我们的目标是在步骤4发生之前，通过模块注入的JavaScript代码来拦截并阻止window.open()的执行。
from timeit import timeit P_mean = 1500 P_std = 100 Q_mean = 1500 Q_std = 100 W = 1 # Number of matches won by P L = 0 # Number of matches lost by P L_P = np.exp(-0.5 * ((np.arange(0, 3501, 10) - P_mean) / P_std) ** 2) / ( P_std * np.sqrt(2 * np.pi) ) L_Q = np.exp(-0.5 * ((np.arange(0, 3501, 10) - Q_mean) / Q_std) ** 2) / ( Q_std * np.sqrt(2 * np.pi) ) # 确保结果一致 omega_1, U_p_1 = U_p_law(W, L, L_P, L_Q) omega_2, U_p_2 = U_p_law_numba(W, L, L_P, L_Q) omega_3, U_p_3 = U_p_law_numba_parallel(W, L, L_P, L_Q) assert np.allclose(omega_1, omega_2) assert np.allclose(omega_1, omega_3) assert np.allclose(U_p_1, U_p_2) assert np.allclose(U_p_1, U_p_3) t1 = timeit("U_p_law(W, L, L_P, L_Q)", number=10, globals=globals()) t2 = timeit("U_p_law_numba(W, L, L_P, L_Q)", number=10, globals=globals()) t3 = timeit("U_p_law_numba_parallel(W, L, L_P, L_Q)", number=10, globals=globals()) print("10 calls using vanilla Python :", t1) print("10 calls using Numba :", t2) print("10 calls using Numba (+ parallel) :", t3)在我的机器上（AMD 5700x），运行结果如下：10 calls using vanilla Python : 2.4276352748274803 10 calls using Numba : 0.013957140035927296 10 calls using Numba (+ parallel) : 0.003793451003730297从结果可以看出，使用 Numba 可以显著提高程序的运行速度。
因此，从建模的角度来看，Go结构体及其方法完全可以被视为一个拥有状态（结构体字段）和行为（方法）的单元。
典型结构： var wg sync.WaitGroup for _, item := range items { wg.Add(1) go func(val interface{}) { defer wg.Done() process(val) }(item) } wg.Wait() // 阻塞直到所有 Done 被调用 注意： Add 必须在goroutine启动前调用，否则可能产生竞态 传递循环变量时要复制值或作为参数传入闭包 使用 sync.Once 确保初始化只执行一次 某些初始化操作（如加载配置、连接数据库）只需运行一次，Once.Do() 可保证线程安全的单次执行。
字符串索引与byte类型 在Go语言中，字符串是不可变的byte序列。
blorp_one, blorp_two实例： 创建了两个thing类的实例，并初始化了它们的属性。
#include <fstream> #include <vector> <p>void saveVectorText(const std::vector<int>& vec, const std::string& filename) { std::ofstream file(filename); if (!file) return; for (const auto& val : vec) { file << val << "\n"; } }</p><p>void loadVectorText(std::vector<int>& vec, const std::string& filename) { std::ifstream file(filename); if (!file) return; int val; vec.clear(); while (file >> val) { vec.push_back(val); } } 优点：可读性强，易于调试；缺点：效率较低，占用空间大。
● 所有算法定义在头文件 <algorithm> 中，部分数值算法在 <numeric> 中。
可以结合日志系统（如 Serilog）将 TraceId 输出到日志，便于关联排查。
选择一个合适的PHP框架来集成现有代码，这事儿可真不是拍脑袋就能定的。
性能统计与监控：在脚本执行的最后，可以统计脚本的总执行时间、内存峰值使用量 (memory_get_peak_usage())、数据库查询次数等性能指标。
关键在于正确加载关联关系，并在 map 方法中访问这些关系中的字段。
Go语言的FAQ明确指出：“Why are map operations not defined to be atomic?” 答案是，为了性能考虑，Go没有默认使所有map操作都原子化。
这里的T通常是当前类的类型，这样日志输出时就会自动带上这个类的全名，方便追踪。
避免滥用 globals()/locals()： 尽量避免在生产代码中大量使用globals()或locals()来动态创建或访问变量。
这有助于在数据格式不正确时提供更友好的用户体验。
清除缓存： Laravel 的各种缓存可能导致旧的配置或类映射被加载。
尽管预处理功能强大，但现代C++建议用const、constexpr和inline替代简单宏以增强类型安全与可维护性。
建议： 在服务本地使用内存缓存（如 sync.Map、fastcache）或集成 Redis 对相同请求做合并处理（fan-in 合并），避免重复调用下游 设置合理的缓存过期策略，防止数据陈旧 例如：使用 singleflight 防止缓存击穿var group singleflight.Group <p>result, err, _ := group.Do("key", func() (any, error) { return fetchFromDB() }) 异步处理非核心逻辑 将日志记录、通知发送等非关键路径操作异步化，提升主流程响应速度。
如果需要逆时针旋转，可以先转置数组，然后再逆序每一行。

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