例如，定义一个支付接口和多种支付方式： type Payment interface { Pay() } type Alipay struct{} func (a *Alipay) Pay() { fmt.Println("使用支付宝支付") } type WechatPay struct{} func (w *WechatPay) Pay() { fmt.Println("使用微信支付") } 创建一个工厂函数，根据传入参数返回对应的支付实例： func NewPayment(method string) Payment { switch method { case "alipay": return &Alipay{} case "wechat": return &WechatPay{} default: panic("不支持的支付方式") } } 调用时只需关注接口，无需了解具体实现： 立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； pay := NewPayment("alipay") pay.Pay() 抽象工厂模式 当需要创建一组相关或依赖对象时，抽象工厂更合适。
在处理XML数据时，经常会遇到非法字符导致解析失败的问题。
飞书多维表格 表格形态的AI工作流搭建工具，支持批量化的AI创作与分析任务，接入DeepSeek R1满血版 26 查看详情 import torch import torch.nn as nn # 定义一个Conv1d层 # in_channels: 750 # out_channels: 14 # kernel_size: 1 conv_layer = nn.Conv1d(in_channels=750, out_channels=14, kernel_size=1) print(f"Conv1d层定义: {conv_layer}") # 打印权重张量的形状 weight_shape = conv_layer.weight.shape print(f"权重张量形状 (weight.shape): {weight_shape}") # 打印偏置张量的形状 (如果存在) if conv_layer.bias is not None: bias_shape = conv_layer.bias.shape print(f"偏置张量形状 (bias.shape): {bias_shape}") # 模拟一个输入张量 # 假设 batch_size = 1, in_channels = 750, seq_len = 100 input_tensor = torch.randn(1, 750, 100) print(f"输入张量形状: {input_tensor.shape}") # 通过卷积层进行前向传播 output_tensor = conv_layer(input_tensor) print(f"输出张量形状: {output_tensor.shape}") # 进一步验证，使用不同的参数 print("\n--- 另一个Conv1d示例 ---") conv_layer_2 = nn.Conv1d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, padding=1) print(f"Conv1d层定义: {conv_layer_2}") print(f"权重张量形状 (weight.shape): {conv_layer_2.weight.shape}") input_tensor_2 = torch.randn(4, 3, 32) # batch=4, in_channels=3, seq_len=32 output_tensor_2 = conv_layer_2(input_tensor_2) print(f"输入张量形状: {input_tensor_2.shape}") print(f"输出张量形状: {output_tensor_2.shape}")运行上述代码，你会看到：Conv1d层定义: Conv1d(750, 14, kernel_size=(1,), stride=(1,)) 权重张量形状 (weight.shape): torch.Size([14, 750, 1]) 偏置张量形状 (bias.shape): torch.Size([14]) 输入张量形状: torch.Size([1, 750, 100]) 输出张量形状: torch.Size([1, 14, 100]) --- 另一个Conv1d示例 --- Conv1d层定义: Conv1d(3, 64, kernel_size=(3,), stride=(1,), padding=(1,)) 权重张量形状 (weight.shape): torch.Size([64, 3, 3]) 输入张量形状: torch.Size([4, 3, 32]) 输出张量形状: torch.Size([4, 64, 32])这些输出清晰地证实了权重张量的维度是 (out_channels, in_channels, kernel_size)。
Xcode本身是个庞大的IDE，但很多底层的编译器（如Clang/GCC）、调试器（LLDB）和构建工具（Make、Autotools）都是通过Command Line Tools提供的。
如果你希望程序在没有通道就绪时继续执行，就使用default。
它们功能强大、社区支持好，并且可以轻松设置 Python 开发所需的核心工具。
常见误区与无效尝试 在排查此类问题时，许多开发者可能会尝试一些看似合理但实际无效的解决方案。
关键是理解每种函数的行为特点，避免误改原数组或遗漏边界情况。
3. SQL 数据库 (如PostgreSQL, MySQL): 优点: 数据持久化、ACID事务支持、数据模型灵活（可以轻松添加用户ID、点击统计、过期时间等字段），成熟稳定，生态系统完善。
多线程环境下建议使用可重入版本： tm timeinfo; localtime_r(&timestamp, &timeinfo); // Linux/Unix // 或 Windows 上使用 localtime_s strftime(buffer, sizeof(buffer), "%Y-%m-%d %H:%M:%S", &timeinfo); 基本上就这些，不复杂但容易忽略时区和线程安全问题。
通过清晰的步骤和代码示例，展示了日期字符串转换、时间戳计算及结果格式化的完整过程，并提供了实践中的注意事项。
