3. void* 与其他指针类型之间的转换 C++ 不允许直接将 void* 赋值给其他指针类型，必须使用 static_cast 显式转换。
package main import ( "bytes" "encoding/binary" "fmt" ) func main() { // 原始整数 originalInt := int32(5247) fmt.Printf("原始整数: %d (类型: %T)\n", originalInt, originalInt) // 创建一个 bytes.Buffer 作为缓冲区 buf := new(bytes.Buffer) // 1. 将整数写入缓冲区 (序列化) // 使用 BigEndian 字节序 err := binary.Write(buf, binary.BigEndian, originalInt) if err != nil { fmt.Println("写入错误:", err) return } fmt.Printf("写入缓冲区后的字节表示 (BigEndian): %x\n", buf.Bytes()) // 2. 从缓冲区读取整数 (反序列化) var readInt int32 // 声明一个变量来存储读取的整数 err = binary.Read(buf, binary.BigEndian, &readInt) // 注意这里需要传入指针 if err != nil { fmt.Println("读取错误:", err) return } fmt.Printf("从缓冲区读取的整数: %d (类型: %T)\n", readInt, readInt) // 验证结果 if originalInt == readInt { fmt.Println("序列化和反序列化成功，结果一致。
它会按照指定的时间间隔持续触发事件，适合用于定时执行某些操作，比如日志轮转、状态上报、定时清理等。
", $name, $score, $grade); echo $report; // 结果：学生姓名：张三，考试成绩：95.50，评级：优秀。
通过将顶层数组首先解组到[]json.RawMessage切片中，我们可以捕获每个异构元素，然后根据其在逻辑上的位置或内容特征，分别进行二次解组。
解决方案：使用查询字符串传递身份验证信息 当服务器无法正确解析 Authorization 请求头时，一个有效的替代方案是将 consumer key 和 consumer secret 作为查询字符串参数传递。
动态更新模态框内容：在点击事件处理函数中，获取与链接关联的数据，并动态更新模态框的标题和内容。
下面是一个简单示例，展示从数据库实体到DTO的转换过程。
代码实现示例 以下是一个简单的C++实现，使用固定大小的缓冲区和多线程模拟生产者与消费者行为： #include <iostream> #include <thread> #include <queue> #include <mutex> #include <condition_variable> #include <chrono> const int BUFFER_SIZE = 5; std::queue<int> buffer; std::mutex mtx; std::condition_variable not_full; std::condition_variable not_empty; void producer(int id) { for (int i = 0; i < 10; ++i) { std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx); not_full.wait(lock, []() { return buffer.size() < BUFFER_SIZE; }); buffer.push(i); std::cout << "生产者 " << id << " 生产了: " << i << std::endl; lock.unlock(); not_empty.notify_all(); std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100)); } } void consumer(int id) { for (int i = 0; i < 10; ++i) { std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx); not_empty.wait(lock, []() { return !buffer.empty(); }); int value = buffer.front(); buffer.pop(); std::cout << "消费者 " << id << " 消费了: " << value << std::endl; lock.unlock(); not_full.notify_all(); std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(150)); } } 主函数中创建多个生产者和消费者线程： 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 歌者PPT 歌者PPT，AI 写 PPT 永久免费 197 查看详情 int main() { std::thread p1(producer, 1); std::thread p2(producer, 2); std::thread c1(consumer, 1); std::thread c2(consumer, 2); p1.join(); p2.join(); c1.join(); c2.join(); return 0; } 关键点解析 这段代码的核心在于条件变量的使用： 生产者在插入前检查是否满，如果满则等待 not_full 条件。
它提倡通过通信共享内存，而不是通过共享内存来通信。
这在某些复杂的项目或开发环境中可能有用，但对于初学者而言，一个单一的 GOPATH 通常足够。
它的缺点在于需要用户记住一个特殊的关键词。
#include <algorithm> #include <iterator> std::vector<int> vec1 = {1, 2, 3}; std::vector<int> vec2 = {4, 5, 6}; std::vector<int> result; std::copy(vec2.begin(), vec2.end(), std::back_inserter(result)); std::copy(vec1.begin(), vec1.end(), std::back_inserter(result)); 注意顺序：后插入的在后面。
示例： type Person struct { Name string Age int } func main() { p := &Person{Name: "Alice", Age: 30} // 直接通过指针访问字段 fmt.Println(p.Name) // 输出: Alice fmt.Println(p.Age) // 输出: 30 // 修改字段值 p.Age = 31 fmt.Println(p.Age) // 输出: 31 } 这里p是指针，但依然可以用p.Name直接访问，不需要写成(*p).Name。
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class Dog: species = "Canis lupus" # 类属性 <pre class='brush:python;toolbar:false;'>def __init__(self, name): self.name = name # 实例属性创建实例 dog1 = Dog("Buddy") dog2 = Dog("Max") 访问类属性 print(Dog.species) # 输出: Canis lupus print(dog1.species) # 输出: Canis lupus print(dog2.species) # 输出: Canis lupus上面的例子中，species 是一个类属性，所有 Dog 实例都共享这个值。
通过指针遍历数组查找最大值，先定义指向首元素的指针ptr和记录最大值地址的maxPtr，从第二个元素开始比较并更新maxPtr，最终输出最大值及其内存地址。
在Go语言中，处理多个可能返回错误的函数调用时，传统的做法是逐个检查每个调用的错误，这会导致大量的重复代码，降低代码的可读性和可维护性。
以下是实现此功能的代码：import pandas as pd import numpy as np # 示例 DataFrame data = {'Column1': ['Customer1', np.nan, 'Customer3', np.nan, 'Customer5 LLC', 'Customer6 LLC', np.nan, np.nan], 'Column2': ['Customer1', 'Customer2', np.nan, 'Customer4 LLC', np.nan, np.nan, 'Customer9 LLC', np.nan], 'Match_Column': ['Customer1 LLC', 'Customer2 LLC', 'Customer3 LLC', 'Customer4', 'Customer5', 'Customer8', 'Customer4', 'Customer4']} df = pd.DataFrame(data) # 使用 numpy.where 和 in 运算符创建 is_Match 列 df['is_Match'] = np.where([(a in c) or (b in c) or (c in a) or (c in b) for a,b,c in zip(df['Column1'].fillna('_'), df['Column2'].fillna('_'), df['Match_Column'].fillna('nodata'))], 'Yes', 'No') print(df)代码解释： 导入必要的库: 导入 pandas 和 numpy 库。
只要注意包名、导出规则和模块路径，自定义包就很清晰。

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