vec = std::vector<int>(); // 等价于清空 这种方式也会触发析构和重建，通常也能释放内存，行为类似于 swap 方法。
这只对当前终端会话有效。
构建 Map： 遍历列名和对应的值，构建 map[string]interface{}。
岗位薪资具备竞争力，3-5年经验的开发者平均月薪超过1.2万元，且大厂和技术栈先进者存在显著溢价。
Route::get('/play-video/{video}', function ($video) { return view('video-player', ['videoUrl' => $video]); })->name('play.video');在这个路由中，我们定义了一个名为 /play-video/{video} 的 GET 请求路由。
#include <iostream> #include <ctime> int main() {     clock_t start = clock();     // 执行代码     for (int i = 0; i < 1000000; ++i);     clock_t end = clock();     double time_spent = (double)(end - start) / CLOCKS_PER_SEC;     cout << "运行时间: " << time_spent << " 秒" << endl;     return 0; } 这种方法简单，但精度较低，且受系统时钟分辨率限制，不推荐用于高精度测量。
防范CSRF，最常用的手段是<strong>使用CSRF Token</strong>。
通过本文，你将掌握在不同场景下选择合适的复制方法，避免潜在的陷阱。
首先，进行数据加载、预处理和划分：import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from nltk.corpus import stopwords from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score, classification_report from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 加载数据 df = pd.read_csv("payload_mini.csv", encoding='utf-16') df = df[(df['attack_type'] == 'sqli') | (df['attack_type'] == 'norm')] X = df['payload'] y = df['label'] # 文本特征提取 vectorizer = CountVectorizer(min_df=2, max_df=0.8, stop_words=stopwords.words('english')) X = vectorizer.fit_transform(X.values.astype('U')).toarray() # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 添加random_state以确保可复现性 print(f"X_train shape: {X_train.shape}, y_train shape: {y_train.shape}") print(f"X_test shape: {X_test.shape}, y_test shape: {y_test.shape}")接下来，我们分别训练和评估高斯朴素贝叶斯分类器：# 高斯朴素贝叶斯分类器 nb_clf = GaussianNB() nb_clf.fit(X_train, y_train) y_pred_nb = nb_clf.predict(X_test) # 使用y_pred_nb作为预测结果变量 print("--- Naive Bayes Classifier ---") print(f"Accuracy of Naive Bayes on test set : {accuracy_score(y_pred_nb, y_test)}") print(f"F1 Score of Naive Bayes on test set : {f1_score(y_pred_nb, y_test, pos_label='anom')}") print("\nClassification Report:") print(classification_report(y_test, y_pred_nb))输出结果可能如下（示例）：--- Naive Bayes Classifier --- Accuracy of Naive Bayes on test set : 0.9806066633515664 F1 Score of Naive Bayes on test set : 0.9735234215885948 Classification Report: precision recall f1-score support anom 0.97 0.98 0.97 732 norm 0.99 0.98 0.98 1279 accuracy 0.98 2011 macro avg 0.98 0.98 0.98 2011 weighted avg 0.98 0.98 0.98 2011然后，我们训练和评估随机森林分类器。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； <pre class="brush:php;toolbar:false;">func example() { defer fmt.Println("first") defer fmt.Println("second") defer fmt.Println("third") } // 输出：third → second → first 这种特性适合处理嵌套资源释放，比如多层锁或多个文件操作。
weak_ptr就像是循环中的一个“软连接”，它允许你访问对象，但不会阻碍对象的销毁。
代理模式的核心是通过一个代理结构体来间接访问真实对象，从而实现访问控制。
Go语言中字符串处理依赖fmt、strconv和strings包，fmt.Sprintf用于格式化输出，支持%d、%s等动词及精度控制；strconv.Atoi、ParseInt等函数实现字符串转基本类型并需处理错误；strings.Builder提升频繁拼接性能；fmt.Sscanf可解析固定格式字符串，适用于日志等场景。
int通常为32位，范围-2147483648到2147483647；long在Windows上为32位，在Linux/macOS上为64位；long long保证至少64位，范围-9223372036854775808到9223372036854775807。
总结 本文介绍了如何在 PHP 中读取和写入 WebP 图像的 EXIF 和 XMP 元数据。
以下是一些常用的解决方案： 检查重复路由定义: 首先，检查 web.php 和 api.php 文件，确保没有重复定义相同的路由。
当一个接口A嵌入另一个接口B时，接口A会自动包含接口B定义的所有方法。
然而，自 PEP 442 引入后，Python 对 __del__ 方法的处理进行了改进，使得对象复活在大多数情况下不再导致解释器崩溃，从而提高了稳定性。
$ pytest -v -m 'not integration' ============================= test session starts ============================== platform linux -- Python 3.x.x, pytest-x.x.x, pluggy-x.x.x rootdir: /path/to/my_project, configfile: pytest.ini collected 3 items / 2 deselected / 1 selected test_example.py::test_case_2_unit PASSED [100%] Running unit test 2 ======================= 1 passed, 2 deselected in 0.00s ======================== 通过上述示例，我们可以看到，无需修改已有的装饰器语法，仅需调整 integration 装饰器的定义和 pytest.ini 配置，即可在 Pytest 5.x+ 中实现与旧版相同甚至更灵活的测试过滤机制。
只要其中任何一个守卫成功认证了用户，请求就会被允许通过。

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