量化级别: 选择合适的量化级别，以平衡模型大小和精度。
如果需要多协程访问，建议加上sync.RWMutex保护数据。
关键步骤： 使用CreateFile打开文件句柄 调用GetFileTime获取UTC时间 用FileTimeToSystemTime转换为可读格式 示例片段： 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 图改改 在线修改图片文字 455 查看详情 #include <windows.h> #include <iostream> <p>void GetFileLastWriteTime(const char* filename) { HANDLE hFile = CreateFileA(filename, GENERIC_READ, FILE_SHARE_READ, NULL, OPEN_EXISTING, 0, NULL); if (hFile == INVALID_HANDLE_VALUE) return;</p><pre class="brush:php;toolbar:false;"><pre class="brush:php;toolbar:false;">FILETIME ftWrite; SYSTEMTIME stLocal; if (GetFileTime(hFile, NULL, NULL, &ftWrite)) { FileTimeToSystemTime(&ftWrite, &stLocal); std::cout << "修改时间: " << stLocal.wYear << "-" << stLocal.wMonth << "-" << stLocal.wDay << " " << stLocal.wHour << ":" << stLocal.wMinute << "\n"; } CloseHandle(hFile);} Linux/Unix使用stat系统调用 在类Unix系统中，常用stat或lstat函数获取文件元数据。
以下是可能导致此错误的代码示例：from langchain_community.vectorstores import Chroma from langchain_openai import OpenAIEmbeddings, ChatOpenAI from langchain.chains import RetrievalQA from chromadb.utils import embedding_functions as ef import chromadb # 假设persistent_client和collection已创建并包含数据 # persistent_client = chromadb.PersistentClient(path="/path/to/your/chroma/db") # collection = persistent_client.get_or_create_collection(name="my_collection") # 初始化OpenAI嵌入函数 # 注意：旧版本的LangChain可能直接使用OpenAIEmbeddingFunction， # 而新版本通常通过langchain_openai.OpenAIEmbeddings进行封装 openai_ef = OpenAIEmbeddings( model="text-embedding-ada-002", # 或其他合适的嵌入模型 openai_api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY", # 其他OpenAI配置，如azure_endpoint, api_version等 ) # 使用现有ChromaDB集合初始化LangChain的Chroma向量存储 langchain_chroma = Chroma( client=persistent_client, collection_name=collection.name, embedding_function=openai_ef, # 错误可能源于此处的embedding_function对象 ) # 初始化LLM模型 llm_model = "gpt-3.5-turbo" # 或其他Azure OpenAI模型名称 llm = ChatOpenAI( api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY", api_version="YOUR_API_VERSION", # 如 "2023-05-15" azure_endpoint="YOUR_AZURE_ENDPOINT", model=llm_model ) # 创建检索问答链 qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm, retriever=langchain_chroma.as_retriever(), chain_type="stuff" # 或 "refine", "map_reduce" 等 ) # 运行查询 try: response = qa_chain.run("How many datascientist do I need for a Object detection problem") print(response) except AttributeError as e: print(f"An AttributeError occurred: {e}") print("This likely indicates a version incompatibility issue with your libraries.")2. 根本原因分析：库版本不兼容性 AttributeError: 'OpenAIEmbeddingFunction' object has no attribute 'embed_query'的出现，直接指向了OpenAIEmbeddingFunction对象在被LangChain调用时，未能提供其期望的embed_query方法。
虽然在处理用户输入时不太常用，但在生成跨平台的文件时非常有用。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 示例：将slice中所有元素加1 图改改 在线修改图片文字 455 查看详情 func modifySlice(ptr interface{}) { v := reflect.ValueOf(ptr) // 必须是指针 if v.Kind() != reflect.Ptr { fmt.Println("参数必须是指针") return } // 获取指针指向的值 slice := v.Elem() if slice.Kind() != reflect.Slice { fmt.Println("指针指向的不是slice") return } for i := 0; i < slice.Len(); i++ { elem := slice.Index(i) // 假设元素是int类型，做加1操作 current := elem.Int() elem.SetInt(current + 1) } } func main() { data := []int{10, 20, 30} fmt.Printf("修改前: %v\n", data) modifySlice(&data) // 传地址 fmt.Printf("修改后: %v\n", data) } 处理不同类型的Slice 反射的优势在于能处理任意类型的slice。
距离单位： ST_Distance_Sphere返回的距离单位是米。
</video> 其中 controls 属性会显示包括音量在内的默认控制条。
虽然 ioutil 在旧代码中常见，但新项目应直接使用 os 中的读写函数，保持代码现代且符合官方指引。
理解问题：本地PyTorch安装失败的常见原因 许多开发者在使用pip install torch命令尝试在本地Python环境中安装PyTorch时，可能会遇到如下错误信息：ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch (from versions: none) ERROR: No matching distribution found for torch然而，在诸如Anaconda这样的集成开发环境中，相同的操作却可能顺利完成。
<?php // 推荐：设置默认时区以避免潜在的时区问题 date_default_timezone_set('Asia/Shanghai'); // 例如，设置为上海时区 $currentHour = (int)date('H'); // 将小时数转换为整数进行比较，更严谨 if ($currentHour >= 5 && $currentHour < 10) { $san = ""; // 当时间在上午5点到上午10点之间时，将$san设置为空字符串 echo "当前时间在上午5点到10点之间，\$san 已被设置为空字符串。
