通常情况下，方法三（利用引用）在提供清晰输出结构的同时，兼顾了效率和代码简洁性，是一个非常推荐的解决方案。
掌握 imagearc() 后，可以进一步结合其他函数如 imagefilledarc() 实现饼图、仪表盘等复杂图形。
不复杂但容易忽略细节，比如时区和线程安全。
您可以根据自己的主题需求，通过CSS文件对这些元素进行美化。
不复杂但容易忽略。
以上就是ASP.NET Core 中的数据保护 API 如何用法？
反序列化则是将字节流还原为对象。
不复杂但容易忽略的是 query 参数传递和路径配置，记得测试翻页时是否保留搜索条件。
多写几个小例子，比如实现一个通用的swap函数或简单的链表模板类，会帮助理解更深刻。
平台差异： 进程终止的底层机制在不同操作系统上有所不同（例如，Unix-like系统使用信号，Windows使用API调用），但os/exec包已经封装了这些差异。
在多数情况下，PHPWord的HTML导出功能足以满足主体内容的转换需求，而对于页眉页脚，则需要更灵活的策略。
实验代码如下：import os import jax as jx import jax.numpy as jnp import jax.experimental.mesh_utils as jxm import jax.sharding as jsh import timeit # 设置 XLA 标志以强制 JAX 使用多个 CPU 设备 os.environ["XLA_FLAGS"] = ( f'--xla_force_host_platform_device_count=8' ) # 定义离散差分核心函数 def calc_fd_kernel(x): # 沿第一个轴计算一阶有限差分 # 使用 jnp.zeros 预填充，以保持输出形状与输入相同 return jnp.diff( x, 1, axis=0, prepend=jnp.zeros((1, *x.shape[1:])) ) # 编译差分核函数的工厂函数 def make_fd(shape, shardings): # 使用 AOT (Ahead-Of-Time) 编译以获得最佳性能测量 return jx.jit( calc_fd_kernel, in_shardings=shardings, out_shardings=shardings, ).lower( jx.ShapeDtypeStruct(shape, jnp.dtype('f8')) ).compile() # 创建一个 2D 数组进行分区 n = 2**12 # 4096 shape = (n, n,) # 生成随机数据 x = jx.random.normal(jx.random.PRNGKey(0), shape, dtype='f8') # 定义不同的 sharding 策略 # (1, 1): 无 sharding，单设备 # (8, 1): 沿第一个轴（差分轴）分片到 8 个设备 # (1, 8): 沿第二个轴（垂直于差分轴）分片到 8 个设备 shardings_config = { (1, 1) : jsh.PositionalSharding(jxm.create_device_mesh((1,), devices=jx.devices("cpu")[:1])).reshape(1, 1), (8, 1) : jsh.PositionalSharding(jxm.create_device_mesh((8,), devices=jx.devices("cpu")[:8])).reshape(8, 1), (1, 8) : jsh.PositionalSharding(jxm.create_device_mesh((8,), devices=jx.devices("cpu")[:8])).reshape(1, 8), } # 将数据放置到不同 sharding 配置的设备上 x_sharded = { mesh_spec : jx.device_put(x, shardings) for mesh_spec, shardings in shardings_config.items() } # 为每种 sharding 配置编译差分函数 calc_fd_compiled = { mesh_spec : make_fd(shape, shardings) for mesh_spec, shardings in shardings_config.items() } print("开始性能测试：") results = {} for mesh_spec in shardings_config: print(f"\n测试 sharding 配置 {mesh_spec}:") stmt = f"calc_fd_compiled[{mesh_spec}](x_sharded[{mesh_spec}]).block_until_ready()" # 使用 timeit 测量执行时间 # 转换为字符串以便 timeit 可以执行 time_taken = timeit.timeit( stmt, globals={ 'calc_fd_compiled': calc_fd_compiled, 'x_sharded': x_sharded, 'mesh_spec': mesh_spec }, number=10 # 运行次数 ) # timeit 返回的是总时间，这里除以 number 得到平均每次运行时间 avg_time_ms = (time_taken / 10) * 1000 results[mesh_spec] = avg_time_ms print(f"平均运行时间: {avg_time_ms:.3f} ms") print("\n--- 性能测试结果总结 ---") for mesh_spec, time_ms in results.items(): print(f"Sharding {mesh_spec}: {time_ms:.3f} ms") # 原始测试结果 (Jupyter %timeit 格式) # (1, 1) # 48.9 ms ± 414 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each) # (8, 1) # 977 ms ± 34.5 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each) # (1, 8) # 48.3 ms ± 1.03 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)观察到的性能结果： SpeakingPass-打造你的专属雅思口语语料 使用chatGPT帮你快速备考雅思口语，提升分数 25 查看详情 (1, 1) Sharding (无分片): 约 48.9 ms (8, 1) Sharding (沿 axis=0 分片): 约 977 ms (性能显著下降) (1, 8) Sharding (沿 axis=1 分片): 约 48.3 ms (性能与无分片相似，无显著提升) 性能分析与解释 实验结果清楚地表明，并非所有 sharding 策略都能带来性能提升，有时甚至会导致严重下降。
当这些属性添加到HTML元素上时，它们会指示HTMX在特定事件发生时（如点击、输入等）向服务器发出请求，并用服务器返回的内容更新页面的某个部分。
这种方法简单有效，能够满足大部分命令行参数解析的需求。
不要盲目追求极致的“清晰”，而是要追求“看起来舒服”的清晰。
只需将自定义命令组织在特定的命名空间下，并使用 php artisan list [您的命名空间] 命令，即可快速查看和管理您的专属命令列表，告别在冗长命令海中苦苦搜寻的烦恼。
遵循这些原则，开发者可以轻松地在PySide6/Qt项目中实现复杂的图形动画并将其导出为高质量的视频。
XML： 在特定企业级应用中仍有使用，但通常比JSON/YAML更冗长。
线程安全辅助：如mutable mutex，用于在const函数中加锁保护数据访问。
此时，再次遇到<?php标签，它会尝试将其解析为一个新的PHP代码块的开始，但由于上下文不正确（它位于一个字符串字面量中），就会导致解析失败。

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