... 2 查看详情 如果我想查找子字符串的所有出现次数或更复杂的模式，应该怎么做？
它们内置了Apache/Nginx、MySQL和PHP，一键启动服务。
通义灵码 阿里云出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供代码智能生成、研发智能问答能力 31 查看详情 以下是一个在PyTorch中实现平均池化并避免填充影响的示例：import torch # 模拟输入数据和填充掩码 # batch_size (bs) = 2, sequence_length (sl) = 5, features (n) = 3 bs, sl, n = 2, 5, 3 # 模拟原始输入序列（已包含填充） # 第一个序列的有效长度为3，后两个元素是填充 # 第二个序列的有效长度为4，最后一个元素是填充 x = torch.randn(bs, sl, n) # 模拟模型对x的初步编码输出，形状与x相同 # 实际应用中，embeddings可能是RNN、Transformer或FC层处理后的输出 embeddings = x * 2 # 假设经过某个模型层，这里简单乘以2作为示例 # 模拟填充掩码 # 第一个序列：[1, 1, 1, 0, 0] -> 前3个是有效数据 # 第二个序列：[1, 1, 1, 1, 0] -> 前4个是有效数据 padding_mask = torch.tensor([ [1, 1, 1, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 0] ], dtype=torch.float32) print("原始编码输出 (embeddings):\n", embeddings) print("填充掩码 (padding_mask):\n", padding_mask) # 步骤1: 扩展掩码维度以匹配编码输出 # padding_mask 的形状是 (bs, sl)，我们需要将其扩展为 (bs, sl, 1) # 这样才能与 (bs, sl, n) 的 embeddings 进行逐元素乘法 expanded_mask = padding_mask.unsqueeze(-1) # 形状变为 (bs, sl, 1) print("\n扩展后的掩码 (expanded_mask):\n", expanded_mask) # 步骤2: 将填充位置的编码值置为零 # embeddings * expanded_mask 会在填充位置产生0，非填充位置保留原值 masked_embeddings = embeddings * expanded_mask print("\n掩码后的编码 (masked_embeddings):\n", masked_embeddings) # 步骤3: 对掩码后的编码进行求和 # sum(1) 沿着序列长度维度求和，得到 (bs, n) summed_embeddings = masked_embeddings.sum(1) print("\n求和后的编码 (summed_embeddings):\n", summed_embeddings) # 步骤4: 计算每个序列的真实长度（非填充元素数量） # padding_mask.sum(-1) 沿着序列长度维度求和，得到 (bs,) # unsqueeze(-1) 扩展为 (bs, 1) 以便后续除法 # torch.clamp 确保分母不为零，防止除法错误 sequence_lengths = torch.clamp(padding_mask.sum(-1).unsqueeze(-1), min=1e-9) print("\n每个序列的真实长度 (sequence_lengths):\n", sequence_lengths) # 步骤5: 计算平均池化结果 # 将求和后的编码除以真实长度 mean_embeddings = summed_embeddings / sequence_lengths print("\n平均池化结果 (mean_embeddings):\n", mean_embeddings) # 验证结果 (以第一个序列为例): # embeddings[0] = [[-0.08, -0.19, -0.63], [ 0.60, -0.31, -0.73], [-0.52, 0.50, -0.16], [ 0.70, -0.14, 0.22], [-0.07, 0.64, 0.41]] # masked_embeddings[0] = [[-0.08, -0.19, -0.63], [ 0.60, -0.31, -0.73], [-0.52, 0.50, -0.16], [ 0.00, 0.00, 0.00], [ 0.00, 0.00, 0.00]] # summed_embeddings[0] = [-0.08+0.60-0.52, -0.19-0.31+0.50, -0.63-0.73-0.16] = [0.00, 0.00, -1.52] # sequence_lengths[0] = 3.0 # mean_embeddings[0] = [0.00/3, 0.00/3, -1.52/3] = [0.00, 0.00, -0.5066] # 结果与代码输出一致代码解析： padding_mask.unsqueeze(-1)：将形状为 (bs, sl) 的 padding_mask 扩展为 (bs, sl, 1)。
\n"; } return 0; } 优势：不经过shell，避免注入风险；可精确控制参数和环境。
直观性与可读性：对于简单的奇偶性判断，取模运算符 % 通常是最直观和易于理解的方法。
$timezone: 可选，指定解析后的DateTime对象的时区。
这不仅避免了控制台的缓冲区限制，也更符合“处理大文件”的实际需求。
<?php $postData = json_encode(['name' => 'John Doe', 'age' => 30]); $contextOptions = [ 'http' => [ 'method' => 'POST', 'header' => [ 'Content-type: application/json', 'Accept: application/json', 'User-Agent: MyCustomApp/1.0', ], 'content' => $postData, 'timeout' => 10, // 10秒超时 // 'proxy' => 'tcp://myproxy.com:8080', // 如果需要代理 ], 'ssl' => [ 'verify_peer' => true, // 默认是true，但可以显式设置 'allow_self_signed' => false, // 生产环境通常不开启 // 'cafile' => '/path/to/my/custom_ca.pem', // 自定义CA证书 ] ]; $context = stream_context_create($contextOptions); $response = file_get_contents('https://api.example.com/submit', false, $context); if ($response === false) { echo "Error fetching data or timeout occurred."; } else { echo "Response: " . $response; } ?>这段代码就很好地展示了如何通过 Context 来发送一个带有 JSON 数据、自定义头和超时设置的 POST 请求，并且还配置了 SSL 验证行为。
常见的 is_float() 或 is_int() 函数只能判断变量的原始类型，而无法处理 10.00 这种在形式上带有小数部分但实际数值为整数的情况。
pcntl_waitpid(pid, status, options)：可以等待特定的子进程退出，或者以非阻塞模式检查子进程状态（通过设置options为WNOHANG）。
它们的核心作用是支持泛型编程，让代码能够根据不同的类型特性做出不同的行为，而这一切都在编译时完成，不带来任何运行时开销。
在Yii2框架中，数据验证是确保用户输入安全、合规的重要环节。
使用预定义宏判断系统位数 大多数现代编译器会根据目标架构定义特定的宏，我们可以通过这些宏来判断当前编译环境是32位还是64位。
如果确实需要使用 Alpine Linux，则需要手动安装 libsass 所需的编译依赖。
74 查看详情 避免无意义的描述，比如：// 设置变量 $a 为 5 应说明意图，例如：// 防止重复提交，设置标记 在复杂逻辑前添加简短说明，帮助理解“为什么”这样写 避免过度注释 不是每一行都需要注释。
代码可读性：对于非常复杂的逻辑，将代码封装在apply函数中（如check_validity_corrected）可以提高可读性和模块化程度。
bedrooms = bedrooms_info[-1]: 由于卧室数量通常是列表中的最后一个元素，因此使用 [-1] 索引获取它。
我个人习惯会把这些转换逻辑封装成辅助函数，提高代码的复用性和可维护性。
缺点： 需要导入math包，这对于一个简单的负零表示来说，可能显得有些繁琐。
使用 htmlspecialchars 函数进行编码。

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