可以根据个人喜好选择。
立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 逐行解析键值对 读取每一行，查找等号=分隔键和值： 标贝悦读AI配音 在线文字转语音软件-专业的配音网站 20 查看详情 std::map<std::string, std::string> config; std::string line; while (std::getline(file, line)) { // 忽略空行或注释（以#开头） if (line.empty() || line[0] == '#') continue; size_t pos = line.find('='); if (pos != std::string::npos) { std::string key = line.substr(0, pos); std::string value = line.substr(pos + 1); // 去除前后空白 key.erase(0, key.find_first_not_of(" \t")); key.erase(key.find_last_not_of(" \t") + 1); value.erase(0, value.find_first_not_of(" \t")); value.erase(value.find_last_not_of(" \t") + 1); config[key] = value; } } file.close(); 这样就能把配置项存入map中，后续通过config["port"]等方式访问。
import time from openai import OpenAI import pandas as pd import random # ... (API客户端和助手初始化代码) ... files = ["CHRG-108shrg1910401.txt", ...] jacket_classifications = pd.DataFrame(columns = ["jacket", "is_nomination"]) for file in files: # ... (文件上传、消息创建、运行创建代码不变) ... gpt_file = client.files.create(file = open(file, "rb"), purpose = 'assistants') message = client.beta.threads.messages.create(thread_id=thread.id, role="user", content="...", file_ids=[gpt_file.id]) run = client.beta.threads.runs.create(thread_id=thread.id, assistant_id=assistant.id) # 关键改进：指数退避轮询 max_retries = 10 # 最大重试次数 initial_delay = 5 # 初始延迟秒数 for i in range(max_retries): if run.status == "completed": break # 增加随机抖动，避免所有客户端在同一时间重试 sleep_time = initial_delay * (2 ** i) + random.uniform(0, 2) print(f"Run status: {run.status}. Waiting for {sleep_time:.2f} seconds before next check.") time.sleep(min(sleep_time, 60)) # 设置最大等待时间，防止无限增长 try: run = client.beta.threads.runs.retrieve( thread_id=thread.id, run_id=run.id ) except OpenAI.APIRateLimitError as e: print(f"Rate limit hit during retrieval. Retrying with increased delay. Error: {e}") # 如果在检索时也遇到速率限制，这里可以进一步增加延迟或退出 time.sleep(initial_delay * (2 ** i) * 2) # 更长的延迟 continue # 继续循环，再次尝试检索 if run.status == "failed": print(f"Run failed: {run.last_error}") exit() elif run.status == "expired": print(f"Run expired: {run.last_error}") exit() else: # 如果循环结束但run未完成 print(f"Run did not complete after {max_retries} retries. Last status: {run.status}") # 可以选择跳过当前文件或记录错误 # ... (处理输出和数据存储代码不变) ... messages = client.beta.threads.messages.list(thread_id=thread.id) output = messages.data[0].content[0].text.value is_nomination = 0 if "yes" in output.lower(): is_nomination = 1 row = pd.DataFrame({"jacket":[file], "is_nomination":[is_nomination]}) jacket_classifications = pd.concat([jacket_classifications, row], ignore_index=True) print(f"Finished processing {file}. Preparing for next file.") # 在处理下一个文件前，可以根据需要添加一个较长的固定延迟，以确保整体RPM符合要求 # time.sleep(20) jacket_classifications.to_csv("[MY FILE PATH]/test.csv", index=False)指数退避的优势： 适应性强： 能够根据run的实际完成时间动态调整轮询频率。
它通过将左值强制转为右值引用，触发移动语义，避免不必要的深拷贝。
然而，在将这类底层依赖位运算和特定数据类型的算法从一种语言（如C）移植到另一种语言（如Go）时，常常会遇到因数据类型不匹配而导致的结果差异。
基本上就这些，不复杂但容易忽略细节。
服务发现： 结合etcd、Consul等服务发现工具，动态注册和发现集群中的服务节点。
多余部分： 字符串里只有日期，但格式里却包含了时间部分，如果时间部分在字符串里缺失，也会报错。
但有了Docker，这一切都变得异常简单和高效。
Nginx如何服务静态文件 Nginx负责接收客户端的HTTP请求，并将动态请求转发给Gunicorn，同时直接处理静态文件的请求。
模型 (Model)：通常不直接涉及邮件发送，但可能用于数据存储或辅助验证。
firstOrNew()的常见误解与陷阱 firstOrNew()方法接收两个参数： $attributes：一个数组，用于构建查询条件。
注意事项与总结 锁的粒度：在MarshalJSON中加锁是一种确保序列化时数据一致性的有效方式。
它首先通过 SELECT MAX(id), user FROM workouts_data GROUP BY user 找出每个用户的最大 id（假设 id 是一个递增的唯一标识符，且最大 id 对应最新记录）。
解决方法: 检查连接字符串: 确保连接字符串正确，包括服务器地址、数据库名称、用户名和密码。
为了更深入地了解这一点，我们可以使用 Clang (一个基于 LLVM 的 C++ 编译器) 来编译等效的 C++ 代码。
当布尔数组的维度与被索引数组的某个维度匹配时，它会选择对应位置为True的元素。
以下介绍几种常用且实用的方法。
命令模式的核心在于“把动作当数据”，Go语言通过接口和结构体组合能非常简洁地实现这一思想。
package main import ( "fmt" ) // mapFunction 示例：将小写字母转换为大写 func mapFunction(b byte) byte { if b >= 'a' && b <= 'z' { return b - 32 // ASCII码转换 } return b } func main() { data := []byte("hello go world!") fmt.Printf("原始数据: %s ", data) // 模拟map操作：原地修改切片 for i := 0; i < len(data); i++ { data[i] = mapFunction(data[i]) } fmt.Printf("map后数据: %s ", data) // 如果需要生成新切片，可以这样做： // newData := make([]byte, len(data)) // for i, b := range data { // newData[i] = mapFunction(b) // } // fmt.Printf("map后新数据: %s ", newData) }1.2 模拟Reduce操作 Reduce操作（也称为fold或aggregate）是将集合中的所有元素通过一个累积函数归约为一个单一结果（或更新一组状态变量）。

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