一个常见的开发场景是php生成一个带有特定id的div元素，然后javascript尝试通过该id来获取并操作这个元素。
多币种处理：对于像cash_transactions这样可能涉及多种币种的字段，需要根据其上下文（例如received_currency_id和converted_currency_id）进行独立的聚合，以确保每个聚合结果都具有明确的币种含义。
8 查看详情 导入net/http/pprof启用分析接口 通过/debug/pprof/profile采集CPU使用情况 重点关注中间件函数是否出现在火焰图的高占比节点中 若发现某个日志中间件占用过多CPU，可能是字符串拼接或JSON序列化效率低，可改用sync.Pool复用缓冲区或使用更高效的库（如fastjson）。
只要在访问共享资源前加锁、完成后解锁，就能有效保障goroutine间的操作安全。
如果在使用了正确的编译参数后仍然遇到问题，可以尝试更新 GDB 或 Go 版本。
启用模块后，必须清除 Drupal 的缓存。
", title: "服务暂时不可用", statusCode: StatusCodes.Status503ServiceUnavailable, type: "https://example.com/errors/db-connection-failed", instance: Request.Path); } 验证失败时返回问题详情 [HttpPost] public IActionResult Create([FromBody] MyModel model) { if (!ModelState.IsValid) { return ValidationProblem(); } // 处理逻辑 return Ok(); } 自定义问题详情类型 你可以继承 ProblemDetails 添加额外字段，比如错误代码或建议操作。
如果一切顺利，你将看到一个详细的PHP配置页面。
只要运行时实现了 CRI，kubelet 就能正常调度和管理 Pod。
这是因为{{template "header"}}指令默认以nil作为header模板的执行上下文。
本教程将以Go标准库中misc/swig/callback示例为例，详细阐述其构建过程及常见问题的排查方法。
TTS Free Online免费文本转语音 免费的文字生成语音网站，包含各种方言（东北话、陕西话、粤语、闽南语） 37 查看详情 import "runtime" default: runtime.Gosched() 使用 runtime.GOMAXPROCS()： 允许 Go 运行时使用多个操作系统线程，从而提高并发性。
当使用 GROUP BY 时，如果 SELECT 语句中包含非聚合列（如 item），MySQL会根据SQL模式（如ONLY_FULL_GROUP_BY）选择该分组中的任意一行数据，而不是将所有行的 item 值合并。
位运算虽然快，但可读性较差，必要时添加注释说明意图。
不要过度追求简洁： 代码的可读性比简洁性更重要。
对于列数是目标组列数N的整数倍的情况，推荐使用df.to_numpy().reshape(-1, N)，它简洁高效。
总结 本文介绍了一种在 Laravel 生产环境中，向现有数据表添加外键列的安全且高效的方法。
std::string msg = "Work completed"; std::thread t([msg]() { std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); std::cout << msg << "\n"; }); t.join(); 避免常见错误 不要忘记调用 join() 或 detach()，否则程序终止时会调用 std::terminate。
原理简析与最佳实践 智能指针的核心在于析构函数中自动调用 delete 或自定义删除器。
完整示例代码 将上述所有组件整合，形成一个完整的LangChain对话检索链示例： import os from langchain_community.embeddings import VertexAIEmbeddings from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter, Language from langchain_community.vectorstores import FAISS from langchain.memory import ConversationBufferMemory from langchain.prompts import ChatPromptTemplate, SystemMessagePromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain from langchain_openai import ChatOpenAI # 示例LLM，您可以使用其他LLM # --- 1. 初始化嵌入模型和LLM --- # 确保您已配置Vertex AI认证或OpenAI API密钥 EMBEDDING_QPM = 100 EMBEDDING_NUM_BATCH = 5 embeddings = VertexAIEmbeddings( requests_per_minute=EMBEDDING_QPM, num_instances_per_batch=EMBEDDING_NUM_BATCH, model_name="textembedding-gecko", max_output_tokens=512, temperature=0.1, top_p=0.8, top_k=40 ) # 示例LLM，请替换为您的实际LLM配置 # code_llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0) # 或者使用 Vertex AI LLM from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI code_llm = ChatVertexAI(model_name="gemini-pro", temperature=0.1) # --- 2. 构建或加载FAISS索引 --- FAISS_INDEX_DIR = "faiss_index" if not os.path.exists(FAISS_INDEX_DIR): print("FAISS index not found. Building new index...") # 创建示例训练数据目录和文件 training_data_dir = "training/facts/" if not os.path.exists(training_data_dir): os.makedirs(training_data_dir) with open(os.path.join(training_data_dir, "fact1.txt"), "w", encoding='utf-8') as f: f.write("LangChain是一个用于开发由大型语言模型（LLM）驱动的应用程序的框架。

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