使用方法： 创建 unique_ptr 可使用 std::make_unique（C++14起支持）或直接构造 不能复制，但可以移动（move） 适合用于资源的唯一拥有者场景 示例代码： #include <memory> #include <iostream> int main() { auto ptr = std::make_unique<int>(42); std::cout << *ptr << std::endl; // 输出 42 // 移动所有权 std::unique_ptr<int> ptr2 = std::move(ptr); // 此时 ptr 为空，ptr2 拥有对象 } std::shared_ptr：共享所有权 std::shared_ptr 实现共享所有权，多个 shared_ptr 可以指向同一个对象，内部使用引用计数来追踪有多少个指针共享该资源。
它描述了如何构建项目。
通过赋值函数名（如funcPtr = add）获得函数地址后，可用指针调用函数（funcPtr(3, 4)）。
这是因为client.websocket_connect()在某些情况下可能会成功建立底层的TCP连接，即使服务器端的业务逻辑立即决定关闭WebSocket连接。
当多个Goroutine同时调用time.Sleep时，每个Goroutine都会独立地暂停自身指定时长，而非按顺序等待。
在Go语言中，将字符串分割成单个字符的字符串数组，看似简单，实则需要考虑Unicode字符集的兼容性。
这使得应用程序难以扩展以处理大型数据集。
函数参数中传递指针 常用于需要修改原变量的场景： func increment(x *int) { *x++ } val := 10 increment(&amp;val) fmt.Println(val) // 输出 11 </font> 这里传入的是 &amp;val，把值类型变量的地址传给函数，函数内部通过指针修改原始值。
Giiso写作机器人 Giiso写作机器人，让写作更简单 56 查看详情 解决方案二：利用 enumerate 优化迭代计数 Python提供了一个更简洁、更Pythonic的方式来同时获取迭代项和其对应的索引（或计数）：内置的enumerate函数。
效率考量： 相比于在Python循环中手动生成序号，pd.factorize()是C语言实现的，效率极高。
使用 cout 需要配合插入运算符 <<，它可以连续输出多个不同类型的数据。
通常在启动Goroutine之前调用，告知WaitGroup需要等待多少个Goroutine。
36 查看详情 $data 是从数据库取出的扁平化数组 函数遍历所有数据，筛选出 parent_id 匹配当前父ID的节点 对每个匹配节点递归调用 buildTree，查找其子节点 如果存在子节点，则添加 'children' 键存储子树 使用示例与输出结果 假设从数据库获取数据后存为数组： $data = [ ['id' => 1, 'name' => '家电', 'parent_id' => 0], ['id' => 2, 'name' => '手机', 'parent_id' => 0], ['id' => 3, 'name' => '电视', 'parent_id' => 1], ['id' => 4, 'name' => '冰箱', 'parent_id' => 1], ['id' => 5, 'name' => '智能手机', 'parent_id' => 2], ['id' => 6, 'name' => '曲面电视', 'parent_id' => 3], ]; $tree = buildTree($data); print_r($tree); 输出结果将是嵌套的树形结构，清晰表达层级关系。
对于生产环境，你可能希望在部署后手动清除Opcache，而不是让它频繁检查文件，所以0是安全的。
2.1 加载 XML 文件 首先，我们需要将 XML 文件加载到 ElementTree 对象中。
只要合理设计状态结构和生命周期，就能轻松支持复杂的回滚逻辑。
服务器返回的MIME类型不对，比如把application/rss+xml或text/xml返回成了text/html，或者RSS文件本身在服务器上就不存在（404错误），甚至服务器内部出了问题（500错误），都会让验证工具“望洋兴叹”。
以下代码演示了如何配置XGBoost以在CPU多核或GPU上进行训练：from sklearn.datasets import fetch_california_housing import xgboost as xgb import time # 1. 准备数据集 data = fetch_california_housing() X = data.data y = data.target num_round = 1000 # 提升轮数 # 2. CPU多核训练配置 param_cpu = { "eta": 0.05, "max_depth": 10, "tree_method": "hist", # 使用hist方法，可在CPU上高效运行 "device": "cpu", # 明确指定使用CPU "nthread": 24, # 根据CPU核心数调整线程数 "objective": "reg:squarederror", "seed": 42 } # 3. GPU加速训练配置 param_gpu = { "eta": 0.05, "max_depth": 10, "tree_method": "gpu_hist", # 使用gpu_hist方法 "device": "GPU", # 明确指定使用GPU "objective": "reg:squarederror", "seed": 42 } dtrain = xgb.DMatrix(X, label=y, feature_names=data.feature_names) print("--- CPU 多核训练开始 ---") start_time_cpu = time.time() model_cpu = xgb.train(param_cpu, dtrain, num_round) end_time_cpu = time.time() print(f"CPU 训练耗时: {end_time_cpu - start_time_cpu:.2f} 秒") print("\n--- GPU 加速训练开始 ---") start_time_gpu = time.time() model_gpu = xgb.train(param_gpu, dtrain, num_round) end_time_gpu = time.time() print(f"GPU 训练耗时: {end_time_gpu - start_time_gpu:.2f} 秒")实验结果分析 (基于参考数据): CPU (24 线程): 训练耗时约 2.95 秒 CPU (32 线程): 训练耗时约 3.19 秒 (注意：并非线程越多越快，存在最佳线程数) GPU (RTX 3090): 训练耗时约 5.96 秒 从上述结果可以看出，对于给定的数据集和模型配置，CPU多核训练（特别是优化后的线程数）可能比GPU加速训练更快。
为避免后期难以维护，应遵循以下原则： 服务方法必须是导出的（首字母大写），且接收者必须是指针类型 方法签名应为 func (t *T) MethodName(args *Args, reply *Reply) error 参数和返回值建议使用结构体，便于后续扩展字段而不破坏兼容性 避免使用基础类型如 int、string 作为参数，容易造成语义不清 例如： type Args struct { A int B int } <p>type Arith int</p><p><span>立即学习</span>“<a href="https://pan.quark.cn/s/00968c3c2c15" style="text-decoration: underline !important; color: blue; font-weight: bolder;" rel="nofollow" target="_blank">go语言免费学习笔记（深入）</a>”；</p><p>func (t <em>Arith) Multiply(args </em>Args, reply <em>int) error { </em>reply = args.A * args.B return nil }</p>选择合适的序列化协议 Go 的 net/rpc 默认使用 Gob 编码，但 Gob 不具备跨语言兼容性。
可以考虑使用向量化的字符串操作来提高性能。
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