基本上就这些。
常见方式是通过asyncio.create_task()或loop.create_task()将协程包装成任务（Task），任务会被自动加入事件循环的待处理队列中。
美间AI 美间AI：让设计更简单 45 查看详情 例如，测试一个排序算法的耗时： auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now(); std::sort(data.begin(), data.end()); auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now(); auto ms = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(end - start); std::cout << "排序耗时：" << ms.count() << " 毫秒" << std::endl; 注意事项 为了获得更准确的结果，建议： 多次运行取平均值，避免系统波动影响 关闭不必要的后台程序，减少干扰 确保编译器优化设置一致（如 -O2） 避免测量包含用户输入等不确定延迟的操作 基本上就这些。
更重要的是，标题的识别往往依赖于其周围的结构和序列信息（例如，标题通常位于文档的顶部，且可能与正文之间有特定的间距或分隔）。
#ifndef MY_HEADER_H #define MY_HEADER_H // 头文件内容 #endif // MY_HEADER_H 3. 结合 #define 和 #undef 控制宏 你可以手动定义或取消定义宏来控制条件编译流程。
在C++中发起HTTP请求不像Python或JavaScript那样内置支持，但通过合适的库可以高效实现。
我发现 do-while 在处理一些交互式任务，比如“你想继续吗？
简单但容易忽略细节。
存储文件： 将文件移动到指定目录。
这种动态性在很多场景下都非常有用，比如在迭代字典时，你总能确保操作的是字典的最新状态。
减少重放时间，同时保留完整历史追溯能力。
# 绘制自定义排序的摘要图 print("\n--- 自定义排序的SHAP摘要图 ---") shap.summary_plot( shap_values_ordered_for_plot, X_ordered_for_plot, plot_type="bar", feature_names=custom_feature_order, # 注意这里传入的是自定义顺序的特征名称 sort=False # 禁用自动排序 ) plt.title("Custom Ordered SHAP Summary Plot") plt.show()4. 完整示例代码 将上述所有步骤整合到一个可运行的脚本中：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import shap import pandas as pd from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers # 示例数据 X = np.array([[(1,2,3,3,1),(3,2,1,3,2),(3,2,2,3,3),(2,2,1,1,2),(2,1,1,1,1)], [(4,5,6,4,4),(5,6,4,3,2),(5,5,6,1,3),(3,3,3,2,2),(2,3,3,2,1)], [(7,8,9,4,7),(7,7,6,7,8),(5,8,7,8,8),(6,7,6,7,8),(5,7,6,6,6)], [(7,8,9,8,6),(6,6,7,8,6),(8,7,8,8,8),(8,6,7,8,7),(8,6,7,8,8)], [(4,5,6,5,5),(5,5,5,6,4),(6,5,5,5,6),(4,4,3,3,3),(5,5,4,4,5)], [(4,5,6,5,5),(5,5,5,6,4),(6,5,5,5,6),(4,4,3,3,3),(5,5,4,4,5)], [(1,2,3,3,1),(3,2,1,3,2),(3,2,2,3,3),(2,2,1,1,2),(2,1,1,1,1)]]) y = np.array([0, 1, 2, 2, 1, 1, 0]) # 构建并训练一个简单的CNN模型 model = keras.Sequential([ layers.Conv1D(128, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(5,5)), layers.MaxPooling1D(pool_size=2), layers.LSTM(128, return_sequences=True), layers.Flatten(), layers.Dense(128, activation='relu'), layers.Dense(3, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(X, y, epochs=10, verbose=0) # 解释器和SHAP值计算 explainer = shap.GradientExplainer(model, X) shap_values = explainer.shap_values(X) # 原始问题中指定了用于绘图的数据切片 cls = 0 idx = 0 X_for_plot = X[:, idx, :] shap_values_for_plot = shap_values[cls][:, idx, :] # 定义原始特征名称 original_feature_names = ["Feature1", "Feature2", "Feature3", "Feature4", "Feature5"] # --- 默认排序的SHAP摘要图（用于对比）--- print("--- 默认排序的SHAP摘要图 ---") shap.summary_plot(shap_values_for_plot, X_for_plot, plot_type="bar", feature_names=original_feature_names) plt.title("Default SHAP Summary Plot (Sorted by Importance)") plt.show() # --- 自定义特征排序 --- # 1. 定义你期望的特征顺序 custom_feature_order = ["Feature3", "Feature5", "Feature1", "Feature4", "Feature2"] # 确保自定义顺序中的所有特征名称都存在于原始特征名称中 if not all(f in original_feature_names for f in custom_feature_order): raise ValueError("自定义特征顺序中包含不在原始特征列表中的名称！
" << std::endl; return 1; } while (std::getline(file, line)) { std::cout << line << std::endl; } file.close(); return 0; } 2. 一次性读取整个文件到字符串 适用于小文件，想快速获取全部内容。
PHP本身不提供直接获取整个目录大小的函数，但可以通过递归遍历目录中的所有文件并累加其大小来实现。
接下来，我们使用for循环迭代文件对象，统计文件行数。
\n"; // 接下来可以安全地在该目录下创建文件 } else { echo "目录 {$dirPath} 不存在。
在C++中获取系统环境变量，最常用的方法是使用标准库函数 getenv。
不复杂但容易忽略细节。
可以通过以下代码查看： <?php $gd_info = gd_info(); echo '<pre>'; print_r($gd_info); echo '</pre>'; ?> 如果输出中包含 GIF Read Support 和 GIF Create Support 且值为 true，说明可以读取和创建 GIF 图像。
例如，如果你的表名为 ff，你可以执行以下SQL语句来添加一个名为 checkbox 的字段：ALTER TABLE ff ADD COLUMN checkbox BOOLEAN DEFAULT 0;2. 修改表格显示逻辑 接下来，修改你的PHP代码，在生成表格时，根据 checkbox 字段的值来决定是否显示该行。

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