JSON.stringify(profile)将profile数组转换为一个JSON格式的字符串，例如[{"name":"dave","department":"Engginering"},{"name":"Tedd","department":"Engginering"}]。
理解 Ingress 与 Ingress Controller 的作用 Ingress 是一种 API 对象，用于定义外部访问集群内服务的规则，比如主机名、路径和后端服务映射。
在XML中创建模板，其实是指设计一个结构清晰、可复用的XML文件框架，用于后续填充数据或作为其他XML文档的基础。
但这通常会增加程序的复杂性、对网络连接的依赖性，并且可能引入安全性问题，因此应谨慎使用，并确保有适当的错误处理机制。
接受一个类型为*testing.B的参数。
# 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。
视频后台审核流程在涉及用户上传内容的平台中至关重要，尤其是在使用PHP作为后端语言开发的系统中。
package main import ( "fmt" "reflect" ) // 定义一个结构体 type Test struct { Start string } // 值接收器方法 func (t Test) Finish() string { return t.Start + "finish" } // 指针接收器方法 func (t *Test) Another() string { return t.Start + "another" } // CallMethod 动态调用interface{}中存储的对象的指定方法 // i: 包含目标对象的interface{} // methodName: 要调用的方法名 func CallMethod(i interface{}, methodName string) interface{} { var ptrValue reflect.Value // 存储对象的指针形式的reflect.Value var actualValue reflect.Value // 存储对象的值形式的reflect.Value var finalMethod reflect.Value // 最终找到的方法 // 1. 获取interface{}中实际存储的值的reflect.Value initialValue := reflect.ValueOf(i) // 2. 根据initialValue的类型，规范化出ptrValue和actualValue if initialValue.Type().Kind() == reflect.Ptr { // 如果initialValue本身就是指针类型（例如传入的是&Test{}） ptrValue = initialValue actualValue = initialValue.Elem() // 获取指针指向的值 } else { // 如果initialValue是值类型（例如传入的是Test{}） actualValue = initialValue // 创建一个指向这个值的新指针 ptrValue = reflect.New(initialValue.Type()) // 将值设置到新创建的指针所指向的位置 ptrValue.Elem().Set(initialValue) } // 3. 在值形式上查找方法 method := actualValue.MethodByName(methodName) if method.IsValid() { finalMethod = method } // 4. 在指针形式上查找方法 (如果值形式上没有找到，或者为了覆盖所有情况) // 注意：Go的方法集规则，值类型的方法集包含所有值接收器方法， // 指针类型的方法集包含所有值接收器和指针接收器方法。
复杂性增加：解释器内部的同步逻辑将变得更加复杂，这会增加维护难度。
或直接使用Jaeger Exporter（开发环境适用）：直接上报到Jaeger agent或collector。
ser_port: 串口对象。
在C++中，清空一个vector并释放其内存是常见操作。
考虑一个场景，我们希望构建一个通用的数据结构，例如斐波那那契堆，它能处理任何类型的节点。
TCC (Try-Confirm-Cancel): 一种补偿事务模型，需要业务系统实现Try、Confirm和Cancel三个操作。
如果需要不区分大小写查找，stripos()就是它的兄弟函数。
典型应用场景有： 后台任务调度：将用户操作暂存，由工作线程依次执行 宏命令：组合多个命令，一键运行 网络请求重试：失败后重新放入队列等待下次处理 提升代码扩展性与测试便利性 新增功能时只需添加新的命令类，不影响原有结构。
总结 在使用 PHPStan 结合 Doctrine 进行静态代码分析时，遇到实体 ID 属性的误报是一个常见问题。
因此，生成的 IL 代码与显式声明类型时完全相同。
PHP会按字母顺序加载这些文件，后加载的配置会覆盖先加载的配置。
总的来说，XML与CSS的结合，在很多场景下是一个轻量且有效的解决方案，特别是当你的XML结构相对简单，并且主要目标是快速在浏览器中呈现数据时。

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