<?php namespace App\Http\Controllers; use Illuminate\Http\Request; use App\Models\t_data_enum; // 假设模型路径 use App\Models\t_e_elem; use App\Models\t_entry; use App\Models\t_e_value; use App\Models\t_entry_form; class EntryController extends Controller { public function getTotalEntryByTitle($title) { $total = []; // 获取所有省份数据 $provinces = t_data_enum::where('ekey', 'province')->orderBy('etext', 'ASC')->get(); // 获取省份字段的form ID $formIdP = t_entry_form::where([['etype', 1], ['fname', 'field_province']])->first()->fid; foreach ($provinces as $province) { $entrysQuery = t_e_elem::selectRaw('t_entry.*, t_e_elem.*') ->join('t_entry', 't_e_elem.eid', '=', 't_entry.eid') ->join('t_e_value', 't_e_elem.fid', '=', 't_e_value.elid') ->join('t_entry_form', 't_e_value.fid', '=', 't_entry_form.fid') ->where('t_e_elem.fuse', '=', 1) ->where('t_entry.estatus', '1') // 核心改动：使用嵌套闭包实现标题或描述的OR搜索 ->where(function ($query) use ($title) { $query->where('t_entry.etitle', 'ilike', $title) ->orWhere('t_entry.edesc', 'ilike', $title); }) ->where([ ['t_e_value.fid', '=', $formIdP], ['t_e_value.vvalue', '=', $province->eval], // 注意：t_e_elem.fuse = 1 已经提前定义，这里如果重复且无特殊意义可移除 // 但为了保持原意，如果这里指代的是 t_e_value 相关的 fuse，则应明确 // 假设这里是冗余，因为 t_e_elem.fuse 已经在上面定义 ]); // 使用 distinct 防止重复计数，并获取结果 $entrys = $entrysQuery->distinct('t_entry.eid')->get(); array_push($total, [ 'name' => $province->etext, 'count' => count($entrys) ]); } return $total; } }代码解析与注意事项： 统一 OR 条件: 最重要的改动是将 ['t_entry.etitle', 'ilike', $title], ['t_entry.edesc','ilike',$title] 这两个条件从 where 数组中移除，并放入一个 where(function ($query) use ($title) { ... }) 闭包中，通过 orWhere 方法连接。
我们不能一次性地读取到整个多字节分隔符，因为其长度不固定且可能包含在正常数据中。
在我看来，引用成员和指针成员在避免数据拷贝、提升性能方面确实有异曲同工之妙，但它们的设计哲学和适用场景却大相径庭。
定义结构体使用 type 和 struct 关键字。
主线程并不会收到任何通知，也不会因为子线程的异常而停止。
1. 使用 erase() 删除指定位置的元素 如果你知道要删除元素的索引位置，可以通过 iterator 或下标访问来删除。
3. 内存释放方式不同 使用 new 分配的内存必须用 delete 释放，它会先调用析构函数，再释放内存： delete obj; 使用 malloc 分配的内存必须用 free 释放： free(obj); 不能混用：用 new 分配的内存不能用 free 释放，反之亦然，否则会导致未定义行为。
此函数应在所有 Pet 的子类模块都已导入后调用。
总结 Go语言在处理多返回值类型转换时，秉持其显式类型转换的原则，不提供内联转换的语法糖。
Go语言通过package机制组织代码，实现代码复用与模块化。
基本思路 LRU 缓存需要满足： 访问某个键时，它变为“最近使用” 当缓存满时，淘汰最久未使用的项 get 和 put 操作都需在 O(1) 完成 为此，我们使用： unordered_map：快速查找 key 是否存在，以及对应节点位置 双向链表：维护使用顺序，头结点是最新的，尾结点是最老的 数据结构设计 定义双向链表节点和缓存类框架： 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； struct Node { int key, value; Node* prev; Node* next; Node(int k, int v) : key(k), value(v), prev(nullptr), next(nullptr) {} }; 缓存类包含： 容量 capacity 当前大小 size 哈希表 map 伪头部和伪尾部简化边界处理 关键操作实现 封装两个辅助函数： 存了个图 视频图片解析/字幕/剪辑，视频高清保存/图片源图提取 17 查看详情 void removeNode(Node* node) { node->prev->next = node->next; node->next->prev = node->prev; } <p>void addToHead(Node* node) { node->prev = head; node->next = head->next; head->next->prev = node; head->next = node; }</p>get 操作逻辑： 查 map 是否存在 key 不存在返回 -1 存在则将其移到链表头部（表示最近使用），并返回值 put 操作逻辑： 如果 key 已存在，更新值并移到头部 如果不存在，新建节点插入头部 若超出容量，删除尾部节点（最久未使用）及 map 中对应项 完整代码示例 #include <unordered_map> using namespace std; <p>class LRUCache { private: struct Node { int key, value; Node<em> prev; Node</em> next; Node(int k, int v) : key(k), value(v), prev(nullptr), next(nullptr) {} };</p><pre class='brush:php;toolbar:false;'>int capacity; unordered_map<int, Node*> cache; Node* head; Node* tail; void removeNode(Node* node) { node->prev->next = node->next; node->next->prev = node->prev; } void addToHead(Node* node) { node->prev = head; node->next = head->next; head->next->prev = node; head->next = node; } void moveToHead(Node* node) { removeNode(node); addToHead(node); } Node* removeTail() { Node* node = tail->prev; removeNode(node); return node; }public: LRUCache(int cap) : capacity(cap), size(0) { head = new Node(0, 0); tail = new Node(0, 0); head->next = tail; tail->prev = head; }int get(int key) { auto it = cache.find(key); if (it == cache.end()) return -1; Node* node = it->second; moveToHead(node); return node->value; } void put(int key, int value) { auto it = cache.find(key); if (it != cache.end()) { Node* node = it->second; node->value = value; moveToHead(node); } else { Node* newNode = new Node(key, value); cache[key] = newNode; addToHead(newNode); if (cache.size() > capacity) { Node* removed = removeTail(); cache.erase(removed->key); delete removed; } } } ~LRUCache() { Node* curr = head; while (curr) { Node* temp = curr; curr = curr->next; delete temp; } }};这个实现保证了 get 和 put 都是 O(1) 时间复杂度，适合高频访问场景。
通过自研的先进AI大模型，精准解析招标文件，智能生成投标内容。
注意不要忽略用户体验，比如及时反馈错误信息，避免让用户反复尝试。
使用rate.Limiter示例： 1. 创建限流器，限制每秒最多处理5个请求，允许突发2次： 立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； limiter := rate.NewLimiter(5, 2) 2. 在HTTP中间件中调用Allow()判断是否放行： if !limiter.Allow() {   http.Error(w, "too many requests", http.StatusTooManyRequests)   return } 该方式适用于单机限流。
在较新版本的 NumPy 中，推荐将其设置为 None 以使用默认行为。
除了密码，还有API密钥、数据库凭据等。
总结 通过本文，你应该已经掌握了如何在 Docker Compose 环境中正确执行 Artisan 命令。
再来，就是选择合适的执行函数。
使用预处理语句、输入验证、禁用旧函数和最小权限原则可有效防止SQL注入。
Dapper 的多结果集功能简洁高效，适合在需要批量获取关联数据时使用。

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