# 对批量的句子进行分词，设置最大序列长度并进行截断和填充 # max_length: 模型的最大输入序列长度，例如512 # truncation=True: 当文本长度超过max_length时，自动截断 # padding=True: 将所有序列填充到批次中最长序列的长度（或max_length，如果max_length更短） # return_tensors='pt': 返回PyTorch张量 tokenized_texts = tokenizer(texts, max_length=512, truncation=True, padding=True, return_tensors='pt') print(f"分词后的输入ID形状: {tokenized_texts['input_ids'].shape}") print(f"分词后的注意力掩码形状: {tokenized_texts['attention_mask'].shape}")注意事项： 直接使用 tokenizer() 函数而非 batch_encode_plus 是更现代且推荐的做法，它能更好地处理各种配置。
示例：二分搜索 考虑一个二分搜索的例子。
当数据集非常庞大，并且需要根据某个或多个列进行分组，然后对每个分组执行抽样时，情况会变得复杂。
map(str, ...) 将元组中的每个数字转换为字符串，然后 "".join(...) 将这些字符串拼接起来，形成一个完整的整数尾数字符串。
选择合适方式确保指针安全使用。
尤其在过滤多层级数组（如菜单、分类、评论等）时，使用递归函数可以灵活地遍历并筛选出符合条件的数据。
确保终端支持UTF-8，并在写入文件时明确指定编码： 保存文本文件时使用UTF-8 without BOM。
这不仅简化了数据处理逻辑，也显著提升了应用程序的性能。
主要有以下两种注释类型： 1. 单行注释（#） 使用井号 # 开头，从 # 开始到该行结束的内容都会被 Python 解释器忽略。
对每个元素应用回调函数，返回新值。
基本上就这些。
错误示例：assert process_data(), "处理失败" 在开启优化后，process_data() 根本不会调用，导致逻辑缺失 正确做法：先执行操作，再对结果做断言检查 基本上就这些。
数据库或表的内部编码由其创建时指定，并在数据存储时生效。
成功编译后，可执行文件或库文件通常会被放置在$GOPATH/bin或$GOBIN目录下。
可以将方法绑定到特定的接收者，并将方法值作为参数传递给其他函数。
结合文件上传场景，可以为每次上传的文件生成唯一的递增编号，比如 file_1.jpg、file_2.jpg 等，避免文件名冲突并便于管理。
这意味着在函数内部对切片元素进行的修改会直接影响到原始切片所引用的底层数组，从而实现原地（in-place）操作，避免了不必要的内存分配和数据拷贝，这对于排序算法的效率至关重要。
但通过一些技术手段，可以实现模块的热替换，从而达到“热更新”的效果。
3.1 ON 子句的正确放置 每个JOIN操作都应该有其对应的ON子句来指定连接条件。
-->举个例子，假设你有一个配置文件，里面有些复杂的节点，你就可以用注释来解释它们的作用：<configuration> <!-- 数据库连接设置：请确保这里的用户名和密码是加密存储的，不要直接暴露在生产环境！

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