它提供了更低的延迟和更高的效率，但相对于SSE来说，实现和管理也更为复杂。
from timeit import timeit P_mean = 1500 P_std = 100 Q_mean = 1500 Q_std = 100 W = 1 # Number of matches won by P L = 0 # Number of matches lost by P L_P = np.exp(-0.5 * ((np.arange(0, 3501, 10) - P_mean) / P_std) ** 2) / ( P_std * np.sqrt(2 * np.pi) ) L_Q = np.exp(-0.5 * ((np.arange(0, 3501, 10) - Q_mean) / Q_std) ** 2) / ( Q_std * np.sqrt(2 * np.pi) ) # 确保结果一致 omega_1, U_p_1 = U_p_law(W, L, L_P, L_Q) omega_2, U_p_2 = U_p_law_numba(W, L, L_P, L_Q) omega_3, U_p_3 = U_p_law_numba_parallel(W, L, L_P, L_Q) assert np.allclose(omega_1, omega_2) assert np.allclose(omega_1, omega_3) assert np.allclose(U_p_1, U_p_2) assert np.allclose(U_p_1, U_p_3) t1 = timeit("U_p_law(W, L, L_P, L_Q)", number=10, globals=globals()) t2 = timeit("U_p_law_numba(W, L, L_P, L_Q)", number=10, globals=globals()) t3 = timeit("U_p_law_numba_parallel(W, L, L_P, L_Q)", number=10, globals=globals()) print("10 calls using vanilla Python :", t1) print("10 calls using Numba :", t2) print("10 calls using Numba (+ parallel) :", t3)在我的机器上（AMD 5700x），运行结果如下：10 calls using vanilla Python : 2.4276352748274803 10 calls using Numba : 0.013957140035927296 10 calls using Numba (+ parallel) : 0.003793451003730297从结果可以看出，使用 Numba 可以显著提高程序的运行速度。
通过理解cl.user_session.set()用于存储和cl.user_session.get()用于检索的明确职责，开发者可以避免常见的错误，并确保其LangChain组件能够无缝集成并在用户交互中被有效复用。
这意味着你可以在较长时间内获得安全更新和错误修复，减少维护成本。
实际项目建议使用智能指针或直接存储Node对象而非指针。
通过对比go build默认生成的较大但自包含的二进制，以及gccgo默认生成的小巧但依赖外部库的二进制，我们揭示了使用-static标志是解决gccgo二进制文件可移植性问题的关键，从而实现既小巧又能在不同Linux系统上独立运行的Go程序。
缺点：同步阻塞、单点故障风险高、性能较差，不适合高并发场景。
尽管如此，Python在运行脚本时确实会为顶层代码生成一个代码对象，只是它没有被直接暴露。
总结 通过 structlog.testing.capture_logs 上下文管理器，并结合自定义的 suppress_logging 封装，我们可以轻松地在 structlog 应用中实现特定代码块的日志临时抑制。
htmlspecialchars() 用于防止 XSS 攻击。
这可以通过结合使用PureWindowsPath和Path来实现。
net/rpc包的主要特点和优势包括： 简化通信： 它抽象了底层网络通信的复杂性，开发者只需关注服务接口和方法的定义，无需手动处理TCP连接、数据包解析等细节。
Go对URL参数的处理简洁明了，url.Values 提供了 Get、Add、Set、Del 等方法，足够应对大多数场景。
# 使用merge的indicator参数进行合并 # how='left' 确保sample2中的所有行都被保留 # indicator='is_new_retailer' 会添加一个列，指示每行的来源 merged_df = sample2.merge(sample1, on=['user_id', 'retailer'], how='left', indicator='is_new_retailer') # 将indicator列中的'left_only'转换为1（新商家），其他转换为0（非新商家） # .eq('left_only') 返回布尔Series # .astype(int) 将布尔值转换为整数0或1 merged_df['is_new_retailer'] = merged_df['is_new_retailer'].eq('left_only').astype(int) print("\n方法一结果 (使用merge和indicator):") print(merged_df)注意事项： 此方法简洁直观，尤其适用于识别一个DataFrame中相对于另一个DataFrame的“新增”记录。
常用打开模式： 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； ios::in - 读取 ios::out - 写入（默认会清空内容） ios::app - 追加模式，写入内容添加到文件末尾 ios::ate - 打开后立即定位到文件末尾 ios::binary - 以二进制方式操作 ios::trunc - 若文件存在则清空内容（默认于 out 模式） 示例：打开文件 #include <fstream> std::fstream file; file.open("data.txt", std::ios::in | std::ios::out); // 可读可写 if (!file.is_open()) { std::cout << "无法打开文件！
性能测试 在配备 Xeon W-2255 CPU 的机器上使用 Numba 0.56.0 进行了性能测试，结果如下：count_in_range: 7.112 ms count_in_range2: 35.317 ms count_in_range_faster: 5.827 ms结果表明，count_in_range_faster 函数的性能明显优于 count_in_range2 函数，甚至略优于原始的 count_in_range 函数。
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它支持超过 80 种语言的识别，使用深度学习模型实现高准确率的文字检测与识别，尤其适合处理自然场景中的文字，比如街边招牌、文档扫描件、车牌等。
合理使用边界、分组和修饰符，能让正则既准确又高效。
在Golang中，匿名结构体是指没有显式类型定义的结构体，通常用于临时数据结构或函数内部。

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