def on_generation(ga_i): # 确保已经运行了足够多的代数来检查饱和 if ga_i.generations_completed > 10: # 例如，检查过去10代的饱和情况 # 检查当前最佳适应度是否与10代前的最佳适应度相同 if ga_i.best_solutions_fitness[-1] == ga_i.best_solutions_fitness[-10]: # 适应度饱和，执行种群重新初始化 pass # 后续将在此处添加初始化代码重新初始化种群 当检测到适应度饱和时，我们需要重新生成一个新的种群。
根据需求选择合适的方法：实时性能测量用 chrono，处理年月日时间用 time_t + difftime。
在使用Golang构建Web服务时，文件上传是常见的需求，尤其涉及表单中包含文件流的场景。
Kustomize 让你用一套模板管理多环境部署，特别适合 .NET 这类需要环境差异化配置的应用。
不过要注意，浮点数的比较会有精度问题，如果需要精确比较，最好还是转换成整数进行处理，比如乘以1000000再取整。
腾讯云AI代码助手 基于混元代码大模型的AI辅助编码工具 98 查看详情 核心思路如下： 保存原始的builtins.print函数。
" @app.route('/<int:user_id>/chat', methods=['POST']) def chat(user_id): user_message = request.form.get('message') # 从session加载会话历史，注意key的动态性 conversation_history_key = f'conversation_history_{user_id}' conversation_history = session.get(conversation_history_key, []) # 创建Pinecone向量存储对象 vectorstore = PineconeVectorStore( index=pinecone_index, embedding=embeddings, text_key=text_field ) bot_temperature = get_bot_temperature(user_id) custom_prompt = get_custom_prompt(user_id) # 初始化LLM llm = ChatOpenAI( openai_api_key=openai_api_key, model_name='gpt-3.5-turbo', temperature=bot_temperature ) # 定义提示模板 prompt_template = f""" {custom_prompt} CONTEXT: {{context}} QUESTION: {{question}}""" TEST_PROMPT = PromptTemplate(input_variables=["context", "question"], template=prompt_template) # 创建会话记忆 memory = ConversationBufferWindowMemory(memory_key="chat_history", return_messages=True, k=8) # 核心：配置带有元数据过滤的检索器 # 通过search_kwargs参数传递Pinecone的过滤条件 # {"user_id": {"$eq": user_id}} 表示元数据字段user_id的值等于当前user_id retriever = vectorstore.as_retriever( search_kwargs={"filter": {"user_id": {"$eq": user_id}}} ) # 创建会话检索链 conversation_chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm( llm=llm, retriever=retriever, # 使用带有过滤条件的检索器 memory=memory, combine_docs_chain_kwargs={"prompt": TEST_PROMPT}, ) # 处理用户输入并获取响应 response = conversation_chain.run({'question': user_message}) # 保存用户消息和机器人响应到session conversation_history.append({'input': user_message, 'output': response}) session[conversation_history_key] = conversation_history return jsonify(response=response) if __name__ == '__main__': # 确保设置了环境变量 if not all([openai_api_key, pinecone_api_key, pinecone_env, index_name, app.secret_key]): print("请设置所有必要的环境变量：OPENAI_API_KEY, PINECONE_API_KEY, PINECONE_ENVIRONMENT, PINECONE_INDEX, FLASK_SECRET_KEY") exit(1) app.run(debug=True)代码解析： vectorstore = PineconeVectorStore(...): 初始化LangChain的Pinecone向量存储。
通义视频 通义万相AI视频生成工具 70 查看详情 示例：简单多平台判断 <?php function embedVideo($url) { $parsed = parse_url($url); if (strpos($parsed['host'], 'youtube.com') !== false || strpos($parsed['host'], 'youtu.be') !== false) { preg_match('/(?:v=|\/)([a-zA-Z0-9_-]{11})/', $url, $matches); if (isset($matches[1])) { $id = $matches[1]; return "<iframe src='https://www.youtube.com/embed/$id' width='560' height='315' frameborder='0' allowfullscreen></iframe>"; } } if (strpos($parsed['host'], 'v.qq.com') !== false) { // 腾讯视频示例（需进一步解析vid） preg_match('/vid=([a-zA-Z0-9]+)/', $url, $matches); if (isset($matches[1])) { $vid = $matches[1]; return "<iframe src='https://v.qq.com/txp/iframe/player.html?vid=$vid' width='560' height='315' frameborder='0' allowfullscreen></iframe>"; } } return "不支持的视频链接"; } ?> 前端安全与用户体验建议 在实际应用中，直接输出用户输入的URL存在XSS风险，建议做以下处理： 立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； 使用 htmlspecialchars() 转义输出内容 对URL进行过滤，只允许白名单内的域名（如 youtube.com、v.qq.com） 前端可先用JavaScript预览嵌入效果，再提交给PHP处理 设置iframe沙箱属性增强安全性 基本上就这些。
过度设计： 有时，为了“可能”的扩展性而引入多态，但实际上系统并不需要这种灵活性，这可能导致过度设计，增加了不必要的复杂性和开销。
如果方法只是读取结构体的数据，并且结构体本身比较小，那么可以使用值接收器。
每个sidecar代理会在本地启动一个metrics端点（如/stats/prometheus），供集中式Prometheus服务器定时抓取。
框架能帮你省去很多重复工作，写出更规范的代码。
示例： $command = 'ls -l'; $output = []; $retval = 0; exec($command, $output, $retval); // 输出命令结果 print_r($output); // 检查返回值（0 表示成功） if ($retval === 0) {     echo "命令执行成功"; } else {     echo "命令执行失败，返回码：$retval"; } 注意：exec() 默认只返回最后一行输出，若要获取完整输出，必须传入第二个参数（数组）来接收所有行。
注意事项与最佳实践 命名空间组织： 为了充分利用此功能，强烈建议您为自己的自定义命令创建明确的子命名空间。
如果目标结构体多出某个字段，该字段会保持其零值。
'utf-8'是Web和现代系统中最常用的编码。
例如，要创建一个目录并写入文件：from pathlib import Path new_dir = Path('./temp_data/reports') new_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) # 递归创建目录，如果存在则不报错 report_file = new_dir / 'monthly_summary.txt' report_file.write_text("This is the monthly summary report.") print(f"文件已创建在: {report_file.resolve()}")尽管 pathlib 如此强大，os.path.join() 依然有其存在的价值，尤其是在一些老旧代码库中，或者当你只需要简单地拼接几个字符串片段而不想引入对象概念时。
5. 导出特定函数（可选） 如果你只想导出某些函数，可以使用-s EXPORTED_FUNCTIONS参数： emcc hello.cpp -o hello.js -s EXPORTED_FUNCTIONS='["_add", "_main"]' 还可以启用EXPORT_NAME来自定义模块名： emcc hello.cpp -o hello.js -s EXPORTED_FUNCTIONS='["_add"]' -s EXPORT_NAME=MyModule 基本上就这些。
如果Read方法读取了一部分字节后也返回了io.EOF，这通常意味着这些字节是数据源的最后一部分。
接下来，我们可以结合Python内置的any()函数来检查basket中的任何元素是否存在于set_of_pets中。

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