# json_list[:] 创建了一个json_list的浅拷贝，确保每个进程有独立的副本。
本文旨在提供一个全面的教程，指导读者如何使用 selenium 和 python 自动化测试访问和操作 shadow dom 中的元素。
理解这些底层机制有助于开发者更好地选择和使用Go语言及其工具链。
如果允许 init 函数被显式调用或引用，那么开发者就有可能在不符合规范的时刻（例如，在其依赖的 init 函数尚未执行之前）调用它。
遇到问题先看服务有没有启动，再查路径和配置。
PHP的json_encode()函数可以将PHP数组或对象转换为JSON格式的字符串。
不同服务器环境（如Apache、Nginx）和PHP框架（如Laravel、ThinkPHP、Symfony）的具体操作略有差异，但基本逻辑一致。
运行 PyInstaller 完成 .spec 文件的配置后，就可以运行 PyInstaller 进行打包了。
这种方式可以避免为每个实体写重复的赋值代码，提升开发效率。
# 这确保了在reindex后，新增的日期行能够继承其所属分组的key。
1. 去重的基本流程 要对一个容器（如 vector）去重，步骤如下： 使用 std::sort 将容器中的元素排序，使相同值的元素相邻 使用 std::unique 将连续重复的元素“前移”，并返回一个指向唯一元素末尾的迭代器 调用容器的 erase 方法，删除从该迭代器到末尾的所有元素 2. 实际代码示例 以下是一个使用 vector 去重的完整例子： #include <algorithm> #include <vector> #include <iostream> int main() { std::vector<int> vec = {5, 2, 8, 2, 1, 5, 3}; // 步骤1：排序 std::sort(vec.begin(), vec.end()); // 步骤2：去重（将唯一元素移到前面） auto it = std::unique(vec.begin(), vec.end()); // 步骤3：真正删除重复元素 vec.erase(it, vec.end()); // 输出结果：1 2 3 5 8 for (int n : vec) { std::cout << n << " "; } return 0; } 3. 注意事项 std::unique 不会改变容器大小，它只是把不重复的元素移到前面，并返回新逻辑末尾的位置。
36 查看详情 防止窄化转换： 编译器会阻止使用统一初始化方法进行窄化转换，例如将 double 初始化为 int，这可以避免潜在的精度损失。
这个函数可以是全局函数，也可以是另一个类的成员函数。
在数值优化算法，例如梯度下降法中，我们经常需要计算向量的范数来作为收敛条件。
假设我们有一个表示有向图的字典my_dict，其中键是节点，值是其直接邻居节点列表。
小工具用手动解析足够，复杂场景建议上 CLI11 这类现代库，省心又规范。
示例代码： <font face="Courier New" size="2"> $handles = []; $multi = curl_multi_init(); // 添加多个请求 foreach ($urls as $url) { $ch = curl_init(); curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $url); curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true); curl_multi_add_handle($multi, $ch); $handles[] = $ch; } // 执行并发请求 $running = 0; do { curl_multi_exec($multi, $running); curl_multi_select($multi); } while ($running > 0); // 获取结果 $results = []; foreach ($handles as $ch) { $results[] = curl_multi_getcontent($ch); curl_multi_remove_handle($multi, $ch); curl_close($ch); } curl_multi_close($multi); </font> 这种方式能显著减少总响应时间。
该技术广泛用于智能指针、容器就地构造等场景，核心是“万能引用接收，std::forward转发”，实现参数原样传递。
import polars as pl from numpy.linalg import norm data = { "col1": ["a", "b", "c", "d"], "col2": [[-0.06066, 0.072485, 0.548874, 0.158507], [-0.536674, 0.10478, 0.926022, -0.083722], [-0.21311, -0.030623, 0.300583, 0.261814], [-0.308025, 0.006694, 0.176335, 0.533835]], } df = pl.DataFrame(data) print(df)输出：shape: (4, 2) ┌──────┬─────────────────────────────────┐ │ col1 ┆ col2 │ │ --- ┆ --- │ │ str ┆ list[f64] │ ╞══════╪═════════════════════════════════╡ │ a ┆ [-0.06066, 0.072485, … 0.15850… │ │ b ┆ [-0.536674, 0.10478, … -0.0837… │ │ c ┆ [-0.21311, -0.030623, … 0.2618… │ │ d ┆ [-0.308025, 0.006694, … 0.5338… │ └──────┴─────────────────────────────────┘生成列组合 为了计算每对列之间的余弦相似度，我们需要生成所有可能的列组合。
默认为['Column A', 'Column B']。

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