掌握它的定义和使用，是学习C++的基础一步。
""" # 确保OpenAI API Key已设置 # os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY" # 选择嵌入模型 # 可以使用OpenAIEmbeddings，或者本地的HuggingFaceEmbeddings # embeddings = OpenAIEmbeddings() embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2") # 示例使用本地模型 # 从文档创建ChromaDB，并持久化 vectordb = Chroma.from_documents(documents=texts, embedding=embeddings, persist_directory=persist_directory) vectordb.persist() print(f"ChromaDB已创建并持久化到: {persist_directory}") # 定义LLM llm = OpenAI(temperature=0, model_name="text-davinci-003") # 或者 gpt-3.5-turbo 等 # 自定义提示模板，以更好地引导LLM利用检索到的上下文 # template = """使用以下上下文来回答最后的问题。
与mpmath集成： 自动利用mpmath进行高精度计算。
如果一切顺利，你将看到TLS握手的详细信息，然后可以像与普通SMTP服务器交互一样，发送EHLO、MAIL FROM等命令。
... 2 查看详情 运行 go version 查看当前版本 执行 go env 检查 GOPATH、GOROOT 等关键路径 创建测试项目： mkdir ~/hello && cd ~/hello go mod init hello 编写 main.go 文件： package main import "fmt" func main() {   fmt.Println("Hello from Go in VM!") } 运行程序：go run main.go，输出预期文本即表示环境正常 测试跨平台与网络连通性 虚拟机环境可用于模拟真实部署场景： 立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 设置端口转发后，编写一个简单 HTTP 服务测试外部访问能力 使用 GOOS=linux GOARCH=amd64 go build 编译可执行文件，验证构建结果 结合 go test 命令运行单元测试，确保代码质量 在受限网络环境下测试模块下载（如启用代理或离线模式） 基本上就这些。
基本用法 调用 std::thread::hardware_concurrency() 非常直接： #include <iostream> #include <thread> int main() { unsigned int num_cores = std::thread::hardware_concurrency(); std::cout << "CPU核心数（逻辑）: " << num_cores << std::endl; return 0; } 输出结果可能是 4、8 或其他数值，具体取决于你的CPU架构和是否开启超线程。
import torch import torch.nn as nn # 假设模型输出的原始logits (batch_size, num_classes) # 这里以一个batch_size为1的示例 num_classes = 7 model_output_logits = torch.randn(1, num_classes) # 模拟模型输出的原始logits # 真实标签，必须是float类型且为多热编码 # 示例标签: [0, 1, 1, 0, 0, 1, 0] 表示第1, 2, 5个类别存在 true_labels = torch.tensor([[0, 1, 1, 0, 0, 1, 0]]).float() # 定义BCEWithLogitsLoss loss_function = nn.BCEWithLogitsLoss() # 计算损失 loss = loss_function(model_output_logits, true_labels) print(f"模型输出 logits: {model_output_logits}") print(f"真实标签: {true_labels}") print(f"计算得到的损失: {loss.item()}") # 在训练循环中的应用示例 # pred = model(images.to(device)) # 模型输出原始logits # labels = labels.to(device).float() # 确保标签是float类型 # loss = loss_function(pred, labels) # loss.backward() # optimizer.step()注意事项： 图改改 在线修改图片文字 455 查看详情 模型最后一层： 确保模型输出层没有Softmax激活函数。
<?php $filename1 = "my_awesome_image.png"; $filename2 = "document.v1.0.docx"; $filename3 = "archive.tar.gz"; // 处理 filename1 $parts1 = explode('.', $filename1); $extension1 = $parts1[count($parts1) - 1]; echo "文件1扩展名: " . $extension1 . "\n"; // 输出: 文件1扩展名: png // 处理 filename2 $parts2 = explode('.', $filename2); $extension2 = $parts2[count($parts2) - 1]; echo "文件2扩展名: " . $extension2 . "\n"; // 输出: 文件2扩展名: docx // 处理 filename3 $parts3 = explode('.', $filename3); $extension3 = $parts3[count($parts3) - 1]; echo "文件3扩展名: " . $extension3 . "\n"; // 输出: 文件3扩展名: gz ?>这种方法能够准确地获取到文件名的最后一个点之后的字符串，从而得到正确的扩展名。
修正后的代码应如下所示：import math def inputValueCheck(): x = input("Enter x: ") print('1 ',x) if x.isnumeric() is False: print('enter positive digits only') # 捕获并返回递归调用的结果 return inputValueCheck() elif int(x) < 0: # 修正：这里不需要再次判断isnumeric() print('enter positive digits only') # 捕获并返回递归调用的结果 return inputValueCheck() else: print('2 ',x) return x # 成功获取有效输入时，返回当前x # 注意：如果所有分支都已返回，这里的代码将不可达 # print('3 ',x) # return x # 主程序 # 确保inputValueCheck()返回的是一个可以转换为浮点数的字符串 validated_x_str = inputValueCheck() x = float(validated_x_str) y = math.sqrt(x) print("The square root of", x, "equals to", y)在这个修正版本中： 在 if 和 elif 分支中，我们明确地写上了 return inputValueCheck()。
常量时间操作提供了一个可预测的性能基线。
此阶段进行语法检查、语义分析和代码优化。
在开发环境充分测试： 在将迁移部署到生产环境之前，务必在开发和测试环境中充分运行和测试所有迁移，确保它们按预期工作且不会导致数据丢失。
SSL/TLS 证书验证是一个信任链（Trust Chain）的过程。
DirEntry 对象: 迭代器产生的每个元素都是一个 os.DirEntry 对象。
PyInstaller与外部数据文件的交互机制 当使用pyinstaller将python脚本打包成独立的.exe可执行文件时，它主要关注的是python代码及其依赖的库文件。
4. 注意事项和技巧 使用正则时有几个关键点要注意： 正则表达式必须加定界符，如/、#等。
这意味着你可以嵌入图标库（如Font Awesome）的<i>标签，以创建视觉上更丰富的按钮。
这和传统的错误处理有所不同，它更像是一个预期中的事件。
我们可以使用 switch 语句结合类型断言，判断输入参数的类型，并进行相应的处理。
对我个人而言，这种转变无疑是进步，它让文档的处理和解析变得更加灵活，虽然也带来了一些新的复杂性。

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