选择合适的压缩算法 不同压缩算法在压缩比和CPU开销之间有取舍。
在C++中，std::move 和 右值引用 是实现移动语义的核心机制，能够显著提升性能，避免不必要的深拷贝。
它允许开发者在一个框架（如PyTorch）中训练模型，然后将其导出为ONNX格式，并在另一个框架或运行时（如ONNX Runtime）中进行部署和推理。
当多个线程需要访问和修改共享数据时，就需要使用锁。
这个函数接收一个*html.Node和一个*bytes.Buffer。
吞噬异常： 捕获异常后不做任何处理，也不记录日志，这会导致错误悄无声息地消失，是最糟糕的做法之一。
它的主要用途是节省内存，特别是在需要处理多种数据类型但不会同时使用的情况下。
相比旧的 os.system 或 popen，subprocess 更安全、功能更强大。
基本思路 LRU 缓存需要满足： 访问某个键时，它变为“最近使用” 当缓存满时，淘汰最久未使用的项 get 和 put 操作都需在 O(1) 完成 为此，我们使用： unordered_map：快速查找 key 是否存在，以及对应节点位置 双向链表：维护使用顺序，头结点是最新的，尾结点是最老的 数据结构设计 定义双向链表节点和缓存类框架： 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； struct Node { int key, value; Node* prev; Node* next; Node(int k, int v) : key(k), value(v), prev(nullptr), next(nullptr) {} }; 缓存类包含： 容量 capacity 当前大小 size 哈希表 map 伪头部和伪尾部简化边界处理 关键操作实现 封装两个辅助函数： 存了个图 视频图片解析/字幕/剪辑，视频高清保存/图片源图提取 17 查看详情 void removeNode(Node* node) { node->prev->next = node->next; node->next->prev = node->prev; } <p>void addToHead(Node* node) { node->prev = head; node->next = head->next; head->next->prev = node; head->next = node; }</p>get 操作逻辑： 查 map 是否存在 key 不存在返回 -1 存在则将其移到链表头部（表示最近使用），并返回值 put 操作逻辑： 如果 key 已存在，更新值并移到头部 如果不存在，新建节点插入头部 若超出容量，删除尾部节点（最久未使用）及 map 中对应项 完整代码示例 #include <unordered_map> using namespace std; <p>class LRUCache { private: struct Node { int key, value; Node<em> prev; Node</em> next; Node(int k, int v) : key(k), value(v), prev(nullptr), next(nullptr) {} };</p><pre class='brush:php;toolbar:false;'>int capacity; unordered_map<int, Node*> cache; Node* head; Node* tail; void removeNode(Node* node) { node->prev->next = node->next; node->next->prev = node->prev; } void addToHead(Node* node) { node->prev = head; node->next = head->next; head->next->prev = node; head->next = node; } void moveToHead(Node* node) { removeNode(node); addToHead(node); } Node* removeTail() { Node* node = tail->prev; removeNode(node); return node; }public: LRUCache(int cap) : capacity(cap), size(0) { head = new Node(0, 0); tail = new Node(0, 0); head->next = tail; tail->prev = head; }int get(int key) { auto it = cache.find(key); if (it == cache.end()) return -1; Node* node = it->second; moveToHead(node); return node->value; } void put(int key, int value) { auto it = cache.find(key); if (it != cache.end()) { Node* node = it->second; node->value = value; moveToHead(node); } else { Node* newNode = new Node(key, value); cache[key] = newNode; addToHead(newNode); if (cache.size() > capacity) { Node* removed = removeTail(); cache.erase(removed->key); delete removed; } } } ~LRUCache() { Node* curr = head; while (curr) { Node* temp = curr; curr = curr->next; delete temp; } }};这个实现保证了 get 和 put 都是 O(1) 时间复杂度，适合高频访问场景。
本教程将详细解释这一机制，并通过示例代码演示正确的通道初始化方法，以确保Go并发程序的健壮性和正确性。
虽然Go的模块机制默认支持扁平化的依赖管理，但在多模块项目中，若不加规范，容易出现版本冲突、重复依赖或构建效率低下的问题。
np.argsort(sort_indices)：计算出将 sort_indices 数组排序所需的索引顺序。
这就从根本上杜绝了多个客户端同时获取到锁的可能性，确保了锁的唯一性。
