例如： class Data { private: int val; public: int& get() { // 非const版本，返回可修改的引用 return val; } const int& get() const { // const版本，返回只读引用 return val; }};立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 这样设计的好处是： 非常量对象调用 get() 可以修改返回值 常量对象调用 get() 只能读取，不能修改 Data d1; d1.get() = 100; // 调用非const版本 const Data d2; cout << d2.get(); // 调用const版本，不能赋值mutable关键字的特殊用途 有时候我们希望某个成员变量可以在 const 成员函数中被修改，比如用于缓存或计数。
$stmt = mysqli_prepare($conn, "INSERT INTO users (name, email) VALUES (?, ?)"); mysqli_stmt_bind_param($stmt, "ss", $name, $email); mysqli_begin_transaction($conn); try { foreach ($data as $row) { $name = $row['name']; $email = $row['email']; mysqli_stmt_execute($stmt); } mysqli_commit($conn); echo "Records created successfully"; } catch (Exception $e) { mysqli_rollback($conn); echo "Error: " . $e->getMessage(); } mysqli_stmt_close($stmt); 禁用自动提交：在批量插入数据之前，可以禁用数据库的自动提交功能。
一旦这些起始点被标记，我们就可以利用 ffill() 来完成填充。
DeepSeek App DeepSeek官方推出的AI对话助手App 78 查看详情 type ByName struct{ Courses } func (s ByName) Less(i, j int) bool { return s.Courses[i].Name < s.Courses[j].Name }Less() 方法比较切片中索引 i 和 j 处的元素的 Name 字段，如果 i 处的 Name 小于 j 处的 Name，则返回 true。
虽然短名称看起来简洁，但如果不能清晰表达意图，反而会增加理解成本。
注意：这种方式仅适用于POD（Plain Old Data）类型，不能用于含有虚函数、指针、STL容器等复杂成员的类。
math.isnan(value): 当 value 确定为浮点数后，math.isnan() 会准确判断它是否为 NaN。
这会导致： 派生类中分配的资源（如内存、文件句柄等）无法释放 出现资源泄漏 程序行为未定义 示例说明： 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； class Base { public: ~Base() { cout << "Base 析构" << endl; } }; <p>class Derived : public Base { public: ~Derived() { cout << "Derived 析构" << endl; } };</p><p>int main() { Base* ptr = new Derived; delete ptr; // 只调用 Base 的析构函数 return 0; }</p>输出结果只有“Base 析构”，Derived 的析构函数没有被调用，可能导致资源泄漏。
同样，提供了一个闭包来约束加载的Product。
类模板不能自动推导构造函数参数类型（C++17起支持类模板参数推导）。
子命名空间可以帮助你更细粒度地组织代码。
比如我们有一个排序需求，不同的排序算法可以作为不同策略： type SortStrategy interface { Sort([]int) []int } 实现具体策略 接下来实现具体的策略，比如冒泡排序和快速排序： type BubbleSort struct{} <p>func (b *BubbleSort) Sort(data []int) []int { result := make([]int, len(data)) copy(result, data) n := len(result) for i := 0; i < n-1; i++ { for j := 0; j < n-i-1; j++ { if result[j] > result[j+1] { result[j], result[j+1] = result[j+1], result[j] } } } return result }</p><p>type QuickSort struct{}</p><p><span>立即学习</span>“<a href="https://pan.quark.cn/s/00968c3c2c15" style="text-decoration: underline !important; color: blue; font-weight: bolder;" rel="nofollow" target="_blank">go语言免费学习笔记（深入）</a>”；</p> <div class="aritcle_card"> <a class="aritcle_card_img" href="/ai/%E5%A6%82%E7%9F%A5ai%E7%AC%94%E8%AE%B0"> <img src="https://img.php.cn/upload/ai_manual/000/000/000/175679994166405.png" alt="如知AI笔记"> </a> <div class="aritcle_card_info"> <a href="/ai/%E5%A6%82%E7%9F%A5ai%E7%AC%94%E8%AE%B0">如知AI笔记</a> <p>如知笔记——支持markdown的在线笔记，支持ai智能写作、AI搜索，支持DeepseekR1满血大模型</p> <div class=""> <img src="/static/images/card_xiazai.png" alt="如知AI笔记"> <span>27</span> </div> </div> <a href="/ai/%E5%A6%82%E7%9F%A5ai%E7%AC%94%E8%AE%B0" class="aritcle_card_btn"> <span>查看详情</span> <img src="/static/images/cardxiayige-3.png" alt="如知AI笔记"> </a> </div> <p>func (q *QuickSort) Sort(data []int) []int { result := make([]int, len(data)) copy(result, data) quickSortHelper(result, 0, len(result)-1) return result }</p><p>func quickSortHelper(arr []int, low, high int) { if low < high { pi := partition(arr, low, high) quickSortHelper(arr, low, pi-1) quickSortHelper(arr, pi+1, high) } }</p><p>func partition(arr []int, low, high int) int { pivot := arr[high] i := low - 1 for j := low; j < high; j++ { if arr[j] <= pivot { i++ arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i] } } arr[i+1], arr[high] = arr[high], arr[i+1] return i + 1 } 使用上下文管理策略 创建一个上下文结构体，用于设置和执行当前策略： type Sorter struct { strategy SortStrategy } <p>func (s *Sorter) SetStrategy(strategy SortStrategy) { s.strategy = strategy }</p><p>func (s *Sorter) Sort(data []int) []int { if s.strategy == nil { panic("未设置排序策略") } return s.strategy.Sort(data) } 这样就可以在运行时动态切换算法： func main() { data := []int{64, 34, 25, 12, 22, 11, 90} <pre class="brush:php;toolbar:false;"><pre class="brush:php;toolbar:false;">sorter := &Sorter{} // 使用冒泡排序 sorter.SetStrategy(&BubbleSort{}) sorted1 := sorter.Sort(data) fmt.Println("冒泡排序结果:", sorted1) // 切换为快速排序 sorter.SetStrategy(&QuickSort{}) sorted2 := sorter.Sort(data) fmt.Println("快速排序结果:", sorted2)} 策略模式的核心在于解耦算法与使用它的客户端。
在极端情况下，可以考虑流式解析JSON或分块处理数据。
它的主要作用是检查XML结构、标签使用、必填字段是否存在等问题，确保RSS feed能被阅读器正确解析和显示。
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”； 正确的变量命名实践 为了避免与关键字冲突，并提高代码的可读性，遵循良好的变量命名规范是必不可少的： 避免使用关键字： 绝不能将任何Python关键字用作变量、函数、类或其他标识符的名称。
在Go语言开发中，性能优化离不开对内存分配的深入理解。
实现方式简单直接：使用标准库中的 encoding/json 和 os 包即可完成。
考虑以下代码示例，它展示了导致time.Time undefined错误的情景：package main import ( "fmt" "time" // 正确导入time包 ) func main() { // 错误根源：声明了一个名为 'time' 的局部变量，类型为 int // 这会遮蔽掉导入的 "time" 包 var time int = 10 // 尝试使用 time.Time 类型 // 此时，编译器认为 'time' 是上面声明的 int 变量，而不是 time 包 var alarmTime []time.Time fmt.Printf("当前时间变量值: %d\n", time) // 预期错误：*time.Time undefined (type int has no field or method Time)* // 因为编译器试图在 int 类型的 'time' 变量上查找 'Time' 字段或方法 fmt.Println(alarmTime) }当编译器遇到var alarmTime []time.Time时，它会首先在当前作用域查找名为time的标识符。
4. 完整流程示例代码 将上述步骤整合，形成一个完整的问答系统构建流程：from langchain.document_loaders import DirectoryLoader, PyPDFLoader from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.vectorstores import Chroma from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings # 假设已配置OpenAI API Key from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.llms import OpenAI # 1. 加载和分块文档 def load_and_split_documents(directory_path: str = './static/upload/') -> list: loader = DirectoryLoader(directory_path, glob="./*.pdf", loader_cls=PyPDFLoader) documents = loader.load() # 调整chunk_size和chunk_overlap以优化上下文 text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=150) texts = text_splitter.split_documents(documents) return texts # 2. 创建并持久化向量数据库 def create_vectordb(documents: list, persist_directory: str = './ChromaDb') -> Chroma: embeddings = OpenAIEmbeddings() vectordb = Chroma.from_documents(documents=documents, embedding=embeddings, persist_directory=persist_directory) vectordb.persist() return vectordb # 3. 设置问答链，并配置检索器 def setup_qa_chain(vectordb: Chroma, k_documents: int = 6) -> RetrievalQA: llm = OpenAI(temperature=0, model_name="text-davinci-003") # 关键：通过search_kwargs={"k": k_documents}增加检索文档数量 retriever = vectordb.as_retriever(search_kwargs={"k": k_documents}) qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=llm, retriever=retriever, chain_type="stuff", return_source_documents=True ) return qa_chain # 主执行逻辑 if __name__ == "__main__": # 假设你的PDF文件在 './static/upload/' 目录下 # 请确保设置了OPENAI_API_KEY环境变量 print("--- 步骤1: 加载并分块文档 ---") documents_to_process = load_and_split_documents(directory_path='./static/upload/') print(f"已加载并分块 {len(documents_to_process)} 个文本块。
例如，一个应用可能使用 React 构建前端，而使用 Laravel 构建 API 后端。

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