示例： #include <mutex> <p>class Singleton { public: static Singleton& getInstance() { std::call<em>once(onceFlag</em>, &Singleton::initInstance); return *instance_; }</p><pre class='brush:php;toolbar:false;'>Singleton(const Singleton&) = delete; Singleton& operator=(const Singleton&) = delete;private: Singleton() = default; ~Singleton() = default;static void initInstance() { instance_ = new Singleton(); } static Singleton* instance_; static std::once_flag onceFlag_;}; 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； Singleton* Singleton::instance_ = nullptr; std::onceflag Singleton::onceFlag;优点：精确控制初始化时机，适合复杂初始化流程；缺点是代码略繁琐。
只要把写好的代码用正确的方式存成.py结尾的文件，就可以用Python解释器运行了。
引入词法分析器： 将输入字符串分解成词法单元（token），然后由解析器根据token序列构建表达式树。
避免手动解析与自定义HTML构建： 理论上，您可以手动遍历PhpWord对象，提取页眉和页脚中的文本内容，然后使用自定义代码将其插入到生成的HTML中。
合理配置采样率（如低峰期全采样，高峰期按比例）也很重要。
不复杂但容易忽略。
“是否运行为测试？
理解清楚就能避免错误。
然而，实践表明，igo在支持import语句方面存在明显的局限性。
6. 总结 在PHP中使用DOMDocument生成XML文件，尤其是涉及XML命名空间属性时，理解setAttribute()和setAttributeNode()之间的细微差别至关重要。
假设我们有5个项目：import json # 示例数据 jobs = ['job1', 'job2', 'job3', 'job4', 'job5'] probabilities = [0.1, 0.1, 0.4, 0.6, 0.2] # 对应每个项目的成功概率 hours = [1, 10, 43, 2, 5] # 对应每个项目的潜在工时 min_hours_desired = 10 # 目标：计算获得超过10小时的概率1. 生成所有可能的场景 每个场景可以用一个二进制字符串表示，其中 '1' 表示项目成功，'0' 表示项目失败。
通过自研的先进AI大模型，精准解析招标文件，智能生成投标内容。
通过调整np.linspace的参数和条件表达式，可以灵活地适应不同的需求。
列表推导式与辅助 set 法： 这种方法同样保持了O(n)的平均时间复杂度，因为它用set来快速判断元素是否已存在。
确保使用的是 Python 3.5+，避免旧版本兼容问题。
一个典型的Flask-CORS配置如下所示：from flask import Flask, jsonify from flask_cors import CORS app = Flask(__name__) # 初始化CORS，允许所有来源的请求 CORS(app) # 或者指定特定来源：CORS(app, resources={r"/api/*": {"origins": "http://localhost:3000"}}) @app.route('/api/data', methods=['GET']) def get_data(): """ 一个简单的API端点，返回JSON数据。
这对于存储一些不经常变化但又需要频繁访问的数据非常有用，比如配置信息、数据库查询结果（短生命周期）、计算密集型操作的中间结果等。
rune是int32的别名，专门用于处理Unicode字符。
... 2 查看详情 这个函数： 返回类型是 int 函数名是 add 有两个参数：int a 和 int b 函数体计算和并返回结果 无参无返回值的函数 如果函数不需要参数也不返回值，可以这样定义： void greet() {     cout << "Hello, World!" << endl; } 这个函数： 使用 void 表示不返回任何值 没有参数 只执行输出操作 函数定义的注意事项 函数必须在调用前定义，或者在调用前进行函数声明（即原型声明）。
8 查看详情 import pandas as pd import numpy as np data = {'Cypher': ['', '2', '43', '64', '65', 'j9', 'j43', 'j65', 'j2', '/I', '7', '7/-', 'd6', 'ø7', 'ø2', 'd43', 'd64', 'd7', 'd7/I', 'ø65', 'ø7/I', '6', 'j7', 'd7/-', 'ø7/-', 'd7/VI']} df = pd.DataFrame(data) # 预过滤数据并转换为NumPy数组 m = df['Cypher'].str.contains('/') df.loc[m, ['Cypher', 'Bass']] = df.loc[m, 'Cypher'].str.extract('(.*)/(.*)').to_numpy() print("\n解决方案二结果:") print(df)解释： m = df['Cypher'].str.contains('/') 创建一个布尔掩码，用于选择包含斜杠的行。

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