import pandas as pd import numpy as np # 创建日期范围索引 date_rng = pd.date_range(start='2023-01-01', end='2024-01-05', freq='D') # 创建随机数据 data = np.random.rand(len(date_rng), 3) df = pd.DataFrame(data, columns=['Column1', 'Column2', 'Column3'], index=date_rng) # 添加 'Vessel' 列，模拟分组维度 df['Vessel'] = np.random.randint(1, 5, size=len(date_rng)) print("原始DataFrame前5行：") print(df.head())2. 构建按半年间隔的自定义索引 pivot_table函数允许我们在index参数中传入一个列表，从而创建多级行索引。
要基于条件创建新列，我们可以使用 .loc 来选择满足特定条件的行，并将新值分配给这些行的目标列。
33 查看详情 #include <iphlpapi.h>#include <winsock2.h>示例代码片段： // 初始化WinsockWSADATA wsaData;if (WSAStartup(MAKEWORD(2, 2), &wsaData) != 0) return -1;PPIP_ADAPTER_ADDRESSES pAddresses = nullptr;ULONG outBufLen = sizeof(IP_ADAPTER_ADDRESSES);pAddresses = (PIP_ADAPTER_ADDRESSES)malloc(outBufLen); 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； DWORD dwResult = GetAdaptersAddresses(AF_UNSPEC, GAA_FLAG_INCLUDE_PREFIX, nullptr, pAddresses, &outBufLen); if (dwResult == ERROR_BUFFER_OVERFLOW) { free(pAddresses); pAddresses = (PIP_ADAPTER_ADDRESSES)malloc(outBufLen); } dwResult = GetAdaptersAddresses(AF_UNSPEC, GAA_FLAG_INCLUDE_PREFIX, nullptr, pAddresses, &outBufLen); if (dwResult == NO_ERROR) { PIP_ADAPTER_ADDRESSES pAdapter = pAddresses; while (pAdapter) { printf("适配器名称: %s\n", pAdapter->FriendlyName); printf("MAC地址: "); for (int i = 0; i < (int)pAdapter->PhysicalAddressLength; ++i) { printf("%02X", pAdapter->PhysicalAddress[i]); if (i != pAdapter->PhysicalAddressLength - 1) printf("-"); } printf("\n"); IP_ADAPTER_UNICAST_ADDRESS* pUnicast = pAdapter->FirstUnicastAddress; while (pUnicast) { sockaddr* saAddr = pUnicast->Address.lpSockaddr; if (saAddr->sa_family == AF_INET) { char ipStr[INET_ADDRSTRLEN]; inet_ntop(AF_INET, &((sockaddr_in*)saAddr)->sin_addr, ipStr, INET_ADDRSTRLEN); printf("IPv4地址: %s\n", ipStr); } pUnicast = pUnicast->Next; } pAdapter = pAdapter->Next; }} if (pAddresses) free(pAddresses);WSACleanup(); 记得链接库：iphlpapi.lib 和 ws2_32.lib Linux平台：使用getifaddrs Linux下推荐使用getifaddrs函数，它是POSIX标准的一部分，可跨多数Unix-like系统使用。
通过将关闭服务器和处理连接放在独立的 Goroutine 中，并利用 Listener.Accept() 的错误返回值进行协程间通信，可以实现更快速、更具响应性的事件处理机制。
标书对比王 标书对比王是一款标书查重工具，支持多份投标文件两两相互比对，重复内容高亮标记，可快速定位重复内容原文所在位置，并可导出比对报告。
用Golang实现一个简单的JSON API服务并不复杂，核心是使用标准库中的 net/http 和 encoding/json。
然而，当函数的结果是一个自定义的结构体类型时，处理错误的方式会变得不那么直接，因为结构体本身不能是nil，并且在某些情况下，可能没有一个有意义的“零值”结构体实例可供返回。
错误处理： 添加了对ratex == 1.0（即rate为0.0）和logi == 0.0的检查。
将对应的$of_tranxs、$revs、$mgps值添加到$result的相应子数组中。
这导致你无法看到所有选定的项目。
/healthz – 存活检查：服务进程是否在运行 /ready – 就绪检查：是否可以接收流量（例如已完成初始化、依赖服务可用） 例如，服务启动时可能需要加载大量缓存，在加载完成前不应接收请求，此时/ready返回500，而/healthz仍为200。
") except Exception as e: print(f"创建图像时发生错误: {e}") print("cv2模块导入成功！
步骤二：安装Levigo库 在确保LevelDB开发包已正确安装后，即可尝试安装Levigo。
