如果设置为 False，则关系不是对称的。
然后，使用 Ajax 发送 FormData 对象。
从我的经验来看，当你需要基于数据之间的“逻辑关系”来组合它们时，merge是首选。
易于重用： 这种模式提供了一个可重用的迭代器工厂函数。
核心解决方案：在预加载中使用 distinct() 要解决这个问题，我们需要在预加载的关联查询中明确指示数据库返回唯一的记录。
举个例子，如果线程A需要修改data_a和data_b两个变量，并且这两个修改必须作为一个不可分割的整体被其他线程看到。
使用${SRCDIR}有助于保持路径的相对性和可移植性。
每个PHP文件必须包含 zuojiankuohaophpcn?php 声明，纯PHP文件省略结束标签 ?>。
使用示例 下面是一个简单的测试代码： int main() {    Stack s;    s.push(1);    s.push(2);    s.push(3);    std::cout << s.peek() << std::endl; // 输出 3    s.pop();    std::cout << s.peek() << std::endl; // 输出 2    return 0; } 基本上就这些。
"descriptor": "RPC.REMOTING_API": 这个属性通常用于内部引用，指明API定义的变量名。
由于transform.Reader也实现了io.Reader，我们可以直接将其传递给bufio.NewScanner。
在复杂的应用场景中，可以考虑使用更高级的ID生成策略，例如使用UUID或时间戳等。
实现多值参数主要通过两种形式：*args 和 **kwargs，它们分别处理位置参数和关键字参数。
from langchain_community.embeddings import VertexAIEmbeddings from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter, Language from langchain_community.vectorstores import FAISS import os # 1. 初始化嵌入模型 # 确保您已配置Vertex AI认证，例如通过gcloud auth application-default login EMBEDDING_QPM = 100 EMBEDDING_NUM_BATCH = 5 embeddings = VertexAIEmbeddings( requests_per_minute=EMBEDDING_QPM, num_instances_per_batch=EMBEDDING_NUM_BATCH, model_name="textembedding-gecko", max_output_tokens=512, temperature=0.1, top_p=0.8, top_k=40 ) # 2. 初始化文本分割器 # 根据您的文档类型选择合适的分割器和参数 text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter.from_language( language=Language.PYTHON, # 示例：如果您的训练数据是Python代码或类似结构 chunk_size=2000, chunk_overlap=500 ) # 3. 加载并分割训练数据 docs = [] training_data_dir = "training/facts/" # 假设您的训练数据文件在此目录下 if not os.path.exists(training_data_dir): os.makedirs(training_data_dir) # 创建一些示例文件以便代码运行 with open(os.path.join(training_data_dir, "fact1.txt"), "w") as f: f.write("LangChain是一个用于开发由大型语言模型（LLM）驱动的应用程序的框架。
MyDLL.cpp 示例：#define MYDLL_EXPORTS // 编译DLL时定义此宏 #include "MyDLL.h" #include <iostream> extern "C" { int Add(int a, int b) { return a + b; } void PrintMessage() { std::cout << "Hello from MyDLL!" << std::endl; } } MyClass::MyClass() { std::cout << "MyClass instance created in DLL." << std::endl; } void MyClass::Greet() { std::cout << "Greetings from MyClass in DLL!" << std::endl; } int MyClass::Multiply(int a, int b) { return a * b; }最后一步是编译。
基本上就这些。
其核心在于Go语言在函数内部将这些参数视为一个切片来处理，极大地增强了函数的灵活性和复用性，让开发者可以编写出更具适应性的API。
如果只是读写简单配置文件，用ElementTree足够；若涉及复杂查询、大量数据或需XPath支持，推荐lxml。
关键步骤是将输入张量移动到GPU上，通过.cuda()方法实现。
良好的负载均衡不是一劳永逸的配置，而是需要根据工作负载特征持续观察和调优的过程。

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