简单AI 搜狐推出的AI图片生成社区 307 查看详情 设置合理的User-Agent头 使用Client自定义请求头 添加延时（如time.Sleep）控制请求频率 示例：自定义请求头 client := &http.Client{} req, _ := http.NewRequest("GET", "https://httpbin.org/html", nil) req.Header.Set("User-Agent", "Mozilla/5.0 (compatible; Bot/1.0)") resp, err := client.Do(req) 4. 保存数据到文件或数据库 抓取的数据可保存为JSON、CSV或存入数据库。
递归的核心逻辑是：从当前节点出发，逐层向下搜索子节点，一旦找到目标，就将当前节点加入路径并逐层返回。
基本语法 range 返回两个值：索引和对应元素的副本。
std::to_string可以将整型、浮点型等数值类型转换为字符串。
Args: array: 要旋转的二维数组。
• 使用 DISTINCT 过滤重复记录：SELECT DISTINCT column_name FROM table_name; 可去除指定字段的重复值。
如果右侧没有更大的数字，则保持原值不变。
不正确的函数使用或跨语言语法混淆常常导致程序行为异常。
一、使用系统服务管理器 系统服务管理器是Linux操作系统自带的工具，用于管理系统服务和进程。
这使得代码更清晰、更高效。
这个数组的每一行对应于输入数据中的一个样本，每一列对应于一个类别的预测概率。
能够直接修改原始实例的状态。
from timeit import timeit P_mean = 1500 P_std = 100 Q_mean = 1500 Q_std = 100 W = 1 # Number of matches won by P L = 0 # Number of matches lost by P L_P = np.exp(-0.5 * ((np.arange(0, 3501, 10) - P_mean) / P_std) ** 2) / ( P_std * np.sqrt(2 * np.pi) ) L_Q = np.exp(-0.5 * ((np.arange(0, 3501, 10) - Q_mean) / Q_std) ** 2) / ( Q_std * np.sqrt(2 * np.pi) ) omega_1, U_p_1 = U_p_law(W, L, L_P, L_Q) omega_2, U_p_2 = U_p_law_numba(W, L, L_P, L_Q) omega_3, U_p_3 = U_p_law_numba_parallel(W, L, L_P, L_Q) assert np.allclose(omega_1, omega_2) assert np.allclose(omega_1, omega_3) assert np.allclose(U_p_1, U_p_2) assert np.allclose(U_p_1, U_p_3) t1 = timeit("U_p_law(W, L, L_P, L_Q)", number=10, globals=globals()) t2 = timeit("U_p_law_numba(W, L, L_P, L_Q)", number=10, globals=globals()) t3 = timeit("U_p_law_numba_parallel(W, L, L_P, L_Q)", number=10, globals=globals()) print("10 calls using vanilla Python :", t1) print("10 calls using Numba :", t2) print("10 calls using Numba (+ parallel) :", t3)在我的机器上（AMD 5700x），测试结果如下：10 calls using vanilla Python : 2.4276352748274803 10 calls using Numba : 0.013957140035927296 10 calls using Numba (+ parallel) : 0.003793451003730297可以看到，使用 Numba 进行 JIT 编译后，函数的执行速度提高了约 170 倍。
如果新文本比旧文本短，旧文本多余的部分就会作为残影保留下来，影响视觉效果。
良好的错误处理机制不仅能提高程序的健壮性，还能让调试和维护更加高效。
虽然有typeid和dynamic_cast提供基础RTTI，但这些功能非常有限，无法枚举类成员或动态创建对象。
这意味着： 形参是实参的副本，存储在独立的内存空间中 在函数内部对形参的修改不会影响原始变量 适用于基本数据类型（如int、double）或小型结构体 每次调用都会发生拷贝，对于大对象效率较低 示例： void func(int x) { x = 100; // 只修改副本 } int a = 10; func(a); // a 仍然是 10 引用传递：传递的是变量的别名 引用传递通过给原变量起一个“别名”的方式实现，形参和实参指向同一块内存： 魔乐社区 天翼云和华为联合打造的AI开发者社区，支持AI模型评测训练、全流程开发应用 102 查看详情 形参是实参的引用（别名），不产生副本 函数内对形参的修改直接影响原始变量 避免了大对象拷贝，提升性能 常用于需要修改多个返回值或传递大型对象（如类实例）的场景 示例： void func(int& x) { x = 100; // 修改原变量 } int a = 10; func(a); // a 变为 100 本质区别总结 核心差异在于是否创建副本和内存访问方式： 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 值传递：复制数据 → 独立内存 → 安全但低效（尤其对大对象） 引用传递：共享内存 → 无复制开销 → 高效且可修改原值 引用本质上是编译器维护的“隐式指针”，但语法更简洁安全（无需解引用，不能为null） 若不想修改原值又想避免拷贝，可使用const T&方式传递 基本上就这些。
核心工具：datetime.strptime() Python标准库中的datetime模块提供了datetime.strptime()方法，用于将符合特定格式的日期时间字符串解析为datetime对象。
命令行工具：使用xmllint（Linux/macOS自带）执行： xmllint --schema book.xsd book.xml --noout 编程实现：以Python为例： from lxml import etree with open("book.xsd", "rb") as schema_file: schema_root = etree.XML(schema_file.read()) schema = etree.XMLSchema(schema_root) parser = etree.XMLParser(schema=schema) with open("book.xml", "rb") as xml_file: tree = etree.parse(xml_file, parser) print("校验通过") 基本上就这些。
strtolower() 函数的基本用法 strtolower() 接收一个字符串参数，并返回转换后的全小写字符串。

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