退出条件的检查： if livesRemaining <= 0: break 语句被放置在循环的开头。
setprecision(n) 控制总有效数字位数（默认），若配合 fixed，则表示小数点后保留n位。
为了与后续的数据透视表示例保持一致，我们还会添加一个“Vessel”列。
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Stub（存根）是提供预设答案的对象，它只关心返回什么，不关心被调用了多少次。
以下是一个通用的实现流程示例：import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from sklearn.datasets import make_classification # 用于生成示例数据 # 1. 数据准备 # 生成一个简单的二元分类数据集 X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_classes=2, random_state=42) # 将数据集划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 2. 数据预处理（可选，但通常推荐） # 对特征进行标准化，有助于某些模型（如逻辑回归、SVM）的性能 scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) # 3. 模型选择与实例化 # 以逻辑回归为例，你可以替换为上述任何一个分类器 model = LogisticRegression(random_state=42, solver='liblinear') # solver='liblinear'适用于小数据集 # 4. 模型训练 model.fit(X_train_scaled, y_train) # 5. 模型预测 y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 获取预测概率（如果模型支持） y_pred_proba = model.predict_proba(X_test_scaled)[:, 1] # 获取正类的概率 # 6. 模型评估 print(f"模型准确率: {accuracy_score(y_test, y_pred):.4f}") print("\n分类报告:") print(classification_report(y_test, y_pred)) # 可以在这里进一步评估其他指标，如混淆矩阵、ROC曲线等模型选择与实践建议 选择最适合的二元分类模型取决于多种因素： 数据特性： 数据量：小数据集可能适合SVM、决策树；大数据集可能更适合逻辑回归、朴素贝叶斯或深度学习模型。
选择依据是场景复杂度：轻量操作选 atomic，复合逻辑选 Mutex。
变量的值需要直接作为数组元素的值提供，而不是作为字符串的一部分。
这避免了正在进行的请求被突然中断，提升了用户体验。
如果用户的浏览器启用了JavaScript，它会忽略 <noscript> 标签及其内容，并继续加载主页面的默认内容。
但光有地图还不够，我们还需要知道“有多少缺失”。
无法处理所有终止场景： 即使有atexit，它也无法处理所有程序终止的场景，例如被操作系统强制杀死（如SIGKILL）或因调用C代码导致段错误等程序崩溃。
关键是每次修改及时记录，团队统一格式，确保后期可维护性。
\n", targetFilename) // 第二次追加内容，验证追加模式 content2 := "这是第二次追加的内容。
Go程序捕获到这个错误后，就会通过log.Fatal(err2)终止程序，并显示“exit status 2”或“exit status 1”。
这不仅关乎数据质量，也关乎安全性（防止SQL注入、XSS等）。
"; } ?>注意事项： posts_per_page: 设置为 -1 可以获取所有匹配的文章，但在处理大量数据时需谨慎，可能导致内存或执行时间问题。
然而，这种方式在循环中会产生大量的临时字符串对象，导致频繁的内存分配和拷贝，从而降低程序的性能。
适用场景： 工具类方法（如日期处理、字符串校验） 通用客户端（如调用内部 API 的 SDK） 数据结构定义（如通用 DTO、枚举） 注意版本管理，避免因升级共享库导致服务不兼容。
解析异常信息：检查异常的错误码（如 SQL Server 的 ErrorCode 或 Number），判断是哪种约束被违反。

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