它能自动对存储的元素进行排序，并保证元素的唯一性。
通义灵码 阿里云出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供代码智能生成、研发智能问答能力 31 查看详情 以下是一个在PyTorch中实现平均池化并避免填充影响的示例：import torch # 模拟输入数据和填充掩码 # batch_size (bs) = 2, sequence_length (sl) = 5, features (n) = 3 bs, sl, n = 2, 5, 3 # 模拟原始输入序列（已包含填充） # 第一个序列的有效长度为3，后两个元素是填充 # 第二个序列的有效长度为4，最后一个元素是填充 x = torch.randn(bs, sl, n) # 模拟模型对x的初步编码输出，形状与x相同 # 实际应用中，embeddings可能是RNN、Transformer或FC层处理后的输出 embeddings = x * 2 # 假设经过某个模型层，这里简单乘以2作为示例 # 模拟填充掩码 # 第一个序列：[1, 1, 1, 0, 0] -> 前3个是有效数据 # 第二个序列：[1, 1, 1, 1, 0] -> 前4个是有效数据 padding_mask = torch.tensor([ [1, 1, 1, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 0] ], dtype=torch.float32) print("原始编码输出 (embeddings):\n", embeddings) print("填充掩码 (padding_mask):\n", padding_mask) # 步骤1: 扩展掩码维度以匹配编码输出 # padding_mask 的形状是 (bs, sl)，我们需要将其扩展为 (bs, sl, 1) # 这样才能与 (bs, sl, n) 的 embeddings 进行逐元素乘法 expanded_mask = padding_mask.unsqueeze(-1) # 形状变为 (bs, sl, 1) print("\n扩展后的掩码 (expanded_mask):\n", expanded_mask) # 步骤2: 将填充位置的编码值置为零 # embeddings * expanded_mask 会在填充位置产生0，非填充位置保留原值 masked_embeddings = embeddings * expanded_mask print("\n掩码后的编码 (masked_embeddings):\n", masked_embeddings) # 步骤3: 对掩码后的编码进行求和 # sum(1) 沿着序列长度维度求和，得到 (bs, n) summed_embeddings = masked_embeddings.sum(1) print("\n求和后的编码 (summed_embeddings):\n", summed_embeddings) # 步骤4: 计算每个序列的真实长度（非填充元素数量） # padding_mask.sum(-1) 沿着序列长度维度求和，得到 (bs,) # unsqueeze(-1) 扩展为 (bs, 1) 以便后续除法 # torch.clamp 确保分母不为零，防止除法错误 sequence_lengths = torch.clamp(padding_mask.sum(-1).unsqueeze(-1), min=1e-9) print("\n每个序列的真实长度 (sequence_lengths):\n", sequence_lengths) # 步骤5: 计算平均池化结果 # 将求和后的编码除以真实长度 mean_embeddings = summed_embeddings / sequence_lengths print("\n平均池化结果 (mean_embeddings):\n", mean_embeddings) # 验证结果 (以第一个序列为例): # embeddings[0] = [[-0.08, -0.19, -0.63], [ 0.60, -0.31, -0.73], [-0.52, 0.50, -0.16], [ 0.70, -0.14, 0.22], [-0.07, 0.64, 0.41]] # masked_embeddings[0] = [[-0.08, -0.19, -0.63], [ 0.60, -0.31, -0.73], [-0.52, 0.50, -0.16], [ 0.00, 0.00, 0.00], [ 0.00, 0.00, 0.00]] # summed_embeddings[0] = [-0.08+0.60-0.52, -0.19-0.31+0.50, -0.63-0.73-0.16] = [0.00, 0.00, -1.52] # sequence_lengths[0] = 3.0 # mean_embeddings[0] = [0.00/3, 0.00/3, -1.52/3] = [0.00, 0.00, -0.5066] # 结果与代码输出一致代码解析： padding_mask.unsqueeze(-1)：将形状为 (bs, sl) 的 padding_mask 扩展为 (bs, sl, 1)。
简单来说，就是让电脑也能“读懂”财务报表。
在 switch 中使用类型断言 当需要判断接口可能属于多个类型时，可以使用 type switch： func do(v interface{}) {   switch t := v.(type) {   case string:     fmt.Printf("字符串: %s\n", t)   case int:     fmt.Printf("整数: %d\n", t)   case bool:     fmt.Printf("布尔值: %t\n", t)   default:     fmt.Printf("未知类型: %T\n", t)   } } 这里的 t 是对应 case 类型的变量，可以直接使用。
本文探讨了在 Go 语言中可靠地删除 Unix 域套接字链接的最佳实践。
以下是一个示例： 立即学习“Java免费学习笔记（深入）”；package main import ( "html/template" "log" "os" ) type TemplateData struct { Email template.JS } func main() { const temp = "<script>var email = {{.Email}};</script>\n" t := template.Must(template.New("email_template").Parse(temp)) email := template.JS("<a class=\"__cf_email__\" data-cfemail=\"e1928e8c84838e8598a1928e8c849689849384cf828e8c\" href=\"/cdn-cgi/l/email-protection\">[email protected]</a>") err := t.Execute(os.Stdout, TemplateData{ Email: email, }) if err != nil { log.Println("executing template:", err) } }在这个例子中，Email 字段的类型是 template.JS。
