非常重要的一点是：为了让PHP-FPM容器能够找到并执行这个文件，宿主机上的root目录（/var/www/html）中的PHP代码必须与PHP-FPM容器内部的相应路径保持一致。
words = re.findall(r'\b\w+\b', str(text).lower()) word_count = len(words) # 如果文本为空或没有提取到单词，则无法计算概率 if word_count == 0: return 'NaN' # 2. 词频统计：使用 collections.Counter 高效统计单词出现次数 counts = Counter(words) # 3. 计算每个类别的概率 probs = {} for category, keywords in labels_dict.items(): # 统计当前类别所有关键词在文本中的总出现次数 category_keyword_count = sum(counts[word] for word in keywords) # 计算概率 probs[category] = category_keyword_count / word_count # 4. 找出概率最高的类别 # 使用 max 函数配合 key 参数，找到字典中值最大的键 max_label = max(probs, key=probs.get) # 5. 返回结果：如果最高概率大于0，则返回标签，否则返回 'NaN' return max_label if probs[max_label] > 0 else 'NaN'3.4 应用函数到DataFrame 最后，使用Pandas的apply方法将上述函数应用到DataFrame的content列，生成新的label列。
对于slice.Index(i)返回的reflect.Value，CanSet()通常为true，允许我们对其进行修改。
我们需要遍历这个数组，才能访问到每个节点对象的属性。
输入验证： 在将数据存入Session之前，必须进行严格的验证。
"; } // 释放结果集 mysqli_free_result($result); // 关闭预处理语句 mysqli_stmt_close($stmt); // 关闭数据库连接 (如果这里是脚本的结尾) // mysqli_close($conn); // 最后，输出或保存PDF // $pdf->Output('output.pdf', 'I'); ?>在这个示例中，while ($row = mysqli_fetch_assoc($result))确保了每一个与$eladott_id关联的QR码路径都被获取到，并可以在循环内部进行处理（例如，使用$pdf->Image($row['qr_code_path'])将其添加到PDF中）。
普通 enum 虽然灵活，但在大型项目中容易引发问题。
# 从sample2和sample1创建MultiIndex # MultiIndex将user_id和retailer组合成一个复合键 mux_sample2 = pd.MultiIndex.from_frame(sample2[['user_id', 'retailer']]) mux_sample1 = pd.MultiIndex.from_frame(sample1[['user_id', 'retailer']]) # 检查sample2的每个复合键是否在sample1中 # isin()返回一个布尔Series # ~ 对布尔Series取反，找出不在sample1中的复合键（即新商家） sample2['is_new_retailer'] = (~mux_sample2.isin(mux_sample1)).astype(int) print("\n方法二结果 (使用MultiIndex和isin):") print(sample2)注意事项： 此方法在语义上更接近于集合操作，即判断一个元素是否属于另一个集合。
不复杂但容易忽略的是精度问题，建议根据需求选择合适方法。
") }在上述示例中，main函数通过一个for循环启动了max个getHostName Goroutine。
本文深入探讨了在Go语言中使用Cgo与C函数交互时，处理C结构体数组及指针传递的常见陷阱。
这个命令会在列表为空时暂停执行，直到有新消息到达，非常节省资源。
g++是GNU项目提供的C++编译器，功能强大且广泛用于Linux、macOS以及通过WSL在Windows上的开发环境。
在使用range遍历切片时，核心在于理解其返回值的类型：索引始终为int，而元素值则与切片定义时的元素类型一致。
示例代码：模型训练与导出 假设我们有一个简单的PyTorch模型：import torch import torch.nn as nn import numpy as np # 定义一个简单的模型 class SimpleModel(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleModel, self).__init__() self.fc = nn.Linear(10, 2) # 输入10个特征，输出2个类别 def forward(self, x): return self.fc(x) # 实例化模型并加载预训练权重（此处简化为随机初始化） model = SimpleModel() # 实际应用中，这里会加载训练好的模型权重，例如： # model.load_state_dict(torch.load('path/to/your/model_weights.pth')) model.eval() # 切换到评估模式，这对于导出ONNX至关重要，因为它会禁用Dropout等训练特有的层 # 准备一个虚拟输入张量，用于追踪模型计算图 # 这个虚拟输入的形状和数据类型必须与模型的实际输入匹配 dummy_input = torch.randn(1, 10) # 批大小为1，输入特征为10的张量 # 定义ONNX模型的保存路径 onnx_path = "MLmodel.onnx" # 导出模型到ONNX try: torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_path, export_params=True, # 导出模型的所有参数（权重和偏置） opset_version=11, # 指定ONNX操作集版本，通常选择最新稳定版本 do_constant_folding=True, # 是否执行常量折叠优化 input_names=['input_tensor'], # 定义输入张量的名称 output_names=['output_tensor'],# 定义输出张量的名称 dynamic_axes={'input_tensor': {0: 'batch_size'}, # 声明输入张量的批次维度是动态的 'output_tensor': {0: 'batch_size'}}) # 声明输出张量的批次维度是动态的 print(f"模型已成功导出到 {onnx_path}") except Exception as e: print(f"模型导出失败: {e}") torch.onnx.export关键参数说明： 盘古大模型 华为云推出的一系列高性能人工智能大模型 35 查看详情 model: 要导出的torch.nn.Module实例。
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* * @param float $lat1 起点纬度 (度) * @param float $lon1 起点经度 (度) * @param float $lat2 终点纬度 (度) * @param float $lon2 终点经度 (度) * @return float 方位角 (度, 0-360) */ function calculateBearing($lat1, $lon1, $lat2, $lon2) { // 将度转换为弧度 $lat1 = deg2rad($lat1); $lon1 = deg2rad($lon1); $lat2 = deg2rad($lat2); $lon2 = deg2rad($lon2); // 计算经度差 $dLon = $lon2 - $lon1; // 使用atan2函数计算方位角 $y = sin($dLon) * cos($lat2); $x = cos($lat1) * sin($lat2) - sin($lat1) * cos($lat2) * cos($dLon); $bearing = atan2($y, $x); // 将弧度转换为度 $bearing = rad2deg($bearing); // 确保方位角在0到360度之间 $bearing = fmod(($bearing + 360), 360); return $bearing; } // 示例用法： // 假设多段线顶点 B: (51.6898945656, -2.0241979535) // 假设多段线顶点 C: (51.6909727036, -2.0277718088) // 假设点击点: (51.690195, -2.025175) // 假设多段线顶点 A: (51.689000, -2.020000) $pointB_lat = 51.6898945656; $pointB_lon = -2.0241979535; $pointC_lat = 51.6909727036; $pointC_lon = -2.0277718088; $click_lat = 51.690195; $click_lon = -2.025175; $pointA_lat = 51.689000; $pointA_lon = -2.020000; // 计算 B 到 C 的方位角 $bearing_B_to_C = calculateBearing($pointB_lat, $pointB_lon, $pointC_lat, $pointC_lon); echo "B到C的方位角: " . round($bearing_B_to_C, 2) . "度\n"; // 示例输出: 304.18度 (或根据实际坐标) // 计算点击点到 B 的方位角 $bearing_click_to_B = calculateBearing($click_lat, $click_lon, $pointB_lat, $pointB_lon); echo "点击点到B的方位角: " . round($bearing_click_to_B, 2) . "度\n"; // 示例输出: 298.62度 (或根据实际坐标) // 计算 A 到 B 的方位角 $bearing_A_to_B = calculateBearing($pointA_lat, $pointA_lon, $pointB_lat, $pointB_lon); echo "A到B的方位角: " . round($bearing_A_to_B, 2) . "度\n"; // 示例输出: 303.81度 (或根据实际坐标) // 判断逻辑 (伪代码): $tolerance = 5; // 容忍度，例如5度 if (abs($bearing_click_to_B - $bearing_A_to_B) < $tolerance || abs($bearing_click_to_B - ($bearing_A_to_B + 180) % 360) < $tolerance) { echo "点击点可能在A-B线段附近。
海象运算符是个小而实用的功能，掌握好能在合适场景下写出更干净的 Python 代码。
使用 strings.Builder 这是高性能拼接的首选方式，特别适合在循环中构建大字符串。
值类型通过&取地址转指针，指针通过*解引用转值类型，Go支持方法调用时的自动指针与值转换，但需注意nil判空；结构体方法根据是否需修改状态选择接收者类型，引用类型如slice、map在值传递时共享底层数组，但重新赋值会断开连接，应根据是否需修改长度决定是否用指针。

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