例如： int arr[5] = {1, 2, 3, 4, 5}; int* p = arr; // 等价于 &arr[0] 这里arr不是数组本身，而是指向arr[0]的指针。
# 假设有一个序列号 sequence_num = 5 # 期望它总是显示为3位数，不足补零 formatted_seq = f"序列号：{sequence_num:03d}" print(formatted_seq) # 输出: '序列号：005' another_num = 123 formatted_another = f"另一个：{another_num:05d}" print(formatted_another) # 输出: '另一个：00123' # 使用str.format()效果一样 order_id = 99 formatted_order = "订单号：{:04d}".format(order_id) print(formatted_order) # 输出: '订单号：0099'这里的d表示整数类型，03表示用零填充到总共3位。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 2. 编写代码并导出功能 Go通过首字母大写来控制函数、结构体、变量是否对外导出。
虽然 TMP 初看像是“奇技淫巧”，但它在实际工程中有广泛用途： 类型计算：比如去除 const、指针，提取函数返回类型等，C++11 后的标准库 type_traits 大量使用 TMP 实现。
2. 核心工具：pd.cut函数 pd.cut是Pandas中用于将数值数据分箱的关键函数。
状态模式在Go中虽无继承支持，但通过接口和组合依然能优雅实现，特别适合业务流程复杂、状态多变的场景。
我个人倾向于在非必要时避免使用'w'模式，因为它会直接清空文件内容，一个不小心就可能酿成大错。
合理使用可减少锁竞争，适用于计数器、状态标志等场景。
首先，进行数据加载、预处理和划分：import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from nltk.corpus import stopwords from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score, classification_report from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 加载数据 df = pd.read_csv("payload_mini.csv", encoding='utf-16') df = df[(df['attack_type'] == 'sqli') | (df['attack_type'] == 'norm')] X = df['payload'] y = df['label'] # 文本特征提取 vectorizer = CountVectorizer(min_df=2, max_df=0.8, stop_words=stopwords.words('english')) X = vectorizer.fit_transform(X.values.astype('U')).toarray() # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 添加random_state以确保可复现性 print(f"X_train shape: {X_train.shape}, y_train shape: {y_train.shape}") print(f"X_test shape: {X_test.shape}, y_test shape: {y_test.shape}")接下来，我们分别训练和评估高斯朴素贝叶斯分类器：# 高斯朴素贝叶斯分类器 nb_clf = GaussianNB() nb_clf.fit(X_train, y_train) y_pred_nb = nb_clf.predict(X_test) # 使用y_pred_nb作为预测结果变量 print("--- Naive Bayes Classifier ---") print(f"Accuracy of Naive Bayes on test set : {accuracy_score(y_pred_nb, y_test)}") print(f"F1 Score of Naive Bayes on test set : {f1_score(y_pred_nb, y_test, pos_label='anom')}") print("\nClassification Report:") print(classification_report(y_test, y_pred_nb))输出结果可能如下（示例）：--- Naive Bayes Classifier --- Accuracy of Naive Bayes on test set : 0.9806066633515664 F1 Score of Naive Bayes on test set : 0.9735234215885948 Classification Report: precision recall f1-score support anom 0.97 0.98 0.97 732 norm 0.99 0.98 0.98 1279 accuracy 0.98 2011 macro avg 0.98 0.98 0.98 2011 weighted avg 0.98 0.98 0.98 2011然后，我们训练和评估随机森林分类器。
常见方式包括JWT、API Key+Secret、mTLS和OAuth2 Client Credentials。
如果 key 存在，返回对应的 value；如果 key 不存在，会自动插入该 key，并用默认值初始化 value（例如 int 默认为 0）。
利用映射（Map）实现动态函数选择 怪兽AI数字人 数字人短视频创作，数字人直播，实时驱动数字人 44 查看详情 在某些场景下，我们可能需要根据一个运行时才能确定的字符串（例如一个配置项、一个命令名称）来选择并执行相应的函数。
为了解决这个问题，我们可以采用以下几种策略。
3. 示例代码与详细解析 首先，我们创建示例数据：import pandas as pd import numpy as np # 创建 DataFrame 1 data1 = {'id': ['A', 'B', 'A', 'C', 'A', 'A', 'C']} df1 = pd.DataFrame(data1) # 创建 DataFrame 2 data2 = {'id': ['A', 'B', 'C'], 'Col1': [400, 200, 600], 'Col2': [100, np.nan, 800], 'Col3': [20, 800, np.nan]} df2 = pd.DataFrame(data2) print("原始 df1:") print(df1) print("\n原始 df2:") print(df2)原始 df1: id 0 A 1 B 2 A 3 C 4 A 5 A 6 C原始 df2: 硅基智能 基于Web3.0的元宇宙，去中心化的互联网，高质量、沉浸式元宇宙直播平台，用数字化重新定义直播 62 查看详情 id Col1 Col2 Col3 0 A 400 100.0 20.0 1 B 200 NaN 800.0 2 C 600 800.0 NaN现在，执行核心逻辑：# 1. 计算 df1 中 'id' 列的频率 id_counts = df1['id'].value_counts() print("\nid 频率:") print(id_counts) # 2. 标准化 df2: 将 df2 中的数值除以对应的 id 频率 # - set_index('id') 将 'id' 设置为索引，以便与 id_counts 对齐 # - div(id_counts, axis=0) 对齐索引并执行逐行除法 df2_standardized = df2.set_index('id').div(id_counts, axis=0) print("\n标准化后的 df2:") print(df2_standardized) # 3. 合并数据 # - df1.reset_index() 暂时将 df1 的原始索引保存为一列，以便后续恢复 # - merge() 根据 'id' 列进行左连接 (how='left') # - set_index('index').reindex(df1.index) 恢复原始索引和行顺序 out = (df1.reset_index() .merge(df2_standardized, on='id', how='left') .set_index('index').reindex(df1.index) ) print("\n最终输出:") print(out)id 频率:A 4 C 2 B 1 Name: id, dtype: int64标准化后的 df2: Col1 Col2 Col3 id A 100.0 25.0 5.0 B 200.0 NaN 800.0 C 300.0 400.0 NaN最终输出: id Col1 Col2 Col3 0 A 100.0 25.0 5.0 1 B 200.0 NaN 800.0 2 A 100.0 25.0 5.0 3 C 300.0 400.0 NaN 4 A 100.0 25.0 5.0 5 A 100.0 25.0 5.0 6 C 300.0 400.0 NaN代码解析： id_counts = df1['id'].value_counts(): 这一步计算了df1中'id'列每个唯一值的出现频率。
这里我们将其设置为课程名称。
在Python中，NaN由float('nan')表示，它是一个浮点数类型。
静态链接的代价： 文件体积增大： 将所有依赖打包进单一文件，必然会导致文件体积的增加。
实现简单的重试机制 重试不是无脑重复，需要控制次数、间隔和退出条件。
get() 是阻塞调用，会等待任务完成。
以下是一些实用且有效的防护方案，帮助你保护视频资源不被非法盗用。

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