使用数据提供者（@dataProvider）覆盖多种输入场景，减少重复代码。
5. 启动开发服务器 Laravel 内置了一个开发服务器，可以快速预览项目： php artisan serve 默认情况下，项目将在 https://www.php.cn/link/fcbb3a1c04ec11f1506563c26ca63774 运行。
4. 使用建议 如果只需要读取单个单词或数值，使用 cin >> 更方便。
3.1 加载向量存储与初始化检索器from langchain_community.vectorstores import FAISS from langchain_community.embeddings import VertexAIEmbeddings from langchain.memory import ConversationBufferMemory from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, SystemMessagePromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI # 假设使用Vertex AI的聊天模型 # 1. 加载嵌入模型 (与构建索引时保持一致) EMBEDDING_QPM = 100 EMBEDDING_NUM_BATCH = 5 embeddings = VertexAIEmbeddings( requests_per_minute=EMBEDDING_QPM, num_instances_per_batch=EMBEDDING_NUM_BATCH, model_name="textembedding-gecko", max_output_tokens=512, temperature=0.1, top_p=0.8, top_k=40 ) # 2. 加载FAISS索引并创建检索器 store = FAISS.load_local("faiss_index", embeddings, allow_dangerous_deserialization=True) # 注意：生产环境请谨慎使用allow_dangerous_deserialization retriever = store.as_retriever( search_type="similarity", search_kwargs={"k": 2}, ) # 3. 初始化LLM模型 code_llm = ChatVertexAI(model_name="gemini-pro", temperature=0.1) # 示例LLM3.2 定义记忆模块与提示模板# 4. 初始化记忆模块 # memory_key 必须与提示模板中用于聊天历史的占位符名称一致 memory = ConversationBufferMemory( memory_key='chat_history', return_messages=True, output_key='answer' ) # 5. 定义自定义提示模板 # 提示模板必须包含 {context}, {chat_history}, {question} 占位符 promptTemplate = """请根据提供的上下文和聊天历史回答用户的问题。
对于非导出字段（小写字母开头），即使可寻址也无法修改。
通过介绍ncurses类库的工作原理，并推荐使用Go语言的termbox-go库，提供了实现底部输入锁定和复杂终端UI管理的专业方法，确保用户体验的流畅性。
在调试版本中添加引用计数日志，观察对象生命周期结束时引用计数是否归零。
3. 消息广播中心设计（Hub） hub.go是整个系统的核心调度器，负责管理所有客户端连接和消息分发： ViiTor实时翻译 AI实时多语言翻译专家！
提升性能：编译器知道final函数不会被多态调用覆盖，可能进行内联优化。
// 这个类型定义了 MakeFunc 将要创建的新函数的签名（参数和返回值）。
在 macOS 或 Linux 上，可以通过以下方式安装： 方法一：使用 git 安装（推荐） git clone https://github.com/inishchith/autoenv.git ~/.autoenv echo 'source ~/.autoenv/activate.sh' >> ~/.bashrc 如果你使用的是 zsh（比如 macOS 默认终端），则写入 ~/.zshrc： 立即学习“Python免费学习笔记（深入）”； echo 'source ~/.autoenv/activate.sh' >> ~/.zshrc 然后重新加载配置文件： source ~/.bashrc # 或 source ~/.zshrc 方法二：使用包管理器（如 Mac 上的 Homebrew） brew install autoenv echo 'source $(brew --prefix autoenv)/activate.sh' >> ~/.zshrc source ~/.zshrc 2. 在项目中使用 autoenv 进入你的 Python 项目目录，比如：~/myproject 在这个目录下创建两个文件： AppMall应用商店 AI应用商店，提供即时交付、按需付费的人工智能应用服务 56 查看详情 .env：进入目录时执行的脚本（例如激活虚拟环境） .env.leave：离开目录时执行的脚本（例如停用虚拟环境） 示例：.env 文件内容 #!/bin/bash source venv/bin/activate 示例：.env.leave 文件内容 #!/bin/bash deactivate 确保你已经在项目中创建了虚拟环境： python -m venv venv 3. 注意事项 autoenv 依赖 shell 支持，目前主要支持 bash 和 zsh。
合理使用类型声明配合运行时检查，既能保证类型安全，又能应对复杂逻辑需求。
客户端处理响应： JavaScript接收服务器响应，根据响应内容更新UI（例如关闭弹窗、显示成功/错误消息）。
启用本地HTTPS支持 (mkcert) 为了在本地开发环境中使用HTTPS，你需要生成自签名的SSL证书。
以下是使用 Mail::later() 方法延迟发送邮件的正确示例：<?php namespace App\Http\Controllers; use App\Mail\PasswordMail; // 假设你的 Mailable 类名为 PasswordMail use Illuminate\Http\Request; use Illuminate\Support\Facades\Mail; use Carbon\Carbon; // Laravel 默认集成了 Carbon，可以直接使用 class UserController extends Controller { public function sendDelayedPasswordEmail(Request $request) { $email = $request->input('email'); // 获取收件人邮箱 $userData = ['name' => 'John Doe', 'password' => 'secret']; // 假设的数据 // 示例 1: 延迟 5 分钟发送 $whenToSend = now()->addMinutes(5); Mail::to($email) ->later($whenToSend, new PasswordMail($userData)); // 示例 2: 如果需要延迟 10 秒发送 // $whenToSendSeconds = now()->addSeconds(10); // Mail::to($email) // ->later($whenToSendSeconds, new PasswordMail($userData)); return response()->json(['message' => '密码邮件已加入延迟发送队列。
使用Entity Framework时，可通过EnableSensitiveDataLogging和拦截器记录生成的SQL。
type PaymentStrategy interface { Pay(amount float64) string } 实现具体策略 针对不同业务逻辑实现该接口。
通过自研的先进AI大模型，精准解析招标文件，智能生成投标内容。
我们创建一个*Unmarshaler类型的零值，然后获取其指向的类型（即Unmarshaler` 接口类型本身）。
在方法内部，不能使用$this关键字。

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