使用 and 组合多个条件 当需要同时满足多个条件时，使用 and。
例如，欧洲许多地区习惯使用逗号作为小数分隔符（如 "13,7"），而pydantic默认期望使用点号作为小数分隔符（如 "13.7"）来解析浮点数。
"".join(map(str, t.digits)): 将 digits 元组中的每个数字转换为字符串，然后连接起来，形成整数尾数。
步骤： 计算每个节点的入度 将所有入度为 0 的节点加入队列 从队列取节点，加入结果，遍历其邻接点，入度减 1；若减为 0 则入队 重复直到队列为空 若结果中节点数等于总节点数，则存在拓扑序；否则图中有环 #include <iostream> #include <vector> #include <queue> using namespace std; vector<int> topoSortKahn(int n, vector<vector<int>>& adj) { vector<int> indegree(n, 0); // 计算入度 for (int u = 0; u < n; u++) { for (int v : adj[u]) { indegree[v]++; } } queue<int> q; for (int i = 0; i < n; i++) { if (indegree[i] == 0) { q.push(i); } } vector<int> result; while (!q.empty()) { int u = q.front(); q.pop(); result.push_back(u); for (int v : adj[u]) { indegree[v]--; if (indegree[v] == 0) { q.push(v); } } } if (result.size() != n) { cout << "图中存在环，无法进行拓扑排序\n"; return {}; } return result; } 2. DFS 方法（基于后序遍历） 利用 DFS 遍历图，记录节点的“完成时间”，完成后按逆序输出即为拓扑序。
错误处理: 提供的代码包含了对总长度不匹配的断言检查，这有助于在早期发现配置错误。
解决方案概述 核心思路是首先使用nltk库将长文本分解成独立的句子，然后通过一个自定义函数，将这些句子智能地组合成符合最大长度限制的文本块。
function config($options = ['debug' => false], $level = 1) {     // ... } null作为占位符：如果想跳过某个参数，可以设默认值为null，在函数内部判断是否传入。
这样，浏览器在解析文档时会正确地识别并应用这些样式，而不会将其内容显示为文本。
它通常接受三个参数： data: 这是服务器返回的实际数据，可以是字符串、JSON 对象、XML 文档等，具体取决于服务器的响应头 Content-Type 和 AJAX 请求的 dataType 设置。
如果 DataFrame 中包含非数值类型的数据，df.mean() 方法会自动忽略这些列。
import "C": 这是 cgo 的核心，它使得 Go 代码可以访问 C 语言的类型、变量和函数。
set MYSQLCLIENT_CFLAGS="-IC:\path\to\mysql-connector-c\include" set MYSQLCLIENT_LDFLAGS="-LC:\path\to\mysql-connector-c\lib -llibmysql" pip install mysqlclient 方法二：永久设置系统环境变量 将 C:\path\to\mysql-connector-c\lib 添加到系统 Path 环境变量中。
例如：from pathlib import Path, PurePosixPath, PureWindowsPath raw_string = r'.\mydir\myfile' print(Path(raw_string)) print(PurePosixPath(raw_string))在 Windows 和 Linux 系统上运行以上代码，会得到相同的输出：.\mydir\myfile .\mydir\myfile可以看到，Path 对象并没有将 Windows 风格的路径转换为 Linux 风格的路径。
使用Redis + Lua脚本可实现跨实例共享状态的限流。
ceil($float)：向上取整，返回不小于该数的最小整数。
基本使用示例 以下是一个简单的并发下载模拟，使用 WaitGroup 等待所有任务完成： 立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；package main <p>import ( "fmt" "sync" "time" )</p><p>func downloadFile(id int, wg <em>sync.WaitGroup) { defer wg.Done() // 任务完成，计数器减1 fmt.Printf("开始下载文件 %d\n", id) time.Sleep(2 </em> time.Second) // 模拟耗时操作 fmt.Printf("完成下载文件 %d\n", id) }</p><p>func main() { var wg sync.WaitGroup</p><pre class="brush:php;toolbar:false;"><pre class="brush:php;toolbar:false;">for i := 1; i <= 3; i++ { wg.Add(1) // 增加等待计数 go downloadFile(i, &wg) } wg.Wait() // 阻塞，直到所有 goroutine 调用 Done fmt.Println("所有文件下载完成")} 输出结果会显示三个任务并发执行，最后统一输出“所有文件下载完成”。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 限制 recover 的使用范围 recover 只应在顶层或明确设计的“守护”层使用，比如： Web 框架的中间件中捕获 handler 的 panic，返回 500 错误 goroutine 内部防止 panic 导致整个程序退出 插件或模块化系统中隔离不信任代码 不要在普通业务逻辑中插入 defer + recover 来“兜底”。
#include <vector> #include <iostream> #include <omp.h> // For OpenMP int main() { std::vector<double> vec(100000000, 1.0); double sum = 0.0; #pragma omp parallel for reduction(+:sum) for (size_t i = 0; i < vec.size(); ++i) { sum += vec[i]; } std::cout << "Sum: " << sum << std::endl; return 0; }OpenMP的优点是易学易用，对现有代码侵入性小，非常适合CPU密集型循环的并行化。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； // main_test.gopackage main import (     "net/http"     "net/http/httptest"     "testing" ) func BenchmarkHandler(b *testing.B) {     req := http.NewRequest("GET", "/", nil)     recorder := httptest.NewRecorder()     b.ResetTimer()     for i := 0; i < b.N; i++ {         handler(recorder, req)         recorder.Flush() // 清空缓冲，模拟连续请求     } } 这个基准测试会自动运行多次（由b.N控制），Go会根据执行时间动态调整循环次数，最终输出每操作耗时（ns/op）和内存分配情况。
多个 shared_ptr 可以指向同一个对象，内部使用引用计数，最后一个释放时自动销毁对象。

本文链接：http://www.stevenknudson.com/386923_92560.html