每次调用 Done() 都会减少计数器，当计数器变为零时，所有等待的 goroutine 都会被唤醒。
class ModelTrainer: def __init__(self, model_trainer_config): self.model_trainer_config = model_trainer_config def initiate_model_training(self): try: # 从配置文件中读取数据路径和目标列名 train_data_path = self.model_trainer_config.train_data_path test_data_path = self.model_trainer_config.test_data_path target_column = self.model_trainer_config.target_column # 加载训练数据和测试数据 train_data = pd.read_csv(train_data_path) test_data = pd.read_csv(test_data_path) # 划分特征和目标变量 X_train = train_data.drop(target_column, axis=1) X_test = test_data.drop(target_column, axis=1) y_train = train_data[target_column] y_test = test_data[target_column] logger.info('Splitting ') models={ 'LinearRegression':LinearRegression(), 'Lasso':Lasso(), 'Ridge':Ridge(), 'Elasticnet':ElasticNet(), 'RandomForestRegressor': RandomForestRegressor(), 'GradientBoostRegressor()' : GradientBoostingRegressor(), "AdaBoost" : AdaBoostRegressor(), 'DecisionTreeRegressor' : DecisionTreeRegressor(), "SupportVectorRegressor" : SVR(), "KNN" : KNeighborsRegressor() } model_report:dict = ModelTrainer.evaluate_model(X_train,y_train, X_test, y_test, models) print(model_report) print("\n====================================================================================") logger.info(f'Model Report : {model_report}') # to get best model score from dictionary best_model_score = max(sorted(model_report.values())) best_model_name = list(model_report.keys())[ list(model_report.values()).index(best_model_score) ] best_model = models[best_model_name] print(f"Best Model Found, Model Name :{best_model_name}, R2-score: {best_model_score}") print("\n====================================================================================") logger.info(f"Best Model Found, Model name: {best_model_name}, R2-score: {best_model_score}") logger.info(f"{best_model.feature_names_in_}") ModelTrainer.save_obj( file_path = self.model_trainer_config.trained_model_file_path, obj = best_model ) except Exception as e: logger.info('Exception occured at model trianing') raise e相应的调用方式也需要修改：try: config = ConfigurationManager() model_trainer_config = config.get_model_trainer_config() model_trainer = ModelTrainer(model_trainer_config) model_trainer.initiate_model_training() # 无需传递参数 except Exception as e: raise e注意事项 配置文件检查： 确保 model_trainer_config 对象包含了正确的数据路径和目标列名等信息。
1. ctime结合time()与localtime()获取年月日时分秒；2. chrono提供高精度时钟，支持C++11以上，可转换为time_t格式输出；3. chrono还可获取毫秒级时间戳，适用于需要精确计时场景；4. 格式化推荐strftime或put_time，注意localtime线程安全问题，应优先使用localtime_s或localtime_r。
当 i=1 时，追加 2。
否则，即使有右值传入，仍可能退化为拷贝。
dataType: "json": 明确告诉 jQuery 预期服务器返回 JSON 数据，它会自动解析。
通过自定义 CSS 样式，我们提供了一种简单有效的方法，允许开发者控制侧边栏在不同页面上的显示与隐藏，从而优化用户体验，使应用界面更加简洁。
removeTail()：删除尾节点，并从 map 中移除对应 key。
扩展性: 这种结构使得添加更多标签页变得简单。

本文链接：http://www.altodescuento.com/186516_2269e0.html