我们可以定义一个统一的函数类型，作为被装饰函数的签名标准。
配置连接参数： 连接数据库需要指定服务器地址、用户名、密码、数据库名等信息。
如果消费者处理速度不均，或者可能出现短暂的延迟，使用带缓冲的通道可以显著提高系统的吞吐量和响应性。
它在构造时自动调用 mutex 的 lock()，在析构时自动调用 unlock()。
34 查看详情 var countryCode = [ 'NO', 'GB', 'CH' ]; // 示例：挪威、英国、瑞士您可以根据需要将任何 ISO 3166-1 alpha-2 国家代码添加到此数组中。
结合__file__，我们可以得到脚本文件所在的目录。
以下是一些建议： 明确 Channel 的生命周期： 确定 Channel 何时应该被关闭。
即使在某些情况下勉强可行，对于批量预加载多个模型时，其行为也可能不一致或错误。
这取决于 PHP 的编译配置以及所使用的 libexif 库的版本。
序列猴子开放平台 具有长序列、多模态、单模型、大数据等特点的超大规模语言模型 0 查看详情 不依赖外部文件或系统变量 适合单元测试中模拟配置场景 5. 用户机密（Secret Manager）配置提供程序 专为开发阶段设计，避免将敏感信息硬编码到源码中。
打开你的Web浏览器，访问 http://localhost/info.php。
2. 插件更新机制与数据插入时机 在插件更新过程中，通常会使用版本比较逻辑来判断是否需要执行特定的更新任务。
GMP 通常比 BCMath 更快，尤其是在处理非常大的数字时。
将项目文件放入根目录后访问http://localhost:8888/your-project-folder即可预览。
使用nullptr判空可避免类型混淆，推荐初始化时赋值nullptr；02. 条件判断中指针可隐式转bool，!ptr表示为空；03. 释放内存后应立即将指针置为nullptr，防止悬空指针；04. 养成初始化、使用前判空、使用后置空的习惯可有效避免空指针问题。
本教程将详细解释这一问题的原因，并提供一个健壮的解决方案，同时优化匹配逻辑和强调良好的编程实践。
示例代码修改：import pandas as pd import time from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key = "[MY API KEY]") # 建议为每个文件创建一个新的线程，以避免线程内容积累和混淆 # thread = client.beta.threads.create() # 移到循环内部 assistant = client.beta.assistants.create( name = "Nomination Hearing Identifier", instructions = "Given a complete transcript of a US Senate hearing, determine if this hearing was or was not a nomination hearing. Respond with only 'YES' or 'NO' and do not provide justification.", tools = [{"type": "retrieval"}], model = "gpt-3.5-turbo-1106" ) files = ["CHRG-108shrg1910401.txt","CHRG-108shrg1910403.txt", "CHRG-108shrg1910406.txt", "CHRG-108shrg1910407.txt", "CHRG-108shrg1910408.txt", "CHRG-108shrg1910409.txt", "CHRG-108shrg1910410.txt", "CHRG-108shrg1910411.txt", "CHRG-108shrg1910413.txt", "CHRG-108shrg1910414.txt"] jacket_classifications = pd.DataFrame(columns = ["jacket", "is_nomination"]) for file in files: # 为每个文件创建一个新的线程，确保隔离性 thread = client.beta.threads.create() gpt_file = client.files.create( file = open(file, "rb"), purpose = 'assistants' ) message = client.beta.threads.messages.create( thread_id=thread.id, role="user", content="Determine if the transcript in this file does or does not describe a nomination hearing. Respond with only 'YES' or 'NO' and do not provide justification.", file_ids=[gpt_file.id] ) run = client.beta.threads.runs.create( thread_id=thread.id, assistant_id=assistant.id, ) # 在这里引入一个更长的初始等待，以避免立即开始频繁轮询 print(f"Waiting for run {run.id} to complete for file {file}...") # time.sleep(5) # 可以在这里加一个初始等待，但更重要的是循环内的等待 while run.status != "completed": # 每次轮询前都进行等待，确保retrieve调用频率受控 # 假设每次retrieve调用需要至少20秒的间隔来满足3 RPM的限制 # 如果Run本身很快，可以适当缩短，但要保守估计 print(f"Run status: {run.status}. Sleeping for 10 seconds before next check.") time.sleep(10) # 关键：在每次retrieve调用前等待 run = client.beta.threads.runs.retrieve( thread_id=thread.id, run_id=run.id ) if run.status == "failed": print(f"Run failed for file {file}: {run.last_error}") # 可以在这里添加重试逻辑或跳过当前文件 break # 跳出当前文件的轮询循环 if run.status == "completed": messages = client.beta.threads.messages.list( thread_id=thread.id ) output = messages.data[0].content[0].text.value is_nomination = 0 # 默认值 if "yes" in output.lower(): # 统一转换为小写进行判断 is_nomination = 1 row = pd.DataFrame({"jacket":[file], "is_nomination":[is_nomination]}) jacket_classifications = pd.concat([jacket_classifications, row], ignore_index=True) # 使用ignore_index=True print(f"Processed file {file}. Result: {output}") else: print(f"Skipping file {file} due to failed run.") # 外部循环的延迟可以根据整体请求频率和模型处理速度调整 # 如果内部轮询已经有了足够的延迟，这里可以根据需要调整 print("Sleeping 20 seconds before processing next file to ensure overall API call rate limit not surpassed.") time.sleep(20) # 确保下一个文件的初始请求不会立即触发速率限制 jacket_classifications.to_csv("[MY FILE PATH]/test.csv", index=False) # index=False避免写入额外索引列 print("Processing complete. Results saved to CSV.")代码改进说明： 内部轮询延迟： 在while run.status != "completed"循环内部，每次调用client.beta.threads.runs.retrieve之前添加time.sleep(10)。
解决方案：使用redirect()->route()实现正确重定向 要实现正确的HTTP重定向，我们需要利用Laravel提供的redirect()辅助函数。
如果不需要尾部信号，可以设置为 None。
静态链接: Go程序通常被编译成单个二进制文件，不依赖外部运行时（如JVM），这极大地简化了部署过程。

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