用数组保存已计算的结果： <pre class="brush:php;toolbar:false;">#include <iostream><br>using namespace std;<br><br>int fibHelper(int n, int* memo) {<br> if (n <= 1) return n;<br> if (memo[n] != -1) return memo[n];<br> memo[n] = fibHelper(n - 1, memo) + fibHelper(n - 2, memo);<br> return memo[n];<br>}<br><br>int fib(int n) {<br> int* memo = new int[n + 1];<br> fill(memo, memo + n + 1, -1); // 初始化为-1<br> int result = fibHelper(n, memo);<br> delete[] memo;<br> return result;<br>}<br><br>int main() {<br> int n = 10;<br> cout << "第 " << n << " 项是：" << fib(n) << endl;<br> return 0;<br>} 总结： 对于实际应用，推荐使用迭代法，它效率高且不易栈溢出。
fseek($handle, $offset, $whence)可以将文件指针移动到指定位置，$whence可以是SEEK_SET（从文件开头）、SEEK_CUR（从当前位置）或SEEK_END（从文件末尾）。
然而，当元素包含子元素时，直接使用 .text 属性可能无法获取到期望的完整文本。
解决方案 文心大模型 百度飞桨-文心大模型 ERNIE 3.0 文本理解与创作 56 查看详情 正确的做法是，当提供密钥时，应该对密钥进行 base64 解码，而不是计算摘要。
在C++中判断一个数是奇数还是偶数，最常用的方法是使用取模运算符（%）。
注意事项与最佳实践 测试范围控制： 尽量精确地指定测试范围。
检查响应状态码并做出反应 即使禁用了自动重定向，我们也应在收到响应后主动分析状态码。
数组或切片本身被视为一个单一的复合值，而不是一系列可以自动拆分的独立值。
以之前的 XLIFF 文件为例，正确的修改方式如下：<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <xliff xmlns="urn:oasis:names:tc:xliff:document:1.2" version="1.2"> <file source-language="en" target-language="en" datatype="plaintext" original="file.ext"> <header> <tool tool-id="symfony" tool-name="Symfony"/> </header> <body> <trans-unit id="SzX5ua9" resname="Hello %name%"> <source>Hello %name%</source> <target>__Hello {name}</target> {# 将 %name% 改为 {name} #} </trans-unit> <trans-unit id="6l2Ebbm" resname="Hello filter %name%"> <source>Hello filter %name%</source> <target>__Hello filter {name}</target> {# 将 %name% 改为 {name} #} </trans-unit> </body> </file> </xliff>保存修改后的翻译文件后，再次刷新页面，你会发现变量 %name% 现在能够被正确替换，输出结果恢复正常：__Hello Hans __Hello filter Hans请注意，__ 前缀是 translation:update 命令在目标语言与源语言相同时，为了标识未翻译或需要验证的文本而自动添加的。
import torch import numpy as np from torch.utils.data import Sampler from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset class VariableBatchSampler(Sampler): def __init__(self, dataset_len: int, batch_sizes: list): self.dataset_len = dataset_len self.batch_sizes = batch_sizes self.batch_idx = 0 self.start_idx = 0 self.end_idx = self.batch_sizes[self.batch_idx] def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.start_idx >= self.dataset_len: self.batch_idx = 0 self.start_idx = 0 self.end_idx = self.batch_sizes[self.batch_idx] raise StopIteration batch_indices = list(range(self.start_idx, self.end_idx)) self.start_idx = self.end_idx self.batch_idx += 1 try: self.end_idx += self.batch_sizes[self.batch_idx] except IndexError: self.end_idx = self.dataset_len return batch_indices x_train = torch.randn(23) y_train = torch.randint(0, 2, (23,)) batch_sizes = [4, 10, 7, 2] train_dataset = TensorDataset(x_train, y_train) sampler = VariableBatchSampler(dataset_len=len(x_train), batch_sizes=batch_sizes) dataloader_train = DataLoader(train_dataset, sampler=sampler) max_epoch = 4 for epoch in np.arange(1, max_epoch): print("Epoch: ", epoch) for x_batch, y_batch in dataloader_train: print(x_batch.shape)这段代码会输出每个 epoch 中每个 batch 的形状，证明 DataLoader 可以在多个 epoch 中正常迭代。
立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； <?php $errors = []; // 用于存储验证错误信息 $username = ''; // 初始化变量，用于在表单重新显示时保留用户输入 $email = ''; $password = ''; if ($_SERVER['REQUEST_METHOD'] === 'POST') { // 1. 获取并初步清洗数据 $username = trim($_POST['username'] ?? ''); $email = trim($_POST['email'] ?? ''); $password = $_POST['password'] ?? ''; // 密码通常不进行trim，因为它可能包含空格，但要确保不为空 // 2. 验证用户名 if (empty($username)) { $errors['username'] = '用户名不能为空。
<p>对象用.，指针用->；Person p用p.age，Person* ptr用ptr->age，智能指针同理，混用会编译错误。
精确定位目标元素，才能进行后续的操作，例如点击、输入、获取文本等。
统一转换为列向量的函数设计 为了实现上述目标，我们可以设计一个名为to_column_array的函数。
2. 使用begin()指向首元素，end()指向末尾后位置，通过循环遍历容器。
养成每个项目都创建独立虚拟环境的习惯。
注意事项 内存效率： 这种方法不会将整个 XML 文件加载到内存中，因此对于超大型文件（如 2GB+）非常有效。
如果使用旧版本 Python，则需要将 current_number := current_number + r + 1 分成两行：先计算 end_number = current_number + r + 1，然后 print(*range(current_number, end_number))，最后 current_number = end_number。
scavengelimit定义了这些空闲内存区域（称为“span”）在被“清除”（scavenge）并返回给操作系统之前的最大保留时间。
例如，在一个交易数据集中，我们可能希望在遇到“买入”或“卖出”信号时开始或延续对“价值”列的累积求和，而在没有这些信号时则不进行求和。
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