编写一个简单的HTTP服务器 我们先实现一个轻量级的HTTP处理器，返回简单的JSON响应： // main.gopackage main import (     "encoding/json"     "net/http" ) func handler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {     response := map[string]string{"message": "Hello, World"}     w.Header().Set("Content-Type", "application/json")     json.NewEncoder(w).Encode(response) } func main() {     http.HandleFunc("/", handler)     http.ListenAndServe(":8080", nil) } 为处理器编写基准测试 使用Go的标准库net/http/httptest创建一个测试服务器，在不启动真实端口的情况下模拟请求，适合在go test中运行。
默认情况下，模型会自动关联“复数形式”的表名。
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通过这个钩子，我们可以检查购物车中是否存在特定的产品变体，如果存在，则进一步检查是否包含了预定义的简单产品。
由于UDP不保证可靠性，实际应用中可根据需要添加心跳、重传和序列号机制来增强稳定性。
循环引用的产生原因 当两个或多个对象通过shared_ptr互相强引用时，各自的引用计数永远不会归零，析构函数不会被调用。
更实际的场景是，XML作为传统系统的数据交换格式，通过链下预处理和数据转换，间接与智能合约生态系统互动，而非在链上直接解析。
打开文件流 要打开一个文件，需要创建相应的文件流对象，并调用其open()方法，或在构造对象时直接传入文件路径。
#include <fstream> #include <iostream> using namespace std; 打开并写入文件 使用 ofstream 创建一个输出文件流对象，并指定文件名。
即使尝试了其他LDFLAGS配置，结果也一样。
数据类型：$pricePerKg 和 $quantityInKg 都应该使用浮点数（float）类型，以支持小数位的价格和数量。
独立部署与扩展：组件可以独立部署和横向扩展。
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset # 假设您有一个非常大的文本列表 all_texts = ['长文本1', '长文本2', ..., '长文本N'] # N可能非常大 # 定义批次大小 batch_size = 16 # 根据您的GPU内存调整，尝试16, 8, 4等更小的值 # 分词所有文本 (注意：如果all_texts非常大，这一步本身可能耗内存，可以考虑分批次分词) # 为了演示方便，我们假设分词结果可以一次性存储 tokenized_inputs = tokenizer(all_texts, max_length=512, truncation=True, padding='max_length', # 确保所有批次长度一致 return_tensors='pt') input_ids_tensor = tokenized_inputs['input_ids'] attention_mask_tensor = tokenized_inputs['attention_mask'] # 创建一个TensorDataset dataset = TensorDataset(input_ids_tensor, attention_mask_tensor) # 创建DataLoader dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False) all_embeddings = [] # 迭代处理每个批次 print(f"\n开始分批处理，批次大小为: {batch_size}") with torch.no_grad(): for batch_idx, batch in enumerate(dataloader): batch_input_ids, batch_attention_mask = batch # 将批次数据移动到GPU if torch.cuda.is_available(): batch_input_ids = batch_input_ids.to('cuda') batch_attention_mask = batch_attention_mask.to('cuda') # 模型前向传播 outputs = model(input_ids=batch_input_ids, attention_mask=batch_attention_mask) # 获取词嵌入并移回CPU（可选，但推荐，以释放GPU内存） batch_word_embeddings = outputs.last_hidden_state.cpu() all_embeddings.append(batch_word_embeddings) print(f" 处理批次 {batch_idx+1}/{len(dataloader)}，词嵌入形状: {batch_word_embeddings.shape}") # 合并所有批次的词嵌入 final_embeddings = torch.cat(all_embeddings, dim=0) print(f"\n所有文本的最终词嵌入形状: {final_embeddings.shape}")注意事项： 调整batch_size： 这是解决内存溢出最关键的参数。
注意事项 sort()和rsort()函数会直接修改原数组，如果需要保留原数组，请先复制一份再进行排序。
适用于需要重复使用 vector 的场景 执行速度快，只是重置大小，不重新申请内存 示例代码： #include <vector> #include <iostream> int main() { std::vector<int> vec = {1, 2, 3, 4, 5}; vec.clear(); // 清空所有元素 std::cout << "Size after clear: " << vec.size() << std::endl; // 输出 0 return 0; } 彻底释放内存：使用 swap 技巧 如果希望清空 vector 并释放其所占用的内存，可以配合一个空的临时 vector 使用 swap。
本文详细介绍了如何启动外部进程，以及两种主要的进程终止策略： 即时终止：通过Process.Kill()方法强制终止一个正在运行的进程。
总之，[[fallthrough]]虽简单，但在团队协作和静态检查严格的项目中对保障代码质量具有重要意义。
结构体大小对性能的影响 结构体越大，值传递的开销越高。
根据实际需求选择合适的循环结构，能让代码更清晰高效。
Go 语言的底层类型（如 int、string、slice、map、struct 等）是有限的。

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