可以拆分为： DataLoader：负责从文件或网络加载数据 DataProcessor：执行业务逻辑处理 Logger：记录运行状态 通过职责分离，修改日志格式不会影响数据处理逻辑，降低耦合。
例如，与脚本同目录的文件，我会用os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'my_config.ini')来获取其绝对路径。
完整示例代码 以下是一个使用channel实现多生产者多消费者的简单示例：package main import ( "fmt" "math/rand" "sync" "time" ) // 任务结构体 type Task struct { ID int Data string } func producer(id int, tasks chan<- Task, wg *sync.WaitGroup) { defer wg.Done() for i := 0; i < 5; i++ { task := Task{ ID: i, Data: fmt.Sprintf("producer-%d-task-%d", id, i), } time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(500)) * time.Millisecond) // 模拟随机生成时间 tasks <- task fmt.Printf("Producer %d sent task: %s\n", id, task.Data) } } func consumer(id int, tasks <-chan Task, wg *sync.WaitGroup) { defer wg.Done() for task := range tasks { // 自动在channel关闭时退出循环 time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(800)) * time.Millisecond) // 模拟处理耗时 fmt.Printf("Consumer %d processed task: %s\n", id, task.Data) } fmt.Printf("Consumer %d stopped.\n", id) } func main() { const numProducers = 3 const numConsumers = 2 const bufferSize = 10 var wg sync.WaitGroup tasks := make(chan Task, bufferSize) // 启动生产者 for i := 0; i < numProducers; i++ { wg.Add(1) go producer(i, tasks, &wg) } // 启动消费者 for i := 0; i < numConsumers; i++ { wg.Add(1) go consumer(i, tasks, &wg) } // 等待所有生产者完成 go func() { wg.Wait() close(tasks) // 所有生产者结束后关闭channel }() // 等待所有消费者完成（通过wg无法直接等待消费者，需用其他方式） // 这里使用额外的WaitGroup管理消费者 var consumerWg sync.WaitGroup for i := 0; i < numConsumers; i++ { consumerWg.Add(1) go func(id int) { defer consumerWg.Done() consumer(id, tasks, &sync.WaitGroup{}) // 注意：这里不再参与主wg }(i) } // 改进方案：更好的做法是分离生产者和消费者的wg管理 // 下面是修正后的完整流程 fmt.Println("All producers and consumers started.") consumerWg.Wait() fmt.Println("All done.") }关键点解析 1. channel方向控制：使用`chan 2. 关闭channel的时机：必须由生产者方在所有goroutine结束后调用close(tasks)。
例如，以下代码片段展示了使用循环和数组填充实现3x3滑动窗口提取邻居数据的方法：import numpy as np median_x_array = np.random.rand(10, 10) # 示例2D数组 window_size = 3 median_x_neighbors = [] # 使用pad_width=1和mode='wrap'进行填充，以处理边界情况 padded_array = np.pad(median_x_array, pad_width=1, mode='wrap') for i in range(padded_array.shape[0] - window_size + 1): for j in range(padded_array.shape[1] - window_size + 1): subarray = padded_array[i:i+window_size, j:j+window_size] flattened_subarray = subarray.flatten() median_x_neighbors.append(flattened_subarray) # print(len(median_x_neighbors)) # 结果为 (10+2-3+1) * (10+2-3+1) = 10*10 = 100尽管上述方法能够实现功能，但其性能瓶颈在于Python循环的开销，这对于NumPy数组操作而言并非最佳实践。
最常见且推荐的做法是创建自定义的php.ini文件，并确保Azure Web App的PHP运行时能够加载它。
理解这两个返回值的具体类型是正确使用range的关键。
核心思想：利用闭包和短路求值 该方法的核心在于定义一个辅助函数，该函数接受目标变量和源变量作为参数，并将源变量序列化为 JSON 字符串，并将结果存储到目标变量中。

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