日常写代码建议用编辑器保存成 .py 文件，结构清晰也方便修改。
基本原则：能用数据库解决的聚合，尽量交给数据库；需要业务逻辑干预的，用PHP处理。
编码支持范围不同 char 一般用于ANSI或UTF-8编码。
Go语言的工程化特性让这一过程更加可控，关键在于建立规范、坚持模块化思维，并通过工具链支撑长期维护。
遍历 vector 的方式 有多种方法可以遍历 vector 中的元素： 下标遍历： for (int i = 0; i < vec.size(); ++i) { cout << vec[i] << " "; } 迭代器遍历： for (auto it = vec.begin(); it != vec.end(); ++it) { cout << *it << " "; } 范围 for 循环（推荐）： for (const auto& x : vec) { cout << x << " "; } 容量相关函数 vector 内部会预分配空间，涉及容量与大小的区别： vec.size()：当前元素数量 vec.capacity()：当前可容纳的最大元素数（无需重新分配） vec.resize(n)：改变 size，不足补默认值，多余则截断 vec.reserve(n)：预留至少 n 个元素的空间，避免频繁扩容 vec.shrink_to_fit()：请求释放未使用的内存（C++11 起） 基本上就这些。
io.Copy 返回复制的字节数，可以用于监控下载进度。
解决方案：手动重置数据库序列 解决此问题的核心在于手动将数据库序列的当前值设置为一个合适的新值，即当前表中最大id值加1。
基于这些宏，可以写出跨平台判断代码： #include <iostream> int main() { #ifdef _WIN32 std::cout << "当前操作系统是 Windows" << std::endl; #elif defined(__linux__) std::cout << "当前操作系统是 Linux" << std::endl; #else std::cout << "其他操作系统" << std::endl; #endif return 0; } 支持更多平台的扩展判断 如果需要兼容macOS或其他系统，也可以加入更多宏判断： 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； PPT.CN,PPTCN,PPT.CN是什么,PPT.CN官网,PPT.CN如何使用 一键操作，智能生成专业级PPT 37 查看详情 __APPLE__：表示苹果系统（macOS或iOS） __unix__：某些Unix-like系统可能定义此宏 示例： #ifdef _WIN32 // Windows #elif defined(__linux__) // Linux #elif defined(__APPLE__) // macOS 或 iOS #else // 其他 #endif 编译时无需额外配置 这些宏由编译器自动定义，比如： MSVC（Visual Studio）、MinGW、Cygwin 在Windows上都会定义 _WIN32 g++ 或 clang 在Linux系统上会定义 __linux__ 因此，只要用标准编译器，不需要加额外编译选项就能正确识别。
") with open(os.path.join(training_data_dir, "fact3.txt"), "w", encoding='utf-8') as f: f.write("FAISS是Facebook AI Research开发的一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。
对于需要频繁通信、响应速度要求高的场景，REST通常表现更好。
实现步骤 分组与聚合 使用 groupby() 方法对 DataFrame 进行分组，并使用 agg() 方法计算统计量。
理解原始问题：fmt.Fprintf 的误用 当尝试将 json.marshal 返回的 []byte 类型数据直接传递给 fmt.fprintf 的第二个参数时，会遇到编译错误，例如 cannot use json_msg (type []byte) as type string in function argument。
接收阻塞： 当缓冲区为空，并且没有其他 Goroutine 向通道中发送数据时，接收操作会阻塞。
例如，type Foo是导出的，而type foo是未导出的。
基本上就这些。
关键是处理好捕获语义和对象生命周期，避免隐式错误。
关键在于在验证之前，将复杂的原始数据结构（如对象数组）预处理成一个简单的值列表，然后将其传递给 Rule::in()。
以 Entity Framework Core 为例： public async IAsyncEnumerable<Order> GetLargeOrderDataAsync([EnumeratorCancellation] CancellationToken cancellationToken = default) { await foreach (var order in _context.Orders .Where(o => o.Status == "Shipped") .AsAsyncEnumerable() .WithCancellation(cancellationToken)) { // 可在此处进行数据转换或过滤 yield return order; } } 调用该方法时： await foreach (var order in service.GetLargeOrderDataAsync()) { Console.WriteLine($"Processing Order ID: {order.Id}"); // 处理每条记录，无需加载全部到内存 } 结合 Dapper 使用异步流 Dapper 支持通过 QueryAsync 返回异步流。
可读性： 尽管这种方法实现了单行代码生成依赖前项的序列，但对于不熟悉海象运算符或其内部工作机制的开发者来说，代码的可读性可能会有所降低。
关键是根据业务特点选择合适的技术组合，并持续迭代。

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