weak_ptr通过非拥有性引用打破shared_ptr循环引用，避免内存泄漏。
4.1 属性包含、开始或结束匹配 与CSS选择器类似，XPath也支持属性的部分匹配，但语法略有不同。
sort 包提供了通用的排序算法，但对于特定场景，可能需要自定义排序算法以获得更好的性能。
将其设置为 true 以启用税费，设置为 false 以禁用税费。
应始终将类型显式放入命名空间中，形成清晰的层次结构。
合理使用递归与缓存结合的方式，既能保持代码清晰，又能大幅提升层级数据的访问效率。
通过结合这些方法，您可以成功地使用 Netmiko 连接到具有自定义提示符的 Linux 设备，并执行自动化任务。
例如，"1.10" 在字典顺序上会小于 "1.2"，但这与实际的版本大小不符。
定位器脆弱性： 滥用绝对 XPath 是一个常见陷阱。
动态内容处理： 对于通过jQuery或其他JavaScript库动态加载的表格行或表单元素，只需确保在创建这些元素时，正确地为其添加form属性并指定对应的表单ID即可。
asort()：对数组进行升序排序，保持键名关联。
激活虚拟环境会将当前Shell的环境变量修改为指向虚拟环境的Python解释器和相关工具。
当一个控制器方法被意外重定向到登录页面时，通常意味着它被某个认证（authentication）中间件所保护，而这个认证中间件很可能包含在web中间件组或单独被应用。
Brotli 比 Gzip 平均再节省 10%-20% 的体积。
代码修改示例（将上述代码整合到原代码中）：import os import cv2 import numpy as np import face_recognition from datetime import datetime path = 'MainImages' images = [] classNames = [] myList = os.listdir(path) for cl in myList: curImg = cv2.imread(f'{path}/{cl}') images.append(curImg) classNames.append(os.path.splitext(cl)[0]) def findEncodings(images): encodeList = [] for img in images: img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) encode = face_recognition.face_encodings(img)[0] encodeList.append(encode) return encodeList def readNames(): with open('Attendance.csv', 'r') as f: nameList = [] for line in f: entry = line.split(',') nameList.append(entry[0]) return nameList def markAttendance(name, nameList): if name not in nameList: nameList.append(name) with open('Attendance.csv', 'a') as f: dt = datetime.now().strftime('%H:%M:%S') f.writelines(f'\n{name},{dt}') encodeListKnown = findEncodings(images) print('Encoding Complete') cap = cv2.VideoCapture(0) nameList = readNames() # 初始化姓名列表 while True: success, img = cap.read() imgS = cv2.resize(img, (0, 0), None, 0.25, 0.25) imgS = cv2.cvtColor(imgS, cv2.COLOR_BGR2RGB) facesCurFrame = face_recognition.face_locations(imgS) encodesCurFrame = face_recognition.face_encodings(imgS, facesCurFrame) for encodeFace, faceLoc in zip(encodesCurFrame, facesCurFrame): matches = face_recognition.compare_faces(encodeListKnown, encodeFace) faceDis = face_recognition.face_distance(encodeListKnown, encodeFace) matchIndex = np.argmin(faceDis) if matches[matchIndex]: name = classNames[matchIndex].upper() y1, x2, y2, x1 = faceLoc y1, x2, y2, x1 = y1*4, x2*4, y2*4, x1*4 cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) cv2.rectangle(img, (x1, y2-35), (x2, y2), (0, 255, 0), cv2.FILLED) cv2.putText(img, name, (x1+6, y2-6), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, (255, 255, 255), 2) markAttendance(name, nameList) # 传入姓名列表 cv2.imshow('Webcam', img) cv2.waitKey(1)注意事项： 这种方法将姓名列表存储在内存中，可以提高效率。
Go 语言的 html/template 包本身并不直接支持像 Jinja 或 Django 那样的模板继承机制。
在上面的Car例子中，当我们写$myCar = new Car("Toyota", "Camry", "Blue");时，__construct("Toyota", "Camry", "Blue")方法就会被自动调用。
这个类是基于事件驱动的 SAX 风格解析器，适合处理大文件或网络流数据，内存占用低。
当然，XSLT并非唯一的路径，实际开发中，我们还有其他选择，每种都有其适用场景和考量。
简单总结：如果主要在尾部操作且追求缓存性能，选 vector；如果需要高效地在两端增删元素，或者无法预估大小又希望减少内存复制开销，deque 更合适。

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