public delegate void MyEventDelegate(); public MyEventDelegate OnSomethingHappened; // 此时为 null public void DoSomething() { // 错误的调用方式，如果 OnSomethingHappened 为 null 会报错 // OnSomethingHappened(); // 正确的做法：在调用前检查是否为 null if (OnSomethingHappened != null) { OnSomethingHappened(); } // C# 6.0 以后更简洁的写法： OnSomethingHappened?.Invoke(); } 多播委托的返回值： 如果一个委托是多播的（即它引用了多个方法），并且它有返回值，那么调用该委托时，你只会得到最后一个被调用方法的返回值。
什么是水平分库分表？
std::array 在编译期确定大小，不带来运行时开销，同时提供现代C++的便利性。
以下是一个添加生命值耗尽失败条件的示例：class Item: def __init__(self, name, description): self.name = name self.description = description # ... (其他代码保持不变) player_health = 100 # 初始生命值 if __name__ == '__main__': while True: print(current_room.description) print(inventory) print(required_items) print(f"Health: {player_health}") # 显示生命值 if player_health <= 0: print("You have run out of health! Game Over!") break if win_condition(inventory, required_items): print('Congratulations! You have collected all the stones and won the game!') break command = input('> ').lower().strip() if command == 'quit': print('Thanks for playing!') break # 示例： 假设某些移动会损失生命值 elif command == 'go north': if 'north' in current_room.exits: current_room = rooms[current_room.exits['north']] player_health -= 5 # 移动到北方房间损失5点生命值 else: print("You can't go that way.") # ... (其他代码保持不变)在这个示例中，我们添加了一个 player_health 变量来表示玩家的生命值。
配置连接池大小 (pool_size) 虽然默认的连接池大小（通常为5）适用于许多场景，但在高并发或特定性能要求的应用中，您可能需要调整连接池的大小。
except 块会捕获这个异常，并打印错误信息，finally 块确保任务结束时打印完成信息。
我个人觉得，这其实是合并操作的“高级形态”，因为它不仅仅是简单地堆叠数据。
sum_{i} (x_{s,i}) == set_sizes[s] 元素唯一性约束：超集中的每个元素必须且只能被分配到一个子集中。
1. 验证请求端点和 HTTP 方法 测试失败的首要原因之一是请求未能到达正确的处理视图，或者使用了错误的 HTTP 方法。
通过在控制器中准备数据（无论是预渲染HTML还是JSON），并在Blade模板中使用适当的语法（{!! !!} 或 {{ }}）将其注入到JavaScript变量中，我们可以实现服务器端和客户端逻辑的无缝集成。
格式化配置: go/printer包还提供了printer.Config结构体，允许你对代码的格式化行为进行更精细的控制，例如调整缩进、注释处理方式等。
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public成员可被类、派生类和外部访问，用于接口；private成员仅类内访问，保护数据；protected成员类和派生类可访问，外部不可访问，用于继承。
答案：eval() 函数因允许执行任意代码而存在严重安全风险，尤其当用户输入被直接执行时可能导致服务器被完全控制；必须避免直接使用用户输入，可通过白名单、输入验证、禁用危险函数等措施降低风险；更推荐使用函数调用、模板引擎、配置数组或策略模式等安全替代方案；仅在动态代码生成、表达式求值等特殊场景谨慎使用 eval()。
以下是一个实用的递归函数示例： function array_deep_merge($array1, $array2) { foreach ($array2 as $key => $value) { if (array_key_exists($key, $array1)) { if (is_array($value) && is_array($array1[$key])) { $array1[$key] = array_deep_merge($array1[$key], $value); } else { $array1[$key] = $value; } } else { $array1[$key] = $value; } } return $array1; } 使用场景与示例 假设你有两个配置数组，分别代表默认设置和用户自定义设置，结构如下： 