应通过预定义错误变量配合errors.Is判断是否为某类错误，用errors.As提取具体错误类型。
这使得它们在需要导入标准库（如log、fmt）或自定义包时变得不实用。
它们结构不同，但需要提供相同访问方式。
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score, hamming_loss, jaccard_score import numpy as np # 假设有多个样本的预测和真实标签 # true_labels_np 和 predictions_np 都是 (num_samples, num_classes) 的二维数组 true_labels_np = np.array([ [0, 1, 1, 0, 0, 1, 0], [1, 0, 0, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 1, 1, 0, 0] ]) predictions_np = np.array([ [0, 1, 0, 0, 0, 1, 0], # 样本0: 预测对2个，错1个（少预测一个标签） [1, 1, 0, 0, 0, 0, 0], # 样本1: 预测对1个，错1个（多预测一个标签） [0, 0, 1, 1, 0, 0, 0] # 样本2: 预测对2个，错1个（少预测一个标签） ]) # 转换为一维数组以便于部分scikit-learn函数处理（对于micro/macro平均） # 或者直接使用多维数组并指定average='samples'/'weighted'/'none' y_true_flat = true_labels_np.flatten() y_pred_flat = predictions_np.flatten() print(f"真实标签:\n{true_labels_np}") print(f"预测标签:\n{predictions_np}") # Micro-average F1-score micro_f1 = f1_score(true_labels_np, predictions_np, average='micro') print(f"Micro-average F1-score: {micro_f1:.4f}") # Macro-average F1-score macro_f1 = f1_score(true_labels_np, predictions_np, average='macro') print(f"Macro-average F1-score: {macro_f1:.4f}") # Per-class F1-score per_class_f1 = f1_score(true_labels_np, predictions_np, average=None) print(f"Per-class F1-score: {per_class_f1}") # Hamming Loss h_loss = hamming_loss(true_labels_np, predictions_np) print(f"Hamming Loss: {h_loss:.4f}") # Jaccard Score (Average over samples) # 注意：jaccard_score在多标签中默认是average='binary'，需要指定其他平均方式 jaccard = jaccard_score(true_labels_np, predictions_np, average='samples') print(f"Jaccard Score (Average over samples): {jaccard:.4f}")评估流程建议： 在训练过程中，可以定期计算Micro-F1或Macro-F1作为监控指标。
使用go mod后，不再需要将项目放在GOPATH下，每个项目可以独立维护依赖。
我个人觉得，理解这些“替代方案”比仅仅知道type()和isinstance()本身更重要，因为它能帮助我们写出更Pythonic的代码。
根据数据特征和任务目标选择聚类算法：若数据为凸形分布且规模大，优先选K-Means；若存在非凸结构或噪声，选DBSCAN；高维数据可结合PCA或谱聚类，大规模数据用Mini-Batch K-Means；需层级结构用凝聚式层次聚类；需概率输出则选GMM；最终通过轮廓系数等指标对比确定最优方案。
使用 *testing.T 的 T.Log 和 T.Logf 方法记录日志，可确保输出与测试生命周期一致，避免 fmt.Println 或全局日志库导致的混乱。
这些选项将强制MSVC编译器使用与Intel Fortran默认设置兼容的运行时库。
这能避免一次性将整个文件载入内存，从而有效控制内存占用。
并行化： OOP 可以方便地将数据处理任务分解为独立的线程或进程，从而实现并行化，提高处理速度。
添加前缀： 最终转换后的名称前会统一添加HTTP_前缀。
其中，$subject参数不仅可以接受单个字符串，还可以接受一个字符串数组。
注意：返回类型不同不足以构成重载，仅靠返回类型区分的同名函数会导致编译错误。
设计时需要根据实际应用场景权衡并发性、同步性以及潜在的性能瓶颈。
定义命名模板： 使用 {{define "name"}}...{{end}} 语法来定义一个具有特定名称的模板块。
如果你计划安装新版本的PHP，或者切换到不同的PHP环境（比如从XAMPP到手动配置），旧版本的残留文件和配置极有可能干扰新环境的正常运行。
os: 提供了对操作系统功能的访问，如文件系统操作、环境变量、进程管理等。
提取特定Cookie值的示例代码 以下代码展示了如何从响应头中提取tt-target-idc-sign Cookie的值。
编译与链接过程包含预处理、编译、汇编和链接四阶段，依次处理宏替换、语法分析、生成汇编代码、转换为机器码并合并目标文件与库，最终生成可执行程序。

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