可图大模型 可图大模型（Kolors）是快手大模型团队自研打造的文生图AI大模型 32 查看详情 function acceptIterable(iterable $iterable) { echo "iterable ". \gettype($iterable). ": "; foreach ($iterable as $item) { echo $item; } echo PHP_EOL; } acceptIterable([1, 2, 3]); // 输出：iterable array: 123 acceptIterable(new ArrayIterator([1, 2, 3])); // 输出：iterable object: 123 function provideGenerator(): \Generator { yield 1; yield 2; yield 3; } acceptIterable(provideGenerator()); // 输出：iterable object: 123在这个例子中，acceptIterable 函数可以接收数组、ArrayIterator 对象和生成器。
以下是针对NBA统计数据页面的API抓取示例代码：import requests import pandas as pd import time # 导入time模块用于模拟延迟 # API接口URL url = 'https://stats.nba.com/stats/leaguedashptstats' # 模拟浏览器请求头，特别是User-Agent和Referer，以避免被网站识别为爬虫 headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36', 'referer': 'https://www.nba.com/' # 模拟请求来源，通常是网站的首页或数据页 } # 请求负载/查询参数，这些参数对应了网站页面上的筛选条件 payload = { 'LastNGames': '1', # 最近N场比赛 'LeagueID': '00', # 联盟ID 'Location': '', 'Month': '0', 'OpponentTeamID': '0', 'Outcome': '', 'PORound': '0', 'PerMode': 'PerGame', # 每场数据 'PlayerExperience': '', 'PlayerOrTeam': 'Player', # 球员数据 'PlayerPosition': '', 'PtMeasureType': 'Passing', # 传球数据类型 'Season': '2023-24', # 赛季 'SeasonSegment': '', 'SeasonType': 'Regular Season', # 常规赛 'StarterBench': '', 'TeamID': '0' } print("正在发送API请求...") try: # 发送GET请求，携带headers和params（payload） response = requests.get(url, headers=headers, params=payload, timeout=10) response.raise_for_status() # 检查HTTP请求是否成功 (2xx状态码) jsonData = response.json() # 将响应内容解析为JSON格式 print("API请求成功，正在解析数据。
Python中的for循环是处理序列（如列表、元组、字符串）或其他可迭代对象的核心工具。
当Gunicorn启动多个Worker时，每个Worker都是一个独立的Python进程。
关键结构： 神卷标书 神卷标书，专注于AI智能标书制作、管理与咨询服务，提供高效、专业的招投标解决方案。
每个线性约束 c_1 x_1 + c_2 x_2 + ... + c_n x_n = d 都可以被视为原始系统的一个额外方程。
使用列表推导式生成数值列表 当需要更复杂的数值逻辑时，比如平方数、条件筛选等，推荐使用列表推导式： 立即学习“Python免费学习笔记（深入）”； 爱图表 AI驱动的智能化图表创作平台 99 查看详情 [x for x in range(5)] → [0, 1, 2, 3, 4] [x**2 for x in range(1, 6)] → [1, 4, 9, 16, 25] [x for x in range(10) if x % 2 == 0] → [0, 2, 4, 6, 8] 直接定义或使用乘法初始化 如果想快速创建固定值的数值列表，可以直接写出来，或用乘法： [1, 2, 3, 4, 5] [0] * 5 → [0, 0, 0, 0, 0] [1] * 3 → [1, 1, 1] 适合初始化占位或默认值场景。
通过检查这些令牌的类型和内容，我们可以精确地定位到我们感兴趣的元素，并对其进行进一步的处理。
客户端可以复用缓冲区，减少了内存分配的次数。
用 std::thread 替代 Windows线程 或 pthread 用 std::filesystem（C++17）处理路径和文件操作 网络通信可用 Boost.Asio 或 POCO GUI推荐 Qt、Dear ImGui 等跨平台框架 4. 统一开发环境与依赖管理 确保不同平台上使用的库版本一致。
解析示例： 在OpenAPI文件中，你可以找到类似以下结构来定义参数："parameters": [ { "name": "X-Riot-Token", "in": "header", "description": "Riot API Key", "required": true, "schema": { "type": "string" } }, { "name": "gameName", "in": "path", "description": "Game name of the player", "required": true, "schema": { "type": "string" } }, { "name": "tagLine", "in": "path", "description": "Tag line of the player", "required": true, "schema": { "type": "string" } } ]通过查找 in: "header" 可以识别请求头参数，in: "query" 识别查询参数，in: "path" 识别路径参数。
我们都知道，文件扩展名这东西，用户想改就改，毫无技术门槛。
以下是几种常用且实用的方式，涵盖标准C++、POSIX系统以及Windows API等场景。
4. 确保 EF 生成的 SQL 能使用索引 很多时候不需要强制索引，只需让查询可被索引支持。

本文链接：http://www.buchi-mdr.com/35698_594f9.html