1. 使用迭代器遍历（传统方式） 这是最经典的方式，适用于所有标准STL容器。
如果需要自定义配置，可以运行以下命令发布配置文件：php artisan vendor:publish --tag=firebase 创建 Firebase 用户 现在，可以使用 Kreait Firebase PHP 包来创建 Firebase 用户。
RE2 库旨在提供快速、安全的正则表达式匹配，但它牺牲了一些高级特性，其中最关键的就是对递归匹配（如Perl的 (?R)）和平衡匹配（如.NET的 (?<open>...)(?<close>...)）的支持。
断路器模式在微服务中主要用于防止服务雪崩，提升系统的容错能力。
优点：结构清晰，避免空值，符合规范化设计 缺点：查询需要JOIN，性能略低 实际使用建议 选择哪种策略取决于具体场景： 如果子类差异小、查询频繁，推荐使用TPH 如果子类字段多、希望保持表整洁，可选TPT 注意：迁移时确保正确应用模型更改，尤其是从TPH切换到TPT需手动处理表结构 基本上就这些。
结构体整体也要对齐，其总大小必须是其最大成员对齐值的整数倍。
智谱清流 智谱AI推出的企业级智能体开发平台 68 查看详情 ThinkPHP：国内轻量快速开发 ThinkPHP是国内开发者比较熟悉的框架，以中文文档完善、上手快著称，适合快速开发中小型项目。
RAII 的典型应用场景 以下是一些常见的 RAII 实践方式： 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 1. 内存管理（智能指针） 使用 std::unique_ptr 或 std::shared_ptr 管理动态内存，无需手动调用 delete。
不复杂但容易忽略细节。
本文将详细分析这一问题，并提供诊断、解决和优化的专业指导。
修复PHP安全漏洞需识别并解决SQL注入、XSS、文件包含、命令执行、反序列化和上传漏洞。
divisor (int): 除数。
示例代码： #include <windows.h> #include <iostream> bool fileExists(const std::string& path) {     DWORD attr = GetFileAttributesA(path.c_str());     return (attr != INVALID_FILE_ATTRIBUTES); } bool isDirectory(const std::string& path) {     DWORD attr = GetFileAttributesA(path.c_str());     if (attr == INVALID_FILE_ATTRIBUTES) return false;     return (attr & FILE_ATTRIBUTE_DIRECTORY); } 此方法适用于 Windows，需链接 kernel32.lib（通常自动包含）。
typeid 提供了一种轻量级的运行时类型查询方式，适合在需要类型判断但又不想引入复杂设计的情况下使用。
Go 的 context 模型让这一过程变得直观且可控。
例如： random.seed(42) print(random.random()) # 每次运行输出相同结果 基本上就这些。
总结 本文介绍了如何使用 Pandas 将 DataFrame 列中的数值限制在 360 以内。
你可以通过后续的 PHP 逻辑（例如，使用 groupBy 对 Collection 进行处理，或者利用 Laravel 8+ 的 latestOfMany 关系方法，如果适用）来实现更精确的“最新一条消息”的聚合。
下面从实际应用角度出发，介绍如何通过 Laravel 优化 PHP 框架的调试流程。
import time from openai import OpenAI import pandas as pd import random # ... (API客户端和助手初始化代码) ... files = ["CHRG-108shrg1910401.txt", ...] jacket_classifications = pd.DataFrame(columns = ["jacket", "is_nomination"]) for file in files: # ... (文件上传、消息创建、运行创建代码不变) ... gpt_file = client.files.create(file = open(file, "rb"), purpose = 'assistants') message = client.beta.threads.messages.create(thread_id=thread.id, role="user", content="...", file_ids=[gpt_file.id]) run = client.beta.threads.runs.create(thread_id=thread.id, assistant_id=assistant.id) # 关键改进：指数退避轮询 max_retries = 10 # 最大重试次数 initial_delay = 5 # 初始延迟秒数 for i in range(max_retries): if run.status == "completed": break # 增加随机抖动，避免所有客户端在同一时间重试 sleep_time = initial_delay * (2 ** i) + random.uniform(0, 2) print(f"Run status: {run.status}. Waiting for {sleep_time:.2f} seconds before next check.") time.sleep(min(sleep_time, 60)) # 设置最大等待时间，防止无限增长 try: run = client.beta.threads.runs.retrieve( thread_id=thread.id, run_id=run.id ) except OpenAI.APIRateLimitError as e: print(f"Rate limit hit during retrieval. Retrying with increased delay. Error: {e}") # 如果在检索时也遇到速率限制，这里可以进一步增加延迟或退出 time.sleep(initial_delay * (2 ** i) * 2) # 更长的延迟 continue # 继续循环，再次尝试检索 if run.status == "failed": print(f"Run failed: {run.last_error}") exit() elif run.status == "expired": print(f"Run expired: {run.last_error}") exit() else: # 如果循环结束但run未完成 print(f"Run did not complete after {max_retries} retries. Last status: {run.status}") # 可以选择跳过当前文件或记录错误 # ... (处理输出和数据存储代码不变) ... messages = client.beta.threads.messages.list(thread_id=thread.id) output = messages.data[0].content[0].text.value is_nomination = 0 if "yes" in output.lower(): is_nomination = 1 row = pd.DataFrame({"jacket":[file], "is_nomination":[is_nomination]}) jacket_classifications = pd.concat([jacket_classifications, row], ignore_index=True) print(f"Finished processing {file}. Preparing for next file.") # 在处理下一个文件前，可以根据需要添加一个较长的固定延迟，以确保整体RPM符合要求 # time.sleep(20) jacket_classifications.to_csv("[MY FILE PATH]/test.csv", index=False)指数退避的优势： 适应性强： 能够根据run的实际完成时间动态调整轮询频率。

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