例如： 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。
这个函数可以用来清理资源、记录日志等。
本文档旨在指导读者如何使用Pandas DataFrame的切片和shift()函数，根据特定条件修改DataFrame中的值。
解决方案 在Golang中，构建和追踪错误链主要依赖于Go 1.13引入的errors.Is、errors.As以及fmt.Errorf的%w动词。
降重鸟 要想效果好，就用降重鸟。
定义于<utility>头文件，std::move接受左值或右值引用并返回右值引用，触发移动构造或赋值。
使用框架并不意味着绝对安全，但能显著降低人为错误带来的风险。
立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； 代码小浣熊 代码小浣熊是基于商汤大语言模型的软件智能研发助手，覆盖软件需求分析、架构设计、代码编写、软件测试等环节 51 查看详情 测试数据库连接：用PDO尝试连接数据库，捕获异常来判断连接是否正常。
cin.getline(char_arr, size) 需要固定大小的字符数组，存在溢出风险 std::getline 更安全、更简洁，推荐优先使用 基本上就这些。
如果C#代码中拼接SQL字符串，会导致看似相同逻辑的查询被当作多个不同查询处理，影响查询存储的分析准确性。
这意味着 first 和 second 现在都指向内存中的同一个列表。
import os import jax as jx import jax.numpy as jnp import jax.experimental.mesh_utils as jxm import jax.sharding as jsh import time # 强制JAX使用8个CPU设备，用于模拟多核环境 os.environ["XLA_FLAGS"] = ( f'--xla_force_host_platform_device_count=8' ) # 定义计算一阶差分的核函数 def calc_fd_kernel(x): # 沿第一个轴计算一阶差分，并在开头填充零 return jnp.diff( x, 1, axis=0, prepend=jnp.zeros((1, *x.shape[1:]), dtype=x.dtype) ) # 编译差分核函数的工厂函数 def make_fd(shape, shardings): # 使用AOT编译，指定输入输出的分片方式 return jx.jit( calc_fd_kernel, in_shardings=shardings, out_shardings=shardings, ).lower( jx.ShapeDtypeStruct(shape, jnp.dtype('f8')) # 明确输入形状和数据类型 ).compile() # 创建一个2D数组用于测试 n = 2**12 # 4096 shape = (n, n,) # 生成随机输入数据 x_data = jx.random.normal(jx.random.PRNGKey(0), shape, dtype='f8') # 定义不同的分片策略 # (1, 1): 无分片，基准测试 # (8, 1): 沿第一个轴（差分轴）分片到8个设备 # (1, 8): 沿第二个轴（垂直于差分轴）分片到8个设备 shardings_test = { (1, 1): jsh.PositionalSharding(jxm.create_device_mesh((1,), devices=jx.devices("cpu")[:1])).reshape(1, 1), (8, 1): jsh.PositionalSharding(jxm.create_device_mesh((8,), devices=jx.devices("cpu")[:8])).reshape(8, 1), (1, 8): jsh.PositionalSharding(jxm.create_device_mesh((8,), devices=jx.devices("cpu")[:8])).reshape(1, 8), } # 将数据放置到设备上并应用分片 x_sharded = { mesh_pattern: jx.device_put(x_data, shardings) for mesh_pattern, shardings in shardings_test.items() } # 为每种分片策略编译差分函数 calc_fd_compiled = { mesh_pattern: make_fd(shape, shardings) for mesh_pattern, shardings in shardings_test.items() } print("开始计时测试...") # 遍历并测试不同分片策略的性能 for mesh_pattern in shardings_test.keys(): print(f"\n测试分片策略: {mesh_pattern}") x_input = x_sharded[mesh_pattern] calc_fd_func = calc_fd_compiled[mesh_pattern] # 预热JIT编译的函数 _ = calc_fd_func(x_input).block_until_ready() # 测量运行时间 start_time = time.perf_counter() for _ in range(10): # 运行多次取平均 _ = calc_fd_func(x_input).block_until_ready() end_time = time.perf_counter() avg_time_ms = (end_time - start_time) * 1000 / 10 print(f"平均运行时间: {avg_time_ms:.3f} ms") # 预期输出（具体数值可能因硬件和JAX版本略有不同，但趋势一致）： # 测试分片策略: (1, 1) # 平均运行时间: 45.0 - 55.0 ms # 测试分片策略: (8, 1) # 平均运行时间: 900.0 - 1100.0 ms (显著慢化) # 测试分片策略: (1, 8) # 平均运行时间: 45.0 - 55.0 ms (与基准接近)观察与分析： 算家云 高效、便捷的人工智能算力服务平台 37 查看详情 (1, 1) (无分片): 这是我们的基准性能，计算时间大约在几十毫秒。
如果在 5 秒内没有读取到任何数据，conn.Read 将返回一个超时错误。
简单来说，如果你的自定义类型是一个“平凡可复制”的结构体（或类），且没有用户定义的构造函数、析构函数、拷贝/移动构造函数或赋值运算符，并且它的所有非静态数据成员也都是平凡可复制的，那么你就有机会直接使用std::atomic<YourCustomType>。
例如int const * p等价于const int* p，表示*p是const int。
在本例中，N代表的是最终要生成的子集的数量，而不是子集内元素的数量。
replace指令用于映射模块路径，支持本地调试、依赖替换与版本兼容处理，如replace old_module => new_module，可指向本地或远程路径；常见场景包括调试时替换为本地模块、解决版本冲突及使用fork修复bug；需注意SemVer规则，主版本不同需保持路径一致，生产环境应避免保留本地路径替换，团队协作需文档说明并及时清理无用规则。
下面详细介绍 bool 类型的使用方法和注意事项。
高级策略涵盖引入API网关集中管理认证、限流与日志，提升架构安全性；采用JSON Schema对请求体进行结构化验证，增强数据一致性与安全性。
理解这一机制有助于避免潜在的错误，并编写更清晰、更易于理解的 Python 代码。

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