pin.Read()：读取引脚的当前状态（高电平或低电平）。
Windows用户直接运行.msi，macOS用.pkg，Linux则通常是解压到/usr/local然后配置环境变量。
准备工作 首先，我们创建一个示例Pandas DataFrame，其中包含一个需要处理的文本列。
实现一个简易的C++计算器，最核心的就是要能处理用户输入的数字和运算符，然后根据运算符执行对应的数学运算并显示结果。
引言：理解版本兼容性与数据集变更 Scikit-learn作为Python机器学习领域的核心库，其版本更新迭代迅速，在带来新功能和性能优化的同时，有时也会引入兼容性变更。
阿里云-虚拟数字人 阿里云-虚拟数字人是什么？
代码示例 以下是一个示例代码，展示了如何使用 BCEWithLogitsLoss 构建一个具有多个二元分类输出的神经网络：import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim class NeuralNet(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_outputs): super(NeuralNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, num_outputs) def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) # No Sigmoid here! return out # 超参数 input_size = 10 hidden_size = 20 num_outputs = 5 learning_rate = 0.001 num_epochs = 100 # 模型实例化 model = NeuralNet(input_size, hidden_size, num_outputs) # 损失函数和优化器 criterion = nn.BCEWithLogitsLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) # 示例数据 input_data = torch.randn(32, input_size) # 32个样本，每个样本10个特征 target_data = torch.randint(0, 2, (32, num_outputs)).float() # 32个样本，每个样本5个二元标签 # 训练循环 for epoch in range(num_epochs): # 前向传播 outputs = model(input_data) loss = criterion(outputs, target_data) # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if (epoch+1) % 10 == 0: print (f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')代码解释： num_outputs: 定义了输出的数量，对应于需要预测的二元标签的数量。
默认同步假设： 如果文档没有明确说明，请默认假定一个函数是同步的，并且不具备并发安全性。
但xhprof已经不再维护，推荐使用它的替代品 Uprofiler。
解析Set-Cookie值： 对于每个set-cookie头的值，需要进一步解析，以提取特定的Cookie值。
快速原型开发： 在项目初期或进行快速验证时，可以快速地解析JSON而无需提前设计结构体。
在Unix/Linux等操作系统中，环境变量是操作系统为进程提供配置信息的一种方式。
变量命名规则 变量名必须遵循以下规则，否则会导致语法错误： 立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； 变量名必须以美元符号 $ 开头 变量名必须以字母或下划线 _ 开头，不能以数字开头 变量名只能包含字母、数字和下划线（A-z、0-9 和 _） 变量名区分大小写，例如 $name 和 $Name 是两个不同的变量 合法示例： $username $_count $age123 非法示例： $123name （以数字开头） $name@user （包含特殊字符） 变量的使用 定义变量后，可以在代码中直接通过变量名引用其值。
将 5% 的用户流量导向新版本服务进行验证 模拟延迟或错误响应，测试系统容错能力 根据用户身份或设备类型路由到特定服务实例 基本上就这些。
其他行的 x 列应为 NaN。
关键是保持编码声明与文件实际编码一致，选择合适工具批量处理时注意备份原文件，避免数据丢失。
即使使用 use ($request)，如果 $request 在闭包定义时为空或不正确，也可能导致问题。
URL路由：通过.htaccess隐藏index.php，并解析请求路径到对应控制器。
myAwesomeMethod 函数返回一个包含 Timestamp 对象的数组，使用 @return Timestamp[] 在 Docblock 中明确地指定了返回值的类型。
这意味着静态成员可以通过类名访问，而全局变量可以直接访问。

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