基本上就这些。
掌握特化和偏特化，能让你写出更灵活高效的模板代码。
立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； 可能的原因包括： 临时目录不存在或配置不正确： PHP配置文件（php.ini）中的 upload_tmp_dir 指令指定了临时目录的位置。
scenarios = [] jobs_len = len(jobs) for i in range(2**jobs_len): # 将整数i转换为二进制字符串，并用'0'填充到jobs_len位 scenario_binary_str = bin(i).split('b')[1].zfill(jobs_len) scenarios.append(scenario_binary_str) # 2. 遍历每个场景，计算其概率和总收益 scenario_outcomes = [] for scenario in scenarios: scenario_hours_won = 0 scenario_probability = 1.0 # 初始概率为1 for j, b in enumerate(scenario): if b == '0': # 项目失败 scenario_probability *= (1 - probabilities[j]) else: # 项目成功 scenario_probability *= probabilities[j] scenario_hours_won += hours[j] scenario_outcomes.append((scenario, scenario_probability, scenario_hours_won)) # 打印部分场景结果（可选） print("--- 部分场景及其结果 ---") for i, outcome in enumerate(scenario_outcomes[:5]): # 打印前5个场景 print(f"场景: {outcome[0]}, 概率: {outcome[1]:.6f}, 收益工时: {outcome[2]}") print("...") for i, outcome in enumerate(scenario_outcomes[-5:]): # 打印后5个场景 print(f"场景: {outcome[0]}, 概率: {outcome[1]:.6f}, 收益工时: {outcome[2]}") print("------------------------\n") # 3. 计算获得超过特定工时阈值的概率 prob_desired_hours = sum([o[1] for o in scenario_outcomes if o[2] > min_hours_desired]) print(f'获得超过 {min_hours_desired} 工时的总概率: {prob_desired_hours:.6f}') # 4. 验证所有场景概率之和是否为1（用于检查计算的正确性） prob_check = sum([o[1] for o in scenario_outcomes]) print(f'所有场景概率之和（应为1）: {prob_check:.6f}\n') # 5. 生成总收益与对应概率的分布数据 # 这将是绘制直方图或曲线的基础数据 possible_payouts = set(o[2] for o in scenario_outcomes) # 获取所有可能的总收益值 payout_probabilities = dict() for payout in possible_payouts: # 汇总所有产生相同收益的场景的概率 payout_probability = sum([o[1] for o in scenario_outcomes if o[2] == payout]) payout_probabilities[payout] = payout_probability print("--- 总收益工时与对应概率分布 ---") # 按收益工时排序输出，更便于阅读 sorted_payouts = sorted(payout_probabilities.items(), key=lambda item: item[0]) for payout, prob in sorted_payouts: print(f"收益工时: {payout}, 概率: {prob:.6f}") # 也可以输出为JSON格式 # print(json.dumps(payout_probabilities, indent=2))代码解释： AGI-Eval评测社区 AI大模型评测社区 63 查看详情 scenarios 生成： range(2**jobs_len) 生成从0到 $2^N-1$ 的整数。
注意事项 设置 ulimit 需要一定的权限。
构建和使用树形结构 通过组合不同类型的节点，可以轻松构建出复杂的层级结构： root := &Directory{name: "root"} docs := &Directory{name: "Documents"} pic := &Directory{name: "Pictures"} file1 := &File{name: "resume.pdf"} file2 := &File{name: "letter.doc"} photo := &File{name: "beach.jpg"} docs.Add(file1) docs.Add(file2) pic.Add(photo) root.Add(docs) root.Add(pic) root.Print("") 输出结果会按层级缩进显示整个结构，清晰反映父子关系。
例如：标准的 ISO 格式（YYYY-MM-DD HH:MM:SS）是可以安全比较的。
修改完成后，重启Apache和MySQL。
下面从几个主要使用场景出发，全面解析static的作用。
5. 安全性提醒 比较前确保字符串指针非空，避免段错误。
它提供了强大的路由、负载均衡和SSL终止能力，与Kubernetes生态系统紧密集成。
与旧版装饰器的兼容性： 这种方法完美兼容原有的 @integration 装饰器语法，意味着你无需修改大量的测试文件，只需调整装饰器的定义即可。
使用Docker搭建Golang开发环境可实现一致性与高效构建。
这里面最关键的一点是，删除子目录（rmdir()）的前提是它必须是空的。
