例如，在 myParentClass 内部使用 self，无论方法被哪个子类调用，self 始终指向 myParentClass。
通过模型量化、AutoAWQ工具的使用以及GPU加速等关键技术，克服内存限制，实现LLM的有效推理。
使用$index可以让我们直接通过索引修改原始$targetArray中的元素。
} func main() { // 待解析的JSON字符串 inputJSON := `{"someId": 100, "someContent": "这是一个示例内容", "unusedField": "此字段将被忽略"}` // 声明一个Example类型的变量，用于存储解析后的数据 var xmpl Example // 使用json.Unmarshal将JSON字节切片解析到xmpl变量的地址 err := json.Unmarshal([]byte(inputJSON), &xmpl) if err != nil { fmt.Println("解析JSON失败:", err) return } // 打印解析后的结构体内容 fmt.Println("解析后的结构体:", xmpl) fmt.Printf("ID: %d, 内容: %s\n", xmpl.Id, xmpl.Content) // 另一个JSON示例，字段名与结构体字段名一致（但仍建议使用标签以明确意图） inputJSON2 := `{"Id": 200, "Content": "另一个内容"}` var xmpl2 Example err = json.Unmarshal([]byte(inputJSON2), &xmpl2) if err != nil { fmt.Println("解析JSON失败:", err) return } fmt.Println("解析后的结构体2:", xmpl2) }在上述示例中： 我们定义了一个Example结构体，包含Id和Content两个字段。
默认的 collate_fn 能够智能地处理多种数据类型，例如将 torch.Tensor 列表堆叠成一个更高维度的张量，或者将 Python 列表、字典等进行递归处理。
通过获取当前URL或文件名，并与导航链接进行匹配，我们可以为当前页面添加特定的CSS类，从而实现高亮效果。
易于集成： 作为Python库，可以轻松集成到自动化脚本、测试框架或任何需要CLI交互的Python应用中。
例如，在Windows 10上，它可能返回'10'；在Linux上，它会返回内核版本，比如'5.15.0-76-generic'。
这意味着，pyheif在安装过程中需要编译并链接到系统上已存在的libheif库。
立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 示例： struct MyFunctor { void operator()(int value) const { cout << "Functor 回调: " << value << endl; } }; // 使用方式 doWork(MyFunctor{}); 4. 成员函数作为回调 成员函数有隐含的 this 指针，不能直接用函数指针传递。
熟练使用快捷键配合个性化设置，能大幅提升XML编辑效率和代码可读性。
为防止重复包含，通常使用 include 守卫或 #pragma once。
能直接修改原数据，适合大型对象或需返回多个值的函数。
更重要的是，它提升了代码的结构清晰度，尤其是在 `__getitem__` 被频繁调用的场景。
合理的日志IO设计，能让系统更健壮，排障也更高效。
在df_active中，由于A和B的“1”是互斥的，这意味着如果B列的值在相邻的有效行中是连续的“1”（例如，B在当前行是1，在下一行也是1），那么就违反了交替规则。
为路由命名 (name()) 是一个好习惯，它使得在视图和重定向中使用路由更加灵活和健壮。
原子操作的限制与注意事项 并非所有类型都支持原子操作。
使用带缓冲的channel作为信号量，可限制最大并发数。
如果确实需要修改原数组，你需要使用引用：foreach ($array as &$value)。

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