关键设计点： 引用计数需动态分配，与资源共存亡 每次拷贝增加计数，析构减少计数 计数为0时释放资源和计数器本身 示例简化实现：template <typename T> class MySharedPtr { private: T* ptr; int* ref_count; <pre class="brush:php;toolbar:false;"><pre class="brush:php;toolbar:false;">void release() { if (--(*ref_count) == 0) { delete ptr; delete ref_count; } }public: explicit MySharedPtr(T* p = nullptr) : ptr(p), ref_count(new int(1)) {}~MySharedPtr() { release(); } MySharedPtr(const MySharedPtr& other) : ptr(other.ptr), ref_count(other.ref_count) { ++(*ref_count); } MySharedPtr& operator=(const MySharedPtr& other) { if (this != &other) { release(); ptr = other.ptr; ref_count = other.ref_count; ++(*ref_count); } return *this; } T& operator*() const { return *ptr; } T* operator->() const { return ptr; } int use_count() const { return *ref_count; }}; 4. 注意事项与扩展方向 实际应用中还需考虑： 线程安全：多线程下引用计数需原子操作 支持数组类型：重载delete[] 自定义删除器：允许传入删除函数对象 弱引用支持：解决循环引用问题（类似weak_ptr） 基本上就这些。
指针指向数据的深度复制： 遍历所有指针字段。
过度使用引用可能降低代码可读性，应明确注释意图。
什么时候应该选择哪个？
先检查类型兼容性，再用reflect.SetMapIndex和reflect.Append动态设置map和slice。
这严重影响了数据库的并发性能和吞吐量。
img_height, img_width = 100, 100 # 定义目标图像尺寸 batch_size = 32 # 定义每个批次的图像数量 train_generator = datagen.flow_from_dataframe( dataframe=df, # 你的Pandas DataFrame directory=data_dir, # 图像文件所在的根目录 x_col="filename", # DataFrame中包含图像文件名的列名 y_col=["X1", "Y1"], # DataFrame中包含坐标标签的列名列表 target_size=(img_height, img_width), # 所有图像将被缩放到的尺寸 batch_size=batch_size, # 每个批次的图像数量 class_mode="raw", # 关键：指定标签为原始数值，适用于回归任务 shuffle=True, # 在每个epoch开始时打乱数据 seed=9, # 随机种子，用于复现性 # subset="training" # 如果DataFrame已包含训练/验证/测试划分，可使用此参数 # 或者手动分割DataFrame，然后为每个子集创建生成器 ) print(f"找到 {train_generator.samples} 张图像，生成 {train_generator.n} 个样本。
main goroutine第一次接收：main goroutine执行 x := <-c。
使用 fmt.Scanln(&input) 从标准输入读取一行字符串。
与普通变量不同，静态变量在函数或方法调用结束后不会被销毁，而是会保留其值，直到脚本执行结束。
Go语言的自动分号插入规则会在这里插入一个分号，使得if i < f();成为一个完整的语句。
如果表已经存在，CREATE TABLE 语句将不会执行，也不会报错。
精确匹配（=）优先于前缀匹配（^~），前缀匹配优先于正则表达式匹配（~或~*）。
简单来说，__str__是为了给人类看的，追求可读性和美观；而__repr__则是给开发者看的，追求明确性和无歧义，最好能直接用来重现对象。
为了避免这种情况，可以使用 time.NewTicker 函数，并在不再需要定时器时调用 ticker.Stop() 方法停止定时器。
下面是一个简单、实用的实现方式。
Go语言日志性能优化需选用高性能库如zap，避免字符串拼接，使用类型化字段与异步写入，控制日志级别与输出频率，复用带公共字段的logger，并监控日志系统的延迟、内存分配与磁盘IO，确保可观测性与系统效率的平衡。
任务完成后，通过回调API通知FastAPI。
它的基本语法结构是这样的： [expression for item in iterable if condition] 我们来拆解一下： expression：这是对每个 item 进行操作的表达式，它决定了新列表中每个元素的值。
docker run --rm --privileged alpine hwclock -s docker run: 运行一个新的容器。

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