可以根据实际情况进行调整。
std::fill(begin, end, value)：将区间所有元素设为 value。
不复杂但容易忽略设置细节。
sumOfDigits += int(remainder.Int64()) // 去除当前数字的个位：temp / 10 temp.Div(temp, ten) } fmt.Printf("各位数字之和: %d\n", sumOfDigits) } 注意事项与总结 性能考量： math/big包提供了任意精度算术，这意味着它会根据数值的大小动态分配内存。
1. 搭建PHP运行环境 PHP是服务端脚本语言，必须在支持PHP的服务器环境中运行。
如果项目需要同时使用 PHP 和 Java，建议前后端分离或使用反向代理统一入口。
AutoModel.from_pretrained的局限性： PEFT适配器并非一个完整的模型，它只包含微调过程中修改的少量权重。
运行服务器： 执行 ./server。
理解Python迭代器：一次性消费的特性 Python中的迭代器（iterator）是一种允许按需访问序列元素的对象。
简单结构体：对于字段很少且零值可用的简单结构体，直接使用结构体字面量Thing{Name: "...", Num: 0}进行初始化即可，无需额外的New函数。
Dompdf、TCPDF、mPDF是PDF生成的三驾马车，各自有优缺点。
立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； #include <iostream> #include <cstring> #ifdef _WIN32 #include <winsock2.h> #pragma comment(lib, "ws2_32.lib") #else #include <sys/socket.h> #include <arpa/inet.h> #include <unistd.h> #endif int main() { #ifdef _WIN32 WSADATA wsa; WSAStartup(MAKEWORD(2,2), &wsa); #endif int sock = 0; struct sockaddr_in serv_addr; char *hello = "Hello from client"; char buffer[1024] = {0}; if ((sock = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0)) < 0) { std::cerr << "Socket creation error\n"; return -1; } serv_addr.sin_family = AF_INET; serv_addr.sin_port = htons(8080); // 将IP地址从文本转换为二进制 if (inet_pton(AF_INET, "127.0.0.1", &serv_addr.sin_addr) <= 0) { std::cerr << "Invalid address / Address not supported\n"; return -1; } // 连接服务器 if (connect(sock, (struct sockaddr *)&serv_addr, sizeof(serv_addr)) < 0) { std::cerr << "Connection Failed\n"; return -1; } // 发送数据 send(sock, hello, strlen(hello), 0); std::cout << "Message sent\n"; // 接收回复 read(sock, buffer, 1024); std::cout << "Server response: " << buffer << "\n"; #ifdef _WIN32 closesocket(sock); WSACleanup(); #else close(sock); #endif return 0; } 3. 编译与运行说明 Linux下编译： 虎课网 虎课网是超过1800万用户信赖的自学平台，拥有海量设计、绘画、摄影、办公软件、职业技能等优质的高清教程视频，用户可以根据行业和兴趣爱好，自主选择学习内容，每天免费学习一个... 62 查看详情 g++ server.cpp -o server g++ client.cpp -o client 先运行 ./server，再运行 ./client。
用于替换的子串（-）。
确保新的基础镜像满足项目所需的其他依赖。
在Go语言中，函数是构建程序的基本单元。
编译速度 Go 语言以其快速的编译速度而闻名。
优先使用C++17的filesystem，能大幅减少路径处理的复杂性和错误。
""" target_sum_total = sum(superset) N = len(set_sizes) # 验证子集大小总和是否等于超集元素数量 assert sum(set_sizes) == len(superset), "子集大小总和必须等于超集元素数量" # 创建Pulp问题实例 set_partitioning_model = pulp.LpProblem("Set_Partitioning_Model", pulp.LpMinimize) # 决策变量：covering[s][i] = 1 如果超集元素i分配给子集s，否则为0 covering = {} for s_idx in range(N): vals = [] for i, v in enumerate(superset): vals.append( pulp.LpVariable( f"x_s{s_idx}_e{i}_val{v}", lowBound=0, upBound=1, cat=pulp.LpInteger, ) ) covering[s_idx] = vals # 辅助变量：set_sum_err_abs[s] 表示子集s总和偏差的绝对值 abs_sum_errs = [] for s_idx in range(N): abs_sum_errs.append(pulp.LpVariable(f"set_{s_idx}_sum_error_abs")) # 目标函数：最小化所有子集总和偏差的绝对值之和 set_partitioning_model += pulp.lpSum(abs_sum_errs), "Minimize_Total_Absolute_Error" # 约束条件 superset_mean = mean(superset) for s_idx, st_vars in covering.items(): # 计算每个子集的目标总和（基于超集均值） target_subset_sum = superset_mean * set_sizes[s_idx] # 计算当前子集的实际总和 current_subset_sum = pulp.lpSum([p * superset[i] for i, p in enumerate(st_vars)]) # 定义子集总和的偏差 set_sum_err = pulp.LpVariable(f"set_{s_idx}_sum_error") set_partitioning_model += set_sum_err == (current_subset_sum - target_subset_sum), f"Set_{s_idx}_Sum_Error_Definition" # 绝对值线性化约束 set_partitioning_model += abs_sum_errs[s_idx] >= set_sum_err, f"Abs_Error_Positive_{s_idx}" set_partitioning_model += abs_sum_errs[s_idx] >= -set_sum_err, f"Abs_Error_Negative_{s_idx}" # 约束：每个子集的大小必须符合预设 for s_idx, (n, st_vars) in enumerate(zip(set_sizes, covering.values())): set_partitioning_model += pulp.lpSum(st_vars) == n, f"Set_{s_idx}_Size_Constraint" # 约束：超集中的每个元素只能被使用一次 for i in range(len(superset)): # 获取所有子集对应第i个元素的变量 element_vars_across_sets = [covering[s_idx][i] for s_idx in range(N)] set_partitioning_model += ( pulp.lpSum(element_vars_across_sets) == 1, f"Element_{i}_Used_Once", ) # 求解模型 set_partitioning_model.solve() # 提取结果 allocated_subsets = [] subset_means = [] for s_idx, st_vars in covering.items(): current_subset_elements = [superset[i] for i, p in enumerate(st_vars) if p.value() == 1] allocated_subsets.append(current_subset_elements) subset_means.append(mean(current_subset_elements) if current_subset_elements else 0) return allocated_subsets, subset_means # 示例 1: 完美分配 superset_1 = [100]*5 + [101]*10 + [102]*5 set_sizes_1 = [2, 4, 14] print(f"超集均值: {mean(superset_1)}") subsets_1, means_1 = solve_set_partitioning_with_mean_balance(superset_1, set_sizes_1) for i, subset in enumerate(subsets_1): print(f"子集 {i}: {subset}, 均值: {means_1[i]}") print("\n" + "="*50 + "\n") # 示例 2: 最佳拟合（无法完美分配） superset_2 = [100]*5 + [103]*10 + [104]*5 set_sizes_2 = [2, 4, 14] print(f"超集均值: {mean(superset_2)}") subsets_2, means_2 = solve_set_partitioning_with_mean_balance(superset_2, set_sizes_2) for i, subset in enumerate(subsets_2): print(f"子集 {i}: {subset}, 均值: {means_2[i]}") 示例1输出:超集均值: 101.0 子集 0: [101, 101], 均值: 101.0 子集 1: [100, 100, 102, 102], 均值: 101.0 子集 2: [100, 100, 100, 101, 101, 101, 101, 101, 101, 101, 101, 102, 102, 102], 均值: 101.0示例2输出:超集均值: 102.5 子集 0: [103, 103], 均值: 103.0 子集 1: [100, 100, 104, 104], 均值: 102.0 子集 2: [100, 100, 100, 103, 103, 103, 103, 103, 103, 103, 103, 104, 104, 104], 均值: 102.57142857142857注意事项： Pulp 默认使用开源求解器（如CBC）。
立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； 示例： $str = ""; if ($str === "") {     echo "字符串为空"; } 这种方式不会将 null、false 或 "0" 误判为空字符串，逻辑更精确，适用于需要严格区分类型的场景。
我们将深入分析这一现象的根本原因，并提供两种推荐的解决方案：使用`sync.waitgroup`进行同步等待，以及通过通道（channels）实现goroutine间的协作，确保所有并发任务都能顺利执行完毕。

本文链接：http://www.veneramodels.com/10678_565915.html