关于时区：上述方法获取的是基于UTC的时间戳。
本教程探讨了在PHP中如何根据变量值动态地应用比较运算符的问题。
这种需求常见于动态生成Go代码、构建抽象语法树（AST）节点（如go/ast包中的ast.BasicLit），或者在调试输出时需要一个清晰、无歧义的Go语法表示。
通过反射，我们可以获取 MyAttribute 的实例，并读取 Description 属性的值。
$(document).ready(function(){ let popup_shown = false; let cookies = document.cookie.split('; '); // 检查是否存在名为 'zxczxc' 的 cookie，以判断弹窗是否已显示过 for( let i=0; i<cookies.length; i++ ){ let cookie = cookies[i].split('='); if( cookie[0].trim() == 'zxczxc' ) { // 使用 trim() 避免空格问题 popup_shown = true; break; // 找到即退出循环 } } // 如果弹窗未显示过，则显示弹窗 if( !popup_shown ){ // 假设 popup_data 变量包含需要显示在弹窗中的 HTML 内容 // 在实际应用中，这可能是一个从后端传递过来的动态内容，例如 Laravel 的 {!! $output !!} var popup_data = '这是您的重要通知内容。
116 查看详情 PHP使用AES等对称加密算法加密每一块输出数据 通过ob_start()捕获输出缓冲，加密后输出 前端接收后，用CryptoJS或其他库解密展示 示例：PHP端AES加密输出 $secret_key = 'your-32-byte-secret-key-here'; // AES-256密钥 $data = "这是一段实时输出的敏感数据\n"; // 加密函数 function encryptData($data, $key) { $iv = openssl_random_pseudo_bytes(16); $encrypted = openssl_encrypt($data, 'AES-256-CBC', $key, 0, $iv); return base64_encode($iv . hex2bin($encrypted)); } echo encryptData($data, $secret_key); flush(); 前端解密示例（使用CryptoJS） // 假设收到加密字符串 encryptedStr const key = CryptoJS.enc.Utf8.parse('your-32-byte-secret-key-here'); const rawData = atob(encryptedStr); // Base64解码 const iv = CryptoJS.lib.WordArray.create(rawData.slice(0, 16)); const ciphertext = CryptoJS.lib.WordArray.create(rawData.slice(16)); const decrypted = CryptoJS.AES.decrypt( { ciphertext: ciphertext }, key, { iv: iv, mode: CryptoJS.mode.CBC, padding: CryptoJS.pad.Pkcs7 } ); console.log(decrypted.toString(CryptoJS.enc.Utf8)); 注意：密钥不能硬编码在JS中，应通过安全方式（如登录后动态获取）传递，并设置有效期。
在实际应用中，我们通常需要将日志信息写入文件，并且希望日志文件能够按照一定的时间间隔进行轮转，例如每天生成一个新的日志文件。
# 1. 重塑数据：将 'TPE' 列中的 'td' 和 'ts' 值转换为独立的列 # - set_index(['G1', 'G2', 'TPE']): 将这三列设为索引 # - unstack()['QC']: 将 TPE 索引层的数据（QC值）unstack（逆透视）成列 # 结果是一个多级索引的 DataFrame，列为 TPE 的不同值（td, ts） tmp = df_in.set_index(['G1', 'G2', 'TPE']).unstack()['QC'] print("\n中间结果 tmp (重塑后的数据):") print(tmp)中间结果 tmp 的结构如下，我们可以清晰地看到每个 (G1, G2) 组对应的 'td' 和 'ts' 值，以及缺失值（NaN）：TPE td ts G1 G2 A S1 2.0 4.0 S2 6.0 3.0 B S1 20.0 40.0 S2 60.0 30.0 C S1 90.0 NaN D S2 NaN 7.0# 2. 计算比率：直接对重塑后的列进行向量化除法 # - tmp['ts'].div(tmp['td']): 计算 'ts' 列与 'td' 列的比率 # - reset_index(name='QC'): 将多级索引重置为列，并将比率结果命名为 'QC' # - assign(TPE='ratio'): 添加一个新列 'TPE'，其值为 'ratio' ratio_df = tmp['ts'].div(tmp['td']).reset_index(name='QC').assign(TPE='ratio') print("\n计算出的比率数据框 ratio_df:") print(ratio_df)计算出的比率数据框 ratio_df 如下： G1 G2 QC TPE 0 A S1 2.0 ratio 1 A S2 0.5 ratio 2 B S1 2.0 ratio 3 B S2 0.5 ratio 4 C S1 NaN ratio 5 D S2 NaN ratio# 3. 合并数据：将原始数据框和计算出的比率数据框进行纵向合并 df_out = pd.concat([df_in, ratio_df], ignore_index=True) print("\n最终输出数据框 df_out:") print(df_out)最终的 df_out 完美符合我们的要求： G1 G2 TPE QC 0 A S1 td 2.0 1 A S1 ts 4.0 2 A S2 td 6.0 3 A S2 ts 3.0 4 B S1 td 20.0 5 B S1 ts 40.0 6 B S2 td 60.0 7 B S2 ts 30.0 8 C S1 td 90.0 9 D S2 ts 7.0 10 A S1 ratio 2.0 11 A S2 ratio 0.5 12 B S1 ratio 2.0 13 B S2 ratio 0.5 14 C S1 ratio NaN 15 D S2 ratio NaN完整代码示例import pandas as pd import numpy as np # 原始数据框 data = { 'G1': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'D'], 'G2': ['S1', 'S1', 'S2', 'S2', 'S1', 'S1', 'S2', 'S2', 'S1', 'S2'], 'TPE': ['td', 'ts', 'td', 'ts', 'td', 'ts', 'td', 'ts', 'td', 'ts'], 'QC': [2, 4, 6, 3, 20, 40, 60, 30, 90, 7] } df_in = pd.DataFrame(data) # 模拟原始数据中可能存在的缺失类型，确保 C S1 只有 td，D S2 只有 ts df_in = df_in.drop(index=[8,9]).append(pd.DataFrame([['C', 'S1', 'td', 90], ['D', 'S2', 'ts', 7]], columns=df_in.columns), ignore_index=True) # 1. 