// 模型层 (application/models/Admin_model.php) public function searching($key) { $this->db->like('phone1', $key); $query = $this->db->get('advertisement'); // 调试代码：打印最后执行的 SQL 语句并终止脚本 echo $this->db->last_query(); exit; return $query->result(); }调试步骤： 添加调试代码： 将 echo $this->db->last_query(); exit; 添加到模型中 $query = $this->db->get('advertisement'); 语句之后。
74 查看详情 使用示例 测试链表的基本功能。
记录路径或上下文信息，便于还原节点在整体结构中的位置。
应使用 $request->input() 或 $request->query() 获取 URL 参数，但更推荐使用用户角色、Laravel Gates 和 Policies 或 API 认证等更安全可靠的方案。
由于我们不确定最佳的PSM模式，尤其是对于小尺寸、像素化的数字，系统性地尝试不同的PSM模式是一种有效的策略。
通过系统地检查GOPATH、清理冗余文件，并利用strace等工具精确追踪文件打开路径，开发者可以有效地诊断并解决这类问题。
图例则是在你画了多条线时，区分它们身份的关键。
虽然Go提供了channel作为协程间通信的强大工具，但在某些场景下，如需要通过唯一标识符查找并更新状态时，一个受互斥锁保护的map（哈希表）可能更为直观和高效。
decoder.Decode(&config)：这是核心步骤，Decode方法读取JSON数据并将其映射到config结构体的相应字段中。
变量可以直接嵌入到 Heredoc 字符串中，但建议使用花括号 {} 将变量名括起来，以避免歧义。
如果变量未定义或为空，imagettftext() 可能不会显示任何文本。
bool timed_pop(T& value, int milliseconds) { std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx); if (cv.wait_for(lock, std::chrono::milliseconds(milliseconds), [this] { return !data_queue.empty(); })) { value = std::move(data_queue.front()); data_queue.pop(); return true; } return false; // 超时或队列仍为空 } 4. 使用建议与注意事项 实现线程安全队列时需注意以下几点： 所有对内部 queue 的访问都必须被 mutex 保护 使用 std::lock_guard 简化锁管理，防止死锁 用 std::unique_lock 配合 condition_variable，因为它支持条件变量的 wait 操作 传递对象时尽量使用右值引用和 std::move，减少拷贝开销 避免在持有锁期间执行耗时操作（如 I/O、网络请求） 基本上就这些。
InnoDB默认为可重复读，平衡一致性与性能，高一致性场景可用串行化，高并发下可选读已提交。
示例： <iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/dQw4w9WgXcQ" frameborder="0" allowfullscreen></iframe> 把上面代码放入你的PHP文件的HTML部分即可播放指定视频。
.NET 中的对象池通过减少频繁创建和销毁对象的开销来提升性能。
// 绘制一个蓝色矩形边框 $blue = imagecolorallocate($image, 0, 0, 255); imagerectangle($image, 100, 100, 400, 200, $blue); // 绘制一个绿色填充矩形 $green = imagecolorallocate($image, 0, 255, 0); imagefilledrectangle($image, 150, 120, 350, 180, $green); 图像复制与缩放： imagecopyresampled() 是进行高质量缩放和复制的关键函数。
常见单行注释符号 PHP支持两种单行注释写法： // 这是最常用的单行注释方式，后面的内容在同一行内不会被执行 # 功能与 // 相同，源于早期类Unix脚本习惯，现在较少使用 主流编辑器中的快捷键 大多数现代开发工具都支持通过快捷键快速添加或取消单行注释。
这可以用来检测进程ID或进程组ID是否存在。
示例代码： 纳米搜索 纳米搜索：360推出的新一代AI搜索引擎 30 查看详情 import pandas as pd import numpy as np # 构造一个示例DataFrame，其MultiIndex的第一个逻辑列名可能不规范 data = { ('ts', np.nan, np.nan): ['2022-12-31 00:00:00', '2022-12-31 00:05:00', '2022-12-31 00:10:00'], ('Asset_1', 'Device_1', 'Variable_1'): [0.0, 0.0, 0.0], ('Asset_1', 'Device_1', 'Variable_2'): [np.nan, np.nan, np.nan], ('Asset_1', 'Device_2', 'Variable_1'): [0.0, 0.0, 0.0], ('Asset_1', 'Device_3', 'Variable_1'): [0.0, 0.0, 0.0] } df = pd.DataFrame(data) df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(df.columns) print("原始DataFrame的MultiIndex头部:") print(df.iloc[:3,:5]) # 定义新的列名，用于替换第一个逻辑列的名称 new_cols_for_first_column = ['Asset', 'Element', 'Date'] # 1. 将MultiIndex转换为元组列表 multi_index_list = df.columns.tolist() # 2. 修改列表中的第一个元组（对应原始MultiIndex的第一个逻辑列） # 注意：这里假设要修改的是第一个逻辑列，因此索引为0 multi_index_list[0] = tuple(new_cols_for_first_column) # 3. 将修改后的列表转换回MultiIndex df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(multi_index_list) print("\n修改后的DataFrame的MultiIndex头部:") print(df.iloc[:3,:5])输出结果：原始DataFrame的MultiIndex头部: ts Asset_1 nan Device_1 Device_2 Device_3 nan Variable_1 Variable_2 Variable_1 Variable_1 0 2022-12-31 00:00:00 0.0 NaN 0.0 0.0 1 2022-12-31 00:05:00 0.0 NaN 0.0 0.0 2 2022-12-31 00:10:00 0.0 NaN 0.0 0.0 修改后的DataFrame的MultiIndex头部: Asset Asset_1 Element Device_1 Device_2 Device_3 Date Variable_1 Variable_2 Variable_1 Variable_1 0 2022-12-31 00:00:00 0.0 NaN 0.0 0.0 1 2022-12-31 00:05:00 0.0 NaN 0.0 0.0 2 2022-12-31 00:10:00 0.0 NaN 0.0 0.02. 利用辅助DataFrame进行操作 MultiIndex也可以方便地转换为一个DataFrame，其中MultiIndex的每个层级对应DataFrame的一列。
调试完成后，请务必将对 vendor 目录中文件的修改还原，以保持项目的稳定性和可维护性。

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