""" self.sub_obj['b'] = new_b # 示例使用 obj = Example('hi', 'hello') # 访问顶级属性 print(f"obj.a: {obj.a}") # 输出: obj.a: hi # 访问嵌套字典的键 print(f"obj.sub_obj['b']: {obj.sub_obj['b']}") # 输出: obj.sub_obj['b']: hello # 更新嵌套字典的键 obj.update_b('world') print(f"obj.sub_obj['b'] after update: {obj.sub_obj['b']}") # 输出: obj.sub_obj['b'] after update: world # 如果需要，也可以直接通过实例访问并修改字典键 obj.sub_obj['c'] = 123 print(f"obj.sub_obj: {obj.sub_obj}") # 输出: obj.sub_obj: {'b': 'world', 'c': 123}通过这种方式，self.sub_obj被正确地初始化为一个字典，并且其内部的键'b'被赋值。
1. 编写被测代码和测试用例 假设我们有一个简单的数学工具包mathutil，包含一个求两数最大值的函数： // mathutil/mathutil.go package mathutil func Max(a, b int) int {     if a > b {         return a     }     return b } 接下来编写对应的测试文件： 立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； // mathutil/mathutil_test.go package mathutil import "testing" func TestMax(t *testing.T) {     tests := []struct {         a, b, expected int     }{{1, 2, 2}, {3, 3, 3}, {-1, -5, -1}}     for _, tt := range tests {         if result := Max(tt.a, tt.b); result != tt.expected {             t.Errorf("Max(%d, %d) = %d; expected %d", tt.a, tt.b, result, tt.expected)         }     } } 2. 生成测试覆盖率数据 使用go test命令配合-coverprofile参数运行测试并生成覆盖率数据文件： go test -coverprofile=coverage.out ./mathutil 如果一切正常，你会看到类似输出： ok   mathutil   0.001s   coverage: 100.0% of statements 同时当前目录下会生成一个名为coverage.out的覆盖率数据文件。
我一般建议，除非你真的非常清楚自己在做什么，否则尽量让<div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="brush:php;toolbar:false;">html/template</pre></div>自己去处理转义，这省心又安全。
只要记住：$this 指向的是调用方法的那个对象实例，仅在非静态方法中有效，且不能脱离对象上下文使用。
对于大多数Web应用场景，我们接收的JSON响应通常不会达到GB级别，几十KB到几MB是比较常见的。
掌握#、##和字符串自动合并机制，就能灵活处理宏中的字符串拼接需求。
这种并发性可能会暴露GeneralUtility::makeInstance()在处理Extbase特定依赖注入方面的局限性，导致一个请求成功，而另一个请求失败。
例如：func calculate(a, b int) (sum int, product int) { sum = a + b product = a * b return // 隐式返回 sum 和 product } sum, product := calculate(5, 3) fmt.Println("Sum:", sum, "Product:", product)使用命名返回值，可以在函数体内部直接使用返回值的名称，并在return语句中省略返回值列表。
例如使用 chi： r := chi.NewRouter() r.Use(loggingMiddleware) r.Use(authMiddleware) r.Get("/hello", helloHandler) http.ListenAndServe(":8080", r) chi 的 Use 方法会自动将中间件应用到后续注册的路由上，结构更清晰。
基本上就这些。
116 查看详情 SSE实现真正的实时推送 Server-Sent Events允许服务端主动向浏览器推送数据，适合长时间运行的任务： 设置Content-Type为text/event-stream 保持连接不关闭，持续发送更新 前端使用EventSource监听消息 服务端示例： header('Content-Type: text/event-stream'); header('Cache-Control: no-cache'); for ($i = 1; $i <= 100; $i++) { echo "data: {\"progress\":$i}\n\n"; ob_flush(); flush(); sleep(1); } 前端监听： const source = new EventSource("progress.php"); source.onmessage = function(event) { const data = JSON.parse(event.data); document.getElementById("bar").style.width = data.progress + "%"; }; 基本上就这些。
数据库引擎通常有优化过的索引和查询执行计划来处理这些操作。
但是，字符串指针 *string 可以为 nil。
""" input_ids_list = [] attention_masks_list = [] for text in texts: # 使用tokenizer.encode_plus进行编码 # add_special_tokens: 添加 [CLS], [SEP] 等特殊token # max_length: 序列最大长度 # padding='max_length': 填充到max_length # truncation=True: 启用截断 # return_attention_mask: 返回注意力掩码 # return_tensors='pt': 返回PyTorch张量 encoded_dict = tokenizer.encode_plus( str(text), # 确保输入是字符串类型 add_special_tokens = True, max_length = maximum_length, padding = 'max_length', truncation = True, return_attention_mask = True, return_tensors = 'pt', ) input_ids_list.append(encoded_dict['input_ids']) attention_masks_list.append(encoded_dict['attention_mask']) # 将列表中的PyTorch张量堆叠成一个大的张量 input_ids = torch.cat(input_ids_list, dim=0) attention_masks = torch.cat(attention_masks_list, dim=0) return input_ids, attention_masks4. 