标贝科技 标贝科技-专业AI语音服务的人工智能开放平台 14 查看详情 何时需要深拷贝 当类中包含以下情况时，必须实现深拷贝： 有指针成员变量 管理动态分配的资源（如内存、文件句柄等） 需要保证对象之间数据独立性 否则，多个对象共享同一资源，在析构时可能多次释放同一内存，造成程序崩溃。
代码维护： 虽然这种方法可以解决问题，但它也增加了一定的代码复杂性。
基本上就这些。
首先，进行数据加载、预处理和划分：import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from nltk.corpus import stopwords from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score, classification_report from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 加载数据 df = pd.read_csv("payload_mini.csv", encoding='utf-16') df = df[(df['attack_type'] == 'sqli') | (df['attack_type'] == 'norm')] X = df['payload'] y = df['label'] # 文本特征提取 vectorizer = CountVectorizer(min_df=2, max_df=0.8, stop_words=stopwords.words('english')) X = vectorizer.fit_transform(X.values.astype('U')).toarray() # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 添加random_state以确保可复现性 print(f"X_train shape: {X_train.shape}, y_train shape: {y_train.shape}") print(f"X_test shape: {X_test.shape}, y_test shape: {y_test.shape}")接下来，我们分别训练和评估高斯朴素贝叶斯分类器：# 高斯朴素贝叶斯分类器 nb_clf = GaussianNB() nb_clf.fit(X_train, y_train) y_pred_nb = nb_clf.predict(X_test) # 使用y_pred_nb作为预测结果变量 print("--- Naive Bayes Classifier ---") print(f"Accuracy of Naive Bayes on test set : {accuracy_score(y_pred_nb, y_test)}") print(f"F1 Score of Naive Bayes on test set : {f1_score(y_pred_nb, y_test, pos_label='anom')}") print("\nClassification Report:") print(classification_report(y_test, y_pred_nb))输出结果可能如下（示例）：--- Naive Bayes Classifier --- Accuracy of Naive Bayes on test set : 0.9806066633515664 F1 Score of Naive Bayes on test set : 0.9735234215885948 Classification Report: precision recall f1-score support anom 0.97 0.98 0.97 732 norm 0.99 0.98 0.98 1279 accuracy 0.98 2011 macro avg 0.98 0.98 0.98 2011 weighted avg 0.98 0.98 0.98 2011然后，我们训练和评估随机森林分类器。
var result map[string]interface{} decoder := json.NewDecoder(resp.Body) err = decoder.Decode(&result) // 将JSON数据解码到result变量中 if err != nil { log.Fatalf("解码JSON数据失败: %v", err) } // 3. 打印解码后的数据 fmt.Println("成功解码的JSON数据:") // 使用json.MarshalIndent可以美化输出，使其更易读 prettyJSON, err := json.MarshalIndent(result, "", " ") if err != nil { log.Fatalf("格式化JSON输出失败: %v", err) } fmt.Println(string(prettyJSON)) // 示例：访问解码后的数据 // 由于result是map[string]interface{}，访问时需要进行类型断言 if metadata, ok := result["search_metadata"].(map[string]interface{}); ok { if count, ok := metadata["count"].(float64); ok { // JSON中的数字默认解码为float64 fmt.Printf("\n搜索元数据中的计数: %.0f\n", count) } } }3. 完整示例代码 以下是结合了HTTP请求和JSON解码的完整Go语言示例代码。
在项目后期更改 AUTH_USER_MODEL 可能会导致数据迁移问题。
限制返回数量：对列表页使用 LIMIT，例如 LIMIT 10，避免加载过多数据。
观察者模式通过定义一对多依赖关系，使主题状态变化时自动通知所有观察者。
不复杂但容易忽略细节，比如分号和成员访问方式。
SQL解析器会认为ON子句只与最后一个JOIN（即JOIN Feed_class）相关联，导致语法错误或不正确的连接行为。
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设计可测试代码以减少断言复杂度 很多断言难题源于代码耦合度过高或副作用难捕获。
replace的局限性： replace指令主要用于本地开发和测试。
这种情况下，输入本身可能“看起来”是合法的，但其在运行时产生的“行为”却是恶意的。
pkg (package)：存放编译后的包文件（通常是.a文件）。
这通常会包含<a>标签，链接到Facebook、Twitter等社交平台，并可能带有特定的CSS类名（如social-icon、social-links）。
Python字典的 copy() 方法会创建一个字典的浅拷贝，这意味着它会复制字典的键值对，但如果值本身是可变对象，它们仍然是引用。
注意事项： groupby 函数要求输入的可迭代对象是已经排序的，或者至少具有相同键的元素是连续的。
它能跨平台生成对应的构建系统文件（如Makefile、Visual Studio工程等），让项目更易于编译和维护。
基本上就这些。

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