<br>"; } } // 无论表单是否提交，都会显示成功消息并重定向 echo "操作完成。
其基本思路是： 定义一个 Go 函数，该函数能够访问到当前的 *template.Template 实例，并调用其 Name() 方法。
可以通过 PREG_SPLIT_NO_EMPTY 标志来移除这些空匹配项。
包含fstream头文件，用std::ofstream以std::ios::out | std::ios::binary打开文件，检查是否成功，然后写入二进制数据。
在Golang中使用Helm Chart管理Kubernetes应用，核心是通过Helm的Go SDK（helm.sh/helm/v3）与Kubernetes集群交互，实现Chart的安装、升级、查询和删除等操作。
download.php脚本也应放置在该目录中。
代码放置位置： 建议将此代码放置在子主题的 functions.php 文件中。
# train_model.py import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ToTensor # 1. 准备数据 training_data = datasets.FashionMNIST( root="data", train=True, download=True, transform=ToTensor(), ) test_data = datasets.FashionMNIST( root="data", train=False, download=True, transform=ToTensor(), ) batch_size = 64 train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=batch_size) test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=batch_size) # 2. 获取设备 device = ( "cuda" if torch.cuda.is_available() else "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu" ) print(f"Using {device} device") # 3. 定义模型 class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.flatten = nn.Flatten() self.linear_relu_stack = nn.Sequential( nn.Linear(28*28, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 10) ) def forward(self, x): x = self.flatten(x) logits = self.linear_relu_stack(x) return logits model = NeuralNetwork().to(device) print(model) # 4. 定义损失函数和优化器 loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3) # 5. 训练函数 def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer): size = len(dataloader.dataset) model.train() for batch, (X, y) in enumerate(dataloader): X, y = X.to(device), y.to(device) pred = model(X) loss = loss_fn(pred, y) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if batch % 100 == 0: loss, current = loss.item(), (batch + 1) * len(X) print(f"loss: {loss:>7f} [{current:>5d}/{size:>5d}]") # 6. 测试函数 def test(dataloader, model, loss_fn): size = len(dataloader.dataset) num_batches = len(dataloader) model.eval() test_loss, correct = 0, 0 with torch.no_grad(): for X, y in dataloader: X, y = X.to(device), y.to(device) pred = model(X) test_loss += loss_fn(pred, y).item() correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item() test_loss /= num_batches correct /= size print(f"Test Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} \n") # 7. 训练模型并保存 epochs = 5 for t in range(epochs): print(f"Epoch {t+1}\n-------------------------------") train(train_dataloader, model, loss_fn, optimizer) test(test_dataloader, model, loss_fn) print("Done training!") # 保存模型的state_dict torch.save(model.state_dict(), "model.pth") print("Saved PyTorch Model State to model.pth")运行上述代码后，您将得到一个名为 model.pth 的文件，其中包含了训练好的模型参数。
我通常会把常用的文件跳转、函数定义跳转、查找引用、重构操作等绑定到左手能轻松触达的按键上，这样能最大程度减少鼠标操作，保持思维连贯性。
注意：浅拷贝只复制字段值，若字段为指针或引用类型，副本与原对象会共享底层数据。
总结 在使用 Laravel 的 Signed URL 功能时，务必确保控制器方法正确返回生成的 URL。
注意事项 copy 函数的第一个参数是目标切片，第二个参数是源切片。
测试外部 HTTP 接口（集成测试） 如果你想测试调用第三方API的函数，可以使用 httptest.Server 模拟后端服务。
安全头部注入（Security Headers）：自动添加X-Content-Type-Options, X-Frame-Options, Strict-Transport-Security等安全相关的HTTP响应头。
如果批量插入过程中出现错误，可以回滚整个批次。
// ... 其他表单数据获取 $name = $_POST["name"] ?? ''; $reply_to = $_POST["email"] ?? ''; $number = $_POST["number"] ?? ''; $date = $_POST["date"] ?? ''; $message = $_POST["message"] ?? ''; $products = $_POST["product"] ?? []; // 获取到的将是一个数组 // 加载HTML邮件模板 $html = file_get_contents('template.html'); // 替换其他单个字段，并进行安全转义 $html = str_replace("{{username}}", htmlspecialchars($name), $html); $html = str_replace("{{email}}", htmlspecialchars($reply_to), $html); $html = str_replace("{{number}}", htmlspecialchars($number), $html); $html = str_replace("{{date}}", htmlspecialchars($date), $html); $html = str_replace("{{message}}", htmlspecialchars($message), $html); // 正确处理多选内容：使用 implode() 将数组合并为字符串 // 为避免 XSS 风险，建议对每个产品名称进行编码 $sanitized_products = array_map('htmlspecialchars', $products); $product_list_string = implode("<br>", $sanitized_products); // 使用 <br> 作为分隔符 $html = str_replace("{{list}}", $product_list_string, $html); // 一次性替换占位符HTML邮件模板 邮件模板中只需要一个占位符来接收合并后的产品列表字符串。
立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； vptr指针的作用 每个含有虚函数的对象在内存中会额外包含一个隐藏的指针——vptr，它指向所属类的vtable。
使用 std::string 的 == 运算符 如果你使用的是std::string类型，最简单直接的方式是使用==运算符进行比较。
开发者需要理解 datastore.Put 方法返回的 Key 对象包含了新生成的ID，并手动将其赋值给实体对象。
导出字段: 只有结构体中首字母大写的导出字段才能通过反射进行设置。

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