创建XPath表达式匹配目标节点，如//user[@active="false"] 遍历结果集，逐个从父节点移除 注意：每次删除后建议重新查询，避免节点列表失效。
初始化Go Modules需创建项目目录并执行go mod init myproject，生成go.mod文件后通过go get或go mod tidy自动管理依赖。
它返回一个*os.File类型的文件对象和一个error。
配置平台特定的 PYTHONPATH 环境变量 当你的 Python 应用依赖于多个本地开发的库时，直接修改虚拟环境中的依赖项可能不是最佳选择。
如果结果大于0，说明$publicFlags包含了$badgeValue对应的位，即用户拥有该徽章，array_filter会保留这个元素。
# train_model.py import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ToTensor # 1. 准备数据 training_data = datasets.FashionMNIST( root="data", train=True, download=True, transform=ToTensor(), ) test_data = datasets.FashionMNIST( root="data", train=False, download=True, transform=ToTensor(), ) batch_size = 64 train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=batch_size) test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=batch_size) # 2. 获取设备 device = ( "cuda" if torch.cuda.is_available() else "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu" ) print(f"Using {device} device") # 3. 定义模型 class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.flatten = nn.Flatten() self.linear_relu_stack = nn.Sequential( nn.Linear(28*28, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 10) ) def forward(self, x): x = self.flatten(x) logits = self.linear_relu_stack(x) return logits model = NeuralNetwork().to(device) print(model) # 4. 定义损失函数和优化器 loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3) # 5. 训练函数 def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer): size = len(dataloader.dataset) model.train() for batch, (X, y) in enumerate(dataloader): X, y = X.to(device), y.to(device) pred = model(X) loss = loss_fn(pred, y) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if batch % 100 == 0: loss, current = loss.item(), (batch + 1) * len(X) print(f"loss: {loss:>7f} [{current:>5d}/{size:>5d}]") # 6. 测试函数 def test(dataloader, model, loss_fn): size = len(dataloader.dataset) num_batches = len(dataloader) model.eval() test_loss, correct = 0, 0 with torch.no_grad(): for X, y in dataloader: X, y = X.to(device), y.to(device) pred = model(X) test_loss += loss_fn(pred, y).item() correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item() test_loss /= num_batches correct /= size print(f"Test Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} \n") # 7. 训练模型并保存 epochs = 5 for t in range(epochs): print(f"Epoch {t+1}\n-------------------------------") train(train_dataloader, model, loss_fn, optimizer) test(test_dataloader, model, loss_fn) print("Done training!") # 保存模型的state_dict torch.save(model.state_dict(), "model.pth") print("Saved PyTorch Model State to model.pth")运行上述代码后，您将得到一个名为 model.pth 的文件，其中包含了训练好的模型参数。
在Go语言中，反射（reflect）可以用来动态获取和操作变量的值与类型。
1. 简洁易读的字符串拼接转换法 最直观且易于理解的方法是利用Go语言的字符串拼接特性，将所有部分连接成一个完整的字符串，然后再将这个字符串转换为[]rune切片。
这意味着相同文件名不能存在于多个被重写的目录中，否则只有第一个匹配的规则会生效。
运行逻辑如下： 如果有多个 case 同时就绪，随机选择一个执行 如果所有 case 都阻塞，执行 default（如果存在） 如果没有 case 就绪且无 default，则阻塞直到某个 case 可以运行 示例：ch1 := make(chan string) ch2 := make(chan string) <p>go func() { ch1 <- "from ch1" }() go func() { ch2 <- "from ch2" }()</p><p>select { case msg := <-ch1: fmt.Println(msg) case msg := <-ch2: fmt.Println(msg) }使用 select 实现超时控制 在实际开发中，我们常需要防止 goroutine 因等待 channel 而无限阻塞。
过期时间 (expire)： 这个参数决定了Cookie能“活”多久。
挖错网 一款支持文本、图片、视频纠错和AIGC检测的内容审核校对平台。
func NewExportedType(name string, value int) *ExportedType { return &ExportedType{Name: name, Value: value} } // Greet 是 ExportedType 的一个导出方法。
m2 直接计算了平方和，避免了中间的开方操作，因此保留了更高的精度。
") return nil } func (ch *CommandHistory) Undo() error { if len(ch.undoStack) == 0 { return fmt.Errorf("没有可撤销的命令") } cmd := ch.undoStack[len(ch.undoStack)-1] ch.undoStack = ch.undoStack[:len(ch.undoStack)-1] err := cmd.Undo() if err != nil { return err } ch.redoStack = append(ch.redoStack, cmd) fmt.Println("命令已撤销。
禁用或启用SSL插件（如Really Simple SSL）： 在本地开发环境中，通常不涉及SSL证书，因此禁用或启用SSL插件对解决此问题没有帮助。
Go语言的fmt.Sprintf函数提供了强大的格式化能力，其中%x动词可以将字节切片格式化为十六进制字符串。
您可以使用以下命令来完成此操作：git clone <远程仓库URL>将 <远程仓库URL> 替换为您的远程仓库的URL。
在go语言中，当我们需要输出一个大整数时，例如1000，fmt.printf("%d", 1000)的默认输出是1000。
// 但主查询的 select 结果中不会直接包含 user 表的字段。

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