虽然这种情况直接引用时通常可以通过完整的命名空间路径来区分，但如果某个命名空间特别长，每次都写全名，那代码可读性就差得不是一点半点了。
然后清空 current_chunk_sentences 和 current_chunk_length，重新开始构建下一个块。
效率上，删除中间元素通常涉及数据移动，性能开销不小，所以选择合适的方法很重要。
始终牢记，清晰的变量管理和简洁的条件判断是编写高质量、无 bug 代码的重要实践。
构建数据URI： 结合图片的MIME类型和Base64编码字符串，构建数据URI格式的src属性，例如：data:image/png;base64,iVBORw0KGgo...。
核心是控制数据状态，保证测试可重复、无副作用。
工作原理 从源表（例如MySQL）和目标表（例如Iceberg）中读取数据。
如果查询结果小于 4，则表示至少有一行数据的 value 不等于 'a'。
如果需要输出原始HTML，使用 template.HTML 类型。
这对于需要全面了解视图上下文的深度调试场景非常有用。
简单场景下，手动控制对象生命周期即可。
Python不会自动缓存列表，所谓的“缓存”现象源于内存复用或引用共享。
基于线性规划的随机向量生成 假设我们有一个矩阵 G (m x n) 和一个向量 h (m)，我们的目标是生成一个向量 x (n)，使得 G * x <= h。
它确保 Cookie 在整个应用范围内都可用。
一个典型的错误响应可以包含一个错误码（<code>）、一个用户可读的错误消息（<message>），以及一个可选的、更详细的开发者信息（<details>）。
Args: x: 可以是标量、一维数组或二维数组。
例如，一个题目 ID 数组，其中题目按照语言 ID 进行分组，我们需要找出不同语言版本中相同位置的题目 ID 是否一致，并根据比较结果执行相应的操作。
适合的场景包括： 文件系统遍历 菜单或UI组件树 配置项分组管理 AST（抽象语法树）处理 基本上就这些。
20 查看详情 1. 改进的argmax函数：随机打破平局 当多个动作具有相同的最大Q值时，我们应该随机选择其中一个，而不是总是选择第一个。
f.flush()：强制将所有待写入的数据从Python的内部缓冲区写入到操作系统缓冲区，甚至直接写入磁盘（取决于操作系统）。

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