这种差异是两者最核心的区别。
数据库与文件编码：理解“数据库字符集”与“导出文件字符集”的区别。
$revision = $renderedRevision->getRevision(); $title = $revision->getPageAsLinkTarget(); $new_content = $revision->getContent(SlotRecord::MAIN, RevisionRecord::RAW)->getNativeData();$new_content 变量现在包含了编辑后的页面内容。
Go实践: 简单易用，但需要gob.Register来注册自定义类型。
基本上就这些。
适用于需要精确控制分隔符，且分隔符是固定字符串的场景。
// 为了演示，我们直接将Python代码作为字符串执行。
在PHP开发中，生成测试数据是日常开发和调试的重要环节。
操作简单但容易忽略文件不存在或行号越界的情况，记得加错误处理。
检查GOROOT是否指向Go的安装目录，GOBIN是否在PATH中 若通过包管理器（如brew）和手动安装共存，卸载旧版本，确保which go指向预期路径 Windows用户注意安装后需重启终端或重新加载环境变量 模块下载失败与代理设置 go mod tidy卡住或报cannot find package，多为网络问题导致模块拉取失败。
我们不再需要把requestID、userID这类信息作为函数参数在每一层都显式地声明和传递。
http.SetCookie(w, &http.Cookie{ Name: "auth_token", Value: tokenString, Path: "/", HttpOnly: true, Secure: true, // 启用HTTPS SameSite: http.SameSiteStrictMode, MaxAge: 86400, }) 这样可防止JavaScript访问Token（防XSS），同时限制跨站请求（CSRF防护可通过SameSite实现）。
为了解决这个问题，我们需要在服务器端生成 Ext.Direct API 配置时，确保以下几个关键点： 定义命名空间（Namespace）： 为 Ext.Direct 服务定义一个明确的命名空间，避免与全局变量冲突，并提供结构化的访问方式。
最后是安全性：模型本身是否存在安全漏洞？
选择MySQLi或PDO都可以，但PDO更灵活、更安全。
WaitGroup 是实现简单并发控制非常实用的工具，适用于批量任务处理、并行计算等场景，掌握它的正确用法能有效提升 Go 程序的并发效率和稳定性。
Go的多重赋值简单直观，交换变量只需一行，是日常编码中非常实用的语法特性。
创建三维切片 首先，我们需要定义三个维度的大小，例如 xs、ys 和 zs，分别代表 x 轴、y 轴和 z 轴的长度。
临时执行：编译完成后，go run 会立即从这个临时目录中执行生成的可执行文件。
以下是示例代码：training_args = TrainingArguments( output_dir=config['output_dir'], per_device_train_batch_size=config['per_device_train_batch_size'], gradient_accumulation_steps=config['gradient_accumulation_steps'], learning_rate=float(config['learning_rate']), # max_steps=config['max_steps'], # 如果要按epoch训练，注释掉这一行 num_train_epochs=config['num_train_epochs'], # 设置epoch数量 optim="paged_adamw_8bit", fp16=True, load_best_model_at_end = True, save_strategy="epoch", # Save at the end of each epoch evaluation_strategy="epoch", save_total_limit=1 # Keep only the last 2 checkpoints ) 代码示例 (修改后的训练参数):training_args = TrainingArguments( output_dir=config['output_dir'], per_device_train_batch_size=config['per_device_train_batch_size'], gradient_accumulation_steps=config['gradient_accumulation_steps'], learning_rate=float(config['learning_rate']), num_train_epochs=3, # 训练3个epochs optim="paged_adamw_8bit", fp16=True, load_best_model_at_end = True, save_strategy="epoch", evaluation_strategy="epoch", save_total_limit=1 ) 其他注意事项 学习率调整: 增大batch size可能需要调整学习率，以保持训练的稳定性。

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