// 客户端心跳发送goroutine func sendHeartbeat(conn net.Conn, interval time.Duration) { ticker := time.NewTicker(interval) defer ticker.Stop() for range ticker.C { // 发送一个预定义的心跳消息，例如 "PING\n" _, err := conn.Write([]byte("PING\n")) if err != nil { fmt.Printf("发送心跳失败: %s，连接可能已断开。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 模板预解析与内存缓存 频繁读取文件系统加载模板会带来I/O开销。
使用gob编码请求体，再用gzip或zlib压缩字节流 在自定义的rpc codec中实现ReadRequestHeader、WriteResponse等方法时加入压缩逻辑 服务端codec对应实现解压与解码流程 这种方式灵活性高，但需要自己管理编解码过程。
例如，每个goroutine完成任务后向通道发送一个信号，而主goroutine则从通道接收相应数量的信号来等待。
下面以一个简单的动态数组容器（类似 std::vector 的简化版）为例，说明如何使用模板构建一个通用容器。
然而，NumPy等底层用C/Fortran实现的库在执行计算时通常会释放GIL，这使得多线程在处理NumPy计算时理论上可以获得一定的并行度。
实现不同的访问行为 访问者模式的优势在于可以定义多个独立的访问者，各自完成不同任务。
"; } } else { echo "仅支持 mp4、avi、mov、wmv 格式。
基本结构包括功能描述和多个具体场景。
在C++中，结构体（struct）是一种用户自定义的数据类型，允许将不同类型的数据组合在一起。
使用net/http和html/template传递数据 Go标准库中的html/template支持将结构体或map数据渲染到HTML表单中。
比如，一些CMS系统为了扩展性，会允许用户在后台配置自定义的模板路径、插件路径，或者执行一些自定义代码片段。
对于每个切片，它创建一个新的元数据字典，并将切片的 Z 坐标添加到字典中。
*解引用运算符 `(Dereference Operator):** 用于访问指针指向的变量的值。
在stream_chat_response函数中，正确地将history转换为OpenAI API所需的messages格式至关重要，以确保对话的连贯性。
其核心特点是： 类型推断：Go编译器会根据初始化表达式的值自动推断变量的类型，无需显式指定。
在过去，LZW算法曾受到多项专利保护，这导致许多开源项目和标准库在实现GIF编码时持谨慎态度，以避免潜在的法律风险。
实现可部署配置的运行时常量 为了解决const的局限性并提供运行时不变性，Go语言社区普遍推荐一种模式：将配置值定义为包内未导出的变量（私有变量），然后在包的init函数中进行初始化，并通过导出的公共函数提供只读访问。
线程池基本结构 一个简单线程池通常包含： 固定数量的工作线程 任务队列（存放待执行的函数对象） 互斥锁保护共享数据 条件变量用于唤醒等待线程 控制线程池是否运行的标志 代码实现 #include <iostream> #include <vector> #include <queue> #include <thread> #include <functional> #include <mutex> #include <condition_variable> #include <atomic> class ThreadPool { public: explicit ThreadPool(int numThreads) : stop(false) { for (int i = 0; i < numThreads; ++i) { workers.emplace_back([this] { while (true) { std::function<void()> task; { std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex); condition.wait(lock, [this] { return stop || !tasks.empty(); }); if (stop && tasks.empty()) return; task = std::move(tasks.front()); tasks.pop(); } task(); } }); } } ~ThreadPool() { { std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex); stop = true; } condition.notify_all(); for (std::thread& worker : workers) { worker.join(); } } // 添加任务，支持任意可调用对象 template<class F> void enqueue(F&& f) { { std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex); tasks.emplace(std::forward<F>(f)); } condition.notify_one(); } private: std::vector<std::thread> workers; // 工作线程 std::queue<std::function<void()>> tasks; // 任务队列 std::mutex queue_mutex; // 保护任务队列 std::condition_variable condition; // 唤醒线程 std::atomic<bool> stop; // 是否停止 }; 使用示例 下面是一个简单的测试用法： UP简历 基于AI技术的免费在线简历制作工具 72 查看详情 int main() { ThreadPool pool(4); // 创建4个线程的线程池 // 提交10个任务 for (int i = 0; i < 10; ++i) { pool.enqueue([i] { std::cout << "Task " << i << " is running on thread " << std::this_thread::get_id() << '\n'; std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100)); }); } // 主函数退出前，pool析构会自动等待所有线程完成 return 0; } 关键点说明 这个实现的关键在于： 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； lambda线程函数：每个线程在循环中等待任务，通过条件变量阻塞 RAII资源管理：析构函数中设置停止标志并join所有线程，确保安全退出 通用任务封装：使用std::function<void()>接收任意可调用对象 移动语义：通过std::forward高效传递任务 基本上就这些。
结合std::function提高灵活性 如果需要将lambda存储在变量中或作为接口统一类型，可配合std::function使用。

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