优化方向： AppMall应用商店 AI应用商店，提供即时交付、按需付费的人工智能应用服务 56 查看详情 避免在 handler 中执行阻塞操作，如长耗时计算或同步IO 使用协程处理异步任务，但配合 context 控制生命周期 限制最大并发数防止资源耗尽，可结合信号量或缓冲channel控制 使用 sync.Pool 缓存临时对象（如buffer、结构体），减少GC压力 优化路由与中间件设计 低效的路由匹配和过多中间件会增加请求处理时间。
建议添加示例测试或_examples目录来展示用法。
这种感觉就像你精心搭建的乐高城堡，被一阵突如其来的风吹散了。
普通用户可能无权设置实时调度策略，需root权限或相应能力。
123 查看详情 import customtkinter as ctk class App(ctk.CTk): def __init__(self): super().__init__() self.title("无滚动条的CTkScrollableFrame") self.geometry("400x300") # 创建一个CTkScrollableFrame，不关联任何滚动条 # 默认情况下，它支持鼠标滚轮滚动 self.scroll_frame = ctk.CTkScrollableFrame(self, width=300, height=200) self.scroll_frame.pack(pady=20, padx=20, fill="both", expand=True) # 在scroll_frame中添加大量内容，使其可以滚动 for i in range(50): label = ctk.CTkLabel(self.scroll_frame, text=f"这是第 {i+1} 行内容") label.pack(pady=2) if __name__ == "__main__": app = App() app.mainloop()代码解析： 我们创建了一个 CTkScrollableFrame 实例，并将其放置在主窗口中。
基本上就这些。
C++异常安全的核心保证等级有哪些，为何它们如此重要？
运算符可通过成员函数或全局函数实现：成员函数适用于左操作数为当前类对象，如Complex的+运算符；全局函数适合支持隐式转换或左操作数非类对象，如<<输出流运算符，需声明为friend以访问私有成员。
3. 使用 EF Core 工具生成迁移 EF Core 提供了命令行工具来管理迁移，推荐使用 .NET CLI： 添加迁移：dotnet ef migrations add InitialCreate 更新数据库：dotnet ef database update 生成 SQL 脚本：dotnet ef migrations script（可用于无代码部署） 生成的迁移文件是 C# 代码，描述了从一个版本到下一个版本的结构变更，例如建表、改列、加索引等。
这种分离策略确保了 Go 包在未修改的环境中也能正常工作，同时允许开发者根据自己的本地配置进行调整。
整数除法的陷阱 考虑一个将华氏温度转换为摄氏温度的常见场景，其公式为 C = (F - 32) * 5 / 9。
不能修改文档：仅支持读取，无法像DOM那样更新或删除节点。
GIF特性： GIF格式支持透明度（单色透明），但不支持半透明。
列表： 读取指定名称或索引的工作表列表，结果也是一个字典。
如果文件不存在，readNames() 函数会创建一个空文件。
3. 遍历list 可以使用迭代器或范围for循环遍历list： std::list<int> lst = {10, 20, 30}; // 使用迭代器 for (auto it = lst.begin(); it != lst.end(); ++it) { std::cout << *it << " "; } // 范围for（C++11及以上） for (const auto& val : lst) { std::cout << val << " "; } 4. 其他常用功能 大小与状态判断： size()：返回元素个数 empty()：判断是否为空，返回true/false 排序与反转： sort()：对list中的元素进行排序（list独有的成员函数） reverse()：反转元素顺序 合并与去重（需先排序）： merge(other)：将已排序的other合并到当前list unique()：移除连续重复的元素 基本上就这些。
定义模板函数使用template关键字，后跟模板参数列表： 使用typename或class关键字声明类型参数（两者在此处等价） 在函数名前指定模板参数 例如，写一个通用的比较函数： 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； template <typename T> T max(T a, T b) {     return (a > b) ? a : b; } 调用时编译器会根据传入参数自动推导类型： int x = 5, y = 10; double m = 3.14, n = 2.71; std::cout << max(x, y); // 推导为 int std::cout << max(m, n); // 推导为 double 也可以显式指定类型： max<double>(x, m); 模板类的基本使用 模板类用于创建通用的数据结构，比如容器类。
定义公共接口 为了实现代理模式，首先要定义一个接口，让真实对象和代理对象都实现该接口，保证它们对外暴露的方法一致。
通过正确地初始化会话变量，并确保会话已启动，可以避免这个问题，并确保代码能够正确地将数据推入会话数组中。
详细步骤与代码示例# 1. 对 Series 的值和索引进行 factorize 处理 # a_i 存储 sr 值（行索引）的数值编码，idx 存储 sr 值（行索引）的唯一列表 a_i, idx = pd.factorize(sr) # a_c 存储 sr 索引（列名）的数值编码，col 存储 sr 索引（列名）的唯一列表 a_c, col = pd.factorize(sr.index) # 2. 使用 reindex 调整 DataFrame 的行和列顺序，使其与 factorize 结果对齐 # 这一步确保 df 的行和列与 idx 和 col 的顺序一致，方便后续的数值索引 df_reindexed = df.reindex(index=idx, columns=col) # 3. 将重排后的 DataFrame 转换为 NumPy 数组，并使用数值编码进行 2D 索引 # df_reindexed.to_numpy() 得到一个 NumPy 数组 # a_i 作为行索引，a_c 作为列索引，直接从数组中提取元素 extracted_values = df_reindexed.to_numpy()[a_i, a_c] # 4. 将提取到的值构建成一个新的 Series，并使用 sr 的原始索引 out_factorize = pd.Series(extracted_values, index=sr.index) print("\n解决方案一 (factorize + reindex + 2D 索引) 结果:") print(out_factorize) # 输出: # a 5 # c 12 # b 16 # dtype: int64优点 高性能： 利用了Pandas和NumPy底层的矢量化操作，避免了Python循环的开销。

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