执行时间限制（max_execution_time） 问题： 压缩或解压大量文件，特别是高压缩比时，可能会非常耗时，导致脚本超时。
dbport: 如果数据库使用非标准端口，请确保此处配置正确。
配置 Apache 虚拟主机（适合长期开发）： 把项目中的 public 目录设置为网站根目录，例如在 httpd-vhosts.conf 中配置： <VirtualHost *:80> DocumentRoot "C:/xampp/htdocs/myproject/public" ServerName ci4.test <Directory "C:/xampp/htdocs/myproject/public"> AllowOverride All Require all granted </Directory> </VirtualHost> 然后修改 hosts 文件添加： 127.0.0.1 ci4.test 浏览器访问 ci4.test 即可。
度加剪辑 度加剪辑（原度咔剪辑），百度旗下AI创作工具 63 查看详情 以下是修正后的代码示例，它演示了如何确保预测概率与原始数据帧正确对齐：import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split # 假设 full_sample 和 ret_df 是您的原始DataFrame # 这里我们创建一些模拟数据用于演示 data = { 'feature1': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'feature2': [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1], 'response': [0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1] } full_sample = pd.DataFrame(data, index=[f'id_{i}' for i in range(10)]) # 模拟 ret_df，包含要进行预测的数据 ret_data = { 'feature1': [1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5], 'feature2': [9.5, 8.5, 7.5, 6.5, 5.5], 'other_col': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] } ret_df = pd.DataFrame(ret_data, index=[f'new_id_{i}' for i in range(5)]) ind_cols = ['feature1', 'feature2'] dep_col = 'response' # 1. 准备训练数据 X_train = full_sample[ind_cols] y_train = full_sample[dep_col] # 2. 训练逻辑回归模型 lm = LogisticRegression(fit_intercept=True) lm.fit(X_train, y_train) # 3. 准备待预测数据，并保留其原始索引 # 这一步至关重要：我们从 ret_df 中提取特征列，并确保它是一个Pandas DataFrame， # 从而保留了原始的索引信息。
调用 delete()： 在获取到的 Stripe\Customer 对象上调用 delete() 方法，即可向 Stripe 发送删除客户的请求。
1. 数组索引的动态递增 在构建动态数组时，常常需要自动递增索引。
基本上就这些。
is None 能够避免某些特殊情况下由于对象重载 __eq__ 方法而导致的意外行为（尽管对于 None 来说这种情况很少见，但遵循PEP 8规范能提高代码的健壮性）。
go get用于下载安装依赖，Go 1.16+默认开启模块模式，自动管理依赖并更新go.mod和go.sum文件。
从小到大调整k值：逐步增加k值，直到响应完整性达到满意水平，同时监控LLM的上下文窗口限制和性能。
符合开闭原则，适合需要灵活替换算法的场景。
41 查看详情 编译注意：链接-ldl，例如： g++ main.cpp -ldl Windows 下使用 LoadLibrary / GetProcAddress / FreeLibrary Windows平台使用Win32 API，需包含<windows.h>。
在上述示例中，当toDoList和doneCrawling通道都没有数据时，select会立即进入default分支。
$string：要被分割的输入字符串。
只要还有别的重载可用，程序依然能编译。
需注意避免在已有go.mod的目录重复执行，并确保GO111MODULE=on或使用Go 1.13+。
合并时间段判断: 将所有时间段的判断合并到一个 if/else if 链中，提高效率和可读性。
这个实例可以像处理普通上传文件一样进行存储。
这不仅能大幅减少CPU开销，也能降低I/O操作（如果是从数据库或远程API获取配置），从而显著提升应用的响应速度。
Golang标准库提供了强大的支持，结合一些技巧可以高效完成接口的单元测试和集成测试。

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