except 块会捕获这个异常，并打印错误信息，finally 块确保任务结束时打印完成信息。
你可以输入几行文本，然后按 Ctrl+D (Unix/Linux/macOS) 或 Ctrl+Z 后回车 (Windows) 来发送EOF，结束输入。
23 查看详情 确保替换 'cus_XXX' 为你要删除的实际客户 ID。
对于一个已经编译好的 Go 二进制文件，我们可能不希望 debuild 尝试重新构建它，也不希望 lintian 对其静态链接的特性或非标准构建流程发出警告。
内核根据配置加载全局中间件，再匹配路由对应的中间件组或单独中间件。
链表是C++中常见的数据结构，适合动态管理内存和频繁插入删除操作。
112 查看详情 if errors.Is(err, ErrNotFound) { // 返回404 } 若使用自定义类型，可用errors.As提取具体错误信息： var dbErr *DBError if errors.As(err, &dbErr) { log.Printf("DB query failed: %s", dbErr.Query) } 结合错误包装实现上下文与分类共存 使用%w格式化动词包装错误，保留原始错误类型的同时添加上下文： _, err := db.Query("SELECT ...") if err != nil { return fmt.Errorf("failed to fetch user data: %w", ErrDBQueryFailed) } 这样外层仍可通过errors.Is或errors.As追溯到原始错误，实现分类判断。
\n"; // 可以在这里添加日志记录或更详细的错误处理 } ?>注意事项 在使用unserialize()函数时，有几点需要特别注意： 安全性：unserialize()函数能够实例化任何PHP类。
控制图像质量需根据格式选择参数：JPEG使用imagejpeg()设置0-100质量值，推荐80-95；PNG通过imagepng()设0-9压缩级，推荐6-9，透明图保留alpha通道，处理后释放资源。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # --- 1. 数据准备 --- np.random.seed(42) # 确保结果可复现 data_length = 56 event = pd.DataFrame(np.zeros(data_length, dtype=int), columns=['event_status']) event.iloc[10:14, 0] = 1 # 事件1 event.iloc[24:36, 0] = 1 # 事件2 # 主图表数据 data_series_1 = pd.DataFrame(np.random.randint(200, 300, size=(data_length, 1)), columns=['Series1']) data_series_2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 3, size=(data_length, 1)), columns=['Series2']) data_series_3 = pd.DataFrame(np.random.randint(300, 400, size=(data_length, 1)), columns=['Series3']) data_series_4 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 5, size=(data_length, 1)), columns=['Series4']) # --- 2. 事件周期识别函数 --- def find_event_periods(event_series): event_periods = [] in_event = False start_idx = -1 for i in range(len(event_series)): if event_series.iloc[i] == 1 and not in_event: start_idx = i in_event = True elif event_series.iloc[i] == 0 and in_event: event_periods.append((start_idx, i)) in_event = False if in_event: event_periods.append((start_idx, len(event_series))) return event_periods event_periods = find_event_periods(event['event_status']) # --- 3. 定义着色方案 --- color_pre_event = 'blue' # 事件前区域颜色 color_during_event = 'red' # 事件中区域颜色 color_post_event = 'green' # 事件后区域颜色 alpha_level = 0.2 # 透明度 # --- 4. 绘图部分 --- plt.figure(figsize=(18, 8)) # 调整图表大小以适应内容和布局 # 第一个子图 (2行2列的第1个) ax1 = plt.subplot(1, 2, 1) # 调整为1行2列，便于展示 ax2 = ax1.twinx() # 创建第二个y轴 # 绘制主数据系列 ax1.plot(data_series_1, label='Series 1', color='g') ax1.plot(data_series_2, label='Series 2', color='r') ax2.plot(event, label='Event Status', color='k', linestyle='--', linewidth=1) # 事件状态曲线 # 应用区域着色 for start, end in event_periods: # 事件前区域: 从 max(0, start-1) 到 start pre_event_xmin = max(0, start - 1) pre_event_xmax = start if pre_event_xmin < pre_event_xmax: # 确保区域有效 ax1.axvspan(pre_event_xmin, pre_event_xmax, facecolor=color_pre_event, alpha=alpha_level, label='Pre-Event' if start == event_periods[0][0] else "") # 事件中区域: 从 start 到 end ax1.axvspan(start, end, facecolor=color_during_event, alpha=alpha_level, label='During-Event' if