定义一个变量 direction 表示蛇的移动方向（例如，0: 上, 1: 下, 2: 左, 3: 右）。
std::condition_variable用于线程同步，需与std::mutex配合使用，通过wait阻塞线程、notify唤醒线程，适用于生产者-消费者等场景，使用时应结合谓词防止虚假唤醒。
Intersection Observer 实现自定义懒加载：监听元素是否进入视口，动态设置 src 属性，兼容性好且性能高。
以下是使用HuggingFaceEmbeddings优化Langchain RAG检索的示例代码：from langchain.document_loaders import PyPDFLoader, DirectoryLoader from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.vectorstores import Chroma from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.llms import OpenAI, HuggingFaceHub # 引入不同的LLM选项 # 1. 文档加载 # 假设您的PDF文档位于'/tmp/'目录下 loader = DirectoryLoader('/tmp/', glob="./*.pdf", loader_cls=PyPDFLoader) documents = loader.load() # 2. 文本分块 # RecursiveCharacterTextSplitter是一个强大的分块器，能够智能地保留语义结构 text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=100) texts = text_splitter.split_documents(documents) # 3. 嵌入与向量存储 - 关键优化点 # 使用HuggingFaceEmbeddings，并指定一个高性能的预训练模型 # 推荐模型： # - "sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2" 适用于多语言和通用语义相似性 # - "bert-base-multilingual-cased" 适用于多语言，通常在特定任务上表现良好 # 请根据您的文档语言和需求选择合适的模型 embeddings = HuggingFaceEmbeddings( model_name="bert-base-multilingual-cased" # 示例选择一个多语言BERT模型 # model_name="sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2" ) # 持久化向量数据库，方便重复使用 persist_directory = "/tmp/chromadb" vectordb = Chroma.from_documents(documents=texts, embedding=embeddings, persist_directory=persist_directory) vectordb.persist() # 将向量数据库保存到磁盘 # 4. 构建检索问答链 # 可以选择不同的LLM，例如OpenAI模型或HuggingFaceHub上的开源模型 # 示例：使用OpenAI LLM # llm = OpenAI(temperature=0, model_name="text-davinci-003") # 示例：使用HuggingFaceHub上的开源LLM llm = HuggingFaceHub(repo_id="google/flan-t5-base", model_kwargs={"temperature":0.6,"max_length": 500, "max_new_tokens": 200}) qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=llm, retriever=vectordb.as_retriever(), chain_type="stuff", # "stuff"链类型将所有检索到的文档填充到提示中 return_source_documents=True # 返回检索到的源文档，便于调试和验证 ) # 5. 执行查询 question = "请总结这本书的主要内容" # 替换为您的实际问题 response = qa_chain({"query": question}) print(response) 进阶考量与最佳实践 嵌入模型选择： AiTxt 文案助手 AiTxt 利用 Ai 帮助你生成您想要的一切文案，提升你的工作效率。
一个更精确的做法是使用 pipreqs 工具。
示例判断ErrNoRows： 法语写作助手 法语助手旗下的AI智能写作平台，支持语法、拼写自动纠错，一键改写、润色你的法语作文。
use App\Models\Chat;: 引入 Chat 模型，确保 Eloquent 可以访问 chats 表。
int: 适用于对性能有较高要求，且数值范围可以接受的情况下。
下面是一个简单的整数生成器示例： 豆包AI编程 豆包推出的AI编程助手 483 查看详情 #include <coroutine> #include <iostream> #include <exception> <p>template<typename T> struct generator { struct promise<em>type { T value</em>; generator get_return_object() { return generator{this}; } std::suspend_always initial_suspend() { return {}; } std::suspend_always final_suspend() noexcept { return {}; } std::suspend_always yield<em>value(T value) { value</em> = value; return {}; } void return_void() {} void unhandled_exception() { std::terminate(); } };</p><pre class='brush:php;toolbar:false;'>using handle_type = std::coroutine_handle<promise_type>; explicit generator(promise_type* p) : coro_(handle_type::from_promise(*p)) {} ~generator() { if (coro_) coro_.destroy(); } bool move_next() { if (!coro_ || coro_.done()) return false; coro_.resume(); return !coro_.done(); } T current_value() const { return coro_.promise().value_; }private: handletype coro; }; generator<int> range(int from, int to) { for (int i = from; i < to; ++i) { co_yield i; } } int main() { for (auto g = range(1, 6); g.move_next();) { std::cout << g.current_value() << ' '; } std::cout << '\n'; return 0; } 输出： 1 2 3 4 54. 使用 co_await 实现异步等待 你可以定义自己的可等待类型，实现异步操作的挂起与恢复。
当一个线程成功调用lock()时，它就获得了互斥量的所有权，其他试图获取锁的线程会被阻塞，直到当前持有锁的线程调用unlock()释放锁。
这种方法适用于需要对整个通知内容进行本地化的情况。
您可以创建Attachment实例，然后使用save()或saveMany()方法将其关联到Page模型。
常见错误和注意事项 占位符数量与变量数量不匹配: bind_param() 函数绑定的变量数量必须与 prepare() 函数中占位符的数量一致。
go test ./...: 运行当前目录下所有Go包的测试。
这是因为RTTI信息只在启用虚函数机制时才会被编译器生成。
如果PHP文件仍然无法执行，可能是服务器配置问题。
本教程将详细阐述Go语言中推荐的错误处理模式以及如何遵循其测试命名规范，以避免常见的陷阱并提高代码的可维护性。
这意味着，如果你的业务逻辑要求在返回多行数据时抛出错误，或者需要明确知道返回了多少行（零行、单行还是多行），queryrow()将无法满足需求，因为它无法区分“只找到一行”和“找到多行但只取了第一行”这两种情况。
解决方案：直接修改Elementor核心文件 要解决这一问题，最直接的方法是修改Elementor插件的核心文件，阻止这些属性的渲染。
例如，以下 laravel 代码：$entrys = t_e_elem::where([ ['t_e_elem.fuse', '=', 1], ['t_entry.etitle', 'ilike', $title], ['t_entry.edesc','ilike',$title] ]);会被 Laravel 转换为类似于这样的 SQL 语句：SELECT * FROM `t_e_elems` WHERE (`t_e_elem`.`fuse` = ? AND `t_entry`.`etitle` ILIKE ? AND `t_entry`.`edesc` ILIKE ?)可以看到，t_entry.etitle 和 t_entry.edesc 两个条件之间也是 AND 关系。

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