package main import "fmt" type Thing struct { Name string Age int } func (t *Thing) GetAge() int { return t.Age } func (t *Thing) SetAge(age int) { t.Age = age } type Cat struct { Thing } // Overriding SetAge method for Cat func (c *Cat) SetAge(age int) { c.Thing.SetAge(age * 7) // Cats age faster! } func main() { c := Cat{} c.SetAge(5) fmt.Println(c.Thing.GetAge()) // Output: 35 }在这个例子中，Cat 结构体覆盖了 Thing 结构体的 SetAge 方法。
month：表示月份，必须是整数，范围是1到12。
解决方案 要解决这个问题，我们需要理解Go语言中接口和指针的关系。
$cars = Cars::whereIn('id', $carIds) ->orderByRaw('FIELD(id, ' . implode(',', $carIds) . ') ASC') ->get();代码解释 orderByRaw('FIELD(id, ' . implode(',', $carIds) . ') ASC'): 这部分代码是解决方案的核心。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； AppMall应用商店 AI应用商店，提供即时交付、按需付费的人工智能应用服务 56 查看详情 go package main import ( "context" "log" "google.golang.org/grpc" "google.golang.org/grpc/credentials/insecure" pb "your-module/proto" ) func main() { conn, err := grpc.Dial("localhost:50051", grpc.WithTransportCredentials(insecure.NewCredentials())) if err != nil { log.Fatalf("连接失败: %v", err) } defer conn.Close() client := pb.NewUserServiceClient(conn) req := &pb.UserRequest{Id: 1} resp, err := client.GetUser(context.Background(), req) if err != nil { log.Fatalf("调用失败: %v", err) } log.Printf("获取用户: %s, 邮箱: %s", resp.Name, resp.Email) } 服务发现与负载均衡（进阶） 在真实微服务环境中，服务地址可能动态变化。
直接传入'post'作为参数并不能达到判断文章类型的目的。
zap支持通过Tee或自定义WriteSyncer实现多写入。
在 Python 中，sys.exit() 是用来终止程序运行的常用方法。
CustomTkinter： 作为Tkinter的扩展，它提供了一套现代化的自定义组件，通常比标准ttk主题性能更好，并且外观更时尚。
注意：结构体字段必须是可导出的（即首字母大写），否则xml包无法访问。
再来，成绩分布统计。
对于纯JSON响应，Content-Type应设置为application/json。
python虚拟环境（virtual environment）正是为了解决这一问题而生。
如果用户直接请求 index.php，我们不进行任何重写，直接处理。
使用者无需关心内部过滤逻辑。
使用 { } 直接初始化（推荐） C++11 起支持统一初始化语法，可以直接用花括号插入 pair。
解决方法 以下步骤可以帮助你解决这个问题： 确认临时目录路径： 立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； 首先，需要确认PHP使用的临时目录。
若不指定，Kubernetes 自动分配一个可用端口。
这包括知道需要发送哪些头部信息（headers）以及哪些查询参数（query parameters）。
import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset from sklearn.model_selection import train_test_split import pandas as pd import numpy as np # 假设数据加载和预处理已完成 # data = pd.read_csv('your_data.csv') # train, test = train_test_split(data, test_size=0.056, random_state=42) # train_X_np = train[["A","B","C", "D"]].to_numpy() # test_X_np = test[["A","B", "C", "D"]].to_numpy() # train_Y_np = train[["label"]].to_numpy() # test_Y_np = test[["label"]].to_numpy() # train_X = torch.tensor(train_X_np, dtype=torch.float32) # test_X = torch.tensor(test_X_np, dtype=torch.float32) # train_Y = torch.tensor(train_Y_np, dtype=torch.float32) # test_Y = torch.tensor(test_Y_np, dtype=torch.float32) # train_dataset = TensorDataset(train_X, train_Y) # batch_size = 64 # train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) class SimpleClassifier(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size1, hidden_size2, output_size): super(SimpleClassifier, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size1) self.relu1 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(hidden_size1, hidden_size2) self.relu2 = nn.ReLU() self.fc3 = nn.Linear(hidden_size2, output_size) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): x = self.relu1(self.fc1(x)) x = self.relu2(self.fc2(x)) x = self.sigmoid(self.fc3(x)) return x # input_size = train_X.shape[1] # hidden_size1 = 64 # hidden_size2 = 32 # output_size = 1 # model = SimpleClassifier(input_size, hidden_size1, hidden_size2, output_size) # criterion = nn.BCELoss() # optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # # 原始PyTorch训练循环中的评估部分（存在错误） # num_epochs = 50 # for epoch in range(num_epochs): # # ... (训练代码略) # with torch.no_grad(): # model.eval() # predictions = model(test_X).squeeze() # predictions_binary = (predictions.round()).float() # accuracy = torch.sum(predictions_binary == test_Y) / (len(test_Y) * 100) # 错误在此行 # if(epoch%25 == 0): # print("Epoch " + str(epoch) + " passed. Test accuracy is {:.2f}%".format(accuracy))PyTorch模型使用nn.BCELoss作为损失函数，optim.Adam作为优化器。

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