start == event_periods[0][0] else "") # 事件后区域: 从 end 到 min(data_length, end+2) post_event_xmin = end post_event_xmax = min(data_length, end + 2) if post_event_xmin < post_event_xmax: # 确保区域有效 ax1.axvspan(post_event_xmin, post_event_xmax, facecolor=color_post_event, alpha=alpha_level, label='Post-Event' if start == event_periods[0][0] else "") # 设置标签和标题 ax1.set_ylabel('Value (m)', fontsize=12) ax2.set_ylabel('Event Status (t)', color='k', fontsize=12) ax1.set_title('图表 0: 事件驱动背景着色示例', fontsize=14) ax1.tick_params(axis='y', labelsize=10) ax1.tick_params(axis='x', labelsize=10) ax2.tick_params(axis='y', labelsize=10) # 合并图例，避免重复标签 lines, labels = ax1.get_legend_handles_labels() lines2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels() # 过滤掉axvspan的重复标签，只保留第一次出现的 unique_labels = {} for line, label in zip(lines + lines2, labels + labels2): if label not in unique_labels: unique_labels[label] = line ax1.legend(unique_labels.values(), unique_labels.keys(), loc='upper left', prop={'size': 10}) # 第二个子图 (2行2列的第2个) - 结构与第一个类似，但使用不同的数据 ax3 = plt.subplot(1, 2, 2) ax4 = ax3.twinx() ax3.plot(data_series_3, label='Series 3', color='purple') ax3.plot(data_series_4, label='Series 4', color='orange') ax4.plot(event, label='Event Status', color='k', linestyle='--', linewidth=1) # 应用区域着色 (与第一个子图逻辑相同) for start, end in event_periods: pre_event_xmin = max(0, start - 1) pre_event_xmax = start if pre_event_xmin < pre_event_xmax: ax3.axvspan(pre_event_xmin, pre_event_xmax, facecolor=color_pre_event, alpha=alpha_level) ax3.axvspan(start, end, facecolor=color_during_event, alpha=alpha_level) post_event_xmin = end post_event_xmax = min(data_length, end + 2) if post_event_xmin < post_event_xmax: ax3.axvspan(post_event_xmin, post_event_xmax, facecolor=color_post_event, alpha=alpha_level) ax3.set_ylabel('Value (m)', fontsize=12) ax4.set_ylabel('Event Status (t)', color='k', fontsize=12) ax3.set_title('图表 1: 事件驱动背景着色示例', fontsize=14) ax3.tick_params(axis='y', labelsize=10) ax3.tick_params(axis='x', labelsize=10) ax4.tick_params(axis='y', labelsize=10) # 合并图例 lines, labels = ax3.get_legend_handles_labels() lines2, labels2 = ax4.get_legend_handles_labels() unique_labels = {} for line, label in zip(lines + lines2, labels + labels2): if label not in unique_labels: unique_labels[label] = line ax3.legend(unique_labels.values(), unique_labels.keys(), loc='upper left', prop={'size': 10}) plt.tight_layout() # 自动调整子图参数，使之填充整个图像区域 plt.show()代码解析与注意事项 数据生成与事件定义: event DataFrame用于存储事件状态，其中0表示无事件，1表示事件发生。
如果前面是奇数，则进位。
3. 注意事项与最佳实践 HTML有效性： 使用form属性是解决<tr>内直接嵌套<form>标签无效性问题的标准方法，它确保了页面的HTML结构是合规的。
使用范围for循环，你不需要手动管理索引，编译器会自动处理。
通过遵循Notion API的规范，并结合PHP cURL的强大功能，开发者可以高效、精确地与Notion数据库进行交互，构建出功能丰富的应用程序。
我们将利用其 sent_tokenize 功能进行句子分词，确保我们能识别文本中的完整句子。
最基础也最关键的一步是正确设置PHP错误报告，并结合Xdebug这类强大扩展来追踪问题。
注意事项与总结 理解核心逻辑： 弗洛伊德三角形的关键在于：每一行的数字数量等于行号，且所有数字是连续递增的。
在 Go 语言中，map 的键类型需要是可比较的（comparable）。
下面介绍几种常用方式，帮助你安全、高效地写入文件。
创建查询构建器： 使用 Product::whereIn('id', $productIds) 创建一个查询构建器对象。

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