它们虽然符号相同，但在语法和语义上是不同的。
它允许你在需要时才获取下一条数据，而不是一次性全部加载。
这种方法避免了复杂的递归逻辑，提高了代码的可读性和维护性。
通过复用机制可以显著降低内存分配频率。
$ (美元符号)：匹配字符串的结尾。
下面介绍几种常见的文件读写方式，适合不同场景。
线程执行完后继续等待下一次通知。
配合 while 循环逐步处理，每批处理完释放变量，避免内存堆积。
在实际应用中，可能需要根据具体的需求和目标浏览器选择合适的解决方案。
当派生类构造时，它必须先调用基类的某个构造函数来初始化基类部分。
写回 go.mod 并验证 所有修改完成后，建议运行： go mod tidy 来同步依赖、清除无效项，并确保 go.sum 正确。
只需将 __getitem__ 中的标签从 Python 列表转换为 torch.Tensor 即可：import torch from torch.utils.data import Dataset, DataLoader class CorrectedCustomImageDataset(Dataset): def __init__(self, num_samples=100): self.num_samples = num_samples def __len__(self): return self.num_samples def __getitem__(self, idx): # 假设 processed_images 是一个形状为 (5, 224, 224, 3) 的图像序列 # 同样，实际应用中可能需要调整图像形状为 (C, H, W) image = torch.randn((5, 224, 224, 3), dtype=torch.float32) # 关键改动：将标签定义为 torch.Tensor target = torch.tensor([0.0, 1.0, 0.0, 0.0], dtype=torch.float32) # 指定dtype更严谨 return image, target # 实例化数据集和数据加载器 train_dataset_corrected = CorrectedCustomImageDataset() batch_size = 22 # 保持批量大小不变 train_dataloader_corrected = DataLoader( train_dataset_corrected, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=False, persistent_workers=False, timeout=0, ) # 迭代数据加载器并检查批次形状 print("\n--- 修正后的行为 ---") for batch_ind, batch_data in enumerate(train_dataloader_corrected): datas, targets = batch_data print(f"数据批次形状 (datas.shape): {datas.shape}") print(f"标签批次形状 (targets.shape): {targets.shape}") print(f"标签批次内容 (部分展示):\n{targets[:5]}") # 展示前5个样本的标签 break现在，运行修正后的代码，输出将符合预期：--- 修正后的行为 --- 数据批次形状 (datas.shape): torch.Size([22, 5, 224, 224, 3]) 标签批次形状 (targets.shape): torch.Size([22, 4]) 标签批次内容 (部分展示): tensor([[0., 1., 0., 0.], [0., 1., 0., 0.], [0., 1., 0., 0.], [0., 1., 0., 0.], [0., 1., 0., 0.]])targets 现在是一个形状为 (batch_size, target_dim) 的 torch.Tensor，这正是我们期望的批处理结果。
用Python搭静态服务器不复杂，关键是理解HTTP响应流程和文件读取机制。
立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； 在 PHP 文件顶部添加： header('Content-Type: text/html; charset=utf-8'); HTML 页面中加入： <meta charset="UTF-8"> 建议： 所有 PHP 文件保存为 UTF-8 无 BOM 格式，避免编辑器自动添加 BOM 头导致 header 发送失败。
Golang中如何选择合适的网络传输协议（TCP/UDP）？
实际开发中建议复用已定义的类型，提升可维护性。
两者功能不同，不应混淆。
在C++中截取子字符串，最常用的方法是使用标准库 std::string 提供的 substr() 成员函数。
... 2 查看详情 public class AesEncryptionHelper { private static readonly byte[] Key = Encoding.UTF8.GetBytes("123456789012345678901234"); // 24字节用于AES-192 private static readonly byte[] IV = Encoding.UTF8.GetBytes("123456789012"); // 12字节GCM或16字节CBC public static string Encrypt(string plainText) { if (string.IsNullOrEmpty(plainText)) return null; using (Aes aes = Aes.Create()) { aes.Key = Key; aes.IV = IV; aes.Mode = CipherMode.CBC; aes.Padding = PaddingMode.PKCS7; using (var encryptor = aes.CreateEncryptor()) { byte[] encrypted = encryptor.TransformFinalBlock(Encoding.UTF8.GetBytes(plainText), 0, plainText.Length); return Convert.ToBase64String(encrypted); } } } public static string Decrypt(string cipherText) { if (string.IsNullOrEmpty(cipherText)) return null; using (Aes aes = Aes.Create()) { aes.Key = Key; aes.IV = IV; aes.Mode = CipherMode.CBC; aes.Padding = PaddingMode.PKCS7; using (var decryptor = aes.CreateDecryptor()) { byte[] cipherBytes = Convert.FromBase64String(cipherText); byte[] decrypted = decryptor.TransformFinalBlock(cipherBytes, 0, cipherBytes.Length); return Encoding.UTF8.GetString(decrypted); } } } } 3. 在实体模型中集成加解密逻辑 可以在Entity Framework等ORM中通过属性包装实现自动加解密： 数据库字段映射为私有属性（存储密文） 公开属性用于获取/设置明文，内部调用加密方法 示例： public class User { public int Id { get; set; } private string _encryptedPhone; public string Phone { get => string.IsNullOrEmpty(_encryptedPhone) ? null : AesEncryptionHelper.Decrypt(_encryptedPhone); set => _encryptedPhone = AesEncryptionHelper.Encrypt(value); } } 4. 安全注意事项 实际应用中需注意： 密钥管理：不要硬编码密钥，应使用配置文件、环境变量或密钥管理服务（如Azure Key Vault） IV向量：建议每次加密生成随机IV，并与密文一起存储（可拼接后Base64） 哈希处理：密码不应加密，而应使用bcrypt、PBKDF2等单向哈希算法存储 性能影响：加解密会增加开销，避免对大量字段或高频字段过度使用 索引限制：加密后字段无法直接做模糊查询或排序，需设计替代方案（如哈希索引） 基本上就这些。
django.contrib.auth.get_user_model 用于获取当前项目使用的 User 模型，而 django.shortcuts.get_object_or_404 是一个非常实用的函数，它会尝试获取指定对象，如果对象不存在则自动返回一个404错误页面，从而避免了手动检查对象是否存在并抛出异常的繁琐。

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