立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； // 正向遍历 for (auto it = myMap.begin(); it != myMap.end(); ++it) { std::cout << it->first << ": " << it->second << std::endl; } // 反向遍历 for (auto rit = myMap.rbegin(); rit != myMap.rend(); ++rit) { std::cout << rit->first << ": " << rit->second << std::endl; } 迭代器方式灵活，可在遍历时安全地删除元素（使用erase(it++)技巧）。
直接应用于原始文本数据： SMOTE不能直接应用于原始文本数据。
json.Number本质上是一个字符串类型，它完整地保留了原始数字的字符串表示。
这一行为可能导致代码意外修改，且目前无法通过设置全局禁用。
通过将字符串从其当前编码（如果已知）或简单地尝试将其转换为UTF-8，我们可以有效地“清洗”字符串。
立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 2. 使用 std::size (C++17 起) C++17 引入了 std::size，可更简洁地获取数组长度： int arr[] = {1, 2, 3, 4}; size_t len = std::size(arr); // 返回 4 它不仅适用于原生数组，也兼容标准容器（如 vector、array），代码更统一、安全。
要观察C++智能指针引用计数的变化，最直接有效的方法是使用 std::shared_ptr 提供的 use_count() 接口。
性能优化: 对于非常大的数据集，melt 和 groupby 操作可能会消耗较多内存和时间。
函数调用的开销（创建栈帧、参数传递、上下文切换）相比简单的循环要大得多。
嗯，我前面也提到了，光靠正则表达式过滤注释，就像是给一个漏水的桶打补丁。
") with open(geojson_path) as f: geojson_data = json.load(f) processed_features = [] # 用于存储处理后的新特征 # --- 处理每个LineString特征 --- for feature in geojson_data["features"]: coords = feature["geometry"]["coordinates"] # 存储当前LineString所有点的缓冲区 individual_buffers = [] for x, y, *z in coords: # 使用 *z 来处理可能存在的第三个维度（Z值），但我们只关心X和Y # 1. 创建GeoSeries点对象，并指定其原始CRS (WGS84) # geopandas.points_from_xy 期望 x 和 y 坐标的列表 point_gs = gpd.points_from_xy([x], [y], crs=4326) # 2. 将点重投影到适合距离计算的投影CRS # 对于美国数据，EPSG:2163 是一个常见的等面积投影，单位为米 point_projected = point_gs.to_crs(epsg=TARGET_PROJECTED_CRS) # 3. 计算缓冲区：将英里转换为目标CRS的单位 (米) buffer_in_meters = BUFFER_RADIUS_MILES * MILE_TO_METER buffered_point = point_projected.buffer(buffer_in_meters) # 提取 shapely 几何对象并添加到列表中 individual_buffers.append(buffered_point.geometry.iloc[0]) # 4. 合并所有单个点的缓冲区 # shapely.union_all 能够处理重叠的几何体，生成一个有效的MultiPolygon或Polygon if individual_buffers: # 确保有缓冲区可以合并 merged_polygon = shapely.union_all(individual_buffers) # 可选：绘制合并后的多边形进行检查 # fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(10, 10)) # plotting.plot_polygon(merged_polygon, ax=ax, add_points=False, color='blue', alpha=0.5) # plotting.plot_points(gpd.points_from_xy([c[0] for c in coords], [c[1] for c in coords], crs=4326).to_crs(epsg=TARGET_PROJECTED_CRS), ax=ax, color='red', markersize=5) # ax.set_title(f"Feature ID: {feature['properties'].get('OBJECTID', 'N/A')}") # plt.show() # 5. 构建新的GeoJSON特征 processed_features.append( { "geometry": gpd.GeoSeries(merged_polygon).__geo_interface__, # 将shapely几何体转换为GeoJSON字典 "properties": feature["properties"], # 保留原始属性 } ) else: print(f"警告: 特征 {feature['properties'].get('OBJECTID', 'N/A')} 没有坐标，跳过。
1. 创建基本的HTML表单 前端需要一个简单的HTML页面来提交数据。
select语句会在没有任何case就绪时阻塞，直到有channel准备好进行读写。
动态调整购物车商品价格的需求 许多电商场景需要根据商品的购买数量来实施动态定价。
它提供了一种统一的接口来遍历各种容器，将算法与具体容器类型解耦。
1. 创建HTML表单 前端需要一个简单的HTML页面，使用 POST 方法提交数据到指定路由： <form action="/submit" method="post"> <label>姓名：<input type="text" name="name" /></label><br> <label>邮箱：<input type="email" name="email" /></label><br> <button type="submit">提交</button> </form> 2. 后端接收并解析表单 在Go服务中，使用 http.HandleFunc 注册处理函数，并调用 r.ParseForm() 或 r.ParseMultipartForm() 解析数据： func submitHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { // 必须先解析表单 err := r.ParseForm() if err != nil { http.Error(w, "无法解析表单", http.StatusBadRequest) return } name := r.FormValue("name") email := r.FormValue("email") // 也可以通过 r.PostFormValue 直接获取 POST 数据 // name := r.PostFormValue("name") fmt.Fprintf(w, "收到数据：姓名=%s, 邮箱=%s", name, email) } r.FormValue 会自动区分 GET 和 POST 参数，优先取 POST；而 r.PostFormValue 只读 POST 数据。
在C++中，tellg 和 seekg 是用于文件输入流（ifstream 或 fstream）的成员函数，用来控制和获取文件读取位置。
在C++中，STL容器（如vector、list、map等）都支持自定义内存分配器（allocator），通过替换默认的std::allocator，可以控制对象的内存分配方式。
url = 'https://csgoskins.gg/' headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36" } r = requests.get(url, headers=headers) r.raise_for_status() # 检查请求是否成功3.3 使用BeautifulSoup解析HTML 将获取到的页面内容传递给BeautifulSoup对象进行解析。
比如，如果你需要删除某个节点、在特定位置插入新节点、或者根据复杂的条件查找节点，DOMDocument是更合适的工具。

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