总结 本文介绍了如何使用 Pandas 对 DataFrame 列中的数值进行模运算，使其值小于 360。
# train_model.py import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ToTensor # 1. 准备数据 training_data = datasets.FashionMNIST( root="data", train=True, download=True, transform=ToTensor(), ) test_data = datasets.FashionMNIST( root="data", train=False, download=True, transform=ToTensor(), ) batch_size = 64 train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=batch_size) test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=batch_size) # 2. 获取设备 device = ( "cuda" if torch.cuda.is_available() else "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu" ) print(f"Using {device} device") # 3. 定义模型 class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.flatten = nn.Flatten() self.linear_relu_stack = nn.Sequential( nn.Linear(28*28, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 10) ) def forward(self, x): x = self.flatten(x) logits = self.linear_relu_stack(x) return logits model = NeuralNetwork().to(device) print(model) # 4. 定义损失函数和优化器 loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3) # 5. 训练函数 def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer): size = len(dataloader.dataset) model.train() for batch, (X, y) in enumerate(dataloader): X, y = X.to(device), y.to(device) pred = model(X) loss = loss_fn(pred, y) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if batch % 100 == 0: loss, current = loss.item(), (batch + 1) * len(X) print(f"loss: {loss:>7f} [{current:>5d}/{size:>5d}]") # 6. 测试函数 def test(dataloader, model, loss_fn): size = len(dataloader.dataset) num_batches = len(dataloader) model.eval() test_loss, correct = 0, 0 with torch.no_grad(): for X, y in dataloader: X, y = X.to(device), y.to(device) pred = model(X) test_loss += loss_fn(pred, y).item() correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item() test_loss /= num_batches correct /= size print(f"Test Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} \n") # 7. 训练模型并保存 epochs = 5 for t in range(epochs): print(f"Epoch {t+1}\n-------------------------------") train(train_dataloader, model, loss_fn, optimizer) test(test_dataloader, model, loss_fn) print("Done training!") # 保存模型的state_dict torch.save(model.state_dict(), "model.pth") print("Saved PyTorch Model State to model.pth")运行上述代码后，您将得到一个名为 model.pth 的文件，其中包含了训练好的模型参数。
访问数据： 解析后，可以通过遍历map来获取所有动态键值，或者通过特定的键名直接访问所需数据，就像示例中访问"50x100"尺寸图片一样。
这样解耦了对象创建与使用，提升了代码灵活性。
在游戏循环中，我们根据按键事件更新 player_x 或 player_y 的值。
避免方法： 一般原则是，依赖者在前，被依赖者在后。
PHP代码赋值并显示模板require_once 'libs/Smarty.class.php'; $smarty = new Smarty(); $smarty->setTemplateDir('templates/'); $smarty->setCompileDir('templates_c/'); $smarty->setConfigDir('configs/'); $smarty->setCacheDir('cache/'); $smarty->assign('title', 'Smarty Demo'); $smarty->assign('heading', 'Welcome to Smarty!'); $smarty->assign('content', 'This is a simple example.'); $smarty->display('index.tpl');assign()函数用于给模板变量赋值，display()函数用于显示模板。
选择哪个取决于你的运行环境、是否需要生产介入以及分析深度。
虽然类型安全更可靠，但运行时解析格式字符串和参数匹配也消耗资源。
这包括为每一个目标数据路径指定完整的元素链。
总结： 通过正确理解和运用PHP的内置函数，我们可以有效解决日期格式化和输入验证中的常见问题。
基本上就这些。
目录结构： templates/ header.tmpl content.tmpl footer.tmpl 加载多个模板文件： t, err := template.ParseGlob("templates/*.tmpl") if err != nil { log.Fatal(err) } 也可以定义可复用的块（block）： {{define "header"}}<html><body>{{end}} {{define "content"}}<h1>Main Content</h1>{{end}} {{define "footer"}}</body></html>{{end}} 执行特定块： t.ExecuteTemplate(os.Stdout, "content", nil) 基本上就这些。
它的核心在于对像素数据的精细控制和恰当的图像合成策略。
math.Copysign(0, -1) 的含义是：创建一个绝对值为 0 的浮点数，并将其符号设置为 -1，从而得到负零。
这些对象被初始化后，需要被存储起来，以便在用户后续的每次消息交互中（即@cl.on_message装饰器下的函数）复用，从而避免重复加载和初始化，提高效率。
这通常表现为LibMambaUnsatisfiableError，提示某些包的版本不兼容，无法满足所有依赖关系。
使用标准库 testing 结合表驱动测试（table-driven tests）是最有效的方式。
获取reflect.Value： reflect.ValueOf(ptrVar)会返回一个表示指针值（例如0xc000018020）的reflect.Value。
遍历第一个字符串增加计数，遍历第二个字符串减少计数，最后检查所有计数是否为零。
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