OpenAI Codex 可以生成十多种编程语言的工作代码，基于 OpenAI GPT-3 的自然语言处理模型 57 查看详情 以下是推荐的代理配置方式：import httpx from openai import OpenAI import os # 推荐将API密钥和代理地址设置为环境变量，避免硬编码 # export OPENAI_API_KEY="YOUR_API_KEY" # export HTTP_PROXY="http://127.0.0.1:7890" # export HTTPS_PROXY="http://127.0.0.1:7890" # 获取环境变量，如果未设置则使用默认值或空 api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "YOUR_FALLBACK_API_KEY") proxy_url = os.getenv("HTTPS_PROXY", "http://127.0.0.1:7890") # 假设HTTPS_PROXY同时用于HTTP和HTTPS try: # 配置httpx客户端，指定代理 http_client = httpx.Client( proxies=proxy_url, # 可以是一个字典 {"http": "...", "https": "..."} 或单个URL字符串 # transport=httpx.HTTPTransport(local_address="0.0.0.0"), # 如果需要绑定特定本地地址 timeout=30.0 # 设置请求超时时间，防止长时间挂起 ) # 初始化OpenAI客户端，并将配置好的httpx客户端传递进去 client = OpenAI( api_key=api_key, # base_url="http://my.test.server.example.com:8083", # 如果需要连接到自定义的OpenAI兼容API服务器 http_client=http_client, ) # 调用API completion = client.chat.completions.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": "Tell me about math"}] ) print(completion.choices[0].message.content) except openai.APIConnectionError as e: print(f"OpenAI API 连接错误: {e}") print("请检查您的网络连接和代理设置是否正确。
腾讯智影-AI数字人 基于AI数字人能力，实现7*24小时AI数字人直播带货，低成本实现直播业务快速增增，全天智能在线直播 73 查看详情 核心思想： 修改类的构造函数，使其能够接收所有从数据库中获取的原始数据，包括Enum属性对应的原始整数值。
调整TCP/IP栈参数： 对于临时端口耗尽问题，可以尝试缩短TIME_WAIT状态的持续时间，但需谨慎操作，因为这可能导致旧连接的延迟关闭问题。
自定义删除器可让unique_ptr正确释放非标准资源，如数组、文件句柄或GDI对象；通过函数指针、Lambda或仿函数指定释放逻辑，需在声明时作为模板参数传入，且类型在编译期确定，其中Lambda若带捕获会改变unique_ptr类型，建议使用decltype声明；C++14支持make_unique创建数组但不支持自定义删除器，复杂资源管理更推荐手动构造并结合仿函数实现安全释放。
在Unix-like系统上，孤儿进程通常会被 init 进程（或 systemd 等）收养，并继续正常运行。
完整实现包含buildNext与kmpSearch函数，示例中查找"ABABC"在"ABABDABACDABABCABC"中的位置，输出匹配起始下标。
命名空间用于组织代码并防止名称冲突，通过namespace关键字定义，如namespace MyLib { int value = 10; void print() { std::cout << value; } }，可避免不同库中同名标识符的冲突。
但为了提升性能、保证可预测性或应对特殊数据结构，有时需要对其进行优化或封装处理。
NATS 和 Kafka 是云原生中最常用的两种。
带缓冲通道的优势 使用带缓冲通道进行多阶段算法并行化具有显著优势： 解耦性：生产者和消费者之间无需直接了解对方的内部实现细节，它们只通过通道进行通信。
递归求和的核心思想 递归是一种函数调用自身的技术，它将一个大问题分解为与原问题相同但规模更小的子问题，直到达到一个可以直接解决的“基本情况”（Base Case）。
如果这个函数完全可以独立存在，并且与类的关联不那么强，我可能会倾向于把它作为一个模块级别的普通函数。
示例：日志包的选择 如果log4go无法满足你的复杂日志需求（例如结构化日志、动态级别调整、多种输出目的地），你可能需要考虑切换到其他更强大的日志库，如： zap (uber-go/zap): 性能极高，支持结构化日志，适用于高性能服务。
结论与建议 mPDF作为一个强大的HTML转PDF工具，其设计核心是处理多页文档并提供专业的排版能力。
我们重点介绍并详细阐述了官方推荐工具gtk-builder-convert的使用方法，帮助开发者高效、准确地完成UI文件升级，确保基于Python的应用程序能在GTK3环境下稳定运行，实现平滑过渡。
本文将深入探讨几种主流的序列化方案，并提供选型建议。
选择微服务消息格式需平衡效率、兼容性与可维护性。
在使用CodeIgniter 4构建API服务时，我们经常需要处理各种异常情况。
31 查看详情 常用应用场景 条件编译在实际项目中用途广泛，以下是一些典型用例。
避免昂贵的数据复制：对于大型结构体或数组，按值传递会创建整个数据结构的副本，这可能导致性能下降和内存消耗增加。

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