Composer：用于管理 PHP 依赖，安装框架和库非常方便。
Args: xml_filepath (str): XML文件的完整路径。
这种方式在函数内部声明局部变量时尤为常见，因为它极大地简化了代码。
会话安全： 确保正确配置会话，例如设置 session.cookie_secure 和 session.cookie_httponly 标志，以提高会话安全性。
进行测试和验证： 在实际应用中，进行充分的测试和验证，以确保不同语言之间的计算结果在可接受的误差范围内。
立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； class Calculator { public: int add(int a, int b); }; int Calculator::add(int a, int b) { return a + b; } 注意：类外定义时，参数名可省略（但类型必须保留），不过建议保留以便提高可读性。
""" global guesses, diamond if box_number == diamond: # 猜对了 yes_no = msgBox.askyesno("恭喜你！
并发场景下：无论值或指针，都需额外同步机制保护map访问。
以下是使用HuggingFaceEmbeddings优化Langchain RAG检索的示例代码：from langchain.document_loaders import PyPDFLoader, DirectoryLoader from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.vectorstores import Chroma from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.llms import OpenAI, HuggingFaceHub # 引入不同的LLM选项 # 1. 文档加载 # 假设您的PDF文档位于'/tmp/'目录下 loader = DirectoryLoader('/tmp/', glob="./*.pdf", loader_cls=PyPDFLoader) documents = loader.load() # 2. 文本分块 # RecursiveCharacterTextSplitter是一个强大的分块器，能够智能地保留语义结构 text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=100) texts = text_splitter.split_documents(documents) # 3. 嵌入与向量存储 - 关键优化点 # 使用HuggingFaceEmbeddings，并指定一个高性能的预训练模型 # 推荐模型： # - "sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2" 适用于多语言和通用语义相似性 # - "bert-base-multilingual-cased" 适用于多语言，通常在特定任务上表现良好 # 请根据您的文档语言和需求选择合适的模型 embeddings = HuggingFaceEmbeddings( model_name="bert-base-multilingual-cased" # 示例选择一个多语言BERT模型 # model_name="sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2" ) # 持久化向量数据库，方便重复使用 persist_directory = "/tmp/chromadb" vectordb = Chroma.from_documents(documents=texts, embedding=embeddings, persist_directory=persist_directory) vectordb.persist() # 将向量数据库保存到磁盘 # 4. 构建检索问答链 # 可以选择不同的LLM，例如OpenAI模型或HuggingFaceHub上的开源模型 # 示例：使用OpenAI LLM # llm = OpenAI(temperature=0, model_name="text-davinci-003") # 示例：使用HuggingFaceHub上的开源LLM llm = HuggingFaceHub(repo_id="google/flan-t5-base", model_kwargs={"temperature":0.6,"max_length": 500, "max_new_tokens": 200}) qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=llm, retriever=vectordb.as_retriever(), chain_type="stuff", # "stuff"链类型将所有检索到的文档填充到提示中 return_source_documents=True # 返回检索到的源文档，便于调试和验证 ) # 5. 执行查询 question = "请总结这本书的主要内容" # 替换为您的实际问题 response = qa_chain({"query": question}) print(response) 进阶考量与最佳实践 嵌入模型选择： AiTxt 文案助手 AiTxt 利用 Ai 帮助你生成您想要的一切文案，提升你的工作效率。
性能考量: 对于规则数量庞大或执行频率高的场景，包的性能表现至关重要。
它更适合处理那些仅在当前脚本执行期间有意义的临时性配置。
控制平面负责服务发现、策略下发和证书管理，而数据平面则根据这些配置执行具体的通信操作。
通过灵活运用 Model:key 语法，我们可以轻松地使用自定义键（如 slug）进行模型绑定，从而写出更清晰、更易维护、更专业的 Laravel 代码。
... 2 查看详情 if (array_key_exists("grade", $student)) {     echo $student["grade"]; } 使用 extract() 批量提取变量 如果你希望把关联数组的键全部转为变量，可以使用 extract() 函数。
") return } field := elem.FieldByName(fieldName) // 根据字段名查找字段 if !field.IsValid() { fmt.Printf("错误: 字段 '%s' 不存在。
例如，使用分片锁（sharded mutex），把map按key的hash值分配到不同的桶，每个桶有自己的锁。
3.1 步骤一：使用 mask() 隐藏非条件值 首先，我们需要筛选出Col3中那些与Col2 == 'Y'条件对应的行，而将其他行的Col3值“隐藏”起来（即替换为NaN）。
对于简单的 value, ok 检查，优化后的 for 循环可能足够。
可以通过arr.flags['C_CONTIGUOUS']和arr.flags['F_CONTIGUOUS']来检查数组是否分别为C序或Fortran序连续存储。
基本上就这些，关键是根据业务需求平衡复杂性与性能收益。

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