exec执行成功后，原程序代码不再运行；失败则返回-1。
以下是一个使用PyTorch实现此方法的示例代码：import torch # 假设输入数据 x 的形状为 (bs, sl, n)，其中 bs 是 batch size，sl 是 sequence length，n 是特征维度 # 假设 padding_mask 的形状为 (bs, sl)，其中 1 表示非 padding 元素，0 表示 padding 元素 # 示例数据 bs = 2 sl = 5 n = 10 x = torch.randn(bs, sl, n) padding_mask = torch.tensor([[1, 1, 1, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 0]], dtype=torch.float32) # 假设 model 是一个序列编码器，将输入 x 转换为 embeddings # embeddings 的形状为 (bs, sl, n) model = torch.nn.Linear(n, n) # 简单的线性层作为示例 embeddings = model(x) # 应用 padding_mask masked_embeddings = embeddings * padding_mask.unsqueeze(-1) # 计算平均池化 (mean pooling) sum_embeddings = masked_embeddings.sum(1) sum_mask = padding_mask.sum(-1).unsqueeze(-1) # 使用 clamp 避免除以 0 的情况 mean_embeddings = sum_embeddings / torch.clamp(sum_mask, min=1e-9) # mean_embeddings 的形状为 (bs, n)，表示每个序列的平均池化结果，且已忽略 padding 元素 print(f"Original embeddings shape: {embeddings.shape}") print(f"Mean embeddings shape: {mean_embeddings.shape}")代码解释： 序列猴子开放平台 具有长序列、多模态、单模型、大数据等特点的超大规模语言模型 0 查看详情 输入数据和Padding Mask: 代码首先定义了输入数据x和padding_mask。
示例： 序列猴子开放平台 具有长序列、多模态、单模型、大数据等特点的超大规模语言模型 0 查看详情 $data = ['name' => 'Tom', 'age' => 25, 'active' => true]; $json = json_encode($data); echo $json; // 输出：{"name":"Tom","age":25,"active":true} 使用 json_decode() 解码： $original = json_decode($json, true); // 第二个参数为true时返回数组 print_r($original); 优点： 格式通用，几乎所有编程语言都支持 可读性强，便于调试和接口测试 适合Web API、JavaScript交互等场景 缺点： 不支持PHP资源和闭包 对象序列化后丢失方法，只能还原为StdClass或关联数组 对特殊字符或编码处理需额外注意 选择建议：根据场景决定 如果数据只在PHP内部使用，比如缓存、Session存储或队列任务，推荐使用 serialize，因为它能完整保留数据结构和类型。
但如果需要更精细的控制，可以在app.yaml中为静态文件处理程序添加expiration属性来指定缓存时间。
示例: 创建一个包含 len(b) 个切片的数组 d。
这两个关键字从C++11开始引入，主要用于类继承和虚函数的管理。
清晰的语义化有助于提高API的可读性和可维护性。
本教程将提供一个全面的解决方案，以应对这些挑战，确保AJAX更新能够无缝地反映在前端。
但若处理不当，容易引发SQL注入等安全问题。
确保PHP变量已经定义并且包含有效的值，否则可能会导致错误或意外的输出。
限流可以显著提高这种行为的成本和难度。
在实际应用中，应该添加适当的错误处理逻辑，以确保程序的健壮性。
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通过在创建应用时显式指定Go构建包，并确保Go项目具备正确的结构（特别是Go Modules和Procfile的配置），可以有效避免常见的部署失败问题。
这种方法不仅能够高效移除各种干扰字符，还能精确控制前导零的去除，同时确保国际区号等关键前缀（如+和非零的第一个数字）得以保留。
示例： 立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； $data = ['z' => 'last', 'a' => 'first', 'm' => 'middle']; ksort($data); // 结果：['a'=>'first', 'm'=>'middle', 'z'=>'last'] krsort() 是其逆序版本，按键名降序排列。
掌握epoll的核心在于理解事件驱动模型和非阻塞IO的配合使用。
在我看来，这没有绝对的答案，更多的是一个权衡取舍。
本文档旨在提供一个清晰、实用的指南，帮助你使用 Pandas 合并两个数据帧，并根据特定列的值创建新的列。
') print('程序继续执行后续逻辑...')代码解析与工作原理 初始化输入：buy = input('(请输入您想购买的商品名称): ').strip().lower()在进入 while 循环之前，我们首先获取一次用户输入。

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