理解它们的区别有助于在实际开发中做出更合适的选择。
use Illuminate\Support\Facades\Auth; use Illuminate\Support\Facades\Hash; use App\Models\Business; use Illuminate\Http\Request; class BusinessLoginController extends Controller { public function login(Request $request) { // 验证输入 $request->validate([ 'businessemail' => 'required|email', 'password' => 'required', ]); // 获取企业模型 $business = Business::where('businessemail', $request->input('businessemail'))->first(); if (!$business) { return back()->withErrors(['businessemail' => 'Invalid credentials.']); } // 验证密码 if (Hash::check($request->input('password'), $business->password)) { // 登录 Auth::guard('business')->login($business); // 重定向到企业仪表盘 return redirect()->route('business.dashboard'); } else { // 密码错误 return back()->withErrors(['password' => 'Invalid credentials.']); } } public function logout() { Auth::guard('business')->logout(); return redirect('/'); } }4. 定义路由 定义路由来访问登录控制器。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； func TestMultiply(t *testing.T) { tests := []struct{ name string a, b int expected int }{ {"2*3", 2, 3, 6}, {"0*5", 0, 5, 0}, {"负数", -2, 4, -8}, } for _, tt := range tests { t.Run(tt.name, func(t *testing.T) { result := Multiply(tt.a, tt.b) if result != tt.expected { t.Errorf("期望 %d，实际 %d", tt.expected, result) } }) } } t.Run 可以创建子测试，便于定位具体失败的用例。
以下是一些常用的 Pandas 分组聚合操作示例： 立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；import pandas as pd # 创建一个示例 DataFrame data = {'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'C', 'C'], 'Value': [10, 15, 20, 25, 12, 30, 35], 'City': ['Beijing', 'Shanghai', 'Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shanghai', 'Guangzhou']} df = pd.DataFrame(data) # 按照 'Category' 列进行分组，并计算每组 'Value' 的总和 grouped_sum = df.groupby('Category')['Value'].sum() print("按照 Category 分组求和:\n", grouped_sum) # 按照 'Category' 列进行分组，并计算每组 'Value' 的平均值 grouped_mean = df.groupby('Category')['Value'].mean() print("\n按照 Category 分组求平均值:\n", grouped_mean) # 按照 'Category' 和 'City' 列进行分组，并计算每组 'Value' 的总和 grouped_multi = df.groupby(['Category', 'City'])['Value'].sum() print("\n按照 Category 和 City 分组求和:\n", grouped_multi) # 使用 agg 函数进行多种聚合操作 grouped_agg = df.groupby('Category')['Value'].agg(['sum', 'mean', 'count']) print("\n使用 agg 函数进行多种聚合操作:\n", grouped_agg) # 对不同的列应用不同的聚合函数 grouped_diff_agg = df.groupby('Category').agg({'Value': 'sum', 'City': 'nunique'}) print("\n对不同的列应用不同的聚合函数:\n", grouped_diff_agg) # 使用 transform 进行组内转换 df['Category_Mean'] = df.groupby('Category')['Value'].transform('mean') print("\n使用 transform 进行组内转换:\n", df) # 使用 apply 应用自定义函数 def custom_function(x): return x.max() - x.min() grouped_apply = df.groupby('Category')['Value'].apply(custom_function) print("\n使用 apply 应用自定义函数:\n", grouped_apply)Pandas 分组后如何处理缺失值 (NaN)? 在分组聚合操作中，如果数据包含缺失值 (NaN)，groupby() 默认会将 NaN 值排除在外。
这个偏移量是一个经验值，通过比较已知的时间戳和计算结果来确定。
它通常位于 C:\xampp\apache\conf 目录下。
操作系统文件缓存： 操作系统会尝试将最近访问的文件数据缓存到内存中，以加速后续访问。
如果成员有明确意义，建议用 struct 替代。
它解决的是化学信息在不同系统之间交换和共享的问题，让数据更标准化、更易于解析。
什么是显式加载？
在现代web应用开发中，后端api经常需要将数据库中检索到的数据以json格式返回给前端。
一个有活力的社区意味着你在遇到问题时能更快找到解决方案，也能及时获得更新和维护，避免因库本身的问题而停滞不前。
刚接触 Python 的新手在搭建开发环境时，常会遇到版本混乱、依赖冲突或工具配置不当的问题。
实践示例：演示len()和cap() 为了更好地理解len()和cap()的用法，我们来看一个具体的例子。
若需同时获取最大值和其位置，可用std::max_element返回的迭代器减去vec.begin()得到索引。
全局、包级、函数和控制结构块分别定义不同层级的作用域；首字母大小写控制标识符的导出与私有性；短变量声明可能导致遮蔽，需注意作用域延伸规则；包级变量初始化按依赖关系求值，合理组织声明顺序可避免错误。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 绘蛙AI修图 绘蛙平台AI修图工具，支持手脚修复、商品重绘、AI扩图、AI换色 58 查看详情 过时的基础镜像：定期更新基础镜像标签，比如将Debian 11升级到12，或Alpine从3.16升至3.18 Go依赖库漏洞：根据go list -m all | grep vulnerable-module定位问题模块，通过go get module@patch-version升级补丁版本 非root用户运行：确保容器以非root用户启动，在Dockerfile中添加USER 65534或创建专用运行用户 敏感信息泄露：检查镜像是否意外包含.git、.env等文件，可通过.dockerignore过滤 优化构建过程提升安全性 构建环节的设计直接决定最终镜像的可信度。
这实际上模拟了一个互斥锁的行为，但通过Channel实现。
文章将详细解释这一机制，并提供一种高效的向量化解决方案，即直接使用 `b[i_b] = ij_b`，以确保正确地更新数组，从而实现预期的结果。
利用Google Places API获取地点详情 要获取一个地点的详细信息，您需要使用Google Places API的Place Details服务。

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