什么是中介者模式 中介者模式（Mediator Pattern）用一个中介对象来封装一系列对象之间的交互。
性能 通常更优，无额外方法调用开销。
基本上就这些。
在实践中，我们应始终从最简单的模型开始，并根据数据的复杂性逐步增加模型的复杂度。
避免不必要的维度： 如果数据本质上是一维的，就将其存储为一维数组。
正确使用能提升灵活性，过度依赖则会降低代码安全性。
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它通过设置两个指针在数组中移动，根据特定条件推进其中一个或两个指针，从而完成对数组的遍历或查找操作。
") if __name__ == "__main__": ctk.set_appearance_mode("System") # Modes: "System" (default), "Dark", "Light" ctk.set_default_color_theme("blue") # Themes: "blue" (default), "dark-blue", "green" root = ctk.CTk() root.title("CustomTkinter CTkScrollableFrame (无滚动条)") root.geometry("400x300") create_scrollable_frame_without_scrollbar(root) root.mainloop()在这个示例中，CTkScrollableFrame的内容会超出其可见区域，但由于scrollbar_width被设置为0，用户将看不到任何视觉滚动条。
基本上就这些。
1. 修改产品列表页链接 首先，需要修改产品列表页中每个商品的链接，将商品 ID 作为 URL 参数传递到详情页。
通过`reflect.MakeFunc`，我们可以将一个通用的逻辑函数“适配”到任意符合特定签名的函数变量上，从而实现代码的复用和解耦。
centers: 初始球体中心数组 r_spheres: 球体半径 motion_coef: 运动系数，用于计算最大位移 N_motions: 模拟步数 """ n_spheres = len(centers) updated_centers = np.copy(centers) motion_magnitude = motion_coef * r_spheres overlap_threshold = 2 * r_spheres # 两个球体中心距离小于此值则重叠 for _ in range(N_motions): # 每次迭代只构建一次KDTree tree = cKDTree(updated_centers) # 批量查询所有球体的潜在邻居，并利用多核并行 potential_neighbors_batch = tree.query_ball_point(updated_centers, overlap_threshold + 2*motion_magnitude, # 扩大查询范围以覆盖最大位移 workers=-1) updated = np.zeros(n_spheres, dtype=bool) for i in range(n_spheres): vector = generate_random_vector(motion_magnitude) new_center = updated_centers[i] + vector # 检查空间边界 if in_cylinder(new_center, Rmax_sq, Zmin, Zmax): # Numba函数期望numpy数组，将列表转换为数组 neighbors_indices = np.array(potential_neighbors_batch[i], dtype=np.int64) # 检查是否与任何邻居重叠 overlap = any_neighbor_in_range(new_center, updated_centers, neighbors_indices, overlap_threshold, i) if not overlap: updated_centers[i] = new_center updated[i] = True # else: # pass # 不打印，避免性能开销 print(f"Iteration {_ + 1}: {sum(updated)} spheres updated ({sum(updated)/n_spheres:.2%})") return updated_centers # 示例使用（需要定义初始数据） if __name__ == '__main__': # 示例数据 num_spheres = 10000 # 减少数量以便快速测试 sphere_radius = 0.1 motion_coefficient = 0.05 num_motions = 10 # 随机生成初始无重叠球体（简化，实际应用需更复杂的生成逻辑） initial_centers = np.random.rand(num_spheres, 3) * 5 # 假设在一定范围内 # 确保球体在圆柱体内，并进行一些初步的去重叠处理 initial_centers[:, 0] = initial_centers[:, 0] * Rmax / 2 # x initial_centers[:, 1] = initial_centers[:, 1] * Rmax / 2 # y initial_centers[:, 2] = initial_centers[:, 2] * (Zmax - Zmin) + Zmin # z # 运行优化后的模拟 print("Starting optimized sphere motion simulation...") final_centers = move_spheres_optimized(initial_centers, sphere_radius, motion_coefficient, num_motions) print("Simulation finished.") # print("Final sphere centers:\n", final_centers[:5]) # 打印前5个中心4. 性能提升与注意事项 通过上述优化，可以实现显著的性能提升（例如，相比原始代码可达5倍或更高）。
例如，将 type MyInt int 转换为 int 是可以的，但将 MyInt 转换为 string 则会失败（除非有特定的转换规则或方法）。
4. 数组作为函数参数时的注意事项 当原生数组作为参数传递给函数时，会退化为指针，sizeof不再有效： void func(int arr[]) { // 错误：这里 arr 是指针，不是数组 int len = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); // 结果错误 } 解决方案： 需要额外传入长度，或使用引用传递数组： template<size_t N> void func(int (&arr)[N]) { size_t length = N; // 正确获取长度 } 基本上就这些常用方法。
整个仿真环境会调度所有并发进程。
选择哪种方法取决于个人偏好和具体的使用场景。
推荐在容器化部署时通过环境变量传入。
EasyAdmin 提供了一系列灵活的配置选项，允许开发者针对特定的 AssociationField 进行 CSS 和 JavaScript 的定制。
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