迁移工具确保了在任何环境下，只要执行相同的迁移命令，就能得到相同的数据库结构，这对于保证软件质量至关重要。
不复杂但容易忽略细节。
通过自研的先进AI大模型，精准解析招标文件，智能生成投标内容。
函数体：包含具体逻辑。
1. 基本结构为vector<vector<int>>，每个顶点对应一个存储邻接点的动态数组；2. 无向图每条边在两个顶点中各存一次，有向图只在起点存储；3. 带权图使用vector<vector<pair<int, int>>>，存储邻接点和权重；4. 初始化时指定顶点数并合理添加边，避免越界；5. vector相比list内存连续、缓存友好，遍历效率高，适用于DFS、BFS等算法。
这个过程不断递归，直到只剩一个圆盘。
这是一种约定，便于自动加载（如Composer的PSR-4标准）。
核心在于把数据修改（命令）和数据查询（查询）走不同的流程，甚至使用不同的数据模型或数据库。
类型断言的语法如下：value, ok := interfaceVariable.(ConcreteType)其中： interfaceVariable 是一个接口类型的变量。
定义含数据域和指针域的Node结构体，通过头插、尾插、删除、遍历等操作管理节点，注意动态内存释放以避免泄漏。
printf 的强大在于其丰富的格式控制符，可以精确控制宽度、精度、对齐方式、进制等。
建议：在启动的每个可能 panic 的 goroutine 中，都应单独设置 defer + recover。
unique_ptr独占所有权，不可复制但可移动，离开作用域时自动释放资源；shared_ptr通过引用计数实现共享所有权，最后一个指针销毁时释放对象，但需警惕循环引用问题。
31 查看详情   vector<int> parent(n);   vector<int> rank(n, 0);   // 初始化并查集   for (int i = 0; i < n; ++i)     parent[i] = i;   for (Edge& e : edges) {     int u = e.u, v = e.v;     if (find(parent, u) != find(parent, v)) { // 不连通       result.push_back(e);       unite(parent, rank, u, v); // 合并集合     }   }   return result; }4. 使用示例 假设有5个顶点和6条边： int main() {   int n = 5;   vector<Edge> edges;   edges.push_back(Edge(0, 1, 2));   edges.push_back(Edge(0, 3, 6));   edges.push_back(Edge(1, 2, 3));   edges.push_back(Edge(1, 3, 8));   edges.push_back(Edge(1, 4, 5));   edges.push_back(Edge(2, 4, 7));   vector<Edge> mst = kruskal(n, edges);   cout << "最小生成树的边：\n";   for (Edge& e : mst) {     cout << e.u << " -- " << e.v << " : " << e.weight << endl;   }   return 0; }基本上就这些。
// 例如，PHP成功后可以设置 $_SESSION['post_success'] = true; // 然后在JS中检查这个变量来关闭弹popup。
标准库提供了简单而高效的方式实现这一目标，常用的是 std::ifstream 配合 std::getline 函数。
最常用的模式是： 'r'：只读模式（默认） 'w'：写入模式（会覆盖原内容） 'a'：追加模式 'b'：以二进制方式打开（如'rb'或'wb'） 推荐使用with语句打开文件，这样即使发生异常也能自动关闭文件： with open('example.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() # 读取全部内容 print(content) 也可以逐行读取，节省内存： 立即学习“Python免费学习笔记（深入）”； with open('example.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: print(line.strip()) # 去除换行符 2. 写入和追加内容 写入文件时，使用'w'模式会清空原文件，而'a'模式会在末尾添加新内容： # 覆盖写入 with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write("这是第一行\n") f.write("这是第二行\n") <h1>追加内容</h1><p>with open('output.txt', 'a', encoding='utf-8') as f: f.write("这是追加的一行\n")</p>3. 处理CSV和JSON文件 对于结构化数据，Python提供了专门的模块： 如知AI笔记 如知笔记——支持markdown的在线笔记，支持ai智能写作、AI搜索，支持DeepseekR1满血大模型 27 查看详情 CSV文件： import csv <h1>写入CSV</h1><p>with open('data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['姓名', '年龄']) writer.writerow(['张三', 25])</p><h1>读取CSV</h1><p>with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: reader = csv.reader(f) for row in reader: print(row)</p>JSON文件： import json <h1>写入JSON</h1><p>data = {'name': '李四', 'age': 30} with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)</p><h1>读取JSON</h1><p>with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f: data = json.load(f) print(data)</p>4. 文件路径与异常处理 建议使用os.path或pathlib处理文件路径，增强兼容性： from pathlib import Path <p>file_path = Path('folder') / 'example.txt' if file_path.exists(): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: print(f.read()) else: print("文件不存在")</p>加上异常处理更安全： try: with open('example.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() except FileNotFoundError: print("文件未找到") except PermissionError: print("没有权限访问该文件") 基本上就这些。
[]：不捕获任何变量 [=]：值捕获所有外部变量（副本） [&]：引用捕获所有外部变量 [x]：只以值方式捕获x [&x]：只以引用方式捕获x [this]：捕获当前对象的this指针（在类成员函数中使用） 注意：如果使用[=]，lambda内部不能修改变量，除非加上mutable关键字： int x = 10; auto f = [=]() mutable { x = 20; }; f(); // x 的副本被修改，原x仍为10 将lambda保存到变量 使用auto或std::function可以保存lambda： auto cmp = [](int a, int b) { return a < b; }; std::sort(nums.begin(), nums.end(), cmp); 若需存储不同类型的lambda，可用std::function： #include <functional> std::function<bool(int, int)> comparator = [](int a, int b) { return a % 2 == 0 && b % 2 != 0; }; 基本上就这些。
只要配置好环境，C++调用Python脚本并不复杂，但要注意类型转换和资源管理细节。
特别是要告诉Django在项目根目录下的templates文件夹中查找模板。

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