<?php defined('BASEPATH') OR exit('No direct script access allowed'); class Admin extends CI_Controller { public function __construct() { parent::__construct(); $this->load->helper('url'); // 确保加载 URL helper } public function add() { $newData = array( 'fname' =>$this->input->post('firstName'), 'lname' =>$this->input->post('lastName'), 'uname' =>$this->input->post('userName'), 'pword' =>$this->input->post('passWord'), 'utype' =>$this->input->post('userType') ); $this->load->model('Admin_model'); $this->Admin_model->add_user($newData); // 添加成功后的重定向，避免重复提交 redirect('admin/index'); // 假设admin/index是管理页面 } }注意事项： 确保加载了url helper，以便使用 redirect() 函数。
使用 array_splice() 删除指定位置和数量的元素并重新索引（仅限数字键）： 如果你想删除数组中某个位置开始的若干个元素，并且希望删除后数字键能自动重新排序，array_splice() 是一个强大的选择。
关键点包括： 验证签名防止伪造请求 检查订单是否已处理，避免重复发货 更新本地订单状态并记录日志 返回'success'字符串表示接收成功（微信要求），支付宝则返回'success' 示例回调处理逻辑： public function notify(Request $request, PaymentInterface $payment) { $data = $request->all(); if (! $payment->verifyCallback($data)) { return response('Invalid signature', 400); } $orderNo = $data['out_trade_no']; $status = $data['trade_status'] ?? null; $order = Order::where('order_no', $orderNo)->first(); if (! $order || $order->status !== 'pending') { return response('Order processed or not found'); } if ($status === 'TRADE_SUCCESS' || $status === 'SUCCESS') { $order->update(['status' => 'paid', 'paid_at' => now()]); // 触发后续业务逻辑：发货、积分、通知用户等 } return response('success'); // 微信/支付宝都需要这个响应 } 配置自动加载与异常处理 确保支付过程中出现网络错误、签名失败等情况能被捕获并记录。
合理使用这三种智能指针，能大幅降低C++内存管理出错的概率，让代码更健壮、易维护。
34 查看详情 示例代码：import customtkinter from PIL import Image, ImageTk # 引入 ImageTk # 假设图片文件名为 "money.png" img_path = "money.png" # 1. 使用PIL库加载原始图片 img_pil = Image.open(img_path) # 2. 为 CustomTkinter 组件创建 CTkImage ctk_img = customtkinter.CTkImage(img_pil, size=img_pil.size) # 3. 为应用程序图标创建 ImageTk.PhotoImage # 注意：这里仍然需要原始的PIL图像对象来创建 ImageTk.PhotoImage app_icon = ImageTk.PhotoImage(img_pil) # 4. 设置应用程序图标 app = customtkinter.CTk() app.geometry("400x450") app.title("Currency Converter") app.iconphoto(False, app_icon) # 使用 ImageTk.PhotoImage 设置图标 photo_label = customtkinter.CTkLabel(app, image=ctk_img, text="") photo_label.pack(pady=20) app.mainloop()在这个例子中，我们同时创建了ctk_img用于CTkLabel，以及app_icon（一个PIL.ImageTk.PhotoImage对象）用于app.iconphoto()。
from datetime import datetime, timedelta # 当前时间 now = datetime.now() print(f"\n当前时间: {now}") # 创建一个 timedelta 对象，表示3天5小时15分钟 future_offset = timedelta(days=3, hours=5, minutes=15) print(f"时间偏移量: {future_offset}") # 将偏移量加到当前时间上，得到未来的时间 future_time = now + future_offset print(f"未来时间 (当前时间 + 3天5小时15分钟): {future_time}") # 创建另一个 timedelta 对象，表示1周又2天 past_offset = timedelta(weeks=1, days=2) print(f"另一个时间偏移量: {past_offset}") # 从当前时间减去偏移量，得到过去的时间 past_time = now - past_offset print(f"过去时间 (当前时间 - 1周2天): {past_time}") # 甚至可以用 timedelta 来迭代日期 print("\n从今天开始的接下来5天:") current_date = datetime.now().date() # 只取日期部分 one_day = timedelta(days=1) for i in range(5): print(f" {current_date + i * one_day}")通过这些例子，你可以看到timedelta的强大之处。
对于struct而言，无论是其自身的成员，还是作为基类时的继承方式，默认都是public。

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