比如，如果连续出现3个错误，或者总错误数超过10%，那么就停止循环。
序列猴子开放平台 具有长序列、多模态、单模型、大数据等特点的超大规模语言模型 0 查看详情 例如： lst = [1, 2, 3] lst.extend([4, 5]) print(lst) # 输出: [1, 2, 3, 4, 5] 这里 [4, 5] 中的每个元素都被单独添加，列表长度增加了2。
通义灵码 阿里云出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供代码智能生成、研发智能问答能力 31 查看详情 以下是一个在PyTorch中实现平均池化并避免填充影响的示例：import torch # 模拟输入数据和填充掩码 # batch_size (bs) = 2, sequence_length (sl) = 5, features (n) = 3 bs, sl, n = 2, 5, 3 # 模拟原始输入序列（已包含填充） # 第一个序列的有效长度为3，后两个元素是填充 # 第二个序列的有效长度为4，最后一个元素是填充 x = torch.randn(bs, sl, n) # 模拟模型对x的初步编码输出，形状与x相同 # 实际应用中，embeddings可能是RNN、Transformer或FC层处理后的输出 embeddings = x * 2 # 假设经过某个模型层，这里简单乘以2作为示例 # 模拟填充掩码 # 第一个序列：[1, 1, 1, 0, 0] -> 前3个是有效数据 # 第二个序列：[1, 1, 1, 1, 0] -> 前4个是有效数据 padding_mask = torch.tensor([ [1, 1, 1, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 0] ], dtype=torch.float32) print("原始编码输出 (embeddings):\n", embeddings) print("填充掩码 (padding_mask):\n", padding_mask) # 步骤1: 扩展掩码维度以匹配编码输出 # padding_mask 的形状是 (bs, sl)，我们需要将其扩展为 (bs, sl, 1) # 这样才能与 (bs, sl, n) 的 embeddings 进行逐元素乘法 expanded_mask = padding_mask.unsqueeze(-1) # 形状变为 (bs, sl, 1) print("\n扩展后的掩码 (expanded_mask):\n", expanded_mask) # 步骤2: 将填充位置的编码值置为零 # embeddings * expanded_mask 会在填充位置产生0，非填充位置保留原值 masked_embeddings = embeddings * expanded_mask print("\n掩码后的编码 (masked_embeddings):\n", masked_embeddings) # 步骤3: 对掩码后的编码进行求和 # sum(1) 沿着序列长度维度求和，得到 (bs, n) summed_embeddings = masked_embeddings.sum(1) print("\n求和后的编码 (summed_embeddings):\n", summed_embeddings) # 步骤4: 计算每个序列的真实长度（非填充元素数量） # padding_mask.sum(-1) 沿着序列长度维度求和，得到 (bs,) # unsqueeze(-1) 扩展为 (bs, 1) 以便后续除法 # torch.clamp 确保分母不为零，防止除法错误 sequence_lengths = torch.clamp(padding_mask.sum(-1).unsqueeze(-1), min=1e-9) print("\n每个序列的真实长度 (sequence_lengths):\n", sequence_lengths) # 步骤5: 计算平均池化结果 # 将求和后的编码除以真实长度 mean_embeddings = summed_embeddings / sequence_lengths print("\n平均池化结果 (mean_embeddings):\n", mean_embeddings) # 验证结果 (以第一个序列为例): # embeddings[0] = [[-0.08, -0.19, -0.63], [ 0.60, -0.31, -0.73], [-0.52, 0.50, -0.16], [ 0.70, -0.14, 0.22], [-0.07, 0.64, 0.41]] # masked_embeddings[0] = [[-0.08, -0.19, -0.63], [ 0.60, -0.31, -0.73], [-0.52, 0.50, -0.16], [ 0.00, 0.00, 0.00], [ 0.00, 0.00, 0.00]] # summed_embeddings[0] = [-0.08+0.60-0.52, -0.19-0.31+0.50, -0.63-0.73-0.16] = [0.00, 0.00, -1.52] # sequence_lengths[0] = 3.0 # mean_embeddings[0] = [0.00/3, 0.00/3, -1.52/3] = [0.00, 0.00, -0.5066] # 结果与代码输出一致代码解析： padding_mask.unsqueeze(-1)：将形状为 (bs, sl) 的 padding_mask 扩展为 (bs, sl, 1)。
路径解析与文件结构 除了使用正确的斜杠方向，确保action路径与实际文件结构相匹配也至关重要。
性能：groupby().transform()结合内置的Pandas函数通常比手动循环或使用apply（在某些复杂情况下除外）具有更高的性能，尤其是在处理大型数据集时。
字符串是不可变类型，所有方法都返回新字符串，原字符串不变。
它提供了String()方法方便地将其转换为字符串形式。
RewriteBase /: 定义重写规则的基础URL路径。
API文档： 始终参考最新的TikTok Business API文档，以了解最新的要求和最佳实践。
存了个图 视频图片解析/字幕/剪辑，视频高清保存/图片源图提取 17 查看详情 说明与建议： 使用 pandas.read_csv(chunksize=n) 分批读取 逐块处理并汇总结果，避免全量驻留内存 NumPy 中也可通过切片分段处理数组 示例：chunk_list = [] for chunk in pd.read_csv('big_file.csv', chunksize=10000): chunk['value'] = pd.to_numeric(chunk['value'], downcast='float') chunk_list.append(chunk) <p>df = pd.concat(chunk_list, ignore_index=True) 4. 利用 NumPy 的内存视图与结构化数组 NumPy 数组比原生 Python 列表更省内存，且支持更精细控制。
指针更适合可选字段或大数据结构（如大字符串、切片），避免拷贝开销。
获取本地时间结构（年月日时分秒） 通过 localtime 可以将 time_t 转换为可读的时间结构。
基本上就这些。
强大的语音识别、AR翻译功能。
建议先对图像进行高斯模糊以减少噪声影响： # 先去噪 gray_blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3,3), 0) # 再应用Laplacian laplacian = cv2.Laplacian(gray_blur, cv2.CV_64F) laplacian = np.uint8(np.absolute(laplacian)) 4. 与其他边缘检测算子对比 Laplacian是各向同性的，能检测所有方向的边缘，但容易受噪声干扰。
示例： int age; string name; cin >> age; // 输入 25 后按回车 getline(cin, name); // 这里会直接读取换行符，name 变为空字符串 解决方法：在 cin 后使用 cin.ignore() 清除缓冲区中的换行符： cin >> age; cin.ignore(); // 忽略换行符 getline(cin, name); 4. 总结对比 特性 cin getline 是否读取空格 否（作分隔符） 是（包含在字符串中） 是否读取换行符 否（保留） 是（作为结束标志，不保存） 适用场景 读取单个词或数值 读取整行文本 函数调用形式 cin >> variable getline(cin, variable) 基本上就这些。
$_FILES的每个元素本身又是一个包含文件详细信息的关联数组，如name（原始文件名）、type（文件MIME类型）、tmp_name（服务器上临时存储的文件路径）、error（上传错误代码）和size（文件大小）。
这种方法不仅可以提高用户体验，还可以避免数据冗余，提高应用程序的性能。
掌握 Delve 的基本使用，再结合编辑器集成，Go 调试变得直观高效。
务必检查错误，因为无效的版本字符串会导致解析失败。

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