同时，为了更好的用户体验，可以对匹配到的字符进行高亮显示。
再者，避免了其他全局状态的复杂同步。
# 定义RAG链 rag_chain = ( # 1. 并行处理输入： # - 'context': 从输入中提取 'question'，传递给检索器，然后格式化文档。
sys.argv操作： hug.interface.cli()函数会解析sys.argv来获取命令行参数。
典型流程如下： 使用json.Unmarshal将请求体解析到结构体 调用validator.Struct()执行校验 返回详细的错误信息给客户端 示例代码片段：func createUser(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { var user User if err := json.NewDecoder(r.Body).Decode(&user); err != nil { http.Error(w, "Invalid JSON", http.StatusBadRequest) return } <pre class="brush:php;toolbar:false;"><pre class="brush:php;toolbar:false;">if err := validate.Struct(user); err != nil { errors := make(map[string]string) for _, err := range err.(validator.ValidationErrors) { errors[err.Field()] = err.Tag() } w.Header().Set("Content-Type", "application/json") json.NewEncoder(w).Encode(errors) return } // 处理有效数据} 使用JSON Schema进行复杂校验 对于需要严格遵循JSON Schema规范的场景，可以使用xeipuuv/gojsonschema库。
SameSite 属性: SameSite属性可以有效防止跨站请求伪造（CSRF）攻击。
调试前需确保编译时加上 -g 选项，如 g++ -g -o program program.cpp，以便保留调试信息。
基本上就这些。
如果只是检查服务进程是否存活，保持逻辑简单高效即可。
相比使用特殊值（如-1、nullptr）或输出参数，它让接口更明确，减少误解。
解决名称冲突 假设有两个库都定义了一个叫 max 的函数： 库A中的 max 是用于比较两个整数 库B中的 max 是用于查找数组最大值 如果没有命名空间，编译器无法区分这两个同名函数。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； package main import ( "encoding/json" "fmt" ) func main() { jsonData := `{ "name": "Alice", "age": 30, "email": "alice@example.com", "active": true }` var user User err := json.Unmarshal([]byte(jsonData), &user) if err != nil { fmt.Println("解析失败:", err) return } fmt.Printf("姓名: %s\n", user.Name) fmt.Printf("年龄: %d\n", user.Age) fmt.Printf("邮箱: %s\n", user.Email) fmt.Printf("状态: %v\n", user.Active) } 处理复杂或未知结构 如果JSON结构不固定或嵌套较深，可以使用map[string]interface{}或interface{}来灵活解析。
当一个函数调用底层函数返回错误时，可以将其包装并附加上下文： func readConfig() error { file, err := os.Open("config.json") if err != nil { return fmt.Errorf("failed to open config file: %w", err) } defer file.Close() _, err = parseConfig(file) if err != nil { return fmt.Errorf("failed to parse config: %w", err) } return nil } func loadAppConfig() error { err := readConfig() if err != nil { return fmt.Errorf("failed to load app config: %w", err) } return nil } 这样，错误会逐层携带上下文，形成一条可追溯的错误链。
核心实现原理 实现这一功能的关键在于将PHP的服务器端逻辑与Bootstrap的前端样式相结合。
以下是使用network.optimize()方法设置Gurobi时间限制的示例代码：import pypsa import numpy as np import pandas as pd # from pyomo.environ import Constraint, value # 这些Pyomo导入在此示例中不是必需的 # 设置时间范围和频率 start_mt = 1 start_yr = 2022 end_mt = 12 end_yr = 2022 end_day = 31 frequency = 15 snapshots = pd.date_range(f"{start_yr}-{start_mt}-01", f"{end_yr}-{end_mt}-{end_day} 23:59", freq=f"{frequency}min") np.random.seed(len(snapshots)) # 创建PyPSA网络 network = pypsa.Network() network.add("Bus", "Bus") network.set_snapshots(snapshots) # 添加负荷 load_profile = np.random.randint(2800, 3300, len(snapshots)) network.add("Load", "Load profile", bus="Bus", p_set=load_profile) # 定义发电机数据 generator_data = { 'coal1': {'capacity': 800, 'carrier': 'Coal', 'ramp up': 0.1, 'ramp down': 0.1, 'variable cost': 10, 'co2_emission_factor': 0.95}, 'coal2': {'capacity': 600, 'carrier': 'Coal', 'ramp up': 0.1, 'ramp down': 0.1, 'variable cost': 11, 'co2_emission_factor': 0.95}, 'coal3': {'capacity': 500, 'carrier': 'Coal', 'ramp up': 0.1, 'ramp down': 0.1, 'variable cost': 11, 'co2_emission_factor': 0.95}, 'gas1': {'capacity': 600, 'carrier': 'Gas', 'ramp up': 0.05, 'ramp down': 0.05, 'variable cost': 12, 'co2_emission_factor': 0.45}, 'gas2': {'capacity': 600, 'carrier': 