从后往前迭代是一个常见的策略，或者像本例中那样，在每次修改后调整循环索引和边界。
下面是修改后的CMDS算法的Python代码：import numpy as np from sklearn.metrics import euclidean_distances def cmds(X, n_dim, input_type='raw'): """ Classical(linear) multidimensional scaling (MDS) Parameters ---------- X: (d, n) array or (n,n) array input data. The data are placed in column-major order. That is, samples are placed in the matrix (X) as column vectors d: dimension of points n: number of points n_dim: dimension of target space input_type: it indicates whether data are raw or distance - raw: raw data. (n,d) array. - distance: precomputed distances between the data. (n,n) array. Returns ------- Y: (n_dim, n) array. projected embeddings. evals: (n_dim) eigen values evecs: corresponding eigen vectors in column vectors """ if input_type == 'distance': D = X elif input_type == 'raw': Xt = X.T D = euclidean_distances(Xt,Xt) # Check for inf values in the distance matrix if np.any(np.isinf(D)): # Replace inf values with a large but finite value D[np.isinf(D)] = np.finfo(D.dtype).max # Centering matrix H = np.eye(D.shape[0]) - np.ones(D.shape) / D.shape[0] # Double-center the distance matrix B = -0.5 * H @ D**2 @ H # Eigen decomposition evals, evecs = np.linalg.eigh(B) # Sorting eigenvalues and eigenvectors in decreasing order sort_indices = np.argsort(evals)[::-1] evals = evals[sort_indices] evecs = evecs[:, sort_indices] # Selecting top n_dim eigenvectors evecs = evecs[:, :n_dim] # Projecting data to the new space Y = np.sqrt(np.diag(evals[:n_dim])) @ evecs.T return Y, evals, evecs代码解释： 导入必要的库: numpy 用于数值计算，sklearn.metrics.euclidean_distances 用于计算欧氏距离（如果输入类型为原始数据）。
创建一个新的空白画布作为缩略图的容器。
以上就是Golang并发模型：阻塞库是否会影响性能？
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使用 *args 可以轻松解决这个问题。
可在中间件中加入请求ID、记录耗时、输出结构化日志。
nlohmann/json内部的json类型是一个变体（variant），可以存储JSON支持的所有基本类型（null、boolean、number、string、array、object）。
"; echo $statusMsg; exit; } // 文件上传路径 $targetDir = "qr_code/"; $fileName = basename($_FILES["file"]["name"]); $targetFilePath = $targetDir . $fileName; $fileType = pathinfo($targetFilePath, PATHINFO_EXTENSION); // 获取目标用户ID $target_user_id = isset($_POST['target_user_id']) ? (int)$_POST['target_user_id'] : 0; if ($target_user_id <= 0) { $statusMsg = "未指定目标用户ID，上传失败。
使用逗号分隔多个字段，使用括号表示嵌套关系。
正确的WPML翻译流程（Divi全局Header/Footer） WPML官方推荐使用以下步骤来翻译Divi主题构建器创建的全局Header/Footer： 进入WPML翻译管理： 导航到WordPress后台的 WPML -> Translation Management。
它属于.NET Framework中的事务处理机制，基于环境事务（ambient transaction）模型。
阈值设置： 心跳间隔和清理阈值的设置需要权衡实时性、准确性和服务器资源。
syscall.SIGTERM：终止信号，请求进程优雅退出。
掌握数组指针与引用的结合，关键在于理解括号优先级和&的位置含义。
可通过以下方式优化： 使用异步日志写入：zap 支持通过缓冲队列将日志写入操作异步化 限制日志频率：对高频事件采用采样策略，例如每秒最多记录一次特定类型的日志 分级输出：调试日志仅在开发环境开启，生产环境使用 Info 及以上级别 配置 zap 的异步模式示例： cfg := zap.NewProductionConfig() cfg.Level = zap.NewAtomicLevelAt(zap.InfoLevel) cfg.OutputPaths = []string{"stdout", "/var/log/app.log"} logger, _ := cfg.Build() 按模块或上下文分离日志输出 大型系统中，不同业务模块的日志混杂会增加排查难度。
跨平台清屏的简易实现 如果希望代码能在不同系统运行，可以通过预处理指令判断操作系统： #include <cstdlib> #ifdef _WIN32     system("cls"); #else     system("clear"); #endif 这种方法能自动识别Windows与非Windows环境，提高程序可移植性。
只要指针不为 nil，就可以通过 *指针变量 获取其指向的值。
这意味着它只会返回由当前连接执行的最近一次 INSERT 查询所生成的ID，从而彻底避免了并发操作可能带来的混淆和不确定性。
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