常见设置方式： 按行号设断点： (gdb) break 15 按函数名设断点： (gdb) break main (gdb) break MyClass::func 查看所有断点： (gdb) info breakpoints 删除断点： (gdb) delete 1（删除编号为1的断点） 单步执行与控制流程 程序暂停后，可用以下命令逐步执行： 白瓜面试 白瓜面试 - AI面试助手,辅助笔试面试神器 40 查看详情 next (n)：执行下一行（不进入函数） step (s)：进入函数内部 continue (c)：继续运行直到下一个断点 finish：跳出当前函数 until：跳出循环或执行到指定行 查看变量和表达式 调试过程中可以实时查看数据： print 变量名： (gdb) print x (gdb) print this->value display 表达式：每次暂停时自动显示该值 (gdb) display count ptype 变量：查看变量类型 (gdb) ptype myobj 检查调用栈 当程序崩溃或中断时，查看函数调用路径： backtrace (bt)：显示完整调用栈 frame n：切换到第 n 层栈帧 up / down：在栈帧间上下移动 例如，看到段错误时，用 bt 可快速定位出问题的函数和行号。
") 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。
根据具体的应用场景和项目规范，选择最合适的数据共享机制，将有助于构建结构清晰、易于管理和扩展的PHP应用程序。
我个人在不同情境下会灵活运用它们。
要设计一个高效、可维护的Golang微服务系统，不仅需要合理的架构设计，还需要掌握一些关键实践技巧。
因此，只有在确实可以提高代码可读性的情况下，才应该使用 import . 语句。
如果不存在（即用户首次访问或会话刚开始），则将其初始化为一个空数组。
关键是保持枚举和字符串的一致性，避免遗漏或拼写错误。
使用 std::vector: 传递 std::vector 的引用可以避免拷贝，并方便地获取数组大小。
需要注意的是，使用类型提示并不能改变Python的动态类型特性，而是在静态分析阶段提供类型信息，帮助开发者及早发现潜在的类型错误。
添加成员类型和方法：<font face="Courier New,Courier,monospace">using iterator = T*; iterator begin() { return data; } iterator end() { return data + size; }</font>这样就能在for循环或std::find中使用。
除了使用通道，还可以使用 sync.WaitGroup 来同步协程，实现类似的功能。
调用libxml_get_errors()获取所有内部错误。
# 1. 合并所有主体的列表数据 # 使用set_index('subject')以便通过主体名称快速查找数据 all_subject_data = pd.concat([df1.set_index('subject'), df2.set_index('subject')]) # 获取所有主体的唯一列表，用于构建矩阵的索引和列名 all_subjects = list(all_subject_data.index) # 2. 初始化一个空的DataFrame作为Kappa矩阵 # 使用dtype=float确保数值类型 kappa_matrix = pd.DataFrame(index=all_subjects, columns=all_subjects, dtype=float) # 3. 遍历所有主体对，计算Kappa值并填充矩阵 for sub1 in all_subjects: for sub2 in all_subjects: list1 = all_subject_data.loc[sub1, 'lists'] list2 = all_subject_data.loc[sub2, 'lists'] kappa_matrix.loc[sub1, sub2] = cohen_kappa_score(list1, list2) print("\nComprehensive Pairwise Kappa Similarity Matrix:") print(kappa_matrix)这个方法首先通过pd.concat将df1和df2合并，并以subject列作为索引，这样可以方便地通过主体名称loc定位到其对应的lists数据。
如果需要不同的冲突解决策略（例如，保留旧值、合并值或抛出错误），你需要添加额外的逻辑。
\n", task.ID) return } fmt.Printf(">> 调度器: [%s] 任务定时执行...\n", task.ID) task.Handler(ctx) case <-ctx.Done(): // 接收到取消信号，优雅地退出任务goroutine fmt.Printf(">> 调度器: [%s] 任务接收到取消信号，正在停止...\n", task.ID) return } } } // RemoveTask 从调度器中移除一个任务 func (s *Scheduler) RemoveTask(id string) error { s.mu.Lock() defer s.mu.Unlock() task, exists := s.tasks[id] if !exists { return fmt.Errorf("任务ID %s 不存在，无法移除", id) } // 发送取消信号给任务的context task.cancel() delete(s.tasks, id) // 从map中移除任务 fmt.Printf(">> 调度器: 任务 '%s' 已标记为移除，等待其停止...\n", id) return nil } // Wait 等待所有正在运行的任务goroutine完成。
private.pem 用于签名 JWT，而 public.pem 用于验证 JWT。
# 示例：设置宽度，高度自动调整 self.image(name=image_path, x=x_coordinate, y=10, w=desired_image_width, h=0) 总结 在FPDF中实现图片水平居中，手动计算X坐标 (x = (page_width - image_width) / 2) 是最健壮和推荐的方法。
不复杂但容易忽略细节，写的时候多注意资源管理和错误处理就好。
核心思想是，将一个算法的骨架固定下来，而将其中可变的部分抽象成方法，由具体的实现去填充。

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