'Gas', 'ramp up': 0.05, 'ramp down': 0.05, 'variable cost': 13, 'co2_emission_factor': 0.45}, 'nuclear1': {'capacity': 300, 'carrier': 'Nuclear', 'ramp up': 0.01, 'ramp down': 0.01, 'variable cost': 4, 'co2_emission_factor': 0.03}, 'nuclear2': {'capacity': 400, 'carrier': 'Nuclear', 'ramp up': 0.01, 'ramp down': 0.01, 'variable cost': 3, 'co2_emission_factor': 0.03}, 'nuclear3': {'capacity': 250, 'carrier': 'Nuclear', 'ramp up': 0.01, 'ramp down': 0.01, 'variable cost': 3, 'co2_emission_factor': 0.03}, 'solar1': {'capacity': 150, 'carrier': 'Solar', 'ramp up': 0.25, 'ramp down': 0.25, 'variable cost': 1, 'co2_emission_factor': 0.0}, 'solar2': {'capacity': 200, 'carrier': 'Solar', 'ramp up': 0.25, 'ramp down': 0.25, 'variable cost': 2, 'co2_emission_factor': 0.0}, 'backup': {'capacity': 1000, 'carrier': 'Import', 'ramp up': 0.25, 'ramp down': 0.25, 'variable cost': 2000, 'co2_emission_factor': 1.0}, } # 添加发电机 for name, data in generator_data.items(): network.add("Generator", name, bus="Bus", carrier=data['carrier'], p_nom=data['capacity'], marginal_cost=data['variable cost'], ramp_limit_up=data['ramp up'], ramp_limit_down=data['ramp down'], ) # 添加载体及其CO2排放因子 network.add("Carrier", "Coal", co2_emissions=0.95) network.add("Carrier", "Gas", co2_emissions=0.45) network.add("Carrier", "Nuclear", co2_emissions=0.03) network.add("Carrier", "Import", co2_emissions=1.0) network.add("Carrier", "Solar", co2_emissions=0) # 添加全局约束 network.add( "GlobalConstraint", "CO2Limit", carrier_attribute="co2_emissions", sense="<=", constant=50000000, ) # 配置Gurobi求解器选项，包括TimeLimit solver_name = "gurobi" solverOptions = { 'LogFile': "gurobiLog", 'MIPGap': 0.001, 'BarConvTol': 0.01, 'TimeLimit': 5, # 设置一个较短的时间限制用于测试 } # 使用network.optimize()方法进行优化 # 注意：network.lopf()已被弃用，推荐使用network.optimize() network.optimize(snapshots=network.snapshots, solver_name=solver_name, solver_options=solverOptions) # 导出网络模型 csv_folder_name = 'model dump' network.export_to_csv_folder(csv_folder_name) # 计算并打印结果 dispatch = network.generators_t.p total_gen = dispatch.sum() # 注意：这里直接使用了generator_data中的co2_emission_factor和variable cost # 实际PyPSA模型中，这些信息通常会存储在network.generators或network.carriers中 co2 = sum([total_gen[gen] * generator_data[gen]['co2_emission_factor'] for gen in total_gen.index]) cost = sum([total_gen[gen] * generator_data[gen]['variable cost'] for gen in total_gen.index]) print('co2 emission = ', co2) print('total cost = ', cost) dispatch['load profile'] = load_profile dispatch.to_excel('fuel wise dispatch.xlsx')当使用network.optimize()并在Gurobi达到时间限制时，控制台输出和日志通常会显示求解器状态，例如：INFO:gurobipy.gurobipy: Solved in 256542 iterations and 13.88 seconds (31.22 work units) INFO:gurobipy.gurobipy:Solved in 256542 iterations and 13.88 seconds (31.22 work units) Optimal objective 1.107350697e+09 INFO:gurobipy.gurobipy:Optimal objective 1.107350697e+09 INFO:linopy.constants: Optimization successful: Status: ok Termination condition: optimal Solution: 385440 primals, 1576779 duals Objective: 1.11e+09 Solver model: available Solver message: 2 # ... (后续PyPSA的输出)即使Gurobi因时间限制而停止，network.optimize()也能正确处理其返回的状态，并允许PyPSA加载在此之前找到的最佳可行解（如果存在），而不是直接抛出错误。
如果存在，它会设置一系列HTTP头，这些头告诉浏览器这是一个文件下载请求。
var_dump()函数是理解这些结构的关键工具。
注意：仅共享结构定义，不共享行为逻辑或数据库访问层，防止耦合。
这并非错误，而是sqlalchemy连接池（connection pooling）机制的正常行为。
如果需要一个从零开始索引的新 Collection，可以链式调用 values() 方法，例如：$text1Collection->intersect($text2Collection)->values();。

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