top = multimode(re.findall(regex, string.lower()))： string.lower()：将输入的字符串 string 转换为小写，以便与 DataFrame 中的单词进行不区分大小写的匹配。
$ 始终指向模板的全局上下文。
注意设置合理的缓存失效策略，如通过版本号或哈希更新触发CDN刷新，避免清缓存成本过高。
这里要注意的是，seconds属性只表示不包含天数部分的秒数，也就是剩余的小时、分钟、秒加起来的总秒数。
假设原数组为 matrix[i][j]，转置后变为 matrix[j][i]。
使用 emplace 提高效率 如果希望减少临时对象的创建，可以使用 emplace 方法原地构造元素。
总结 通过简单的配置，你就可以在 GitHub 上展示 Python 项目的代码覆盖率。
Raspberry Pi端代码修改：import serial import time SerialPort = serial.Serial('/dev/ttyUSB0', 500000, timeout=1) cmd = 5000 cmd = str(cmd) + "\n" # 添加换行符 cmd = cmd.encode() SerialPort.write(cmd) time.sleep(0.01) DataReceived = SerialPort.readline().decode().strip() print(DataReceived)ESP8266端代码修改：void loop() { if (Serial.available() > 0) { receivedRawValue = Serial.parseInt(); // Lese die empfangene Zahl if (Serial.peek() == '\n') { // 检查是否接收到换行符 Serial.read(); // 丢弃换行符 } analogWriteFreq(receivedRawValue); Serial.println(receivedRawValue); } }注意事项： 在ESP8266端，需要使用Serial.peek()函数检查是否接收到分隔符，并使用Serial.read()函数丢弃分隔符，避免影响后续的数据接收。
在对性能有严格要求的场景下，可能需要考虑更高效的序列化库（如json配合自定义编码器、pickle等）或优化递归逻辑。
确保使用正确的模式打开文件，例如'r'表示只读模式。
这就像是拿到了一把瑞士军刀，虽然没有花哨的外部包装，但功能强大且可靠。
top_k=1 意味着使用贪婪解码，始终选择概率最高的 token。
访问和修改值 通过键可以直接访问对应的值： int score = studentScores["Alice"]; 也可以用 at() 方法，它在键不存在时会抛出异常（std::out_of_range），更安全： PPT.CN,PPTCN,PPT.CN是什么,PPT.CN官网,PPT.CN如何使用 一键操作，智能生成专业级PPT 37 查看详情 int score = studentScores.at("Alice"); 修改值的方式与插入相同，直接赋值即可： studentScores["Alice"] = 98; 遍历map中的所有元素 可以使用范围 for 循环遍历 map，每个元素是 std::pair 类型： for (const auto& pair : studentScores) { 　　std::cout << pair.first << ": " << pair.second << std::endl; } 其中 first 是键，second 是值。
在C++程序中，extern "C" 是一个非常重要的语法特性，主要用于解决C++与C语言之间函数符号命名不兼容的问题。
模板需在头文件中定义以确保编译可见，且要求操作符如>对类型有效。
如果initGame()和endGame()是通用的，但startGame()根据不同游戏类型有很大差异，那startGame()就可以是纯虚函数。
然而，当需要存储具有固定字段的结构化数据时，使用 struct 通常是更好的选择。
说实话，我个人在过去的项目经验中，几乎没有主动选择在struct中实现复杂多态的场景。
#include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> // for std::binary_search, std::sort int main() { std::vector<int> sorted_numbers = {10, 20, 30, 40, 50}; // 假设数据已排序 // 如果数据未排序，需要先排序 // std::vector<int> unsorted_numbers = {50, 10, 30, 20, 40}; // std::sort(unsorted_numbers.begin(), unsorted_numbers.end()); // std::cout << "排序后的数据: "; // for (int n : unsorted_numbers) { // std::cout << n << " "; // } // std::cout << std::endl; // 使用 std::binary_search 查找 30 if (std::binary_search(sorted_numbers.begin(), sorted_numbers.end(), 30)) { std::cout << "找到 30" << std::endl; } else { std::cout << "未找到 30" << std::endl; } // 使用 std::binary_search 查找 99 (不存在的元素) if (std::binary_search(sorted_numbers.begin(), sorted_numbers.end(), 99)) { std::cout << "找到 99" << std::endl; } else { std::cout << "未找到 99" << std::endl; } return 0; } 为什么在有序数据中，binary_search比find更受青睐？
在数据分析和处理中，我们经常需要根据多列的复杂条件来创建新的特征列。

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