在C++中，友元函数（friend function）是一种特殊的函数，它不是类的成员函数，但可以访问该类的私有（private）和保护（protected）成员。
直接声明并初始化匿名结构体 你可以在变量声明时直接定义一个结构体类型，而无需使用type关键字提前命名。
迭代器的常见操作 迭代器支持多种操作，具体取决于其类型： *it：解引用，获取元素 it++ / ++it：移动到下一个位置 it-- / --it：前移（仅双向和随机访问） it + n / it - n：跳跃n步（仅随机访问） it1 == it2 / it1 != it2：判断是否指向同一位置 *it = value：修改元素值（非const迭代器） 例如，在vector中可以跳着访问： vector<int>::iterator it = nums.begin(); cout << *(it + 2) << endl; // 输出第3个元素：30 基本上就这些。
!\.\w{2,4}$：这是一个正则表达式，匹配那些不以点号（.）开头，后面跟着2到4个字母数字字符（\w{2,4}），并以这些字符结尾（$）的URL。
$request->validate([ 'image' => 'required|image|mimes:jpeg,png,jpg,gif,svg|max:2048', // 2MB ]); 生成唯一文件名: 避免使用用户上传的原始文件名，因为可能存在重名文件覆盖或安全隐患。
使用迭代器遍历并修改 value 通过普通迭代器可以访问 map 的元素。
总结 在PHP中，包含文件中的变量无法在主文件中访问的问题，通常是由于条件判断、数据库查询或变量作用域等原因造成的。
正确的做法是在循环内部检查 ctx 是否已完成。
package main import ( "fmt" "time" ) func main() { rt := time.NewTicker(time.Second / 60) for { select { case <-rt.C: fmt.Println("time tick") default: // 引入I/O操作，触发调度 fmt.Println("default actions (with implicit yield)") } } }通过这种方式，main协程在每次循环迭代中都会“暂停”一下，给Ticker协程运行的机会。
维护困难： 随着业务需求的变化，解析和处理这些字符串的逻辑会变得越来越复杂，增加维护成本。
如果你直接运行main.exe，并且info.txt文件仍然在my_project/data/目录下，那么main.exe将无法找到info.txt，因为它的默认查找路径是dist/目录。
通过工厂或配置文件创建处理器链 支持条件插入，如调试环境下加入监控处理器 链的顺序影响处理结果，需明确设计规则 构建示例： Handler* buildProcessingChain(bool enableMonitoring) { auto* validator = new ValidationHandler(); auto* logger = new LoggingHandler(); auto* storage = new StorageHandler(); <pre class='brush:php;toolbar:false;'>validator->setNext(logger); logger->setNext(storage); if (enableMonitoring) { auto* monitor = new MonitoringHandler(); logger->setNext(monitor); monitor->setNext(storage); } return validator;} 基本上就这些。
filepath.Clean() 可以简化路径，去除多余的 . 和 ..。
何时考虑多对多关系： 如果申请者数量可能非常大，或者你需要频繁地查询“某个用户申请了哪些职位”或“某个职位有哪些申请者”，并且需要额外的中间表字段（如申请时间、申请状态），那么建立一个多对多关系（使用中间表，例如 job_applicant 表）会是更健壮和可扩展的解决方案。
立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； Session数据存储在哪里？
bufio.Reader内部维护一个缓冲区，当调用其读取方法时，它会尝试从底层os.Stdin填充缓冲区，然后从缓冲区返回数据。
完整示例 下面是一个完整的示例，展示了如何将 execute_function 集成到你的代码中：import asyncio import os import json import requests import pickle from discord.ext import commands from smartplug import SmartPlug # 假设 smartplug 库已安装 # 假设 functions.json 包含了函数定义 with open("functions.json", 'r') as file: functions = json.load(file) def add_numbers(num1, num2): return num1 + num2 async def toggle_growlight(lightstate): print("test") plug = SmartPlug("xx.xx.xx.xx") # 替换为你的智能插座IP await plug.update() if lightstate == "on": print("on") await plug.turn_on() return if lightstate == "off": print("off") await plug.turn_off() return functions_dict = { "add_numbers": add_numbers, "toggle_growlight": toggle_growlight, } async def execute_function(function_name, function_args): function_to_call = functions_dict[function_name] if asyncio.iscoroutinefunction(function_to_call): return await function_to_call(**function_args) else: return function_to_call(**function_args) def chat_completion_request(messages, functions=None, function_call=None, model="gpt-4-1106-preview"): headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer " + os.environ.get('OPENAI_API_KEY') } json_data = {"model": model, "messages": messages} if functions is not None: json_data.update({"functions": functions}) if function_call is not None: json_data.update({"function_call": function_call}) try: response = requests.post( "https://api.openai.com/v1/chat/completions", headers=headers, json=json_data, ) return response except Exception as e: print("Unable to generate ChatCompletion response") print(f"Exception: {e}") return e class QueryCog(commands.Cog): def __init__(self, bot): self.bot = bot @commands.slash_command(pass_context=True, description="Query GPT-4") async def query(self, ctx, *, query): await ctx.response.defer() if not os.path.exists(f"gptcontext/{ctx.author.id}.pickle"): with open(f"gptcontext/{ctx.author.id}.pickle", "wb") as write_file: pickle.dump([], write_file) # 初始化为空列表 with open(f"gptcontext/{ctx.author.id}.pickle", "rb") as rf: chathistory = pickle.load(rf) chathistory.append({ "role": "user", "content": f"{query}" }) chat_response = chat_completion_request( chathistory, functions=functions ) assistant_message = chat_response.json()["choices"][0]["message"] chathistory.append(assistant_message) if "function_call" in assistant_message: function_name = assistant_message["function_call"]["name"] function_args = json.loads(assistant_message["function_call"]["arguments"]) result = await execute_function(function_name, function_args) chathistory.append({ "role": "function", "name": function_name, "content": str(result) }) chat_response = chat_completion_request( chathistory, functions=functions ) assistant_message = chat_response.json()["choices"][0]["message"] chathistory.append(assistant_message) if "content" in chat_response.json()["choices"][0]["message"]: assistant_message_text = chat_response.json()["choices"][0]["message"]["content"] else: assistant_message_text = "Function executed successfully, but no further content was provided." await ctx.respond(f"{assistant_message_text}") with open(f"gptcontext/{ctx.author.id}.pickle", "wb") as write_file: pickle.dump(chathistory, write_file) def setup(bot): bot.add_cog(QueryCog(bot))注意事项： 确保你的代码运行在 asyncio 事件循环中。
数据校验的重要性 数据湖作为企业的数据基石，其数据质量直接影响后续的数据分析、报表生成和机器学习模型的准确性。
回调函数的基本原理 回调的本质是把函数的执行权交给别人。
具体来说，卷积核（也称为滤波器）在输入特征图上滑动，每次滑动到一个位置，就将卷积核中的元素与输入特征图中对应位置的元素相乘，然后将所有乘积的结果相加，得到输出特征图中的一个像素值。

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