修正后的代码片段：# ... (qa_bot 函数及其他辅助函数保持不变) ... @cl.on_chat_start async def start(): chain = qa_bot() # 在会话开始时初始化 LangChain 链 msg = cl.Message(content="Starting the bot......") await msg.send() msg.content = "Hi, Welcome to the Medical Bot. What is your query?" await msg.update() cl.user_session.set('chain', chain) # 正确地将初始化的 chain 对象存储到会话中 @cl.on_message async def main(message: cl.Message): # 明确message的类型提示 # 正确之处：使用 get() 方法检索已存储的 chain 对象 chain = cl.user_session.get("chain") # 确保 chain 对象已成功检索 if chain is None: await cl.Message(content="Bot not initialized. Please restart the chat.").send() return cb = cl.AsyncLangchainCallbackHandler( stream_final_answer = True, answer_prefix_tokens = ["FINAL", "ANSWER"] ) cb.answer_reached = True # 修正：将 message.content 作为查询输入传递给 chain.acall res = await chain.acall(message.content, callbacks = [cb]) answer = res["result"] sources = res["source_documents"] if sources: answer += f"\nSources:" + str(sources) else: answer += f"\nNo Sources Found" await cl.Message(content = answer).send()通过将chain = cl.user_session.set("chain")修改为chain = cl.user_session.get("chain")，我们确保了在@cl.on_message函数中能够正确地获取到在会话开始时创建的LangChain链实例，从而避免了UserSession.set()的错误。
C++20协程是可暂停恢复的函数，通过co_await、co_yield、co_return实现异步编程；其核心由promise对象、coroutine_handle和awaitable对象构成，需手动管理生命周期，常用于生成器等场景。
务必赋值：为了能够使用动态创建的Enum类，必须将其返回值赋给一个变量。
这取决于具体的业务需求。
示例代码： 纳米搜索 纳米搜索：360推出的新一代AI搜索引擎 30 查看详情 import pandas as pd import numpy as np # 构造一个示例DataFrame，其MultiIndex的第一个逻辑列名可能不规范 data = { ('ts', np.nan, np.nan): ['2022-12-31 00:00:00', '2022-12-31 00:05:00', '2022-12-31 00:10:00'], ('Asset_1', 'Device_1', 'Variable_1'): [0.0, 0.0, 0.0], ('Asset_1', 'Device_1', 'Variable_2'): [np.nan, np.nan, np.nan], ('Asset_1', 'Device_2', 'Variable_1'): [0.0, 0.0, 0.0], ('Asset_1', 'Device_3', 'Variable_1'): [0.0, 0.0, 0.0] } df = pd.DataFrame(data) df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(df.columns) print("原始DataFrame的MultiIndex头部:") print(df.iloc[:3,:5]) # 定义新的列名，用于替换第一个逻辑列的名称 new_cols_for_first_column = ['Asset', 'Element', 'Date'] # 1. 将MultiIndex转换为元组列表 multi_index_list = df.columns.tolist() # 2. 修改列表中的第一个元组（对应原始MultiIndex的第一个逻辑列） # 注意：这里假设要修改的是第一个逻辑列，因此索引为0 multi_index_list[0] = tuple(new_cols_for_first_column) # 3. 将修改后的列表转换回MultiIndex df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(multi_index_list) print("\n修改后的DataFrame的MultiIndex头部:") print(df.iloc[:3,:5])输出结果：原始DataFrame的MultiIndex头部: ts Asset_1 nan Device_1 Device_2 Device_3 nan Variable_1 Variable_2 Variable_1 Variable_1 0 2022-12-31 00:00:00 0.0 NaN 0.0 0.0 1 2022-12-31 00:05:00 0.0 NaN 0.0 0.0 2 2022-12-31 00:10:00 0.0 NaN 0.0 0.0 修改后的DataFrame的MultiIndex头部: Asset Asset_1 Element Device_1 Device_2 Device_3 Date Variable_1 Variable_2 Variable_1 Variable_1 0 2022-12-31 00:00:00 0.0 NaN 0.0 0.0 1 2022-12-31 00:05:00 0.0 NaN 0.0 0.0 2 2022-12-31 00:10:00 0.0 NaN 0.0 0.02. 利用辅助DataFrame进行操作 MultiIndex也可以方便地转换为一个DataFrame，其中MultiIndex的每个层级对应DataFrame的一列。
这意味着在计算判别器关于假样本的损失时，需要切断生成器输出的梯度流。
<br>"; // 获取并显示Cookie的值 // 在本例中，由于Node.js设置时未指定值，其值可能为空字符串。
结构体标签常用于定义字段的元信息，比如JSON序列化名称、数据库列名等。
只有多态类型（带虚函数的类）才能正确使用 dynamic_cast 和基于对象的 typeid。
这听起来有点抽象，但本质上就是你的程序像浏览器一样，向某个网址发出一个“请求”，然后等待服务器给你一个“回应”。
使用Golang构建微服务需先明确服务边界，如用户、订单服务，通过HTTP/JSON或gRPC通信；推荐Gin/Echo框架实现RESTful API，gRPC用于高性能场景；结合Consul/etcd实现服务注册与发现，Viper管理配置，zap/logrus记录结构化日志，Prometheus监控指标，逐步引入熔断、限流、链路追踪提升系统稳定性。
与主成分分析（PCA）等无监督降维方法不同，LDA在降维过程中会利用数据的类别信息。
**关键点：** * WP-Cron不是持续运行的，而是基于页面加载触发。
定位安装文件： 首先，找到您下载的Python安装程序（通常是一个.exe文件），例如python-3.12.1-amd64.exe。
下面是一个使用 t.Run 实现子测试的实用示例。
如果你只是写脚本、练算法，选社区版就够了；如果做 Web、数据分析或团队开发，专业版带来的效率提升值得投资。
首先需配置前端表单支持多文件上传，再通过Golang后端解析multipart/form-data请求，使用r.ParseMultipartForm解析并遍历files字段保存文件。
如果外部代码在 Controller 实例化之后，又自行创建了一个新的 View 实例，并尝试调用其 show() 方法，那么这个新的 View 实例的 $pathToViews 属性将是 null，因为它没有在构造时接收到路径参数。
它更适用于解析具有明确格式的输入，例如从文件读取或解析特定格式的字符串，其中数据项之间通过空格或其他特定字符分隔，且不涉及多行连续的用户交互输入。
# profiles/models.py from django.db import models from django.contrib.auth.models import User class UserProfile(models.Model): user = models.OneToOneField(User, on_delete=models.CASCADE) default_full_name = models.CharField(max_length=50, null=True, blank=True) # ... 其他用户资料字段 def __str__(self): return self.user.username3.2 评论模型 (reviews/models.py) 我们的Reviews模型包含一个name字段，以及一个指向UserProfile的外键，用于关联评论的提交者。

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