JSON.stringify(profile)将JavaScript的profile数组转换为一个标准的JSON字符串，例如"[{\"name\":\"dave\",\"department\":\"Engginering\"},{\"name\":\"Tedd\",\"department\":\"Engginering\"}]"。
将所有发送失败的错误信息、时间、收件人等详细记录到日志文件中。
通过结构体定义 + 实现 Error() 方法，就能构建出携带上下文、可区分类型的自定义错误，在大型项目中显著提升错误处理的清晰度和可控性。
基本上就这些。
由于不确定有多少元素会满足条件，使用插入迭代器（如std::back_inserter）几乎是唯一的安全且便捷的选择。
安装： go get github.com/gofrs/flock示例代码： package main <p>import ( "log" "time" "github.com/gofrs/flock" )</p><p>func main() { fl := flock.New("data.txt.lock")</p><pre class='brush:php;toolbar:false;'>// 尝试获取锁，最多等待5秒 acquired, err := fl.TryLock() if err != nil { log.Fatal(err) } if !acquired { log.Fatal("无法获取锁") } defer fl.Unlock() log.Println("已加锁，安全操作文件中...") time.Sleep(10 * time.Second) // 模拟长时间操作} 立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；这个库会创建一个锁文件，通过其句柄实现互斥。
2. 识别并访问目标数组 根据JSON结构，embeddings数组位于$json["results"]["my-input"]["results.json"]["embeddings"]路径下。
'.format(startalder, slutalder)) input('按 Enter 继续') else: # clear() # 假设clear()函数已定义，用于清空屏幕 print('没有乘客可以搜索。
bedrooms_info = ... .getall(): 使用 getall() 方法获取所有匹配的文本内容，返回一个列表。
6. 通过数组初始化 int arr[] = {10, 20, 30}; vector<int> v(arr, arr + 3); 利用指针范围构造 vector，arr 是首地址，arr+3 是末尾后一位。
合并字符串数组或其他类型 上述方法适用于任意类型，包括double、std::string等。
其他问题: 如果修改 lsb_release 文件后问题仍然存在，可能需要检查系统中是否缺少 lsb-release 软件包。
修正后的示例代码 只需将__getitem__方法中返回的label从Python列表转换为torch.Tensor即可：import torch from torch.utils.data import Dataset, DataLoader class CustomImageDataset(Dataset): def __init__(self): self.name = "test" def __len__(self): return 100 def __getitem__(self, idx): image = torch.randn((5, 3, 224, 224), dtype=torch.float32) # 目标数据，直接返回torch.Tensor label = torch.tensor([0, 1.0, 0, 0]) return image, label # 初始化数据集和数据加载器 train_dataset = CustomImageDataset() train_dataloader = DataLoader( train_dataset, batch_size=6, # 示例批次大小 shuffle=True, drop_last=False, persistent_workers=False, timeout=0, ) # 迭代DataLoader并打印结果 print("\n--- 修正后示例 ---") for idx, data in enumerate(train_dataloader): datas = data[0] labels = data[1] print("Datas shape:", datas.shape) print("Labels (修正后):", labels) print("Labels shape:", labels.shape) # 直接打印张量形状 break # 只打印第一个批次 # 预期输出类似： # Datas shape: torch.Size([6, 5, 3, 224, 224]) # Labels (修正后): tensor([[0., 1., 0., 0.], # [0., 1., 0., 0.], # [0., 1., 0., 0.], # [0., 1., 0., 0.], # [0., 1., 0., 0.], # [0., 1., 0., 0.]]) # Labels shape: torch.Size([6, 4])修正后的代码输出显示，labels现在是一个形状为(6, 4)的torch.Tensor，这正是我们期望的批次大小在前，one-hot编码维度在后的标准形状。
常见的域名后缀包括 .com、.net、.org 等。
即使在本地开发的一键环境中，合理设置也能让项目运行更流畅。
void modify_value(int& val) { val += 10; } int x = 5; // std::bind(modify_value, x) 会复制x，修改的是副本 std::function<void()> bound_copy = std::bind(modify_value, x); bound_copy(); std::cout << "x after bound_copy (still 5): " << x << std::endl; // 使用std::ref，绑定的是x的引用 std::function<void()> bound_ref = std::bind(modify_value, std::ref(x)); bound_ref(); std::cout << "x after bound_ref (now 15): " << x << std::endl; 重载成员函数的问题： 如果一个类有多个同名但参数列表不同的成员函数（重载），std::bind可能无法自动推断出你想绑定哪一个。
通过将数据库设置为异常模式（PDO::ERRMODE_EXCEPTION），可以确保错误抛出异常，便于捕获并触发回滚。
count()：返回符合条件的记录总数。
它接收两个参数： hash.Hash: 一个哈希函数实例，例如sha256.New()、sha512.New()等。
使用通配符和变量提取 你可以用 _ 忽略某些位置的值，或者声明变量捕获具体元素。

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