示例代码：import pandas as pd import numpy as np # 创建一个带有时间组件的示例DataFrame rng_with_time = pd.date_range('2000-03-19', periods=10, freq='9H') df_with_time = pd.DataFrame({'close': range(10)}, index=rng_with_time) print("原始DataFrame (带时间组件):") print(df_with_time) print("-" * 30) # 使用 Series.where() 和 normalize() 提取特定日期的 'close' 值 # 目标日期为 '2000-03-20' df_with_time['event'] = df_with_time['close'].where( df_with_time.index.normalize() == pd.Timestamp('2000-03-20') ) print("\n使用 normalize() 提取 '2000-03-20' 的 'event' 列:") print(df_with_time)输出：原始DataFrame (带时间组件): close 2000-03-19 00:00:00 0 2000-03-19 09:00:00 1 2000-03-19 18:00:00 2 2000-03-20 03:00:00 3 2000-03-20 12:00:00 4 2000-03-20 21:00:00 5 2000-03-21 06:00:00 6 2000-03-21 15:00:00 7 2000-03-22 00:00:00 8 2000-03-22 09:00:00 9 ------------------------------ 使用 normalize() 提取 '2000-03-20' 的 'event' 列: close event 2000-03-19 00:00:00 0 NaN 2000-03-19 09:00:00 1 NaN 2000-03-19 18:00:00 2 NaN 2000-03-20 03:00:00 3 3.0 2000-03-20 12:00:00 4 4.0 2000-03-20 21:00:00 5 5.0 2000-03-21 06:00:00 6 NaN 2000-03-21 15:00:00 7 NaN 2000-03-22 00:00:00 8 NaN 2000-03-22 09:00:00 9 NaN1.2 场景二：精确按日期时间匹配 如果你的DataFrame索引没有时间组件（例如，每日数据），或者你需要精确匹配到特定的日期和时间点，可以直接将DataFrame索引与目标pd.Timestamp对象或日期时间字符串进行比较。
在我看来，这种方式更适合后台管理系统里一些不那么追求美观和流畅度的提示，或者作为快速调试的手段。
获取当前时间戳 使用 time() 函数可以获取当前的 Unix 时间戳（从1970年1月1日至今的秒数）： $timestamp = time(); echo $timestamp; // 输出类似：1712345678 格式化时间显示 用 date() 函数将时间戳转换为可读的日期时间格式： echo date('Y-m-d H:i:s'); // 2025-04-05 10:30:25 echo date('Y年m月d日'); // 2025年04月05日 echo date('l, F j, Y'); // Saturday, April 5, 2025 常用格式字符： 立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； Y - 4位年份（2025） m - 两位月份（01-12） d - 两位日期（01-31） H - 24小时制小时（00-23） i - 分钟（00-59） s - 秒（00-59） l（小写L）- 星期几（英文） 将字符串转为时间戳 使用 strtotime() 可以把日期字符串解析为时间戳： $ts = strtotime("2025-04-05 10:30:00"); echo $ts; <p>// 也支持相对时间 echo strtotime("+1 week"); // 一周后的时间戳 echo strtotime("-3 days"); // 三天前 echo strtotime("next Monday"); // 下个周一 echo strtotime("yesterday");</p>获取服务器时区与设置时区 PHP默认使用服务器配置的时区，可通过以下方式查看或修改： echo date_default_timezone_get(); // 查看当前时区 date_default_timezone_set('Asia/Shanghai'); // 设置为中国时区 echo date('Y-m-d H:i:s'); // 现在显示的是北京时间 常见时区： 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 Asia/Shanghai（中国） Asia/Tokyo Europe/London America/New_York 计算两个时间的时间差 可以用时间戳相减再处理单位： $startTime = strtotime('2025-04-05 08:00:00'); $endTime = strtotime('2025-04-05 10:30:00'); <p>$diff = $endTime - $startTime; // 差值（秒）</p><p>$hours = floor($diff / 3600); $minutes = floor(($diff % 3600) / 60);</p><p>echo "相差 $hours 小时 $minutes 分钟"; // 相差 2 小时 30 分钟</p>使用 DateTime 类（面向对象方式） PHP还提供强大的 DateTime 类，更适合复杂操作： $date = new DateTime(); echo $date->format('Y-m-d H:i:s'); // 当前时间 <p>// 设置指定时间 $date = new DateTime('2025-04-05'); echo $date->format('Y年m月d日');</p><p>// 加减时间 $date->modify('+1 week'); echo $date->format('Y-m-d');</p><p>// 比较时间 $date1 = new DateTime('2025-04-05'); $date2 = new DateTime('2025-04-10'); $interval = $date1->diff($date2); echo $interval->days . ' 天'; // 5 天</p>基本上就这些。
通过返回数组并结合list()或解包语法，就能轻松实现PHP函数“返回多个值”的需求。
States (状态): 对话中的不同阶段，每个状态都有其对应的处理器来响应用户输入。
合理使用%w包装、配合Is/As做判断，就能构建清晰可查的错误链，提升排查效率。

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