""" all_keys = sorted(list(set(a.keys()) | set(b.keys()))) vector1 = [a.get(k, 0) for k in all_keys] vector2 = [b.get(k, 0) for k in all_keys] numerator = sum(v1 * v2 for v1, v2 in zip(vector1, vector2)) denominator = square_root(vector1) * square_root(vector2) if denominator == 0: return 0.0 # 避免除以零 return round(numerator / float(denominator), 3) # 3. 计算所有条目间的两两相似度 pairwise_similarities = {} keys = list(my_dict.keys()) for k1, k2 in combinations(keys, 2): pairwise_similarities[(k1, k2)] = cosine_similarity(my_dict[k1], my_dict[k2]) # 4. 为每个独特的相似度值构建图 graphs_by_similarity = defaultdict(nx.Graph) for (p, q), s in pairwise_similarities.items(): # 建议对相似度值进行适当的四舍五入或量化，以处理浮点数精度问题 rounded_s = round(s, 5) graphs_by_similarity[rounded_s].add_edge(p, q) # 5. 查找最大团并整合结果 grouped_results = {} for s_value, G in graphs_by_similarity.items(): for clique in nx.find_cliques(G): # 只有当团的成员数量大于1时才记录，因为单个节点不是一个“组” if len(clique) > 1: # 将团的节点列表转换为元组，并进行排序，确保键的唯一性 grouped_results[tuple(sorted(clique))] = s_value # 6. 打印最终分组结果 print("最终分组结果:") # 对结果进行排序以便更好地展示 (可选：按组大小降序，然后按相似度降序) sorted_grouped_results = dict(sorted(grouped_results.items(), key=lambda item: (len(item[0]), item[1]), reverse=True)) for group, sim in sorted_grouped_results.items(): print(f" {group}: {sim}") 运行上述代码，你将得到类似以下输出：最终分组结果: ('L', 'N', 'O', 'P', 'S'): 1.0 ('A', 'C', 'D', 'E', 'T'): 1.0这正是我们期望的结果，它将所有相互之间相似度为 1.0 的实体高效地聚合到一起，避免了冗余。
如果你追求最新的技术栈，希望利用PHP最新的语言特性来优化代码，或者你的项目是一个全新的、可以完全从零开始的项目，那么TP8会给你带来更好的开发体验。
错误处理：如果结构体的初始化过程可能失败（例如，参数验证失败），初始化函数可以返回一个错误，例如 (Thing, error) 或 (*Thing, error)。
表格驱动测试让Go的单元测试更简洁、清晰，尤其适合数据密集型逻辑验证。
示例： int a = 5, b = 10; std::tie(a, b) = std::make_pair(b, a); 这种方式更常用于元组或多个变量的批量交换。
注意事项 与逻辑或运算符 || 的区别： ??运算符只检查变量是否存在且不为null。
from itertools import tee List1 = ['Harsh', 'Dev'] List2 = ['sangwan', 'sharma'] List3 = ['2003', '2004'] original_zip = zip(List1, List2, List3) iter1, iter2 = tee(original_zip, 2) # 创建两个独立的迭代器副本 print("第一个迭代器遍历：", list(iter1)) print("第二个迭代器遍历：", list(iter2)) # 两个迭代器都可以独立遍历 理解迭代器协议: 深入理解 Python 的迭代器协议以及可迭代对象和迭代器之间的区别，对于编写高效且内存友好的代码至关重要。
摘要计算：对规范化后的数据使用哈希算法（如SHA-256）生成摘要（Digest）。
以下是两种常见的处理策略。
服务网格通过在基础设施层注入故障，帮助团队测试系统的容错能力和恢复机制，而无需修改业务代码。
我们需要确定待播放列表中的歌曲是否在详细信息数据库中存在，如果存在，则获取其文件路径。
前置自增 (++$i) 行为: 首先将变量 $i 的值增加1，然后返回增加后的新值。
ok 变量用于检查类型断言是否成功。
Results对象封装了该帧的所有检测信息，包括边界框（boxes）、掩码（masks，如果适用）、关键点（keypoints，如果适用）等。
event.preventDefault()是JavaScript事件对象的一个方法，用于取消事件的默认行为。
它会将数组中的所有元素用指定的胶合字符串连接起来，形成一个单一的字符串。
理解Django DecimalField的默认行为 在Django中，models.DecimalField是用于存储精确小数的字段类型。
$config = ['debug' => true, 'env' => 'dev']; if (in_array('dev', $config)) { // 检查值 echo "Dev environment detected.\n"; } if (array_key_exists('debug', $config)) { // 检查键 echo "Debug key exists.\n"; } array_map() / array_filter()： 这两个是进行数据转换和筛选的利器，它们能让你的代码更具函数式风格，避免冗长的 foreach 循环。
用好benchmark能帮你做出更明智的性能决策。
虽然Go隐藏了部分指针操作的复杂性，但理解如何正确访问嵌套的指针结构体字段至关重要。

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