设置请求头： headers 字典模拟浏览器请求，避免被服务器拒绝。
这不仅让类名变得又臭又长，也让代码结构变得模糊不清。
输出转义是第一道也是最关键的防线： 这是处理XSS最直接、最有效的方法。
立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； 结合缓存策略减少重复计算 实时输出常用于长时间运行任务（如日志处理、批量导入）。
这对于需要根据索引高效移除特定元素的场景（例如 Dijkstra 算法中更新节点的距离）非常有用。
2. 判断回文字符串 使用对撞指针判断一个字符串是否为回文（忽略大小写和非字母数字字符）： 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； bool isPalindrome(string s) { int left = 0, right = s.size() - 1; while (left < right) { // 跳过非字母数字字符 while (left < right && !isalnum(s[left])) left++; while (left < right && !isalnum(s[right])) right--; <pre class='brush:php;toolbar:false;'> if (tolower(s[left]) != tolower(s[right])) return false; left++; right--; } return true;}这个方法逐个比较首尾字符，跳过无效字符，直到两指针相遇。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 集成校验库增强灵活性 内置校验规则有限，复杂场景建议引入 go-playground/validator/v10。
具体来说，当阅读器首次抓取一个RSS源时，它会把所有文章的内容以及它们的GUID、链接等信息存储到本地数据库中，并默认标记为“未读”。
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尽管std::vector本身是通过引用传递的，但其内部的A对象在从Python列表转换到std::vector<A>时，Pybind11的默认行为通常是按值复制这些对象。
这意味着在die()/exit()之后的任何代码都不会被执行，也不会有任何输出被发送到客户端。
mousePressEvent： 当鼠标按下时，根据当前鼠标位置判断是开始绘制新矩形，还是编辑现有矩形的边。
import QuantLib as ql import pandas as pd # 假设以下变量已定义和初始化 # bond: QuantLib的FixedRateBond对象 # curve: 已经引导（bootstrapped）的QuantLib收益率曲线对象 # today: ql.Date, 评估日 # day_count: ql.DayCount fields = ['accrualStartDate', 'accrualEndDate', 'date', 'nominal', 'rate', 'amount', 'accrualDays', 'accrualPeriod'] BondCashflows = [] # 遍历债券的现金流，通常不包括最后一期（本金支付，如果已包含在amount中） # 或者根据实际情况调整遍历范围 for cf in list(map(ql.as_fixed_rate_coupon, bond.cashflows()))[:-1]: row = {fld: eval(f"cf.{fld}()") for fld in fields} row['AccrualPeriod'] = round((row['accrualEndDate'] - row['accrualStartDate']) / 365, 4) # 只处理评估日或之后发生的现金流 if row['date'] >= today: # 计算以评估日为参考点的零利率和折现因子 (用于NPV) row['ZeroRate (NPV)'] = round(curve.zeroRate(row['date'], day_count, ql.Compounded, ql.Annual).rate(), 9) row['DiscFactor (NPV)'] = round(curve.discount(row['date']), 9) # 计算以结算日为参考点的折现因子 (用于Dirty Price) # 关键步骤：DF(S, T) = DF(E, T) / DF(E, S) df_e_t = curve.discount(row['date']) # 从评估日到现金流日的折现因子 df_e_s = curve.discount(bond.settlementDate()) # 从评估日到结算日的折现因子 row['DiscFactor (Dirty Price)'] = round(df_e_t / df_e_s, 9) # 也可以计算以结算日为参考点的远期利率 (ZeroRate for Dirty Price) # forwardRate(settlementDate, cashflowDate, ...) # 对应的是从结算日到现金流日的年化利率 row['ZeroRate (Dirty Price)'] = round(curve.forwardRate(bond.settlementDate(), row['date'], day_count, ql.Compounded, ql.Annual).rate(), 9) else: # 对于评估日之前的现金流，根据业务需求进行处理，通常设为0或不计算 row['ZeroRate (NPV)'] = 0 row['ZeroRate (Dirty Price)'] = 0 row['DiscFactor (NPV)'] = 0 row['DiscFactor (Dirty Price)'] = 0 # 计算NPV和Dirty Price的现金流贡献 row['NPV'] = round(row['DiscFactor (NPV)'] * row['amount'], 9) row['Dirty Price'] = round(row['DiscFactor (Dirty Price)'] * row['amount'], 9) BondCashflows.append(row) BondCashflows_df = pd.DataFrame(BondCashflows) print(BondCashflows_df)代码解析与注意事项 curve.discount(row['date']): 这行代码获取的是从当前评估日 today 到每个现金流日期 row['date'] 的折现因子，即 DF(E, T)。
算家云 高效、便捷的人工智能算力服务平台 37 查看详情 // 安装后包含头文件 #include <gmpxx.h> #include <iostream> <p>int main() { mpz_class a, b, c; a = "123456789012345678901234567890"; b = "987654321098765432109876543210"; c = a + b; cout << c << endl; // 输出大数相加结果 return 0; }</p> 编译时需链接GMP： g++ program.cpp -lgmp -lgmpxx Boost.Multiprecision Boost库中的multiprecision模块更现代，兼容C++标准，无需额外安装（部分系统需装boost-dev）。
观察者模式和发布-订阅模式经常被混淆，但它们之间还是有一些区别的。
避免使用动态包含： 尽量避免使用include()、require()等函数动态包含文件。
SPLIT列的某个单元格可能包含如“0.6 Government / 0.4 Credit”这样的复合字符串，其中“ / ”是分隔符。
如果构造函数定义了参数，那么在实例化该类时，必须提供这些参数。
这样可以确保预测结果的每一行都与原始数据帧的相应行在逻辑上绑定。
--- 尝试读取无效UTF-8文件: invalid_utf8.txt --- 读取无效文件时发生错误（程序将中止或返回错误）: 文件 invalid_utf8.txt 第 2 行包含无效的UTF-8编码。

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