例如： const pi = 3.14 const statusOK = 200 这种写法适合定义独立的、语义清晰的固定值。
基本上就这些。
然而，结构体方法（尤其是带接收者的方法）的处理方式有所不同。
这有助于减少全局命名空间污染，并使代码更易于理解和测试。
这种结构适合用于赋值、输出或函数参数等需要简短判断的场景。
如果搜索不到或者只显示“disabled”，则表明扩展未被加载或未正确启用。
以下是优化后的代码示例：def readNames(): try: with open('Attendance.csv', 'r') as f: nameList = [line.split(',')[0] for line in f] except FileNotFoundError: # 如果文件不存在，创建一个空文件并返回一个空列表 open('Attendance.csv', 'w').close() nameList = [] return nameList def markAttendance(name, nameList): if name not in nameList: nameList.append(name) with open('Attendance.csv', 'a') as f: dt = datetime.now().strftime('%H:%M:%S') f.writelines(f'\n{name},{dt}') # --- 主程序 --- nameList = readNames() # 在程序启动时读取姓名列表 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # ... (人脸识别代码) ... for encodeFace, faceLoc in zip(encodesCurFrame, facesCurFrame): matches = face_recognition.compare_faces(encodeListKnown, encodeFace) faceDis = face_recognition.face_distance(encodeListKnown, encodeFace) matchIndex = np.argmin(faceDis) if matches[matchIndex]: name = classNames[matchIndex].upper() # ... (绘制矩形框和文字) ... markAttendance(name, nameList) # 传递 nameList代码解释： readNames() 函数： 在程序启动时调用，读取 CSV 文件中的所有姓名，并将其存储在 nameList 列表中。
使用结构体 (Struct) 如果JSON结构是已知的，并且需要频繁访问，那么使用结构体来表示JSON数据是最有效的方法。
赋值运算符应返回*this的引用，并检查自赋值。
在C++中，观察者模式是一种行为设计模式，适用于实现对象间的一对多依赖关系，当一个对象状态改变时，所有依赖它的对象都会自动收到通知。
元组（tuple）：当你需要一个有序且不可变的元素序列时，元组是理想选择。
本文档提供了一个详细的指南，演示了如何加载和运行neural-chat-7B-v3-1模型。
可读性与维护性: 这种方法极大地提高了代码的可读性和可维护性。
实际应用场景 引用折叠广泛用于标准库的实现中，比如： std::make_unique 和 std::make_shared 的参数转发。
再者，自定义内存分配器在某些高性能或特定场景下非常有用。
通常，64KB或128KB是一个不错的起始值，具体可以根据你的系统资源和文件大小进行调整。
尽管fmt.Fprint(w, r.URL)能够正常工作并打印出URL，但这得益于fmt包内部对实现了Stringer接口的类型（url.URL就实现了此接口）的特殊处理，它会自动调用对象的.String()方法。
Go语言以其内置的并发原语Goroutine和Channel而闻名，它们使得编写并发程序变得简单而高效。
针对直接将所有数据载入数组可能导致的内存消耗和性能问题，我们重点介绍了PHP生成器（Generators）作为一种惰性加载机制，它允许按需生成值，从而显著减少内存占用，优化处理大型数据集的效率。
对于需要处理大量数据的科学计算或数据分析任务，优化嵌套循环至关重要。

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