完整示例 下面是一个使用自定义优化器训练LeNet-5模型的完整示例：import tensorflow as tf import numpy as np class TestGD(tf.keras.optimizers.Optimizer): def __init__(self, rad=0.01, use_locking=False, name="TestGD", **kwargs): super().__init__(name, **kwargs) self._radius = rad def build(self, var_list): num_dims = len(var_list) self._beta = (num_dims - 1) / (num_dims + 1) self._B_matrix = np.identity(num_dims) def _resource_apply_dense(self, grad, var): # Flatten the gradient to a 1D vector grad_flat = tf.reshape(grad, [-1]) # Flatten the variable to a 1D vector var_flat = tf.reshape(var, [-1]) # Update using TensorFlow operations var_update = var_flat - 0.01 * grad_flat # Reshape the updated variable back to its original shape var_update_reshaped = tf.reshape(var_update, var.shape) # Update the variable var.assign(var_update_reshaped) def _resource_apply_sparse(self, grad, var): raise NotImplementedError("Sparse gradient updates are not supported.") def get_config(self): config = { "rad": self._radius, } return config # Build LeNet model model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(6, kernel_size=(5, 5), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), tf.keras.layers.Conv2D(16, kernel_size=(5, 5), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(120, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(84, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # Use your custom optimizer custom_optimizer = TestGD() # Compile the model with your custom optimizer model.compile(optimizer=custom_optimizer, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Getting dataset (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 # Normalize pixel values to between 0 and 1 x_train = x_train[..., tf.newaxis].astype("float32") x_test = x_test[..., tf.newaxis].astype("float32") train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)) train_dataset = train_dataset.shuffle(buffer_size=60000).batch(64) test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)) test_dataset = test_dataset.batch(64) # training model.fit(train_dataset, epochs=5) # evaluation test_loss, test_acc = model.evaluate(test_dataset) print(f"Test accuracy: {test_acc}")注意事项 性能： 自定义优化器可能会比TensorFlow内置的优化器慢，因为TensorFlow的内置优化器经过了高度优化。
槽函数签名不匹配： PySide6在连接D-Bus信号时，对槽函数的签名要求非常严格。
use App\Models\Person; $persons = Person::with('skills')->get(); $formattedPersons = $persons->map(function (Person $person) { return [ 'id' => $person->id, 'name' => $person->name_of_person, 'skills' => $person->skills->pluck('name_of_skill')->toArray(), // 使用 pluck 提取技能名称，并转换为数组 ]; }); // $formattedPersons 现在是一个包含所需格式数据的集合 /* 示例输出 (通过 $formattedPersons->toArray() 查看): [ { "id": 1, "name": "harat", "skills": [ "php", "laravel", "reactjs", "nodejs" ] }, // ... 更多 Person 数据 ] */在上述代码中： 序列猴子开放平台 具有长序列、多模态、单模型、大数据等特点的超大规模语言模型 0 查看详情 $persons->map(...) 遍历 Person 模型的集合。
然而，使用联合体指针作为函数参数传递时，需要格外小心。
要启用健康检查 UI，需要结合 Microsoft.AspNetCore.Diagnostics.HealthChecks 和第三方库 AspNetCore.HealthChecks.UI 来实现。
例如，根据客户id查找其所有订单。
事务处理： $con->begin_transaction(); 开启事务。
例如，您可能会看到类似以下的HTML结构：<div class="social-links"> <a href="https://facebook.com/yourpage" target="_blank"><i class="fab fa-facebook-f"></i></a> <a href="https://twitter.com/yourhandle" target="_blank"><i class="fab fa-twitter"></i></a> <!-- 更多社交链接 --> </div>2. 插入WPML语言切换器动作钩子 找到要替换的HTML代码后，您可以将其删除，并替换为WPML提供的PHP动作钩子。
理解这一点对编写健壮的 Go 代码很重要。
<!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Asynchronous Loading Example</title> <script src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.6.0/jquery.min.js"></script> <script> $(document).ready(function(){ $.ajax({ url: "long_function.php", type: "GET", dataType: "json", success: function(response){ $("#part2").html("<p>" + response.content + "</p>"); }, error: function(xhr, status, error) { console.error("AJAX Error: " + status + " - " + error); $("#part2").html("<p>Error loading content.</p>"); } }); }); </script> </head> <body> <div id='part1'> <p>here is part 1 of the content</p> </div> <div id='part2'> <p>Loading content...</p> </div> <div id='part3'> <p>this is part 3 of the content</p> </div> </body> </html>代码解释： <script src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.6.0/jquery.min.js"></script> 引入jQuery库，简化AJAX操作。
strconv.Atoi 的使用示例 使用 strconv.Atoi 可以极大地简化字符串到 int 的转换过程： 云雀语言模型 云雀是一款由字节跳动研发的语言模型，通过便捷的自然语言交互，能够高效的完成互动对话 54 查看详情 package main import ( "fmt" "strconv" ) func main() { strValue := "67890" // 使用 strconv.Atoi 直接解析为 int finalValue, err := strconv.Atoi(strValue) // 直接返回 int 类型 if err != nil { fmt.Printf("解析失败: %v\n", err) return } fmt.Printf("原始字符串: %s, 转换为 int: %d, 类型: %T\n", strValue, finalValue, finalValue) // 尝试解析非数字字符串 invalidStr := "abc" _, err = strconv.Atoi(invalidStr) if err != nil { fmt.Printf("解析 '%s' 失败: %v\n", invalidStr, err) } // 尝试解析超出 int 范围的字符串 (取决于系统架构) // 在64位系统上，int通常是int64，这个值可能不会溢出 // 但在32位系统上，int是int32，这个值可能会溢出 largeStr := "2147483647" // int32 max value _, err = strconv.Atoi(largeStr) if err != nil { fmt.Printf("解析 '%s' 失败 (可能超出 int 范围): %v\n", largeStr, err) } largeStr2 := "2147483648" // int32 max value + 1 _, err = strconv.Atoi(largeStr2) if err != nil { fmt.Printf("解析 '%s' 失败 (超出 int 范围): %v\n", largeStr2, err) } }通过上述示例可以看出，strconv.Atoi 使得代码更加简洁、直观。
class Rectangle { public: Rectangle() { } // 默认构造函数 Rectangle(double w) : width(w), height(w) { } // 正方形情况 Rectangle(double w, double h) : width(w), height(h) { } private: double width = 1.0; double height = 1.0; }; 这样可以根据不同的需求灵活创建对象，比如只给一个参数表示正方形，给两个参数表示矩形。
这种方式适合从启动阶段就开始监控。
遍历此数组，对每个非空的答案执行 INSERT 操作。
通过一个简洁的Lambda表达式或者一个函数对象，就能清晰地表达出“我想要找到所有年龄大于30且活跃的用户”或者“我想要移除所有状态为‘已过期’的订单”。
PHP内置排序函数：它们是如何工作的，以及何时使用？
而经过转义后的路径 Music/3OH\!3\ -\ Streets\ Of\ Gold\ \[Cov+CD\]\[Bubanee\]/12.\ Strrets\ Of\ Gold\ -\ 30H\!3.mp3 (在Bash中) 能够被正确识别。
配合编译命令数据库（compile_commands.json） 对于多文件项目，推荐生成 compile_commands.json 文件，让 Clang-Tidy 自动获取每个文件的编译参数。
在C++中，宏定义通过预处理器实现，使用#define指令来定义。
关键是要保证逻辑一致，比如a == b为真时，a < b和b < a都应为假。
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