立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； 概念与声明： 使用static关键字来声明一个静态方法。
通过采用 while True 结合 break 语句，并确保游戏状态在每轮迭代中正确重置，我们将构建一个功能完善、可无限次进行的交互式游戏循环。
我发现对于新手来说，mysqli的过程化风格可能更直观一些，但从长远来看，PDO的通用性和安全性优势会更加明显。
为提高性能，通常建议传递结构体指针。
$limit（可选）：如果设置，则返回的数组最多包含limit个元素。
基本上就这些。
class DecayingEpsilon: def __init__(self, value): self.value = value def decay(self): # 衰减逻辑 self.value *= 0.9 # 示例：每次衰减10% print(f"Epsilon decayed to: {self.value}") class DoSomething: def __init__(self, epsilon): if not isinstance(epsilon, DecayingEpsilon): epsilon = DecayingEpsilon(epsilon) self.epsilon = epsilon def something(self): self.epsilon.decay() # 使用示例 ds1 = DoSomething(0.2) ds1.something() ds2 = DoSomething(DecayingEpsilon(0.2)) ds2.something()优点： 代码更加简洁，易于理解。
如果图是非同构的，就意味着它们的整体结构存在根本性的不匹配，而不是某个局部的缺陷。
商汤商量 商汤科技研发的AI对话工具，商量商量，都能解决。
-q：静默模式，只输出事件路径，不输出额外信息。
gRPC提供了grpc.RoundRobin等内置策略，也可使用更现代的grpc/balancer/roundrobin（新版本推荐使用pick_first和round_robin作为默认策略）。
负数表示左移。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 1. 使用 bson.M 接收查询结果 当从MongoDB集合中查询文档时，我们可以将结果直接解组（Unmarshal）到[]bson.M类型的切片中。
这个阈值应根据数据的实际特性、采样频率和预期的最大正常变化率来确定。
通过Spring Retry、Resilience4j等框架实现方法级重试，需合理设置重试条件：仅针对可恢复异常（如超时、503），避免对4xx错误重试；限制最大重试次数（通常2～3次）；采用指数退避加随机抖动策略，防止请求洪峰；结合熔断机制，在服务持续不可用时停止重试；高扇出场景谨慎启用，避免调用爆炸；确保下游接口幂等，防止重复操作；记录重试日志以便监控分析。
键名存在性检查: 在访问 $childArr['data'] 之前，添加 isset($childArr['data']) && is_array($childArr['data']) 这样的检查，可以有效防止因键名不存在或类型不匹配导致的PHP警告或错误。
import cv2 from ultralytics import YOLO import numpy as np # 假设您已经加载了YOLOv8模型 # yolov8_model_in_heat = YOLO('path/to/your/yolov8_model.pt') # 为了演示，这里使用一个占位符 class MockYOLOModel: def __init__(self, names_map): self._names_map = names_map def predict(self, source, show=False, conf=0.8): # 模拟YOLOv8的predict方法 # 在实际应用中，这里会调用真正的模型进行预测 # 假设根据某种逻辑生成检测结果 detected_class_ids = [] if np.random.rand() > 0.7: # 模拟检测到 'inheat' detected_class_ids.append(0) if np.random.rand() > 0.7: # 模拟检测到 'non-inheat' detected_class_ids.append(1) # 如果什么都没检测到，随机添加一个 if not detected_class_ids and np.random.rand() > 0.5: detected_class_ids.append(np.random.choice([0, 1])) # 构造模拟的Results对象 boxes_list = [MockBox(cls_id) for cls_id in detected_class_ids] mock_result_instance = MockResult(boxes_data=detected_class_ids, names_map=self._names_map) # predict返回的是一个Results对象列表 return [mock_result_instance] # 实际使用时，请替换为您的模型加载代码 yolov8_model_in_heat = MockYOLOModel(names_map={0: 'inheat', 1: 'non-inheat'}) def process_video_with_yolov8_model(video_path): cap = cv2.VideoCapture(video_path) if not cap.isOpened(): print(f"错误：无法打开视频文件 {video_path}") return None class_counts = {'inheat': 0, 'non-inheat': 0} in_heat_frames = [] non_in_heat_frames = [] frame_idx = 0 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: # 当没有更多帧或读取失败时退出 break frame_idx += 1 # 缩小帧尺寸以提高处理速度，并作为模型输入 # 注意：模型训练时使用的输入尺寸应与此处保持一致或进行适当调整 frame_small = cv2.resize(frame, (400, 400)) # 使用YOLOv8模型进行预测 # show=True 会在窗口中显示带有边界框的帧，调试时很有用 results = yolov8_model_in_heat.predict(source=frame_small, show=False, conf=0.5) # 降低conf用于模拟，实际可根据需求设置 # 遍历每个预测结果实例（通常只有一个） for result_instance in results: # 遍历每个检测到的边界框 for box in result_instance.boxes: # 获取类别ID（box.cls是一个Tensor，需要使用.item()获取Python数值） class_id = int(box.cls.item()) # 根据类别ID从模型定义的names字典中获取类别名称 class_name = result_instance.names[class_id] # 更新类别计数 class_counts[class_name] += 1 # 将帧添加到对应的列表中 if class_name == 'non-inheat': non_in_heat_frames.append(frame) elif class_name == 'inheat': in_heat_frames.append(frame) # 打印当前帧的检测计数 print(f"Frame {frame_idx} - Class Counts: {class_counts}") # 达到特定帧数阈值后停止处理（可选，用于控制处理量） if class_counts['inheat'] >= 50 and class_counts['non-inheat'] >= 50: print("达到指定帧数阈值，停止处理。
它全称为“开放系统互连参考模型”（Open Systems Interconnection Model），由国际标准化组织（ISO）提出，用来描述网络通信中数据如何在不同设备之间传输。
使用Swoole实现真正的协程并发 Swoole是一个为PHP设计的高性能异步并发框架，它提供了协程（Coroutine）、异步IO、多进程等能力，能真正实现非阻塞的异步任务处理。
但是，由于已经将JSON字符串直接赋值给JavaScript变量，因此无需使用JSON.parse()，可以直接使用该变量。

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