在 Laravel 开发中，我们经常需要在函数中根据不同的输入类型执行不同的逻辑。
这意味着，即使你没有在函数体内部显式地声明这些变量，它们也已经存在并被赋予了初始值。
1. 创建php文件如api_call.php，命令行运行php api_call.php；2. 脚本中使用cURL设置URL、请求头、数据等，支持POST、GET、PUT、DELETE等方法；3. 通过CURLOPT_CUSTOMREQUEST设置请求类型，CURLOPT_POSTFIELDS传递数据；4. 可通过$argv接收命令行参数实现动态调用。
开启PHP错误显示有助于发现问题： ```php ini_set('display_errors', 1); error_reporting(E_ALL); ```上线前关闭该设置，防止信息泄露。
如何获取 size 和 capacity 直接调用成员函数即可： vector v; v.push_back(1); v.push_back(2); cout cout 基本上就这些。
x.flatten()也可以使用，但它会创建数据的副本。
在数据展示中，这种格式化能力极大地提升了用户体验。
指针接收者： 方法接收的是结构体实例的指针。
全面的输入Schema验证 (Input Schema Validation)： 基础的输入验证只是检查数据类型和基本格式。
问题描述： 假设我们有一个多维数组，每个子数组都包含相同的键。
销毁图像：释放内存。
以下是几种常见的处理方式： 1. 使用统计方法识别异常值 通过均值±标准差或四分位数范围（IQR）判断异常值：IQR 方法（适用于非正态分布）： 计算第一四分位数（Q1）和第三四分位数（Q3） IQR = Q3 - Q1 定义异常值范围：小于 Q1 - 1.5×IQR 或大于 Q3 + 1.5×IQR 的值为异常值 示例代码：<pre class="brush:php;toolbar:false;">import pandas as pd <h1>示例数据</h1><p>data = pd.Series([10, 12, 14, 15, 100, 18, 20, 16, 13])</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">Python免费学习笔记（深入）</a>”；</p> <div class="aritcle_card"> <a class="aritcle_card_img" href="/ai/%E5%A6%82%E7%9F%A5ai%E7%AC%94%E8%AE%B0"> <img src="https://img.php.cn/upload/ai_manual/000/000/000/175679994166405.png" alt="如知AI笔记"> </a> <div class="aritcle_card_info"> <a href="/ai/%E5%A6%82%E7%9F%A5ai%E7%AC%94%E8%AE%B0">如知AI笔记</a> <p>如知笔记——支持markdown的在线笔记，支持ai智能写作、AI搜索，支持DeepseekR1满血大模型</p> <div class=""> <img src="/static/images/card_xiazai.png" alt="如知AI笔记"> <span>27</span> </div> </div> <a href="/ai/%E5%A6%82%E7%9F%A5ai%E7%AC%94%E8%AE%B0" class="aritcle_card_btn"> <span>查看详情</span> <img src="/static/images/cardxiayige-3.png" alt="如知AI笔记"> </a> </div> <p>Q1 = data.quantile(0.25) Q3 = data.quantile(0.75) IQR = Q3 - Q1 lower_bound = Q1 - 1.5 <em> IQR upper_bound = Q3 + 1.5 </em> IQR</p><p>outliers = data[(data < lower_bound) | (data > upper_bound)] print("异常值:", outliers.tolist())</p>2. 可视化检测异常值 使用箱线图（boxplot）或散点图直观查看异常值：<pre class="brush:php;toolbar:false;">import matplotlib.pyplot as plt <p>plt.boxplot(data) plt.title("Boxplot for Outlier Detection") plt.show()</p>3. 处理异常值的方法 识别后可选择以下策略： 删除异常值：如果异常值是错误或极少数，可以直接过滤<code>clean_data = data[(data >= lower_bound) & (data <= upper_bound)] 替换为边界值（缩尾处理）：将异常值限制在合理范围内<code>data_clipped = data.clip(lower_bound, upper_bound) 用均值/中位数填充：适用于少量异常值<pre class="brush:php;toolbar:false;">data_filled = data.copy() data_filled[(data < lower_bound) | (data > upper_bound)] = data.median() 保留并标记：在建模时作为特征标记是否为异常 4. 使用机器学习方法检测 对于复杂数据，可用孤立森林（Isolation Forest）、LOF（局部异常因子）等算法：<pre class="brush:php;toolbar:false;">from sklearn.ensemble import IsolationForest <p>model = IsolationForest(contamination=0.1) # 预估异常比例 pred = model.fit_predict(data.values.reshape(-1, 1))</p><h1>pred == -1 表示异常</h1><p>outliers_index = data.index[pred == -1]</p>基本上就这些。
可加入随机抖动（jitter）避免大量请求同时恢复造成冲击。
默认值与覆盖： 当多个配置文件中存在同名键时，defaults 列表中的顺序决定了哪个值最终生效。
在调用explode之前，可以使用trim()函数去除字符串两端的空白，并结合preg_split('/\s+/', $whole_name)来处理多个连续空格，使代码更健壮。
在C++17及以前，你需要将天数转换为小时或秒（例如，2 * 24 * std::chrono::hours(1) 或 2 * 24 * 60 * 60 * std::chrono::seconds(1)）。
注意事项与最佳实践 修改时机： 确保在渲染表单字段之前完成所有对模型属性的修改。
编写 Gherkin 场景的基本结构 Gherkin 文件以 .feature 为扩展名，每个文件描述一个功能或 API 行为。
不同的硬件架构和操作系统可能会采用不同的页大小。
函数内对 ptr 的赋值会真正改变外部指针 p，比使用 int** 更直观且不易出错。

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