Windows系统：使用CreateDirectory 在Windows平台上，可以使用Windows API中的CreateDirectory函数来创建目录。
$employee->element_degree_total = $totalDegree;: 将计算出的总和作为一个新的属性element_degree_total添加到当前的$employee模型实例上。
原始代码片段展示了一个常见场景：return [ 'image' => $this->image, $this->categories()->get()->map(function ($category) { return [ $category->name => $category->pivot->image ]; }), ];这段代码的意图是将主图像路径 (image) 与每个分类的名称及其关联的图像 (category-youjiankuohaophpcnpivot->image) 组合起来。
重复上述步骤，但每次遍历的范围都会减小（因为末尾的元素已经排好序）。
利用浏览器开发者工具查看响应内容，特别是处理 AJAX 请求时，可检查返回的 JSON 数据是否符合预期。
correct_answer 存储了问题的正确数值答案。
""" target_sum_total = sum(superset) N = len(set_sizes) # 验证子集大小总和是否等于超集元素数量 assert sum(set_sizes) == len(superset), "子集大小总和必须等于超集元素数量" # 创建Pulp问题实例 set_partitioning_model = pulp.LpProblem("Set_Partitioning_Model", pulp.LpMinimize) # 决策变量：covering[s][i] = 1 如果超集元素i分配给子集s，否则为0 covering = {} for s_idx in range(N): vals = [] for i, v in enumerate(superset): vals.append( pulp.LpVariable( f"x_s{s_idx}_e{i}_val{v}", lowBound=0, upBound=1, cat=pulp.LpInteger, ) ) covering[s_idx] = vals # 辅助变量：set_sum_err_abs[s] 表示子集s总和偏差的绝对值 abs_sum_errs = [] for s_idx in range(N): abs_sum_errs.append(pulp.LpVariable(f"set_{s_idx}_sum_error_abs")) # 目标函数：最小化所有子集总和偏差的绝对值之和 set_partitioning_model += pulp.lpSum(abs_sum_errs), "Minimize_Total_Absolute_Error" # 约束条件 superset_mean = mean(superset) for s_idx, st_vars in covering.items(): # 计算每个子集的目标总和（基于超集均值） target_subset_sum = superset_mean * set_sizes[s_idx] # 计算当前子集的实际总和 current_subset_sum = pulp.lpSum([p * superset[i] for i, p in enumerate(st_vars)]) # 定义子集总和的偏差 set_sum_err = pulp.LpVariable(f"set_{s_idx}_sum_error") set_partitioning_model += set_sum_err == (current_subset_sum - target_subset_sum), f"Set_{s_idx}_Sum_Error_Definition" # 绝对值线性化约束 set_partitioning_model += abs_sum_errs[s_idx] >= set_sum_err, f"Abs_Error_Positive_{s_idx}" set_partitioning_model += abs_sum_errs[s_idx] >= -set_sum_err, f"Abs_Error_Negative_{s_idx}" # 约束：每个子集的大小必须符合预设 for s_idx, (n, st_vars) in enumerate(zip(set_sizes, covering.values())): set_partitioning_model += pulp.lpSum(st_vars) == n, f"Set_{s_idx}_Size_Constraint" # 约束：超集中的每个元素只能被使用一次 for i in range(len(superset)): # 获取所有子集对应第i个元素的变量 element_vars_across_sets = [covering[s_idx][i] for s_idx in range(N)] set_partitioning_model += ( pulp.lpSum(element_vars_across_sets) == 1, f"Element_{i}_Used_Once", ) # 求解模型 set_partitioning_model.solve() # 提取结果 allocated_subsets = [] subset_means = [] for s_idx, st_vars in covering.items(): current_subset_elements = [superset[i] for i, p in enumerate(st_vars) if p.value() == 