完整的示例代码 以下是一个整合了数据加载、Tokenizer初始化和正确编码函数的完整示例：import pandas as pd import torch from transformers import XLNetTokenizer # 假设您的数据文件位于Kaggle环境中 # train = pd.read_csv('/kaggle/input/twitter2/train.csv', lineterminator='\n') # test = pd.read_csv('/kaggle/input/twitter2/test.csv', lineterminator='\n') # 为了示例可运行，我们创建模拟数据 train_data = { 'tweet': [ 'i need this for when my wife and i live in our...', 'why we never saw alfredhitchcock s bond and th...', 'oh my gosh the excitement of coming back from ...', 'because its monday and im missing him a little...', 'so to cwnetwork for having the current episode...' ], 'gender': [1, 0, 1, 1, 1] } test_data = { 'tweet': [ 'the opposite of faith is not doubt its absolu...', 'wen yu really value somethingyu stay commited ...', 'today was such a bad day i wish i could text t...', 'so i took a nap amp had the weirdest dream lit...', 'savagejaspy i like the purple but you seem mor...' ], 'gender': [1, 1, 1, 0, 1] } train = pd.DataFrame(train_data) test = pd.DataFrame(test_data) print("Train DataFrame Head:") print(train.head()) print("\nTest DataFrame Head:") print(test.head()) # 1. 初始化XLNet Tokenizer print("\nInitializing XLNet Tokenizer...") tokenizer = XLNetTokenizer.from_pretrained('xlnet-base-cased') print("Tokenizer initialized successfully.") # 2. 定义编码函数 def xlnet_encode(texts, tokenizer, maximum_length): input_ids_list = [] attention_masks_list = [] for text in texts: encoded_dict = tokenizer.encode_plus( str(text), # 确保输入是字符串 add_special_tokens = True, max_length = maximum_length, padding = 'max_length', truncation = True, return_attention_mask = True, return_tensors = 'pt', ) input_ids_list.append(encoded_dict['input_ids']) attention_masks_list.append(encoded_dict['attention_mask']) input_ids = torch.cat(input_ids_list, dim=0) attention_masks = torch.cat(attention_masks_list, dim=0) return input_ids, attention_masks # 3. 调用编码函数进行数据处理 # 从DataFrame中提取'tweet'列作为文本数据 train_texts = train['tweet'].values test_texts = test['tweet'].values # 设定最大长度 MAX_LEN = 60 print(f"\nEncoding training data (first {len(train_texts)} samples) with MAX_LEN={MAX_LEN}...") train_input_ids, train_attention_masks = xlnet_encode(train_texts, tokenizer, MAX_LEN) print(f"Encoding test data (first {len(test_texts)} samples) with MAX_LEN={MAX_LEN}...") test_input_ids, test_attention_masks = xlnet_encode(test_texts, tokenizer, MAX_LEN) print("\nEncoding complete. Check output shapes:") print("Train Input IDs shape:", train_input_ids.shape) # 预期输出: (样本数, MAX_LEN) print("Train Attention Masks shape:", train_attention_masks.shape) # 预期输出: (样本数, MAX_LEN) print("Test Input IDs shape:", test_input_ids.shape) print("Test Attention Masks shape:", test_attention_masks.shape) # 您现在可以使用这些 input_ids 和 attention_masks 来训练您的XLNet模型注意事项与最佳实践 Tokenizer的生命周期：XLNet Tokenizer的初始化通常是耗时操作，建议只初始化一次并复用。
// `greeting` 是 `greet` 函数执行后的返回值 var greeting string = greet() // `greet` 函数被调用 fmt.Println(greeting) // 输出: Hello, Go! 这个基本区别对于理解defer语句中的行为至关重要。
错误处理： 始终对json.NewDecoder.Decode、json.Marshal等操作进行错误检查。
基本上就这些。
在 Go 语言中，将值类型变量转换为指针对应的操作是取地址。
使用加密的Cookie： 将会话信息加密后存储在Cookie中。
说起PHP里JSON的处理，相信大家最常用的就是`json_encode`和`json_decode`了。

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