基本上就这些。
<!-- weeklyreports/create.blade.php --> <form action="{{ route('weeklyreports.group_store', $groupId) }}" method="POST"> @csrf <!-- 可以在这里显示当前组的信息，例如： --> <p>正在为组 ID: {{ $groupId }} 创建周报</p> <!-- 其他表单字段 --> <div class="form-group"> <label for="name">名称:</label> <input type="text" name="name" id="name" class="form-control" required> </div> <!-- ... 其他输入字段 ... --> <button type="submit" class="btn btn-success">提交周报</button> </form>总结与最佳实践 通过以上步骤，您已经成功地实现了在 Laravel 8 中根据路由参数过滤和创建特定组的周报功能。
作为模块运行（-m 参数） 某些功能以模块形式提供，可通过-m参数调用。
例如，设置一个最近活动时间戳，仅在空闲超过30秒后才触发心跳检查，减少60%以上的无用网络流量。
用户登录后获取令牌，后续服务都信任该令牌签发方。
AI改写智能降低AIGC率和重复率。
内部状态是对象自身固有的、不随环境变化的属性；外部状态则依赖上下文，在使用时传入。
如何高效合并两个有序 std::vector？
使用pip可升级Python包，先通过pip list --outdated查看可更新包，再用pip install --upgrade 包名升级单个包，或指定版本如pip install 包名==2.28.0；不推荐直接升级所有包，应在虚拟环境中谨慎操作，避免依赖冲突。
立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 智谱清影 智谱清影是智谱AI最新推出的一款AI视频生成工具 74 查看详情 assign 方式（不推荐用于清空） 虽然也可以用 assign(0, value) 实现清空效果，但这不是标准做法，可读性差，容易引起误解。
定位并配置正确的php.ini 解决pdo_mysql缺失问题的关键在于修改Web服务器实际加载的php.ini文件。
表单大师AI 一款基于自然语言处理技术的智能在线表单创建工具，可以帮助用户快速、高效地生成各类专业表单。
当前Map的实现通常是基于哈希表的，其性能会受到多种因素的影响： 哈希冲突： 键的哈希函数质量和哈希冲突的数量会直接影响Map操作的效率。
这意味着它不会真正执行表达式，也不会对变量进行求值。
import json # 示例数据 jobs = ['job1', 'job2', 'job3', 'job4', 'job5'] probabilities = [0.1, 0.1, 0.4, 0.6, 0.2] # 各任务的成功概率 hours = [1, 10, 43, 2, 5] # 各任务成功后的产出（小时） min_hours_desired = 10 # 目标：获得超过10小时产出的概率 # 1. 生成所有可能的任务结果场景 # 每个场景可以表示为一个二进制字符串，'0'表示失败，'1'表示成功 scenarios = [] jobs_len = len(jobs) for i in range(2**jobs_len): # 将整数i转换为二进制字符串，并用'0'填充至jobs_len长度 scenario = bin(i).split('b')[1].zfill(jobs_len) scenarios.append(scenario) # 2. 遍历每个场景，计算其概率和总产出 scenario_outcomes = [] for scenario in scenarios: scenario_hours_won = 0 scenario_probability = 1.0 # 使用浮点数确保精确度 for j, b in enumerate(scenario): if b == '0': # 任务失败 scenario_probability *= (1 - probabilities[j]) else: # 任务成功 scenario_probability *= probabilities[j] scenario_hours_won += hours[j] scenario_outcomes.append((scenario, scenario_probability, scenario_hours_won)) # 打印部分场景结果（可选） print("部分场景及其概率和产出：") for i, outcome in enumerate(scenario_outcomes[:5]): # 打印前5个场景 print(f" 场景 {outcome[0]} -> 概率: {outcome[1]:.6f}, 产出: {outcome[2]} 小时") print("...") # 3. 计算获得超过min_hours_desired小时产出的总概率 prob_desired_hours = sum([o[1] for o in scenario_outcomes if o[2] > min_hours_desired]) print(f'\n获得超过 {min_hours_desired} 小时产出的总概率: {prob_desired_hours:.6f}') # 4. 验证所有场景概率之和是否为1（用于检查计算是否正确） prob_check = sum([o[1] for o in scenario_outcomes]) print(f'所有场景概率之和（应为1）: {prob_check:.6f}') # 5. 生成总产出与对应概率的分布（用于绘制曲线或直方图） possible_payouts = set(o[2] for o in scenario_outcomes) # 获取所有可能的产出值 payout_probabilities = dict() for payout in possible_payouts: # 累加所有产生相同产出值的场景的概率 payout_probability = sum([o[1] for o in scenario_outcomes if o[2] == payout]) payout_probabilities[payout] = payout_probability print('\n总产出与对应概率的分布:') # 按照产出小时数排序后打印 sorted_payouts = sorted(payout_probabilities.items()) for payout, prob in sorted_payouts: print(f" 产出 {payout} 小时: 概率 {prob:.6f}") # 格式化输出为JSON，便于查看 # print(json.dumps(payout_probabilities, indent=2))4. 性能考量与注意事项 计算复杂度： 这种场景枚举方法的计算复杂度是 O(n * 2^n)，其中 n 是任务的数量。
钩子函数是在基类中定义的带有默认实现的虚函数，子类可选择性地覆盖以扩展行为。
使用第三方库或正则表达式 对于复杂分隔规则（如多个空白、混合符号），可以用<regex>进行分割。
它被设置为一个包含<i>标签的字符串，利用Font Awesome图标库显示一个点赞图标，并附带“太棒了!”的文本。
本文将介绍一种使用 Go 语言实现这一功能的优雅方法，并提供详细的代码示例和解释。
丰富的功能支持： 支持事务、预处理语句、连接池配置、SSL连接等PostgreSQL的各项高级特性。

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