如果需要支持其他类型，需要修改 convertToValues 函数。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 创建通用错误包装函数 如果你在多个地方都需要类似的错误包装逻辑，可以封装一个辅助函数来统一格式。
json.Encoder适合流式写入场景，如HTTP响应或文件输出，相比json.Marshal更节省内存；通过实例演示了其基本用法、格式化输出、批量写入JSON流及Web服务中的应用。
它在程序启动时自动执行，无需手动调用。
我个人觉得，理解这个过程比死记硬背语法要重要得多，因为它关乎到数据安全和性能。
命名空间用于组织代码并防止名称冲突。
缺点：无法处理多字符分隔符，代码稍显冗长。
路径：your_prestashop_root/override/controllers/front/ProductController.php 如果文件不存在，请创建它。
torchmetrics示例 (推荐用于PyTorch训练循环中)：import torch from torchmetrics.classification import MultilabelF1Score, MultilabelAveragePrecision # 假设真实标签和预测概率 # num_classes = 7 num_labels = 7 num_samples = 10 target_labels = torch.randint(0, 2, (num_samples, num_labels)).float() # 真实标签 (0或1) predicted_probs = torch.rand(num_samples, num_labels) # 模型输出的概率 (经过Sigmoid) # 或者直接使用Logits，让metrics内部处理Sigmoid predicted_logits = torch.randn(num_samples, num_labels) # 实例化F1分数，可以指定 average 方式 (e.g., 'micro', 'macro', 'weighted', 'none') # MultilabelF1Score 期望输入是 (preds, target) # preds: 概率 (float) 或 原始logits (float) # target: 真实标签 (int 或 float, 0/1) f1_score_micro = MultilabelF1Score(num_labels=num_labels, average='micro', validate_args=False) f1_score_macro = MultilabelF1Score(num_labels=num_labels, average='macro', validate_args=False) # 计算F1分数 # 注意：MultilabelF1Score 可以直接接收概率或logits，但通常建议给概率 f1_micro_val = f1_score_micro(predicted_probs, target_labels.long()) # target_labels需要是long类型对于F1Score f1_macro_val = f1_score_macro(predicted_probs, target_labels.long()) print(f"Micro F1 Score: {f1_micro_val.item()}") print(f"Macro F1 Score: {f1_macro_val.item()}") # 实例化mAP # MultilabelAveragePrecision 期望输入是 (preds, target) # preds: 概率 (float) # target: 真实标签 (int 或 float, 0/1) map_metric = MultilabelAveragePrecision(num_labels=num_labels, validate_args=False) # 计算mAP map_val = map_metric(predicted_probs, target_labels.long()) # target_labels需要是long类型对于mAP print(f"mAP: {map_val.item()}") # 如果输入是logits，可以这样处理 (MultilabelF1Score 和 MultilabelAveragePrecision 默认不带sigmoid，需要手动处理或确保其内部处理了) # 对于MultilabelF1Score和MultilabelAveragePrecision，当输入是概率时，通常需要手动将target转换为long # 如果输入是logits，则需要确保metrics内部会执行sigmoid # 更好的做法是，统一将模型输出转换为概率再传入metrics probs_from_logits = torch.sigmoid(predicted_logits) f1_micro_val_logits = f1_score_micro(probs_from_logits, target_labels.long()) map_val_logits = map_metric(probs_from_logits, target_labels.long()) print(f"Micro F1 Score (from logits): {f1_micro_val_logits.item()}") print(f"mAP (from logits): {map_val_logits.item()}")总结与注意事项 将ViT从单标签多分类转换为多标签分类，关键在于以下几点： 模型输出层： 确保模型的最终全连接层输出与类别数量相等的Logits，并且不带Softmax激活。
避免过度嵌套： 虽然嵌套很强大，但过深的嵌套层级（比如超过四五层）会让代码变得难以阅读和调试。
# 保存df1的原始索引，以便后续恢复 df1_temp = df1.reset_index() # 使用merge进行左连接，on='id'表示根据id列进行匹配 # df2_standardized的索引是id，会自动与df1_temp的id列匹配 output_df = df1_temp.merge(df2_standardized, on='id', how='left') # 恢复df1的原始索引和顺序 output_df = output_df.set_index('index').reindex(df1.index) print("\nFinal Output DataFrame:") print(output_df)完整代码示例: 将上述步骤整合到一起，得到最终的解决方案代码：import pandas as pd import numpy as np # 1. 准备示例数据 data1 = {'id': ['A', 'B', 'A', 'C', 'A', 'A', 'C']} df1 = pd.DataFrame(data1) data2 = {'id': ['A', 'B', 'C'], 'Col1': [400, 200, 600], 'Col2': [100, np.nan, 800], 'Col3': [20, 800, np.nan]} df2 = pd.DataFrame(data2) # 2. 计算df1中id的出现频率 id_counts = df1['id'].value_counts() # 3. 标准化df2中的数值：将df2的id列设为索引，然后除以频率 # axis=0确保按行（即按id）进行除法 df2_standardized = df2.set_index('id').div(id_counts, axis=0) # 4. 合并DataFrames并恢复原始索引 # a. reset_index()保存df1的原始索引 # b. merge()进行左连接，将标准化后的数据合并到df1的结构中 # c. set_index()和reindex()恢复df1的原始索引和顺序 out = (df1.reset_index() .merge(df2_standardized, on='id', how='left') .set_index('index').reindex(df1.index) ) print(out)输出结果: id Col1 Col2 Col3 0 A 100.0 25.0 5.0 1 B 200.0 NaN 800.0 2 A 100.0 25.0 5.0 3 C 300.0 400.0 NaN 4 A 100.0 25.0 5.0 5 A 100.0 25.0 5.0 6 C 300.0 400.0 NaN注意事项与总结 索引管理: 在进行merge操作时，尤其当需要保持原始DataFrame的行顺序时，reset_index()和set_index().reindex()的组合非常有用。
这意味着通过-static选项，gccgo编译出的二进制文件将具备与go build默认行为相同的可移植性，同时可能仍能保持相对较小的文件体积。
旨在指导开发者根据具体需求和并发模式，选择最优的计数器实现方案。
比如，一个模型可能要求输入是(batch_size, features)的形状，如果我的数据是(features, batch_size)，那么在传入模型前就必须通过transpose或其他方法调整。
这是诊断和解决问题的首要步骤。
它使用 XML 语法定义地理对象，如点、线、面、网络、覆盖范围等，并支持坐标参考系统、拓扑关系和时间信息。
map(str, list) 或 列表推导式配合join()： 优势： 这些方法在将非字符串元素转换为字符串的预处理阶段引入了一些额外的开销，但这个开销通常是可接受的，并且远低于循环拼接的开销。
一旦数据被加密，数据库就无法直接对密文进行有效的索引和搜索。
自然支持LPM: Trie的结构本身就是为前缀匹配设计的，无需额外的复杂逻辑来处理LPM。
这意味着你不能将*RichRegexp隐式赋值给期望*regexp.Regexp的变量，反之亦然。

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