在项目根目录添加vcpkg为Git子模块： git submodule add https://github.com/microsoft/vcpkg.git运行bootstrap脚本后，在CMake配置中指向本地vcpkg工具链文件。
这种方式实现了生产者-消费者模型，天然避免了并发冲突。
Web服务器配置： 检查您的Nginx或Apache配置，确保它允许处理符号链接，并且能够正确提供public/storage目录下的静态文件。
os.Exit(0) 会立即终止程序，并返回状态码 0，表示程序正常退出。
PYTHONPATH环境变量: 对于更持久的模块路径设置，可以将目标目录添加到PYTHONPATH环境变量中。
Pool(processes=num_processes): 创建一个进程池，num_processes参数决定了同时运行的工作进程数量。
在C++中，std::map 默认是按照 key 进行排序的，不能直接按 value 排序。
数据库厂商的扩展查询语言：各显神通 除了XPath和XQuery，很多XML数据库厂商也提供了自己的扩展查询语言。
roles 表：存储角色信息（如id, name）。
基准测试可精准测量Go Web服务性能。
循环条件： 使用 for count < 2 作为循环条件，确保循环执行两次，对应于两个 Goroutine 发送的数据。
示例：比较两种字符串拼接方式的性能 func BenchmarkStringConcat(b *testing.B) {   for i := 0; i < b.N; i++ {     s := ""     for j := 0; j < 100; j++ {       s += "x"     }   } } func BenchmarkStringBuilder(b *testing.B) {   for i := 0; i < b.N; i++ {     var sb strings.Builder     for j := 0; j < 100; j++ {       sb.WriteString("x")     }     _   } } 运行基准测试并解读结果 使用命令行运行基准测试： 立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； go test -bench=. 输出示例： BenchmarkStringConcat-8 1000000 1250 ns/op BenchmarkStringBuilder-8 5000000 300 ns/op 其中： BenchmarkStringConcat-8：测试名称，8 表示 P 的数量（CPU 核心数） 1000000：循环次数（b.N 的值） 1250 ns/op：每次操作平均耗时（纳秒） 通过对比 ns/op 值，可以直观看出 StringBuilder 比直接拼接快得多。
使用XSLT进行批量转换 XSLT是专为XML设计的转换语言，适合结构化批量修改。
注意：不能对常量或临时表达式取地址，比如 &"hello" 是非法的。
使用Lambda表达式自定义排序 Lambda是现代C++中最简洁的方式，适合简单逻辑。
物化视图（Materialized View）是一种数据库对象，它将查询结果实际存储在磁盘中，而不是每次查询时动态计算。
注意事项 确保 python-gitlab 库的版本是最新的，以便支持所有必要的 API 功能。
例如，解析一个包含不同消息类型的数据帧：// 假设这是从网络接收的原始字节 unsigned char raw_buffer[16] = { /* ... 填充数据 ... */ }; // 定义联合体来解释数据 union Message { struct Header { unsigned short id; unsigned short length; } header; struct PayloadA { int value; char status; } payloadA; struct PayloadB { float temperature; } payloadB; }; Message* msgPtr = reinterpret_cast<Message*>(raw_buffer); // 将字节缓冲区解释为Message // 此时可以通过 msgPtr->header.id, msgPtr->payloadA.value 等来访问 // 但必须确保当前内存中的数据确实符合你正在访问的成员类型。
def evaluate_model(model, X_test, y_test, model_name): y_pred = model.predict(X_test) print(f"\n--- {model_name} Classifier ---") print(f"Accuracy on test set : {accuracy_score(y_pred, y_test)}") print(f"F1 Score on test set : {f1_score(y_pred, y_test, pos_label='anom')}") print("\nClassification Report:") print(classification_report(y_test, y_pred)) return y_pred # 使用函数评估模型 y_pred_nb = evaluate_model(GaussianNB().fit(X_train, y_train), X_test, y_test, "Naive Bayes") y_pred_rf = evaluate_model(RandomForestClassifier(random_state=42).fit(X_train, y_train), X_test, y_test, "Random Forest") y_pred_svm = evaluate_model(SVC(gamma='auto', random_state=42).fit(X_train, y_train), X_test, y_test, "SVM")通过这种方式，可以大大降低因变量混淆而导致评估错误的风险。
内存布局与内部实现 vector使用连续的内存块来存储元素。

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