def merge_leetcode_style_in_place(nums1: List[int], m: int, nums2: List[int], n: int) -> None: """ 针对 nums1 预留足够空间（m+n 长度）的合并有序数组问题，使用双指针原地合并。
虽然反射性能较低，但在配置化、插件系统或泛型前的通用处理中非常实用。
一个简单的内存调度器可以用 time.Ticker 轮询待处理任务： 从队列（如channel或数据库）中取出 scheduledAt 小于等于当前时间的任务 提交到工作池进行异步执行 支持取消长时间未完成的任务（利用 context.WithTimeout） 执行器使用goroutine并发运行任务，注意控制并发数避免资源耗尽： for i := 0; i < workerCount; i++ { go func() { for task := range taskQueue { executeTask(task) } }() } 持久化与错误处理 内存中的任务容易丢失，生产环境需结合数据库（如PostgreSQL、Redis）做持久化存储。
PyCharm和Spyder内置的Jupyter Notebook功能可能不够完整。
核心在于确保Python脚本直接输出符合JSON规范的数据，PHP脚本作为中间层透明地转发该数据，并设置正确的HTTP响应头，从而避免JavaScript端不必要的解析错误和复杂的转换逻辑。
修改后的构造函数如下：class AESCipher(object): def __init__(self, key=None): # Initialize the AESCipher object with a key, # defaulting to a randomly generated key self.block_size = AES.block_size if key: self.key = b64decode(key.encode()) else: self.key = Random.new().read(self.block_size)完整代码示例 下面是包含修复后的代码的完整示例，并添加了一些改进，使其更易于使用和理解：import hashlib from Crypto.Cipher import AES from Crypto import Random from base64 import b64encode, b64decode class AESCipher(object): def __init__(self, key=None): # 初始化 AESCipher 对象，如果提供了密钥，则使用提供的密钥，否则生成随机密钥 self.block_size = AES.block_size if key: try: self.key = b64decode(key.encode()) except Exception as e: raise ValueError("Invalid key format. Key must be a base64 encoded string.") from e else: self.key = Random.new().read(self.block_size) def encrypt(self, plain_text): # 使用 AES 在 CBC 模式下加密提供的明文 plain_text = self.__pad(plain_text) iv = Random.new().read(self.block_size) cipher = AES.new(self.key, AES.MODE_CBC, iv) encrypted_text = cipher.encrypt(plain_text) # 将 IV 和加密文本组合，然后进行 base64 编码以进行安全表示 return b64encode(iv + encrypted_text).decode("utf-8") def decrypt(self, encrypted_text): # 使用 AES 在 CBC 模式下解密提供的密文 try: encrypted_text = b64decode(encrypted_text) iv = encrypted_text[:self.block_size] cipher = AES.new(self.key, AES.MODE_CBC, iv) plain_text = cipher.decrypt(encrypted_text[self.block_size:]) return self.__unpad(plain_text).decode('utf-8') except Exception as e: raise ValueError("Decryption failed. Check key and ciphertext.") from e def get_key(self): # 获取密钥的 base64 编码表示 return b64encode(self.key).decode("utf-8") def __pad(self, plain_text): # 向明文添加 PKCS7 填充 number_of_bytes_to_pad = self.block_size - len(plain_text) % self.block_size padding_bytes = bytes([number_of_bytes_to_pad] * number_of_bytes_to_pad) padded_plain_text = plain_text.encode() + padding_bytes return padded_plain_text @staticmethod def __unpad(plain_text): # 从明文中删除 PKCS7 填充 last_byte = plain_text[-1] if not isinstance(last_byte, int): raise ValueError("Invalid padding") return plain_text[:-last_byte] def save_to_notepad(text, key, filename): # 将加密文本和密钥保存到文件 with open(filename, 'w') as file: file.write(f"Key: {key}\nEncrypted text: {text}") print(f"Text and key saved to {filename}") def encrypt_and_save(): # 获取用户输入，加密并保存到文件 user_input = "" while not user_input: user_input = input("Enter the plaintext: ") aes_cipher = AESCipher() # 随机生成的密钥 encrypted_text = aes_cipher.encrypt(user_input) key = aes_cipher.get_key() filename = input("Enter the filename (including .txt extension): ") save_to_notepad(encrypted_text, key, filename) def decrypt_from_file(): # 使用密钥从文件解密加密文本 filename = input("Enter the filename to decrypt (including .txt extension): ") try: with open(filename, 'r') as file: lines = file.readlines() key = lines[0].split(":")[1].strip() encrypted_text = lines[1].split(":")[1].strip() aes_cipher = AESCipher(key) decrypted_text = aes_cipher.decrypt(encrypted_text) print("Decrypted Text:", decrypted_text) except FileNotFoundError: print(f"Error: File '{filename}' not found.") except Exception as e: print(f"Error during decryption: {e}") def encrypt_and_decrypt_in_command_line(): # 在命令行中加密然后解密用户输入 user_input = "" while not user_input: user_input = input("Enter the plaintext: ") aes_cipher = AESCipher() encrypted_text = aes_cipher.encrypt(user_input) key = aes_cipher.get_key() print("Key:", key) print("Encrypted Text:", encrypted_text) decrypted_text = aes_cipher.decrypt(encrypted_text) print("Decrypted Text:", decrypted_text) # 菜单界面 while True: print("\nMenu:") print("1. Encrypt and save to file") print("2. Decrypt from file") print("3. Encrypt and decrypt in command line") print("4. Exit") choice = input("Enter your choice (1, 2, 3, or 4): ") if choice == '1': encrypt_and_save() elif choice == '2': decrypt_from_file() elif choice == '3': encrypt_and_decrypt_in_command_line() elif choice == '4': print("Exiting the program. Goodbye!") break else: print("Invalid choice. Please enter 1, 2, 3, or 4.")注意事项 确保安装了 pycryptodome 库，可以使用 pip install pycryptodome 命令安装。
本教程旨在解决PyTorch中nn.Conv2d层常见的RuntimeError: expected input to have X channels, but got Y channels instead错误。
Args: html_string: 要处理的 HTML 字符串。
def my_function(arg1, arg2, *args, **kwargs): print("arg1:", arg1) print("arg2:", arg2) print("args:", args) print("kwargs:", kwargs) my_function(1, 2, 3, 4, name="Alice", age=30) # 输出: # arg1: 1 # arg2: 2 # args: (3, 4) # kwargs: {'name': 'Alice', 'age': 30}实际应用场景 *args 和 **kwargs 在很多情况下都非常有用。
我们将通过具体代码示例，探讨函数参数、局部变量以及命名返回值的生命周期和作用域，帮助开发者更准确地理解go语言中变量的声明与初始化规则，尤其是在处理命令行参数时的应用。
调用 get_footer()： 完成上述准备后，即可安全地调用 get_footer() 函数来输出页脚内容。
使用反射进行接口类型检查的基本方法 Go的 reflect.TypeOf 和 reflect.ValueOf 是实现类型检查的核心函数： reflect.TypeOf(i) 返回接口变量 i 的动态类型 reflect.ValueOf(i) 返回接口变量 i 的值封装 通过 .Kind() 可进一步判断底层数据类型（如 struct、ptr、int 等） 示例代码： package main import ( "fmt" "reflect" ) func checkType(v interface{}) { t := reflect.TypeOf(v) fmt.Printf("类型名称: %s\n", t.Name()) fmt.Printf("所属包: %s\n", t.PkgPath()) fmt.Printf("种类: %s\n", t.Kind()) } func main() { var s string = "hello" checkType(s) // 输出: 类型名称: string, 种类: string } 判断接口是否实现特定方法 有时我们需要知道某个接口值是否实现了特定方法，比如是否有 Close() 方法。
2. 标准用户登录流程实现 Pyrogram提供了一套清晰的API来处理用户登录流程，主要涉及send_code()和sign_in()两个方法。
它不从根目录开始，而是根据文件之间的层级关系来书写。
Laravel 的 Eloquent 模型提供了方便的类型转换（Casting）功能，可以自动处理 PHP 数组和 JSON 字符串之间的转换。
$fileDetails[$key] = array_values($fileDetails[$key])： 这是非常关键的一步。
这意味着： 购物车页面： 每次刷新或AJAX更新后，复选框的选中状态和折扣金额都会正确显示。
核心方法是定位到gdown可执行文件的实际路径，并使用相对路径或完整路径显式调用它，从而绕过系统PATH解析的潜在问题。
可以用宏来统一定义枚举和字符串映射。
性能: 频繁创建索引可能会影响应用性能。

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