字面量取地址： p := &Person{Name: "Diana", Age: 28} 这种方式常用于函数传参或赋值给接口。
以下代码展示了如何利用GPU加速SHAP值的计算：import shap # 确保模型参数已设置为GPU，或者在预测前设置 # model_gpu.set_param({"device": "gpu"}) # 如果模型是在CPU上训练的，需要先切换设备 print("\n--- CPU 计算 SHAP 值开始 ---") # 默认情况下，predict(pred_contribs=True) 会在CPU上运行，除非模型本身设置为GPU start_time_shap_cpu = time.time() # 假设我们用CPU训练的模型来计算SHAP值，或者强制在CPU上计算 shap_values_cpu = model_cpu.predict(dtrain, pred_contribs=True) end_time_shap_cpu = time.time() print(f"CPU 计算 SHAP 耗时: {end_time_shap_cpu - start_time_shap_cpu:.2f} 秒") print("\n--- GPU 加速计算 SHAP 值开始 ---") # 确保模型已设置为GPU，或者重新加载/设置模型以使用GPU # 如果model_gpu已经是GPU模型，则无需再次设置 model_gpu.set_param({"device": "GPU"}) # 显式设置，确保使用GPU start_time_shap_gpu = time.time() shap_values_gpu = model_gpu.predict(dtrain, pred_contribs=True) end_time_shap_gpu = time.time() print(f"GPU 计算 SHAP 耗时: {end_time_shap_gpu - start_time_shap_gpu:.2f} 秒") 实验结果分析 (基于参考数据): CPU (32 线程): SHAP计算耗时约 1 分 23 秒 GPU (RTX 3090): SHAP计算耗时约 3.09 秒 从上述结果可以明显看出，GPU在SHAP值计算方面提供了巨大的加速，从数分钟缩短到仅数秒。
写好错误处理的测试，关键是覆盖边界条件、利用标准库工具做精确断言，并通过结构化方式组织用例。
总结 通过利用PHP的 array_chunk 函数，我们可以非常简洁高效地实现列表项的分组，并为每个分组容器动态添加表示其内部元素数量的类名。
基本上就这些。
在C++中创建守护进程，本质是通过系统调用让程序脱离终端控制，以后台方式长期运行。
如何选择？
相比于传统的 for 循环和手动 dict.update() 操作，推导式通常更优。
@this.call('fillStates'): 这会调用Livewire组件中的fillStates方法。
推荐优先使用std::filesystem。
情感分析： 分析文章内容的情感倾向（积极、消极、中性），了解内容的情感色彩。
假设你想展示不同年份的 GDP 数据，每个年份对应一个柱状图：示例代码： ```python import plotly.graph_objects as go import pandas as pd 模拟数据 years = [2020, 2021, 2022, 2023] data = { 2020: {'A': 10, 'B': 15, 'C': 13}, 2021: {'A': 12, 'B': 14, 'C': 17}, 2022: {'A': 13, 'B': 18, 'C': 16}, 2023: {'A': 16, 'B': 17, 'C': 19} } fig = go.Figure() 立即学习“Python免费学习笔记（深入）”； 如知AI笔记 如知笔记——支持markdown的在线笔记，支持ai智能写作、AI搜索，支持DeepseekR1满血大模型 27 查看详情 添加每一帧（每一年） frames = [] for i, year in enumerate(years): frame = go.Frame( data=[go.Bar(x=list(data[year].keys()), y=list(data[year].values()))], name=str(year) ) frames.append(frame)# 初始图中只显示第一年的数据 if i == 0: fig.add_trace(go.Bar(x=list(data[year].keys()), y=list(data[year].values())))fig.frames = frames 配置滑块 fig.update_layout( sliders=[ { "active": 0, "currentvalue": {"prefix": "Year: "}, "steps": [ { "label": str(year), "method": "animate", "args": [[str(year)], { "mode": "immediate", "frame": {"duration": 300, "redraw": True}, "transition": {"duration": 300} }] } for year in years ] } ], title="GDP by Year (Use Slider to Change)", xaxis_title="Country", yaxis_title="GDP (Billion)" ) fig.show() <H3>2. 添加下拉选择器（Dropdown）切换图表类型或数据</H3> <p>下拉菜单可用于切换不同的图表类型（如柱状图、折线图）或不同类别的数据。
嵌套循环计算费用 (foreach ( $settings as $key => $setting ))： 对于购物车中的每个商品，都会再次遍历 settings 数组中的所有费用规则。
基本上就这些。
自定义[]byte类型别名在sql.Row.Scan()中可能遇到的问题，是Go类型严格性的一个体现。
你需要明确指定希望将某个值转换成的目标类型。
首先安装PHP并配置解释器路径，再在PhpStorm中设置对应PHP可执行文件；通过Homebrew安装PHP后，将路径添加到.zshrc，并在PhpStorm的Preferences→PHP中指定本地解释器（M1/M2为/opt/homebrew/bin/php，Intel为/usr/local/bin/php），最后验证运行test.php输出版本信息即可完成配置。
与中间件的区别 中间件作用于整个请求管道，影响所有请求。
答案：Go通过reflect实现结构体字段动态赋值，需传入指针并确保字段可导出，利用FieldByName查找字段，通过Set赋值，结合类型检查保证安全；可扩展至map映射批量填充。
这是一种简单而有效的技巧，可以帮助我们及早发现潜在的接口实现错误，从而提高代码的质量和可靠性。

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