修改配置指令： 打开config.inc.php文件，并查找或添加以下配置指令：<?php /* * phpMyAdmin Configuration File * * You can find more configuration options in the documentation * in the phpMyAdmin-Docu/html/config.html file. * * For better security, you should use a non-empty Blowfish cipher * for session data. */ // ... 其他配置项 ... /** * Export options */ // 设置导出文件的默认字符集 // 默认值为 'utf-8' $cfg['Export']['charset'] = 'utf-8'; // 示例：设置为utf-8 // $cfg['Export']['charset'] = 'gbk'; // 示例：如果需要设置为gbk // $cfg['Export']['charset'] = 'latin1'; // 示例：如果需要设置为latin1 // ... 其他配置项 ... ?>在$cfg['Export']['charset'] = 'utf-8';这一行，您可以将'utf-8'替换为您希望的任何有效字符集，例如'gbk'、'latin1'或'big5'等。
以二叉树为例： type TreeNode struct { Val int Left *TreeNode Right *TreeNode } 这里 Val 存储节点值，Left 和 Right 是指向左右子节点的指针。
import numpy as np def foo_with_identity_check(f): if f is np.sin: print("Processing with sine function.") return f(np.pi / 2) # 示例用法 elif f is np.cos: print("Processing with cosine function.") return f(0) # 示例用法 else: raise ValueError("Unsupported function provided.") print(foo_with_identity_check(np.sin)) print(foo_with_identity_check(np.cos)) # print(foo_with_identity_check(np.tan)) # 运行时会抛出 ValueError这种模式实际上是一种“即时枚举”（ad-hoc enumeration）。
可引入抽象语法树（AST）模型，先将原始文本构建成节点树，再遍历生成HTML。
但随着镜像数量增长，镜像仓库的管理与优化变得至关重要。
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* @return Generator 返回一个生成器，每次迭代生成一个文件中的数字。
# user.py (修正后的示例) from flask import make_response, jsonify # 假设 db 和 jwt 等已导入和配置 def loginAccount(): # 假设 email, SECRET_KEY, db 等已从请求或配置中获取 email = "test@example.com" # 示例值 SECRET_KEY = "your_secret_key" # 示例值 # 模拟用户ID和token生成 userId = "some_user_id" # 假设从db['users'].find()获取 tokenId = "some_jwt_token" # jwt.encode({'userId': userId}, SECRET_KEY, algorithm='HS256') mensagem = {'message': f'Welcome to the CharTwo {email}!', 'tokenId': tokenId} # 1. 创建响应对象 response = make_response(jsonify(mensagem)) # 2. 在响应对象上设置Cookie response.set_cookie('accessToken', tokenId, httponly=True, secure=True, samesite='Lax') # 推荐添加安全属性 # 3. 正确：返回带有Cookie的响应对象 return response # ✅ 修正此处！
") exit() features = [] # --- 遍历要素并处理几何体 --- for f in gj["features"]: coords = f["geometry"]["coordinates"] # 存储每个坐标点生成的缓冲区 individual_buffers = [] # 遍历LineString的每个坐标点 (x, y, z) # 注意：LineString的coordinates是一个列表的列表，每个内部列表是[x, y, z] for x, y, z in coords: # 1. 创建GeoPandas Point对象，指定其原始CRS (EPSG:4326) # gpd.points_from_xy() 方法需要x和y坐标作为单独的列表或Series point_gdf = gpd.points_from_xy([x], [y], crs=4326) # 2. 将点投影到适合距离计算的CRS # 这一步至关重要，确保缓冲区计算的准确性 point_gdf_projected = point_gdf.to_crs(epsg=TARGET_CRS_EPSG) # 3. 应用缓冲区操作，单位为米 buffered_point = point_gdf_projected.buffer(buffer_distance_meters) # 从GeoDataFrame中提取Shapely Polygon对象 individual_buffers.append(buffered_point.geometry.iloc[0]) # 4. 合并所有独立的缓冲区，形成一个单一的多边形 # 使用shapely.union_all()处理可能重叠的缓冲区，避免生成无效的MultiPolygon merged_polygon = shapely.union_all(individual_buffers) # 可选：可视化合并后的多边形（如果需要调试或展示） # plotting.plot_polygon(merged_polygon) # 5. 将处理后的多边形添加到新的GeoJSON特征列表中 # 注意：这里需要再次指定CRS，确保输出的GeoJSON带有正确的CRS信息 features.append( { "geometry": gpd.GeoSeries([merged_polygon], crs=TARGET_CRS_EPSG).__geo_interface__, "properties": f["properties"], # 保留原始属性 } ) # --- 构建并输出新的GeoJSON文件 --- new_gj = {"type": "FeatureCollection", "features": features} output_file_name = "lines2Polygon.geojson" with open(output_file_name, "w") as f: json.dump(new_gj, f, indent=2) # 使用indent参数使输出GeoJSON更易读 print(f"转换完成，结果已保存到 {output_file_name}") # 如果在循环中调用了 plotting.plot_polygon，则在此处显示所有图形 # plt.show()6. 总结 本教程提供了一个将LineString转换为带缓冲区多边形的完整解决方案，并强调了在地理空间数据处理中几个关键的最佳实践： 明确CRS： 始终清楚您数据的原始CRS，并在进行距离计算前将其转换为合适的投影CRS。
现代Go项目推荐使用模块模式，但仍需了解这些变量的作用。
否则（remainingInLastRow > 1），剩余项目平分该行的 12 列，$colClass = 'col-' . (12 / $remainingInLastRow)。
设置错误模式为异常（PDO::ATTR_ERRMODE = PDO::ERRMODE_EXCEPTION）：这将使PDO在发生错误时抛出PDOException。
// 注意：这里只是简单地返回了交换后的 reflect.Value， // 并没有改变它们底层的实际值。
可结合日期前缀提升可读性，如：error_log_2025-04-05_1.log。
多练习基本用法，逐步深入数组指针、函数指针等高级主题。
浏览器会自动设置Content-Type，但了解这一点很重要。
当channel满时，走default分支，避免阻塞。
立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； list不支持高效的随机访问，访问第n个元素需要从头或尾遍历，时间复杂度为O(n)。
使用 hystrix-go 实现熔断 hystrix-go 是 Netflix Hystrix 的 Go 实现，虽然项目已不再积极维护，但在中小型系统中仍被广泛使用。
将 image_path 变量替换为实际的图像文件路径。

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