1. 包含头文件并声明互斥锁 使用互斥锁前需要包含 mutex 头文件，并声明一个 std::mutex 对象： #include <thread> #include <mutex> #include <iostream> std::mutex mtx; // 全局互斥锁对象 int shared_data = 0; // 要保护的共享数据 2. 使用 lock() 和 unlock() 手动加锁 在线程函数中调用 lock() 获取锁，操作完成后调用 unlock() 释放锁： void increment() {     for (int i = 0; i < 100000; ++i) {         mtx.lock(); // 加锁         ++shared_data; // 安全访问共享数据         mtx.unlock(); // 解锁     } } 注意：手动调用 lock/unlock 容易出错，比如忘记解锁或异常导致提前退出，可能造成死锁。
而 p2 在经过 changePersonPointer 函数后 Age 变成了 30，因为函数直接通过指针修改了原始 p2 所指向的 Person 实例。
PHP函数和设计模式之间并不是对立的概念，而是不同层级的编程工具。
读写这些地址会触发硬件操作，而不仅仅是数据存储。
检查 Pip 版本： Pip 是 Python 的包管理器，通常随 Python 一同安装。
基础错误捕获示例 大多数第三方库函数调用后都会返回 error，需立即判断： resp, err := http.Get("https://api.example.com/data") if err != nil { log.Fatalf("请求失败: %v", err) } defer resp.Body.Close() <p>// 继续处理响应 body, err := io.ReadAll(resp.Body) if err != nil { log.Fatalf("读取响应失败: %v", err) }</p>在这个例子中，http.Get 和 io.ReadAll 都可能出错，必须逐一检查 error 值。
因此，calculate_average 函数可以进一步简化，因为它的参数已经保证是数值类型了： 怪兽AI数字人 数字人短视频创作，数字人直播，实时驱动数字人 44 查看详情 def calculate_average(grades): # 此时grades[1]和grades[2]已经是整数，无需再次转换 return (grades[1] + grades[2]) / 2完整示例代码 下面是采用第二种（在输入时转换）解决方案的完整修正代码：# import math # 对于此处的简单算术运算，math模块并非必需 # 获取学生姓名和成绩输入，并在输入时直接转换为整数 name1 = input("Student #1 Name: ") MidTermGrade1 = int(input(f"{name1}'s Midterm Grade: ")) EndTermGrade1 = int(input(f"{name1}'s Endterm Grade: ")) name2 = input("Student #2 Name: ") MidTermGrade2 = int(input(f"{name2}'s Midterm Grade: ")) EndTermGrade2 = int(input(f"{name2}'s Endterm Grade: ")) name3 = input("Student #3 Name: ") MidTermGrade3 = int(input(f"{name3}'s Midterm Grade: ")) EndTermGrade3 = int(input(f"{name3}'s Endterm Grade: ")) name4 = input("Student #4 Name: ") MidTermGrade4 = int(input(f"{name4}'s Midterm Grade: ")) EndTermGrade4 = int(input(f"{name4}'s Endterm Grade: ")) name5 = input("Student #5 Name: ") MidTermGrade5 = int(input(f"{name5}'s Midterm Grade: ")) EndTermGrade5 = int(input(f"{name5}'s Endterm Grade: ")) # 学生成绩表示为元组 (name, midterm, final) student_grades = [ (name1, MidTermGrade1, EndTermGrade1), (name2, MidTermGrade2, EndTermGrade2), (name3, MidTermGrade3, EndTermGrade3), (name4, MidTermGrade4, EndTermGrade4), (name5, MidTermGrade5, EndTermGrade5) ] # 函数：计算每个学生的平均成绩 def calculate_average(grades): # 此时grades[1]和grades[2]已经是整数 return (grades[1] + grades[2]) / 2 # 函数：找出平均成绩最高的学生 def find_highest_average(grades_list): highest_avg = -1 # 初始化为不可能的低分，确保能被任何有效成绩更新 highest_avg_student = None for student in grades_list: avg_grade = calculate_average(student) if avg_grade > highest_avg: highest_avg = avg_grade highest_avg_student = student return highest_avg_student # 函数：根据平均成绩对学生进行排序 def sort_students_by_average(grades_list): return sorted(grades_list, key=calculate_average, reverse=True) # 主程序 if __name__ == "__main__": # 显示原始学生成绩列表 print("\n--- 原始学生成绩 ---") for student in student_grades: print(f"{student[0]}: 期中 - {student[1]}, 期末 - {student[2]}") # 找出并显示平均成绩最高的学生 highest_avg_student = find_highest_average(student_grades) print("\n--- 平均成绩最高的学生 ---") if highest_avg_student: print(f"{highest_avg_student[0]} 的平均成绩为 {calculate_average(highest_avg_student):.2f}") # 格式化输出两位小数 else: print("没有学生数据可供计算。
我们可以先定义一个接口来描述算法中的可变步骤： type Algorithm interface { Step1() Step2() Step3() } 然后创建一个结构体，封装固定的执行流程（即模板方法）： type Template struct { algo Algorithm } func (t *Template) Execute() { t.algo.Step1() t.algo.Step2() t.algo.Step3() } Execute 就是模板方法，它规定了算法的调用顺序，但实际逻辑由传入的 Algorithm 实例决定。
runtime.NumGoroutine()的局限性在于它无法区分这些Goroutine的来源或类型，因此无法满足这种精确统计的需求。
如果绝大多数操作都需要同时访问这两组数据，那么拆分只会增加复杂度并降低读取效率。
如何处理XML中的CDATA区段？
import copy def process_nested_list_safely(nested_list): # 如果是浅拷贝，修改子列表会影响原始列表 # local_list_shallow = copy.copy(nested_list) # local_list_shallow[0].append('shallow_change') # 这会影响原始列表！
如果需要一个包含所有JSON对象的单个文件，可能需要先coalesce(1)再写入。
针对特定路由配置： 可以使用 @cross_origin() 装饰器为单个路由启用 CORS，而不是全局启用。
以下情况容易导致粘包： 发送方连续调用多次send，数据被底层合并发送 接收方未及时读取缓冲区数据，导致多条消息堆积 网络层根据MTU自动拆包重组 因此，解决粘包的关键是：在应用层定义明确的数据边界。
Survey：包含问卷ID、标题和问题列表。
func (s *myService) ProcessOrder(ctx context.Context, orderID string) error { // 创建一个子Span，它的父Span就是从传入的ctx中获取的 ctx, span := tracer.Start(ctx, "ProcessOrder") defer span.End() // 假设这里调用了一个数据库操作 err := s.repo.GetOrder(ctx, orderID) // 注意这里也传入了ctx if err != nil { span.RecordError(err) span.SetStatus(codes.Error, "Failed to get order") return err } // 进一步的业务逻辑... return nil } 在外部调用中注入Context： 当你需要调用另一个服务时（比如通过HTTP客户端），你需要将当前的Span Context注入到出站请求的头部，以便下游服务能够继续追踪。
elevation: 8这种方式最为简洁，且在大多数情况下能够满足需求。
它接受两个参数：数据地址和字节数。
ThinkPHP通过配置数据库连接、定义模型类和使用查询构造器实现高效数据库操作。

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