表达式和多值匹配 case后面可以跟多个值，用逗号分隔，表示只要满足其一即可触发： 立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； switch today { case time.Monday, time.Tuesday, time.Wednesday, time.Thursday, time.Friday: fmt.Println("工作日") case time.Saturday, time.Sunday: fmt.Println("休息日") } 也可以使用表达式作为case条件，甚至省略switch后的变量，实现类似if-else if的逻辑： switch { case score >= 90: fmt.Println("优秀") case score >= 80: fmt.Println("良好") case score >= 70: fmt.Println("中等") case score >= 60: fmt.Println("及格") default: fmt.Println("不及格") } 这种写法常用于条件判断较复杂的场景。
以 Ubuntu/Debian 为例： 更新包列表： sudo apt update 安装 Python3 及 pip： sudo apt install python3 python3-pip python3-venv CentOS/RHEL 用户可使用： 立即进入“豆包AI人工智官网入口”； 立即学习“豆包AI人工智能在线问答入口”； sudo yum install python3 python3-pip python3-virtualenv 使用 venv 创建虚拟环境 避免全局安装包污染系统环境，推荐每个项目使用独立虚拟环境。
避免：使用weakref模块。
2. 执行合并操作 加载适配器模型后，PeftModel对象提供了一个便捷的方法merge_and_unload()，它负责将适配器权重合并到基础模型的对应层中，并返回一个纯粹的transformers模型实例。
<div id="parent-<?php the_ID(); ?>" class="parent-page">: 创建一个 div 容器，用于包裹子文章的标题和链接。
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单独使用setprecision时，表示有效数字总位数；结合fixed则表示小数点后位数。
使用十六进制编辑器打开 PDF 文件： 例如，可以使用 HxD、BBE (Binary Block Editor) 等工具。
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示例： bitset<8> b1; // 默认初始化为全0：00000000 bitset<8> b2(255); // 用整数初始化：11111111 bitset<8> b3("11001010"); // 用字符串初始化：11001010 bitset<16> b4(string("1010")); // 用 string 对象初始化 注意：字符串初始化时，顺序是从右往左对应低位到高位，但写字符串时按正常顺序从左到右写即可。
2. 饿汉式（Eager Singleton） 实现方式： 在类定义外部或内部直接定义并初始化一个静态成员变量作为单例实例。
示例：在Langchain的ConversationalRetrievalChain中应用用户ID过滤from flask import Flask, request, jsonify, session import os from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain.memory import ConversationBufferWindowMemory from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain from langchain_core.prompts import PromptTemplate from langchain_community.vectorstores import Pinecone as LangchainPinecone from pinecone import Pinecone, Index app = Flask(__name__) app.secret_key = os.getenv("FLASK_SECRET_KEY", "supersecretkey") # 用于会话管理 # 初始化Pinecone客户端和嵌入模型 pinecone_api_key = os.getenv("PINECONE_API_KEY") pinecone_environment = os.getenv("PINECONE_ENVIRONMENT") openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") index_name = os.getenv("PINECONE_INDEX") text_field = "text" # 假设您的文本内容存储在元数据的'text'字段中 pinecone_client = Pinecone(api_api_key=pinecone_api_key, environment=pinecone_environment) embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key=openai_api_key) # 获取Pinecone索引实例 # 确保索引已经存在并包含数据 pinecone_index_instance = pinecone_client.Index(index_name) # 使用Langchain的Pinecone集成创建vectorstore vectorstore = LangchainPinecone( index=pinecone_index_instance, embedding=embeddings, text_key=text_field # 指定存储原始文本的元数据字段 ) # 假设这些函数用于获取用户特定的配置 def get_bot_temperature(user_id): # 根据user_id返回不同的温度，或默认值 return 0.7 def get_custom_prompt(user_id): # 根据user_id返回不同的自定义提示，或默认值 return "You are a helpful AI assistant. Answer the question based on the provided context." @app.route('/<int:user_id>/chat', methods=['POST']) def chat(user_id): user_message = request.form.get('message') if not user_message: return jsonify({"error": "Message is required"}), 400 # 从会话中加载对话历史 # 注意：为了每个用户隔离，会话键应包含user_id conversation_history_key = f'conversation_history_{user_id}' conversation_history = session.get(conversation_history_key, []) bot_temperature = get_bot_temperature(user_id) custom_prompt = get_custom_prompt(user_id) llm = ChatOpenAI( openai_api_key=openai_api_key, model_name='gpt-3.5-turbo', temperature=bot_temperature ) prompt_template = f""" {custom_prompt} CONTEXT: {{context}} QUESTION: {{question}}""" TEST_PROMPT = PromptTemplate(input_variables=["context", "question"], template=prompt_template) memory = ConversationBufferWindowMemory(memory_key="chat_history", return_messages=True, k=8) # 关键部分：在as_retriever中应用filter # Pinecone的过滤语法是字典形式，这里使用'$eq'操作符表示“等于” retriever = vectorstore.as_retriever( search_kwargs={ 'filter': {'user_id': user_id} # 精确匹配当前用户的user_id } ) conversation_chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm( llm=llm, retriever=retriever, # 使用带有过滤器的retriever memory=memory, combine_docs_chain_kwargs={"prompt": TEST_PROMPT}, ) response = conversation_chain.run({'question': user_message}) # 保存用户消息和机器人响应到会话 conversation_history.append({'input': user_message, 'output': response}) session[conversation_history_key] = conversation_history return jsonify(response=response) # if __name__ == '__main__': # # 仅用于开发测试，生产环境应使用WSGI服务器 # app.run(debug=True)代码解析： vectorstore = LangchainPinecone(...): 初始化Langchain与Pinecone的集成，需要传入Pinecone索引实例、嵌入模型和存储文本的键。
具体元素如File和Folder包含Accept逻辑，Folder递归调用子元素。
sync.WaitGroup：用于等待一组Goroutine完成。
选择合适的序列化方式能显著减少数据体积、加快处理速度，从而提升整体响应能力。
总结 理解结构体和方法是 Go 语言中面向对象编程的基础。
以下是完整的实现方式。
$this->{ $requestField } = $path . $formattedRequestField . '-' . $uploadname; return $file; } return false; }通过引入$formattedRequestField变量，我们成功地在不影响$requestField原始值的情况下，实现了局部字符串替换的需求。
打开该文件，在 $commands 数组中添加你的命令类： 黑点工具 在线工具导航网站，免费使用无需注册，快速使用无门槛。
它自动处理迭代器的创建和移动，无需手动管理下标或指针。

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