# 使用 itertuples() 构建 df1 (行) vs df2 (列) 的 Kappa 矩阵 kappa_matrix_df1_vs_df2 = pd.DataFrame( {df2_row.subject: {df1_row.subject: cohen_kappa_score(df1_row.lists, df2_row.lists) for df1_row in df1.itertuples()} for df2_row in df2.itertuples()} ).T # 转置以使 df1 subjects 为行，df2 subjects 为列 print("\nPairwise Kappa Matrix (df1 subjects as rows, df2 subjects as columns):") print(kappa_matrix_df1_vs_df2)这个方法生成了一个清晰的矩阵，其中 df1 的受试者作为行索引，df2 的受试者作为列名，每个单元格都是对应的 Kappa 分数。
这通常发生在以下情况： URL名称拼写错误：reverse() 或 redirect() 中使用的视图名称（name参数）与urls.py中定义的名称不一致。
类型别名和自定义类型在Golang中扮演着不同的角色，理解它们的区别和应用场景对于编写高质量的Go代码至关重要。
正确的go语句形式如下：// 假设有一个函数签名如下： func calculate(s1 [][]int, s2 [][]int, coreCount int) { // ... 执行计算 ... } // 正确启动goroutine的方式： go calculate(mySlice1, mySlice2, 4) // 也可以使用匿名函数： go func(a, b int) { // ... }(argA, argB)关键在于go关键字后面直接跟着一个函数调用（可以是具名函数，也可以是匿名函数）。
捕获与处理： 如果在some_function()或main()中存在一个try-catch块，能够捕获std::runtime_error或其基类，那么异常就会在那里被捕获，程序流程转向catch块进行处理。
例如Python中book.get('id')比直接访问更安全。
因此，这种方法更适用于小型图片（如图标、验证码、小水印等）。
如果不做特殊处理，直接传递该参数会失去原始的值类别信息。
本教程将演示如何使用 JavaScript 动态生成 API 的 URL，并将其应用于 PHP EasyUI 数据网格，从而实现根据用户会话动态加载数据。
使用JSON RPC或gRPC时的差异 上述方法适用于标准net/rpc和net/rpc/jsonrpc。
可通过带缓冲的channel实现简单限流 启用HTTP/1.1 Keep-Alive并设置合理的空闲连接超时时间，减少握手开销 对慢客户端或异常请求及时中断读写，释放Goroutine 高效使用JSON和序列化 Web服务中JSON编解码常是性能瓶颈，尤其是结构复杂或数据量大时。
它的行为与 shell_exec() 完全相同，本质上是 shell_exec 的语法糖。
初始化方式类似： f := new(big.Float).SetPrec(256) // 设置精度为256位 f.SetFloat64(3.1415926535) 支持四则运算、开方、指数、三角函数（需结合 math 包扩展）等。
<?php $last_run = file_get_contents('last_run.txt'); $interval = 60; // 每60秒执行一次 <p>if (! $last_run || time() - (int)$last_run > $interval) { // 执行任务 file_put_contents('log.txt', "Auto task at " . date('Y-m-d H:i:s') . "\n", FILE_APPEND);</p><pre class="brush:php;toolbar:false;"><pre class="brush:php;toolbar:false;">// 更新最后执行时间 file_put_contents('last_run.txt', time());} ?youjiankuohaophpcn 这种方案依赖用户访问，不能保证准时执行，仅适用于低要求场景。
如果XML文件较大，且更新频率较高，增量更新或使用XPath表达式可能更适合。
如果你的数据中包含缺失值（NaN），Pandas会将包含缺失值的列的数据类型推断为float。
以下是原始数据示例： Customer-Equipment Date Closing Date Customer1 - Equipment A 2023-01-01 2023-01-05 Customer1 - Equipment A 2023-01-02 NaN Customer1 - Equipment A 2023-01-03 NaN Customer1 - Equipment A 2023-01-04 NaN Customer1 - Equipment A 2023-01-05 NaN Customer1 - Equipment A 2023-01-06 NaN Customer2 - Equipment H 2023-01-01 2023-01-02 Customer2 - Equipment H 2023-01-02 NaN Customer2 - Equipment H 2023-01-03 NaN 我们期望的输出结果如下： Customer-Equipment Date Closing Date Customer1 - Equipment A 2023-01-01 2023-01-05 Customer1 - Equipment A 2023-01-02 2023-01-05 Customer1 - Equipment A 2023-01-03 2023-01-05 Customer1 - Equipment A 2023-01-04 2023-01-05 Customer1 - Equipment A 2023-01-05 2023-01-05 Customer1 - Equipment A 2023-01-06 NaN Customer2 - Equipment H 2023-01-01 2023-01-02 Customer2 - Equipment H 2023-01-02 2023-01-02 Customer2 - Equipment H 2023-01-03 NaN 可以看到，对于“Customer1 - Equipment A”组，2023-01-01到2023-01-05的“截止日期”都被填充为2023-01-05，因为这些日期都小于或等于2023-01-05。
在虚拟环境中安装包： 激活虚拟环境后，您可以像往常一样使用pip install命令。
1. 文件注释方式 这是最灵活且常用的方式。
2. 传递完整的项目模型 将 $project 模型本身传递给视图，而不是仅仅传递它的关联问题集合。

本文链接：http://www.buchi-mdr.com/214722_958033.html