labels 参数在计算损失中扮演着关键角色，尤其是在需要对部分 token 进行 Masking 的场景下。
分析结果并优化： 根据pprof的分析结果，找出性能瓶颈，然后进行优化。
操作灵活性： 由于所有版本都保留，您可以根据需要多次进行回滚，甚至可以回滚到比当前活动版本更新的历史版本（如果存在），提供了极大的操作灵活性。
""" valid_sub_classes = [] for sub_class in Pet.__subclasses__(): if "type" not in sub_class.model_fields: raise ValueError(f"子类 {sub_class.__name__} 缺少判别器 'type' 字段") valid_sub_classes.append(sub_class) if not valid_sub_classes: # 如果没有发现子类，返回一个默认的类型或抛出错误 return Annotated[Pet, Field(discriminator="type")] return Annotated[Union[tuple(valid_sub_classes)], Field(discriminator="type")] # main.py from pydantic import BaseModel from my_module import get_any_pet_type # 导入获取联合类型的函数 # 假设其他模块（如 dogs.py, cats.py）已被导入，定义了 Dog 和 Cat # from .other_modules import Dog, Cat # 实际项目中会这样导入 # 示例：模拟 Dog 和 Cat 在其他地方被定义 class Dog(Pet): # Pet 假设在 my_module.py 中 type: Literal["dog"] = "dog" breed: str class Cat(Pet): type: Literal["cat"] = "cat" breed: str # 在所有子类都已加载后，调用函数获取 AnyPet 类型 AnyPet = get_any_pet_type() class Home(BaseModel): """Home class""" pet: AnyPet # 测试 data = { "pet": { "type": "cat", "name": "Luna", "age": 1, "breed": "Persian" } } home = Home(**data) print(home)这种方法将类型生成的逻辑与实际的模型定义分离，使得在复杂的多模块项目中管理动态类型变得更加灵活。
PHP一键环境默认是为本地开发设计的，通常只允许本机访问（127.0.0.1 或 localhost）。
一个常见的错误实现是，在构造函数中通过 array_values() 将所有键转换为数字索引，并依赖一个内部的数字指针 $pointer 来访问元素。
在C++中定义数组有多种方式，根据使用场景可以选择不同的方法。
错误处理： 示例代码包含了基本的错误处理。
Nginx 设置：fastcgi_read_timeout、proxy_read_timeout 增大至所需值。
具体访问者如SizeVisitor统计文件大小、PrintVisitor打印结构，无需修改原有File、Folder类型。
插件系统： 如果你想设计一个可扩展的应用程序，允许用户或第三方开发插件，那么继承和多态是核心。
4. 适合输入非法、操作不支持、资源未找到等简单校验场景。
知我AI 一款多端AI知识助理，通过一键生成播客/视频/文档/网页文章摘要、思维导图，提高个人知识获取效率；自动存储知识，通过与知识库聊天，提高知识利用效率。
核心在于理解Dompdf的工作流程，特别是调用render()方法将加载的HTML渲染成PDF内部结构，再通过output()获取二进制数据。
启动程序后发生崩溃，输入： (gdb) backtrace 就能看到崩溃时的调用栈，通常能快速找到出错的代码行。
1. 手动安装多个 Go 版本 下载不同版本的 Go 二进制包（如 go1.19.linux-amd64.tar.gz 和 go1.21.linux-amd64.tar.gz），分别解压到不同的目录： /usr/local/go-1.19 /usr/local/go-1.21 不要直接覆盖 /usr/local/go，每个版本保持独立路径。
应用新的终端设置： 使用 syscall.SYS_IOCTL 和 syscall.TCSETS 应用新的 termios 设置。
PHP框架在现代Web开发中广泛应用，但随着项目复杂度上升，性能问题逐渐显现。
完整示例代码 以下是一个完整的 Python 代码示例，展示了如何正确生成高斯脉冲并进行可视化：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math # 物理常数 epsilon_0 = 8.85e-12 # 真空介电常数 mu_0 = 4 * math.pi * 1e-7 # 真空磁导率 c = 1 / math.sqrt(epsilon_0 * mu_0) # 光速 # FDTD 空间步长和时间步长设置 delta_x = 6e-9 # 空间步长 delta_z = delta_x s = 2 # CFL 数，通常 s >= 1 delta_t = delta_z / (s * c) # 根据 CFL 条件计算时间步长 # 模拟总时间 total_time_steps = 5000 total_time = total_time_steps * delta_t # 生成时间数组 t = np.arange(0, total_time, delta_t) # 高斯脉冲参数 pulse_center_time = total_time / 4 # 脉冲中心时间，修正为时间值 beam_waist = 200e-9 # 脉冲宽度参数，对应公式中的 sigma # --- 正确生成高斯脉冲 --- # 方法一：明确括号优先级 gaussian_pulse_method1 = np.exp(-((t - pulse_center_time)**2) / (2 * beam_waist**2)) # 方法二：预计算优化 r2sigma2 = 1 / (2 * beam_waist**2) gaussian_pulse_method2 = np.exp(-((t - pulse_center_time)**2) * r2sigma2) # 绘图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(t, gaussian_pulse_method1, label='Gaussian Pulse (Method 1: Explicit Parentheses)', linestyle='-') plt.plot(t, gaussian_pulse_method2, label='Gaussian Pulse (Method 2: Pre-calculated)', linestyle='--', alpha=0.7) plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Amplitude') plt.title('Correctly Generated Gaussian Pulse for FDTD') plt.grid(True) plt.legend() plt.show()注意事项 运算符优先级： 这是最常见的错误源。
工具辅助检测 即使编码小心，也建议使用工具检查潜在泄漏。

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