示例： from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity texts = ["我喜欢编程", "我热爱写代码", "他喜欢打游戏"] 向量化 vectorizer = TfidfVectorizer() tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(texts) 计算相似度 sim = cosine_similarity(tfidf_matrix[0:1], tfidf_matrix[1:2]) print(sim[0][0]) # 第一句和第二句的余弦相似度 4. 自定义杰卡德相似度（Jaccard Similarity） 适用于集合之间的相似性比较，比如分词后的文本。
但在极端情况下，如果格式非常混乱，它可能会比指定 format 慢。
正确的做法是存储密码的哈希值，并且每次用户登录时，将输入的密码哈希后与存储的哈希值进行比较。
示例代码 以下是一个将图片在PDF页面中水平居中的完整示例，结合了原问题中的header函数上下文：from fpdf import FPDF # 假设你的字体路径和Logo URL font_path = "path/to/your/DejaVuSerif.ttf" # 请替换为实际字体路径 logo_url = "path/to/your/logo.png" # 请替换为实际Logo图片路径 class MyPDF(FPDF): def header(self): """ 为PDF文件创建页眉，并在其中居中放置Logo图片。
本文旨在解决Python虚拟环境中pip list命令意外显示全局已安装包的问题。
在我看来，Go语言的接口和组合特性为实现观察者模式提供了非常自然的途径，但其中关键在于如何处理并发安全和观察者列表的动态管理。
每个命令单独设置？
如果您的应用中有多个 Text 控件或需要更精细的控制，直接绑定到 Text 控件本身 (self.text_documento.bind(...)) 是更好的选择。
hash() 函数：生成固定长度的哈希值，常用于校验数据完整性。
这通常更符合开发者对“最后更新时间”的期望。
如何选择定制方法？
to_dict() 方法默认会将DataFrame转换为以列名为外层键，行索引为内层键的嵌套字典。
模板引擎在解析这些逻辑时，需要耗费额外的资源。
例如 TraitB::sayHello insteadof TraitA; 意味着当 MyClass 调用 sayHello() 时，会执行 TraitB 中的版本，而 TraitA 中的版本则被忽略。
EF Core 不暴露底层索引控制接口，所以强制索引或加优化提示只能通过原生 SQL 实现。
掌握 io.Reader 和 io.Writer 的思想，能写出更清晰、更通用的 Go 代码。
1. 使用 golang.org/x/text 进行本地化 官方推荐的国际化方案来自 golang.org/x/text 模块，它支持消息翻译、格式化和语言匹配。
Linux 用户：可通过包管理器（如 apt）安装 python3 和 pip3，但更推荐用 pyenv 保持灵活性。
当一个成员函数被声明为const，意味着它承诺不修改调用该函数的对象的任何非静态成员变量（除非使用mutable关键字修饰的成员）。
然而，对于公共或生产环境的API调用，应使用标准的LinkedIn API端点。

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