# 假设原始文本列表为 all_texts all_texts = [ "这是一个非常长的文本样本，可能导致内存问题...", # ... 2370行文本 ] # 定义一个合适的批处理大小，例如 8, 16, 32，根据GPU内存调整 batch_size = 16 all_word_embeddings = [] for i in range(0, len(all_texts), batch_size): batch_texts = all_texts[i:i + batch_size] # 对当前批次文本进行分词 tokenized_batch = tokenizer(batch_texts, max_length=512, truncation=True, padding=True, return_tensors='pt') # 将输入数据移动到GPU if torch.cuda.is_available(): input_ids_batch = tokenized_batch['input_ids'].to('cuda') attention_mask_batch = tokenized_batch['attention_mask'].to('cuda') else: input_ids_batch = tokenized_batch['input_ids'] attention_mask_batch = tokenized_batch['attention_mask'] # 模型前向传播 with torch.no_grad(): outputs_batch = model(input_ids=input_ids_batch, attention_mask=attention_mask_batch) word_embeddings_batch = outputs_batch.last_hidden_state # 将当前批次的词向量添加到总列表中 all_word_embeddings.append(word_embeddings_batch.cpu()) # 移回CPU以释放GPU内存 # 显式清空CUDA缓存，有助于防止内存碎片化 if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.empty_cache() # 合并所有批次的词向量 final_word_embeddings = torch.cat(all_word_embeddings, dim=0) print(f"最终合并的词向量形状: {final_word_embeddings.shape}")通过这种迭代方式，每次只将少量数据加载到GPU进行计算，大大降低了单次操作的内存需求。
28 查看详情 type BusinessError struct { Code int `json:"code"` Message string `json:"message"` Detail string `json:"detail,omitempty"` } func (e *BusinessError) Error() string { return fmt.Sprintf("[%d] %s", e.Code, e.Message) } 通过预定义错误变量，实现集中管理： var ( ErrUserNotFound = &BusinessError{Code: 10101, Message: "用户不存在"} ErrInvalidPassword = &BusinessError{Code: 10201, Message: "密码错误"} ErrOrderStatusInvalid = &BusinessError{Code: 20102, Message: "订单状态不可操作"} ) 错误处理与返回 在HTTP接口中，统一返回格式有助于前端解析： { "code": 10101, "message": "用户不存在", "data": null } 中间件可拦截*BusinessError类型，自动转换为对应状态码（如400或200内嵌错误），避免异常扩散。
如果DLL在函数返回后立即释放内存，Go程序可能会访问无效内存。
更复杂一些的是PHP对象注入（Deserialization Vulnerability）。
它避免了写一个空实现MyClass() {}，后者可能会给人一种“我做了什么，但其实什么也没做”的错觉。
这虽然增加了复杂度，但提供了最大的灵活性和健壮性。
立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； 创建video.php：<?php $id = intval($_GET['id']); // 示例：根据ID查找视频路径（实际可从数据库获取） $videos = [ 123 => '/path/outside/webroot/demo.mp4' ]; <p>if (!isset($videos[$id])) { http_response_code(404); exit('视频不存在'); }</p><p>$file = $videos[$id];</p> <div class="aritcle_card"> <a class="aritcle_card_img" href="/ai/%E6%9D%A5%E7%94%BB%E6%95%B0%E5%AD%97%E4%BA%BA%E7%9"> <img src="https://img.php.cn/upload/ai_manual/000/000/000/175680092492385.png" alt="来画数字人直播"> </a> <div class="aritcle_card_info"> <a href="/ai/%E6%9D%A5%E7%94%BB%E6%95%B0%E5%AD%97%E4%BA%BA%E7%9">来画数字人直播</a> <p>来画数字人自动化直播，无需请真人主播，即可实现24小时直播，无缝衔接各大直播平台。
总结 本教程展示了一种高效且灵活的Pandas解决方案，用于根据键的出现频率将一个DataFrame中的值智能地拆分并合并到另一个DataFrame中。
def parse_dt(s: str) -> datetime | None: """ 尝试使用预定义的格式列表解析日期时间字符串。
遵循PSR-4自动加载规范，可以让你的PHP项目结构更清晰、易于维护，也方便与其他遵循相同规范的库进行集成。
使用 strings.Split 函数切分字符串 strings.Split函数是strings包的核心功能之一，用于将字符串s根据分隔符sep切分成一个字符串切片。
常量引用传参（防止修改） 如果只是想避免拷贝，但又不希望函数修改参数值，可以使用常量引用：const Type& 这在传递类对象或大结构体时非常常见。
事务能确保这些操作要么全部成功，要么全部失败回滚，避免数据处于不一致状态。
如果条件为假，则返回冒号后面的数组。
最常见且有效的方法是将 NaN 值替换为空字符串 ''。
但对于较大的结构体，直接传值可能导致性能问题。
数据处理错误： $.each 循环中的 value 和 key 使用不当，导致数据无法正确添加到选项中。
使用 go mod why 可以帮助你追溯特定包的依赖路径，找出它被引入的根本原因。
获取微秒或更高精度（含时区考虑） 若需微秒级精度，仍可使用 chrono： auto us = std::chrono::duration\_cast<std::chrono::microseconds>(std::chrono::system\_clock::now().time\_since\_epoch()).count(); 注意：实际精度依赖于操作系统和硬件支持。
性能考虑： 对于非常大的数组，尽早通过 break 退出循环可以显著提高脚本的执行效率，避免不必要的迭代。
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