立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； 怪兽AI数字人 数字人短视频创作，数字人直播，实时驱动数字人 44 查看详情 $default = [ 'database' => [ 'host' => 'localhost', 'port' => 3306, 'options' => [ 'timeout' => 5, 'charset' => 'utf8' ] ], 'debug' => true ]; $custom = [ 'database' => [ 'options' => [ 'timeout' => 10 ], 'name' => 'myapp' ], 'debug' => false ]; 使用 array_deep_merge($default, $custom) 后，结果会是： [ 'database' => [ 'host' => 'localhost', 'port' => 3306, 'options' => [ 'timeout' => 10, 'charset' => 'utf8' ], 'name' => 'myapp' ], 'debug' => false ] 可以看到，不仅顶层键被合并，嵌套的 'options' 数组也实现了深度更新，而未冲突的键则完整保留。
文章提供了一个完整的代码示例，演示了如何实现一个可以根据不同 batch size 采样数据的自定义 Sampler，并确保其在训练循环中正常工作。
而json.dumps(obj, ...)呢，它的作用是“把Python对象转换成一个JSON格式的字符串”。
在C++11中，std::tuple 是一个非常实用的工具，可以用来从函数中返回多个不同类型的值。
这将确保只有 reminder_date 字段的值与提供的日期完全匹配的记录才会被检索。
# 转换为lazy模式以利用Polars的优化 df_lazy = df.with_row_index().lazy() # 生成组合 combinations = df_lazy.join_where(df_lazy, pl.col.index <= pl.col.index_right).collect() print("\n生成的组合DataFrame:") print(combinations)输出：生成的组合DataFrame: shape: (10, 6) ┌───────┬──────┬─────────────────────────────────┬─────────────┬────────────┬─────────────────────────────────┐ │ index ┆ col1 ┆ col2 ┆ index_right ┆ col1_right ┆ col2_right │ │ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- │ │ u32 ┆ str ┆ list[f64] ┆ u32 ┆ str ┆ list[f64] │ ╞═══════╪══════╪═════════════════════════════════╪═════════════╪════════════╪═════════════════════════════════╡ │ 0 ┆ a ┆ [-0.06066, 0.072485, … 0.15850… ┆ 0 ┆ a ┆ [-0.06066, 0.072485, … 0.15850… │ │ 0 ┆ a ┆ [-0.06066, 0.072485, … 0.15850… ┆ 1 ┆ b ┆ [-0.536674, 0.10478, … -0.0837… │ │ 0 ┆ a ┆ [-0.06066, 0.072485, … 0.15850… ┆ 2 ┆ c ┆ [-0.21311, -0.030623, … 0.2618… │ │ 0 ┆ a ┆ [-0.06066, 0.072485, … 0.15850… ┆ 3 ┆ d ┆ [-0.308025, 0.006694, … 0.5338… │ │ 1 ┆ b ┆ [-0.536674, 0.10478, … -0.0837… ┆ 1 ┆ b ┆ [-0.536674, 0.10478, … -0.0837… │ │ 1 ┆ b ┆ [-0.536674, 0.10478, … -0.0837… ┆ 2 ┆ c ┆ [-0.21311, -0.030623, … 0.2618… │ │ 1 ┆ b ┆ [-0.536674, 0.10478, … -0.0837… ┆ 3 ┆ d ┆ [-0.308025, 0.006694, … 0.5338… │ │ 2 ┆ c ┆ [-0.21311, -0.030623, … 0.2618… ┆ 2 ┆ c ┆ [-0.21311, -0.030623, … 0.2618… │ │ 2 ┆ c ┆ [-0.21311, -0.030623, … 0.2618… ┆ 3 ┆ d ┆ [-0.308025, 0.006694, … 0.5338… │ │ 3 ┆ d ┆ [-0.308025, 0.006694, … 0.5338… ┆ 3 ┆ d ┆ [-0.308025, 0.006694, … 0.5338… │ └───────┴──────┴─────────────────────────────────┴─────────────┴────────────┴─────────────────────────────────┘现在我们有了所有需要计算相似度的向量对。

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