这不仅中断了用户操作流程，也降低了用户体验。
如果我们需要滚动到列表的最后一个元素，其索引为len(list) - 1。
达芬奇 达芬奇——你的AI创作大师 50 查看详情 string text = "age: 25, name: Tom"; regex pat(R"(\d+)"); smatch matches; if (regex_search(text, matches, pat)) {     cout << "找到数字: " << matches[0] << endl; } smatch 是 string match 的容器，matches[0] 表示完整匹配的内容，如果有分组，可以用 matches[1], matches[2] 等获取。
百度文心百中 百度大模型语义搜索体验中心 22 查看详情 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim class func_NN(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.a = nn.Parameter(torch.rand(1)) self.b = nn.Parameter(torch.rand(1)) def forward(self, inp): # 中间计算步骤 mul_x = torch.cos(self.a.view(-1, 1) * inp) sum_x = mul_x - self.b # 关键步骤1: 显式保留中间张量的梯度 # 这会告诉PyTorch在反向传播后不要丢弃这些张量的梯度 mul_x.retain_grad() sum_x.retain_grad() # 关键步骤2: 将中间张量存储为模型实例的属性 # 这样在forward方法执行后，我们可以在外部访问它们 self.mul_x = mul_x self.sum_x = sum_x return sum_x # 准备数据和模型 a_true = torch.Tensor([0.5]) b_true = torch.Tensor([0.8]) x_data = torch.linspace(-1, 1, 10) # 模拟带有噪声的标签数据 y_label = a_true * x_data + (0.1**0.5) * torch.randn_like(x_data) * 0.001 + b_true input_data = torch.linspace(-1, 1, 10) model = func_NN() loss_fn = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 执行一次前向传播和反向传播 # 在实际训练中，这通常在一个循环内完成 optimizer.zero_grad() # 清零之前的梯度 output = model.forward(inp=input_data) loss = loss_fn(y_label, output) loss.backward() # 执行反向传播 # 反向传播完成后，现在可以访问中间张量的梯度了 print("mul_x 的梯度:") print(model.mul_x.grad) print("\nsum_x 的梯度:") print(model.sum_x.grad) # 注意：如果需要继续训练，通常会在这里调用 optimizer.step() # optimizer.step()代码解释 mul_x.retain_grad() 和 sum_x.retain_grad(): 这两行代码是核心。
使用Moq可隔离.NET微服务的外部依赖，通过模拟接口如IUserRepository和ILogger，验证方法调用与异步行为，确保业务逻辑正确性。
答案是通过预定义宏判断操作系统，如_WIN32表示Windows，__linux__表示Linux，可结合条件编译实现跨平台识别与代码适配。
本教程详细阐述了在Scrapy中使用CSS选择器时，如何精确提取HTML标签（如p标签）的内部文本内容，而非包含标签的完整HTML结构。
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缺点是需要复制数据，如果 C 结构体很大，可能会影响性能。
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PHP微服务认证需统一机制、集中管理凭证并保障通信安全。
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本教程旨在解决 Tkinter 中程序化生成图像（非文件加载）的缩放难题。
当尝试安装python时遇到“无法访问windows installer服务”错误，通常是由于系统中的windows installer服务未运行或注册不正确所致。
在与外部 API 交互时，我们经常需要获取并解析其返回的 JSON 数据。
Windows使用GetModuleFileName获取可执行文件路径，Linux通过readlink读取/proc/self/exe符号链接获取；2. 可用宏定义封装跨平台函数getCurrentExecutablePath统一调用接口，返回路径不包含结尾斜杠。
对于HTML属性，我们应该使用template.HTMLAttr类型。
package main import "fmt" type Friend struct { name string age int } type Friends struct { friends []Friend } func (f Friends) Len() int { return len(f.friends) } func (f Friends) Get(i int) Friend { return f.friends[i] } func main() { myFriends := Friends{ friends: []Friend{ {name: "Alice", age: 30}, {name: "Bob", age: 25}, {name: "Charlie", age: 35}, }, } for i := 0; i < myFriends.Len(); i++ { friend := myFriends.Get(i) fmt.Printf("Index: %d, Name: %s, Age: %d\n", i, friend.name, friend.age) } }优点： 保持 Friends 为结构体类型，可以方便地添加额外的方法。
核心原理： 当闭包在 defer 语句中被定义时，它捕获的是外部变量 i 的引用，而不是其在定义那一刻的值。
这意味着即使函数定义在一个命名空间内，只要它的参数类型与调用时的对象有关，就可以被自动“找到”。

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