 value il.Emit(OpCodes.Stfld, field); // 设置字段 _value = value il.Emit(OpCodes.Ret); // 返回 4. 创建类型并实例化 完成类型定义后，调用 CreateType() 方法生成实际的 Type 对象： var createdType = typeBuilder.CreateType(); 之后就可以使用 Activator.CreateInstance 创建该类型的实例，并调用其方法： var instance = Activator.CreateInstance(createdType); createdType.GetMethod("SetValue")?.Invoke(instance, new object[] { 42 }); 基本上就这些。
以下代码展示了如何利用GPU加速SHAP值的计算：import shap # 确保模型参数已设置为GPU，或者在预测前设置 # model_gpu.set_param({"device": "gpu"}) # 如果模型是在CPU上训练的，需要先切换设备 print("\n--- CPU 计算 SHAP 值开始 ---") # 默认情况下，predict(pred_contribs=True) 会在CPU上运行，除非模型本身设置为GPU start_time_shap_cpu = time.time() # 假设我们用CPU训练的模型来计算SHAP值，或者强制在CPU上计算 shap_values_cpu = model_cpu.predict(dtrain, pred_contribs=True) end_time_shap_cpu = time.time() print(f"CPU 计算 SHAP 耗时: {end_time_shap_cpu - start_time_shap_cpu:.2f} 秒") print("\n--- GPU 加速计算 SHAP 值开始 ---") # 确保模型已设置为GPU，或者重新加载/设置模型以使用GPU # 如果model_gpu已经是GPU模型，则无需再次设置 model_gpu.set_param({"device": "GPU"}) # 显式设置，确保使用GPU start_time_shap_gpu = time.time() shap_values_gpu = model_gpu.predict(dtrain, pred_contribs=True) end_time_shap_gpu = time.time() print(f"GPU 计算 SHAP 耗时: {end_time_shap_gpu - start_time_shap_gpu:.2f} 秒") 实验结果分析 (基于参考数据): CPU (32 线程): SHAP计算耗时约 1 分 23 秒 GPU (RTX 3090): SHAP计算耗时约 3.09 秒 从上述结果可以明显看出，GPU在SHAP值计算方面提供了巨大的加速，从数分钟缩短到仅数秒。

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