策略模式通过封装不同算法为独立类，实现业务逻辑与具体策略解耦。
总结 使用 Go 语言为 Ruby 编写扩展非常简单，并且可以利用 Go 的高性能和并发性。
数据库迁移是项目开发中常见的需求，特别是在团队协作或从开发环境部署到生产环境时。
0 查看详情 function getAccessToken($apiKey, $secretKey) { $url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"; $post_data = [ 'grant_type' => 'client_credentials', 'client_id' => $apiKey, 'client_secret' => $secretKey ]; $ch = curl_init(); curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $url); curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, 1); curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, $post_data); curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true); $response = curl_exec($ch); curl_close($ch); $result = json_decode($response, true); return $result['access_token']; } 3. 调用语音识别API 百度语音识别接口支持多种格式（如pcm、wav、amr等），采样率需为8000或16000Hz。
在C++中，const、constexpr 和 consteval 都用于表达“不变性”或“编译期求值”的概念，但它们的语义和使用场景有显著区别。
from keybert import KeyBERT # 初始化KeyBERT模型 # 默认使用'all-MiniLM-L6-v2'模型，也可以指定其他SentenceTransformer模型 kw_model = KeyBERT() # 示例文本 document = """ KeyBERT is a minimal and easy-to-use keyword extraction technique. It leverages BERT embeddings and a simple cosine similarity to find the most representative words and phrases in a document. The core idea is to create document embeddings, word embeddings for candidates, and then find the words that are most similar to the document itself. This method is highly effective for quickly identifying key topics and concepts within text. """ # 提取关键词 # top_n: 返回关键词的数量 # diversity: 控制关键词的多样性，0表示不考虑多样性，1表示最大多样性 keywords = kw_model.extract_keywords(document, keyphrase_ngram_range=(1, 1), stop_words='english', top_n=5) print("提取到的关键词：") for keyword, score in keywords: print(f"- {keyword}: {score:.4f}") # 提取短语（ngram_range=(1, 2)表示提取单个词或两个词的短语） keyphrases = kw_model.extract_keywords(document, keyphrase_ngram_range=(1, 2), stop_words='english', top_n=5) print("\n提取到的关键词短语：") for keyphrase, score in keyphrases: print(f"- {keyphrase}: {score:.4f}")示例输出：提取到的关键词： - keybert: 0.7303 - keyword: 0.6970 - bert: 0.6277 - extraction: 0.6033 - document: 0.5878 提取到的关键词短语： - keybert: 0.7303 - keyword extraction: 0.6970 - bert embeddings: 0.6277 - document embeddings: 0.5878 - cosine similarity: 0.54895. 注意事项 虚拟环境： 强烈建议在独立的Python虚拟环境（如venv或conda环境）中安装Python包。
更安全的做法是： 如果您选择手动处理Gzip，通常会配置一个不自动处理压缩的http.Client，例如通过设置Transport的DisableCompression字段为true。
这种曲线表示一个完整曲线（如圆、椭圆或B样条）的一个片段，非常符合圆角（通常是圆弧或复杂曲线的片段）的几何特征。
基本上就这些。
只要最终计数器是正确的，且没有竞态条件，就足够了。
这包括HTML标签、空格、换行符，甚至是PHP错误或警告信息。
for...else结构中的else块只在循环正常结束时执行，也就是说，如果循环因为break语句而提前结束，则else块不会执行。
常用时间单位与精度控制 根据需求选择合适的时间单位进行输出： auto duration_ms = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(end - start); auto duration_us = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(end - start); auto duration_ns = std::chrono::duration_cast<std::chrono::nanoseconds>(end - start); 若想获得浮点形式的毫秒值（保留小数），可这样写： std::chrono::duration<double, std::milli> fp_ms = end - start; std::cout << "耗时: " << fp_ms.count() << " ms\n"; 这种方式避免了整数截断，适合需要更高显示精度的场景。
为什么不能直接用 == 比较浮点数？
为了将其用于数值运算或满足库的类型要求，需要使用 float() 函数将每个字符串元素转换为浮点数。
但如果需要严格确保图片刷新，可以在URL后添加一个随机查询参数（如?_t= + new Date().getTime()），但这通常只在特定场景下需要。
所以，这更像是一种在内存敏感型应用中，在vector生命周期末期或确定不再增长时，进行一次“大扫除”的操作。
减少内存分配与 GC 压力 每次 new 一个对象都会在堆上分配内存，大量短生命周期对象会加重垃圾回收负担，可能导致频繁的 GC 暂停。
然而，开发者有时会遇到一个棘手的问题：当包含链接（<a>标签）的HTML内容经过AJAX传输到PHP后端，并最终用于邮件发送时，<a>标签内部可能会出现意外的反斜杠，导致链接失效或显示异常。
务必对这些错误进行适当的检查和处理，以确保应用程序的健壮性。

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