{{dd($article->id)}} 返回 null: 如果在 edit.blade.php 中 $article->id 返回 null，这通常意味着当 edit 视图被渲染时，传递给视图的 $article 对象本身就没有一个有效的 id。
db.Exec(): 用于执行不返回结果集的语句（如INSERT, UPDATE, DELETE）。
以下是一个自定义计算损失的示例代码：from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2TokenizerFast import torch from torch.nn import CrossEntropyLoss model_id = "gpt2-large" model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_id) tokenizer = GPT2TokenizerFast.from_pretrained(model_id) encodings = tokenizer("She felt his demeanor was sweet and endearing.", return_tensors="pt") target_ids = encodings.input_ids.clone() outputs = model(encodings.input_ids, labels=None) # 不传入 labels logits = outputs.logits labels = target_ids.to(logits.device) # Shift logits 和 labels，使它们对齐 shift_logits = logits[..., :-1, :].contiguous() shift_labels = labels[..., 1:].contiguous() # 计算交叉熵损失 loss_fct = CrossEntropyLoss(reduction='mean') loss = loss_fct(shift_logits.view(-1, model.config.vocab_size), shift_labels.view(-1)) print(loss.item())在这个例子中，我们首先不将 labels 传入模型，而是获取模型的 logits 输出。
在多线程编程中，应使用互斥量、原子类型（如std::atomic）来实现同步，而不是依赖volatile。
所有比较规则需满足严格弱序要求。
如果遇到此类问题，可以考虑： 在check_domain函数内部添加time.sleep(seconds)来引入随机延迟。
广播模式需自定义结构体维护多个channel，发送时遍历所有接收者；多消费者模式利用单一channel由多个goroutine竞争消费，适用于任务分发。
优先使用标准库函数更安全高效，手动实现有助于理解底层逻辑。
如果$wheres为空（即用户未输入任何搜索条件），则查询所有记录。
递归方法判断对称 从根节点出发，比较左子树和右子树是否镜像对称。
示例中使用了Hive，但原理适用于其他支持to_sql的数据库。
假设我们有两个模板文件：responsive_ad.tpl用于移动设备，desktop_ad.tpl用于桌面设备。
这种方法克服了params字典本身无法直接解析动态Jinja宏的限制，为DAG提供了更大的灵活性和自动化能力。
本文深入探讨了在Langchain中配置`ConversationalRetrievalChain`以构建对话式AI助手的关键细节，重点解决`ValueError: Missing some input keys: {'chat_history'}`错误。
以下是几点实用建议： 确保PHP启用了sockets扩展（php.ini中开启extension=sockets） 注意错误处理，使用socket_last_error和socket_strerror排查问题 数据读取时要处理粘包问题，可约定分隔符或长度头 多客户端支持需配合socket_select实现非阻塞或多进程处理 生产环境推荐用Swoole等扩展替代原生socket 基本上就这些。
每个pip install调用都有其独立的包源上下文。
本文深入探讨php中自增运算符`++$i`、`$i++`与普通加法`$i+1`的细微差异，尤其聚焦于`$i = $i++`这种赋值操作的潜在陷阱。
当数据具有明确的结构时，使用 struct 替代 map 可以提高代码的可读性、类型安全性和维护性。
总结 Go语言的for...range循环在处理切片时，其循环变量是元素的值拷贝，这一特性是Go语言设计中的一个重要方面。
引言：构建交互式Telegram机器人的挑战 在开发Telegram机器人时，尤其当需要引导用户完成一系列选择或输入时，创建一个直观且响应迅速的用户界面至关重要。

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