std::vector<int> nums = {10, 20, 30}; for (auto it = nums.begin(); it != nums.end(); ++it) { std::cout << *it << " "; } 说明： begin() 指向首元素，end() 指向末尾后一位。
如果需要存储多个相同类型但彼此独立的实体（如多个订单），应使用这些实体的唯一ID作为数组键，或者直接使用数字索引数组（$array[] = $value;）。
// '$1' - 插入捕获组1匹配到的内容，即原始的分隔符（* 或 -）。
声明和初始化栈 stack 的模板定义形式为：std::stack<类型> 栈名; 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 例如： std::stack<int> s; // 存储整数的栈 std::stack<string> str_s; // 存储字符串的栈 std::stack<double> d_s; // 存储双精度浮点数的栈 注意：stack 不支持用列表初始化（如 std::stack s{1,2,3};），只能通过压入元素的方式添加数据。
它可以是： 函数指针 Lambda 表达式（注意：带有状态的 lambda 会改变 unique_ptr 类型） 函数对象（仿函数） 基本语法格式 声明带自定义删除器的 unique_ptr 需要将删除器类型作为模板参数： template<typename T, typename Deleter> std::unique_ptr<T, Deleter> 例如： 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； std::unique_ptr<int, void(*)(int*)> ptr(p, [](int* p){ delete p; }); // 或更常见地使用 auto 推导 常见使用示例 1. 使用 Lambda 表达式作为删除器 适用于简单逻辑，如释放数组或调用特定函数： auto array_deleter = [](int* p) {     delete[] p; }; std::unique_ptr<int[], decltype(array_deleter)> arr(new int[10], array_deleter); 更简洁写法（利用类型推导）： auto del = [](int* p) { delete[] p; }; auto ptr = std::make_unique<int[]>(10); // C++14 起支持 // 或手动构造： std::unique_ptr<int[], decltype(del)> arr(new int[10], del); 2. 使用函数指针 稿定抠图 AI自动消除图片背景 30 查看详情 适合可复用的删除逻辑： void close_file(FILE* f) {     if (f) fclose(f); } std::unique_ptr<FILE, void(*)(FILE*)> file(fopen("test.txt", "r"), close_file); // 使用时像普通指针一样： if (file) fprintf(file.get(), "Hello"); 3. 使用函数对象（仿函数） 当删除逻辑较复杂或需携带状态时可用： struct FileCloser {     void operator()(FILE* f) const {         if (f) {             printf("Closing file\n");             fclose(f);         }     } }; std::unique_ptr<FILE, FileCloser> fp(fopen("data.txt", "w")); 4. 与 Windows API 配合使用（如 GDI 对象） #include <windows.h> struct DeleteObjectDeleter {     void operator()(HGDIOBJ obj) const {         if (obj) DeleteObject(obj);     } }; std::unique_ptr<GDI_OBJECT, DeleteObjectDeleter> pen(CreatePen(...)); 注意事项 使用自定义删除器时需注意以下几点： 删除器必须是无状态的函数指针或显式指定类型；否则每个 lambda 都会产生不同类型的 unique_ptr 若使用 Lambda 且不捕获变量，推荐使用 decltype 明确类型 删除器在编译期确定，运行时不能更改 对于数组类型，应使用 T[] 作为模板参数，并配合 delete[] C++14 起支持 make_unique 创建数组，但不支持传入自定义删除器，只能手动构造 基本上就这些。
本文将介绍如何在Go语言中使用循环结构打印 "Hello, World!" 字符串100次。
chunk_size (int): 每个文本块的最大字符数。
确保 mode 与重塑后的数组维度和通道数匹配。
线程池的合理配置 使用线程池能有效管理线程生命周期，避免频繁创建销毁带来的开销。
使用异步方法调用数据库存储过程需通过ExecuteReaderAsync、ExecuteNonQueryAsync或ExecuteScalarAsync配合SqlCommand，确保方法返回Task或Task<T>，并用await实现非阻塞操作。
torchmetrics示例 (推荐用于PyTorch训练循环中)：import torch from torchmetrics.classification import MultilabelF1Score, MultilabelAveragePrecision # 假设真实标签和预测概率 # num_classes = 7 num_labels = 7 num_samples = 10 target_labels = torch.randint(0, 2, (num_samples, num_labels)).float() # 真实标签 (0或1) predicted_probs = torch.rand(num_samples, num_labels) # 模型输出的概率 (经过Sigmoid) # 或者直接使用Logits，让metrics内部处理Sigmoid predicted_logits = torch.randn(num_samples, num_labels) # 实例化F1分数，可以指定 average 方式 (e.g., 'micro', 'macro', 'weighted', 'none') # MultilabelF1Score 期望输入是 (preds, target) # preds: 概率 (float) 或 原始logits (float) # target: 真实标签 (int 或 float, 0/1) f1_score_micro = MultilabelF1Score(num_labels=num_labels, average='micro', validate_args=False) f1_score_macro = MultilabelF1Score(num_labels=num_labels, average='macro', validate_args=False) # 计算F1分数 # 注意：MultilabelF1Score 可以直接接收概率或logits，但通常建议给概率 f1_micro_val = f1_score_micro(predicted_probs, target_labels.long()) # target_labels需要是long类型对于F1Score f1_macro_val = f1_score_macro(predicted_probs, target_labels.long()) print(f"Micro F1 Score: {f1_micro_val.item()}") print(f"Macro F1 Score: {f1_macro_val.item()}") # 实例化mAP # MultilabelAveragePrecision 期望输入是 (preds, target) # preds: 概率 (float) # target: 真实标签 (int 或 float, 0/1) map_metric = MultilabelAveragePrecision(num_labels=num_labels, validate_args=False) # 计算mAP map_val = map_metric(predicted_probs, target_labels.long()) # target_labels需要是long类型对于mAP print(f"mAP: {map_val.item()}") # 如果输入是logits，可以这样处理 (MultilabelF1Score 和 MultilabelAveragePrecision 默认不带sigmoid，需要手动处理或确保其内部处理了) # 对于MultilabelF1Score和MultilabelAveragePrecision，当输入是概率时，通常需要手动将target转换为long # 如果输入是logits，则需要确保metrics内部会执行sigmoid # 更好的做法是，统一将模型输出转换为概率再传入metrics probs_from_logits = torch.sigmoid(predicted_logits) f1_micro_val_logits = f1_score_micro(probs_from_logits, target_labels.long()) map_val_logits = map_metric(probs_from_logits, target_labels.long()) print(f"Micro F1 Score (from logits): {f1_micro_val_logits.item()}") print(f"mAP (from logits): {map_val_logits.item()}")总结与注意事项 将ViT从单标签多分类转换为多标签分类，关键在于以下几点： 模型输出层： 确保模型的最终全连接层输出与类别数量相等的Logits，并且不带Softmax激活。
这意味着我们的Go应用可以更纯粹地专注于它该做的事情，而将诸如负载均衡、熔断、限流、请求重试、分布式追踪、TLS加密等复杂任务，优雅地委托给服务网格的边车代理来处理。
语法格式如下： virtual 返回类型 函数名(参数列表) = 0; 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 例如： virtual void draw() = 0; 这表示 draw() 是一个纯虚函数，任何继承该类的子类都必须提供自己的 draw() 实现。
将这些点按顺序放入数组中，每个x和y交替排列： // 示例：绘制一个五边形 $points = [ 200, 50, // 点1 250, 100, // 点2 230, 170, // 点3 170, 170, // 点4 150, 100 // 点5 ]; 注意：点的顺序影响形状，建议顺时针或逆时针依次排列。
package main import "fmt" type UselessStruct struct { a int b int } func main() { // 1. 预分配一个长度为5的指针切片 mySlice := make([]*UselessStruct, 5) // 2. 通过索引直接赋值填充每个位置 for i := range mySlice { // 遍历切片的索引 mySlice[i] = new(UselessStruct) // 为每个位置分配并赋值一个新的UselessStruct指针 // 或者 mySlice[i] = &UselessStruct{} 效果相同 } fmt.Println(mySlice) // 预期输出：[0xc0... 0xc0... 0xc0... 0xc0... 0xc0...] (5个不同的指针) }优点： 语义清晰： 代码明确表达了“我要创建5个元素并逐一初始化它们”的意图。
然而，Go的设计哲学强烈鼓励使用通道（channels）作为主要的通信机制。
在实际应用中，建议使用专门的 EXIF 序列化库，以确保数据的正确性和兼容性。
"; } else { echo "无法打开文件进行写入。
示例： 立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； if x > 10 {     fmt.Println("x 大于 10") } else {     fmt.Println("x 小于等于 10") } 带初始化语句的 if Go允许在 if 前添加一个初始化语句，常用作变量声明或函数调用，该变量作用域仅限于整个 if-else 结构。
继承Generic[T]: 将result_property类声明为Generic[T]。

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