不复杂但容易忽略细节，比如命名空间和类引用。
Go语言中可以利用map或更复杂的B树、B+树等数据结构来实现。
当将其传递给期望str类型参数的func函数时，Mypy能够准确地识别出类型不匹配，并报告错误：error: Argument 1 to "func" has incompatible type "int"; expected "str"。
是替代原生数组的更好选择。
示例数组： [2, 2, 2, 5] 贪心算法执行步骤： 排序： 数组降序排列为 [5, 2, 2, 2]。
启用GD扩展并验证环境 确保PHP环境中已启用GD库，可在php.ini中检查以下扩展是否开启： extension=gd 通过以下代码确认GD支持情况： $gdInfo = gd_info(); print_r($gdInfo); 若输出包含"GD Version"信息，则表示GD已正常启用。
', 'answers' => [ 1 => [ 'text' => '更新后的答案a1', 'id' => '1', 'is_correct' => '1' // 如果是复选框，选中时会提交值 ], 2 => [ 'text' => '更新后的答案a2', 'id' => '2', // 'is_correct' 不提交表示未选中 ], // 假设答案 3 被删除了，所以这里没有 3 ], 'new_answers' => [ 0 => [ 'text' => '这是一个新增的答案', 'id' => '', // 新增答案ID为空 'is_correct' => '1' ], 1 => [ 'text' => '另一个新增答案', 'id' => '', // 'is_correct' 不提交表示未选中 ] ] ]; // 获取问题内容 $questionText = $_POST['question'] ?? ''; $questionId = 1; // 假设这是要更新的问题ID // 存储要更新/插入的答案数据 $answersToProcess = []; // 处理现有答案 if (isset($_POST['answers']) && is_array($_POST['answers'])) { foreach ($_POST['answers'] as $answerData) { $answerId = (int) ($answerData['id'] ?? 0); $answerText = trim($answerData['text'] ?? ''); $isCorrect = isset($answerData['is_correct']) ? 1 : 0; // 仅处理有ID且内容不为空的答案 if ($answerId > 0 && !empty($answerText)) { $answersToProcess[] = [ 'id' => $answerId, 'text' => $answerText, 'is_correct' => $isCorrect, 'status' => 'update' // 标记为更新 ]; } // 如果答案ID存在但内容为空，可能意味着用户想删除它，这将在后续处理 } } // 处理新增答案 if (isset($_POST['new_answers']) && is_array($_POST['new_answers'])) { foreach ($_POST['new_answers'] as $newAnswerData) { $answerText = trim($newAnswerData['text'] ?? ''); $isCorrect = isset($newAnswerData['is_correct']) ? 1 : 0; // 仅处理内容不为空的新增答案 if (!empty($answerText)) { $answersToProcess[] = [ 'id' => null, // 新增答案没有ID 'text' => $answerText, 'is_correct' => $isCorrect, 'status' => 'insert' // 标记为插入 ]; } } } echo "<h3>解析后的答案数据:</h3>"; echo "<pre>"; print_r($answersToProcess); echo "</pre>"; /* 预期输出: 解析后的答案数据: Array ( [0] => Array ( [id] => 1 [text] => 更新后的答案a1 [is_correct] => 1 [status] => update ) [1] => Array ( [id] => 2 [text] => 更新后的答案a2 [is_correct] => 0 [status] => update ) [2] => Array ( [id] => [text] => 这是一个新增的答案 [is_correct] => 1 [status] => insert ) [3] => Array ( [id] => [text] => 另一个新增答案 [is_correct] => 0 [status] => insert ) ) */ // 原始答案中提及的 foreach 循环，可用于识别特定前缀的输入 // foreach($_POST as $inputName => $inputValue) { // if (strpos($inputName, 'answer-') !== false) { // // 这种方式只能获取值，无法直接获取ID，除非ID也编码在inputName中 // // 比如 name="answer-ID_VALUE-TEXT_VALUE" // // 但这种方式不如数组命名清晰和健壮。
package main import ( "encoding/json" "fmt" ) // Address 结构体，字段已导出 type Address struct { Street string `json:"street"` // 使用json tag自定义JSON字段名 Extended string `json:"extended"` City string `json:"city"` State string `json:"state"` Zip string `json:"zip"` } // Name 结构体，字段已导出 type Name struct { First string `json:"first"` Middle string `json:"middle,omitempty"` // omitempty 标签表示如果字段为空值则不序列化 Last string `json:"last"` } // Person 结构体，字段已导出 type Person struct { Name Name `json:"name"` Age int `json:"age"` Address Address `json:"address"` Phone string `json:"phone"` } func main() { myname := Name{"Alfred", "H", "Eigenface"} myaddr := Address{"42 Place Rd", "Unit 2i", "Placeton", "ST", "00921"} me := Person{myname, 24, myaddr, "000 555-0001"} b, err := json.Marshal(me) if err != nil { fmt.Println("序列化错误:", err) return } fmt.Println("序列化结果:", string(b)) // 预期输出: {"name":{"first":"Alfred","middle":"H","last":"Eigenface"},"age":24,"address":{"street":"42 Place Rd","extended":"Unit 2i","city":"Placeton","state":"ST","zip":"00921"},"phone":"000 555-0001"} }通过将street改为Street，first改为First等，这些字段现在都已导出，json.Marshal函数将能够正确地访问并序列化它们。
常见的问题是，接收方看到的附件名称不完整（只显示空格前的部分），或者文件名中的空格被URL编码为%20，影响用户体验。

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