return [ 'settings' => [ 'default' => [ 'HTML.Allowed' => 'image-slides[images]', // 仅允许 image-slides 标签，根据实际情况调整 ], 'custom_elements' => [ ['image-slides', 'Block', 'Flow', 'Common', [ 'images' => 'Text' ]] ] ] ];配置项详解： 如知AI笔记 如知笔记——支持markdown的在线笔记，支持ai智能写作、AI搜索，支持DeepseekR1满血大模型 27 查看详情 image-slides: 自定义元素的标签名。
@logger.catch 装饰器装饰了 main() 函数，因此 main() 函数内部未捕获的异常会被 loguru 捕获并记录到日志文件中。
C++20协程通过co_await、co_yield、co_return实现暂停与恢复，用于异步编程和生成器；需定义含promise_type的返回类型，控制初始、最终挂起及返回行为；示例展示整数生成器和异步等待的实现机制。
虽不能媲美专业图像服务，但在常规场景下足够高效。
Go语言要求显式类型转换，以确保类型安全和代码可预测性。
当遇到PHP脚本无法正确提供带有非标准扩展名（例如.mus）的MP4视频文件，即使已设置正确的Content-Type头时，通常问题并非出在内容类型声明或HTML <video> 标签的配置上，而在于服务器端的文件访问权限和路径配置。
4. list和tuple支持同类型+拼接和*重复，如[1,2]+[3,4]得[1,2,3,4]，不支持减法或与数字直接运算。
提取公共接口到独立包：将共享的接口定义移到一个新的interface包，原包都依赖该接口包而非彼此 重构功能职责：合并相关性强的包，或将大包拆分为更细粒度的小包，使依赖层次清晰 依赖注入：不在包层级硬编码依赖，而是通过函数参数或构造函数传入所需行为 延迟初始化：避免在init中做跨包调用，改用显式初始化流程控制执行顺序 基本上就这些。
# 使用str.replace和反向引用进行模式替换 df['EINGRUPPIERUNG_Method3'] = df['PROJEKT[BEZEICHNUNG]'].str.replace( r'.*(\d+).*(\d+).*', # 匹配整个字符串，并捕获两个数字 r'P\1 Stufe \2', # 使用捕获的数字进行替换 regex=True # 必须设置为True以启用正则表达式替换 ) print("\n方法三结果（使用str.replace）:") print(df[['PROJEKT[BEZEICHNUNG]', 'EINGRUPPIERUNG_Method3']])输出：方法三结果（使用str.replace）: PROJEKT[BEZEICHNUNG] EINGRUPPIERUNG_Method3 0 blah 8 blah 4 P8 Stufe 4 1 another 8 text 5 P8 Stufe 5 2 item 8 version 5 P8 Stufe 5 3 project 8 code 4 P8 Stufe 4 4 group 7 level 4 P7 Stufe 4注意事项： regex=True是启用正则表达式替换的关键。
管理 index.yaml： 积极地为您的数据存储查询（包括 download_data 可能触发的查询）定义和部署必要的索引。
步骤四：创建职位详情Blade视图 最后，创建一个新的Blade视图文件（例如resources/views/jobs/details.blade.php），用于显示从控制器传递过来的职位详细信息。
这意味着即使只修改了一个字段，也可能需要重新序列化整个对象来计算哈希，并在保存时进行全量更新，效率低下。
如果转换不合法，返回 nullptr（对于指针）或抛出异常（对于引用）。
注意类型比较：条件判断中使用 == 还是 === 要明确，防止隐式转换出错。
调用 reflect.TypeOf(funcVar) 返回一个 reflect.Type 对象，从中可以提取参数和返回值类型。
比如，我们可以说：“这个函数模板只接受支持加法操作的类型”，而不是等到实例化时报错。
它返回两个函数：setUp用于执行初始化，tearDown用于执行清理。
pl.col(cols).str.strip_chars(",").str.split(",").cast(pl.List(int)): 与方法一相同，去除逗号，分割字符串，转换为整数列表。
什么是值类型的零值 当一个变量被声明但没有赋初值时，Go会自动将其初始化为对应类型的零值。
文心大模型 百度飞桨-文心大模型 ERNIE 3.0 文本理解与创作 56 查看详情 # 伪代码示例：传统循环方法 # all_sampled_dfs = [] # for group_key in df['a'].unique(): # # 1. 过滤出当前分组的数据 # current_group_df = df.loc[(df['a'] == group_key)] # # # 2. 获取当前分组的目标样本量 n # # 假设 sample_counts_df 包含每个 group_key 对应的样本量 # n = sample_counts_df.loc[sample_counts_df['a'] == group_key, 'count'].iloc[0] # # # 3. 动态判断 replace 参数 # if len(current_group_df) >= n: # sampled_group = current_group_df.sample(n=n, random_state=6, replace=False) # else: # sampled_group = current_group_df.sample(n=n, random_state=6, replace=True) # # all_sampled_dfs.append(sampled_group) # # # 4. 合并所有抽样结果 # final_sampled_df = pd.concat(all_sampled_dfs)这种基于Python循环的解决方案虽然逻辑直观，但其性能在处理10万个唯一分组和9000万条记录时将非常低下。

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