1] allocated_subsets.append(current_subset_elements) subset_means.append(mean(current_subset_elements) if current_subset_elements else 0) return allocated_subsets, subset_means # 示例 1: 完美分配 superset_1 = [100]*5 + [101]*10 + [102]*5 set_sizes_1 = [2, 4, 14] print(f"超集均值: {mean(superset_1)}") subsets_1, means_1 = solve_set_partitioning_with_mean_balance(superset_1, set_sizes_1) for i, subset in enumerate(subsets_1): print(f"子集 {i}: {subset}, 均值: {means_1[i]}") print("\n" + "="*50 + "\n") # 示例 2: 最佳拟合（无法完美分配） superset_2 = [100]*5 + [103]*10 + [104]*5 set_sizes_2 = [2, 4, 14] print(f"超集均值: {mean(superset_2)}") subsets_2, means_2 = solve_set_partitioning_with_mean_balance(superset_2, set_sizes_2) for i, subset in enumerate(subsets_2): print(f"子集 {i}: {subset}, 均值: {means_2[i]}") 示例1输出:超集均值: 101.0 子集 0: [101, 101], 均值: 101.0 子集 1: [100, 100, 102, 102], 均值: 101.0 子集 2: [100, 100, 100, 101, 101, 101, 101, 101, 101, 101, 101, 102, 102, 102], 均值: 101.0示例2输出:超集均值: 102.5 子集 0: [103, 103], 均值: 103.0 子集 1: [100, 100, 104, 104], 均值: 102.0 子集 2: [100, 100, 100, 103, 103, 103, 103, 103, 103, 103, 103, 104, 104, 104], 均值: 102.57142857142857注意事项： Pulp 默认使用开源求解器（如CBC）。
减少网络流量： 避免重复加载页面头部、脚本等不变内容。
Python在执行 join() 时，会首先计算出最终字符串所需的总长度，然后一次性分配足够的内存空间，并将所有元素高效地复制到这个预分配的空间中。
2. 根本原因：Go语言的字段导出规则 造成json.Marshal返回空对象的核心原因在于Go语言的字段导出（Exported Fields）规则。
通常使用wget直接下载： wget https://go.dev/dl/go1.21.5.linux-amd64.tar.gz 将包解压到/usr/local目录，这是Go推荐的标准安装路径： sudo tar -C /usr/local -xzf go1.21.5.linux-amd64.tar.gz 这会生成/usr/local/go目录，其中包含Go的二进制文件、库和文档。
持久卷与日志收集：有状态组件（如本地缓存）使用PersistentVolume；日志输出到stdout，由Fluentd或Filebeat采集至ELK体系。
合理设计正则结构，既能准确识别合法时间，又能减少错误匹配。
总结 time.Parse 是Go语言中一个强大的时间解析工具。
步骤如下： 加载XML文件到 XmlDocument 对象 使用 SelectSingleNode 或 SelectNodes 配合XPath查找目标节点 修改 InnerText 或 Attributes 的值 调用 Save 方法写回文件 示例代码： XmlDocument doc = new XmlDocument(); doc.Load("config.xml"); // 加载文件 XmlNode node = doc.SelectSingleNode("//Settings/UserName"); if (node != null) { node.InnerText = "NewUser"; // 更新文本内容 } doc.Save("config.xml"); // 保存更改 通过XPath精确定位节点 XPath是精准定位的关键。
功能丰富： 包含各种数学函数。
answer = None # 初始化答案变量 try: # 尝试将输入直接转换为整数 answer = int(response) except ValueError: # 如果转换失败，说明用户可能输入了字母选项 # 从options字典中查找对应的数值 answer = options.get(response.lower()) # 使用.lower()处理大小写不敏感的输入这里使用了options.get(key)方法。
只要理解了后序遍历的逻辑，递归实现非常自然。
例如，type(ModelA())会返回<class '__main__.ModelA'>，这是一个类型对象。
cmd := exec.Command("ping", "google.com") cmd.Stdout = os.Stdout cmd.Stderr = os.Stderr err := cmd.Run() if err != nil { log.Fatal(err) } 基本上就这些常见用法。

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