大多数一键PHP环境（如phpStudy、XAMPP、宝塔等）都支持HTTPS，但默认未开启。
PHP中，可以使用$_GET超全局变量获取GET请求的参数，使用$_POST超全局变量获取POST请求的参数。
函数，说白了，就是把一堆代码打包起来，给它起个名字，以后你想用这堆代码的时候，直接喊它的名字就行，不用再手写一遍。
2. 构建器模式：简化对象创建过程 当类的构造函数参数过多时，可以使用构建器模式来简化对象的创建过程。
适用于 std::string 和字符数组。
在方法中检查null值时，使用nameof可避免硬编码字符串错误，确保抛出ArgumentNullException时参数名正确无误。
下面是一份详细的指南，介绍几种常用且实用的方法。
更复杂的匹配： 白瓜面试 白瓜面试 - AI面试助手,辅助笔试面试神器 40 查看详情 -run 标志支持正则表达式，因此你可以使用更复杂的模式来匹配多个测试函数。
python提供了多种字符串格式化的方式，包括传统的%操作符、str.format()方法，以及现代的f-string。
"; exit; } // 5. 构建完整的文件路径 // 假设所有下载文件都是 .zip 格式 $file_to_serve = $download_dir . $requested_file_name . ".zip"; // 6. 检查文件是否存在 if (!file_exists($file_to_serve)) { echo "文件不存在或已删除。
假设我们有一个数据库表，用于存储通过API获取的数据，其结构如下： ID count timestamp 6285 123 2021-11-21 18:54 6284 122 2021-11-21 18:53 6283 121 2021-11-21 18:52 6282 120 2021-11-21 18:51 我们的目标是计算并显示“在特定日期内，该数值增加了X”。
如果XML文件较小，且更新频率不高，完全重新加载XML文件可能是一个不错的选择。
更推荐使用 std::lock_guard，它能自动管理锁的生命周期，避免忘记解锁。
from timeit import timeit from numba import njit, prange import numpy as np P_mean = 1500 P_std = 100 Q_mean = 1500 Q_std = 100 W = 1 # Number of matches won by P L = 0 # Number of matches lost by P L_P = np.exp(-0.5 * ((np.arange(0, 3501, 10) - P_mean) / P_std) ** 2) / ( P_std * np.sqrt(2 * np.pi) ) L_Q = np.exp(-0.5 * ((np.arange(0, 3501, 10) - Q_mean) / Q_std) ** 2) / ( Q_std * np.sqrt(2 * np.pi) ) def probability_of_loss(x): return 1 / (1 + np.exp(x / 67)) def U_p_law(W, L, L_P, L_Q): omega = np.arange(0, 3501, 10) U_p = np.zeros_like(omega, dtype=float) for p_idx, p in enumerate(omega): for q_idx, q in enumerate(omega): U_p[p_idx] += ( probability_of_loss(q - p) ** W * probability_of_loss(p - q) ** L * L_Q[q_idx] * L_P[p_idx] ) normalization_factor = np.sum(U_p) U_p /= normalization_factor return omega, U_p @njit def probability_of_loss_numba(x): return 1 / (1 + np.exp(x / 67)) @njit def U_p_law_numba(W, L, L_P, L_Q): omega = np.arange(0, 3501, 10, dtype=np.float64) U_p = np.zeros_like(omega) for p_idx, p in enumerate(omega): for q_idx, q in enumerate(omega): U_p[p_idx] += ( probability_of_loss_numba(q - p) ** W * probability_of_loss_numba(p - q) ** L * L_Q[q_idx] * L_P[p_idx] ) normalization_factor = np.sum(U_p) U_p /= normalization_factor return omega, U_p @njit(parallel=True) def U_p_law_numba_parallel(W, L, L_P, L_Q): omega = np.arange(0, 3501, 10, dtype=np.float64) U_p = np.zeros_like(omega) for p_idx in prange(len(omega)): p = omega[p_idx] for q_idx in prange(len(omega)): q = omega[q_idx] U_p[p_idx] += ( probability_of_loss_numba(q - p) ** W * probability_of_loss_numba(p - q) ** L * L_Q[q_idx] * L_P[p_idx] ) normalization_factor = np.sum(U_p) U_p /= normalization_factor return omega, U_p omega_1, U_p_1 = U_p_law(W, L, L_P, L_Q) omega_2, U_p_2 = U_p_law_numba(W, L, L_P, L_Q) omega_3, U_p_3 = U_p_law_numba_parallel(W, L, L_P, L_Q) assert np.allclose(omega_1, omega_2) assert np.allclose(omega_1, omega_3) assert np.allclose(U_p_1, U_p_2) assert np.allclose(U_p_1, U_p_3) t1 = timeit("U_p_law(W, L, L_P, L_Q)", number=10, globals=globals()) t2 = timeit("U_p_law_numba(W, L, L_P, L_Q)", number=10, globals=globals()) t3 = timeit("U_p_law_numba_parallel(W, L, L_P, L_Q)", number=10, globals=globals()) print("10 calls using vanilla Python :", t1) print("10 calls using Numba :", t2) print("10 calls using Numba (+ parallel) :", t3)代码解释: probability_of_loss_numba: 使用 @njit 装饰器加速 probability_of_loss 函数。
先从项目结构开始，一个清晰的项目结构对于后续的维护和扩展至关重要。
在C++的世界里，类（Class）就好比我们为现实世界中的事物绘制的一张张精密的蓝图。
开发者无需担心内存泄漏、缓冲区溢出或空指针解引用等C语言中常见的字符串问题。
通过右值引用，我们可以延长它的生命周期，并对其进行操作。
例如，当期望只返回一行数据时，如果实际返回了多行，可能需要抛出错误或进行其他特殊处理。
Golang函数返回值可以是一个或多个，这为错误处理和数据传递提供了极大的灵活性。

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