重塑数据：将 'TPE' 列中的 'td' 和 'ts' 值转换为独立的列 # 通过 set_index 和 unstack，将数据从长格式转换为宽格式，便于计算 tmp = df_in.set_index(['G1', 'G2', 'TPE']).unstack()['QC'] # 2. 计算比率并格式化结果 # - tmp['ts'].div(tmp['td']): 执行向量化除法，自动处理缺失值（NaN） # - reset_index(name='QC'): 将多级索引重置为常规列，并将比率结果列命名为 'QC' # - assign(TPE='ratio'): 添加一个新列 'TPE'，其值为 'ratio' ratio_df = tmp['ts'].div(tmp['td']).reset_index(name='QC').assign(TPE='ratio') # 3. 合并数据：将原始数据框和计算出的比率数据框进行纵向合并 df_out = pd.concat([df_in, ratio_df], ignore_index=True) print("最终输出数据框 df_out:") print(df_out)注意事项与总结 效率提升: 相比于 groupby().apply()，使用 set_index().unstack() 结合向量化操作（如 .div()）在处理大型数据集时通常更高效，因为它利用了 Pandas 底层的优化 C 语言实现。
强大的语音识别、AR翻译功能。
即构数智人 即构数智人是由即构科技推出的AI虚拟数字人视频创作平台，支持数字人形象定制、短视频创作、数字人直播等。
它非常灵活，能解析多种英文日期时间格式，比如 "now", "+1 day", "next Monday", "2023-03-15 10:30:00"。
推荐做法： 使用环境变量或配置文件（如appsettings.json），但配置文件应不在源码中存放 生产环境使用Windows DPAPI、Azure Key Vault、AWS KMS等密钥管理服务 可结合ProtectedData类在本地加密密钥 3. 数据库字段设计 加密后数据是二进制或Base64字符串，因此数据库字段应设为： 类型：NVARCHAR(MAX) 或 VARBINARY(MAX) 注意：加密后数据长度会增加，尤其是Base64编码约增长1/3 4. 选择加密范围 不是所有数据都需要加密。
以下是一个基本的示例，演示如何将一张图片旋转45度，并处理旋转后可能出现的背景色问题： 立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”；<?php // 假设你的图片文件名为 example.jpg $sourceImagePath = 'example.jpg'; $outputImagePath = 'rotated_example.jpg'; $angle = 45; // 旋转角度，正值表示逆时针旋转 // 1. 加载图片资源 // 根据图片类型选择合适的创建函数 $image = imagecreatefromjpeg($sourceImagePath); if (!$image) { die("无法加载图片: " . $sourceImagePath); } // 2. 定义旋转后的背景颜色 // 对于JPEG，背景色会填充旋转后露出的空白区域 // 对于PNG，我们需要更精细地处理透明度 $backgroundColor = imagecolorallocate($image, 255, 255, 255); // 白色背景 // 3. 执行旋转 // imagerotate(图片资源, 角度, 背景色) $rotatedImage = imagerotate($image, $angle, $backgroundColor); if (!$rotatedImage) { die("图片旋转失败。
答案：优化PHP电话号码验证需区分手机号与固话，使用精确正则如/^1[3-9]d{9}$/匹配手机，/^\d{3,4}-?\d{7,8}(?:-\d+)?$/匹配固话，结合trim和preg_replace清理输入，并将规则定义为常量便于维护，提升准确率与可扩展性。
当我们需要从XML文件中提取并展示日历事件时，一个常见需求是将同一天的所有事件聚合显示，而不是为每个事件重复显示日期。
包含头文件与基本定义 要使用 vector，必须包含对应的头文件： #include <vector> 定义一个 vector 的基本语法如下： vector<int> vec; // 创建一个空的 int 类型 vector vector<double> vec(5); // 创建包含 5 个元素的 double vector，初始值为 0 vector<string> vec(3, "hello"); // 创建 3 个值为 "hello" 的 string 元素 vector<int> vec2(vec1); // 拷贝另一个 vector 的内容 常用成员函数操作 vector 提供了丰富的成员函数来操作数据： 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； vec.push_back(x)：在末尾添加一个元素 x vec.pop_back()：删除最后一个元素（不返回值） vec.size()：返回当前元素个数 vec.empty()：判断是否为空，返回 true 或 false vec.clear()：清空所有元素 vec[i] 或 vec.at(i)：访问第 i 个元素（at 会做越界检查） vec.front()：获取第一个元素 vec.back()：获取最后一个元素 vec.begin() / vec.end()：返回迭代器，用于遍历 插入与删除指定位置元素 除了在尾部操作，vector 还支持在任意位置插入或删除元素： AI图像编辑器 使用文本提示编辑、变换和增强照片 46 查看详情 vec.insert(vec.begin() + i, value)：在第 i 个位置前插入 value vec.insert(vec.begin() + i, n, value)：插入 n 个相同的 value vec.erase(vec.begin() + i)：删除第 i 个元素 vec.erase(vec.begin() + i, vec.begin() + j)：删除区间 [i, j) 注意：插入和删除中间元素效率较低，因为需要移动后续元素。
语法对比与本质揭示 从本质上讲，方法接收器可以被视为一种“语法糖”（syntactic sugar），它使得代码更具可读性和面向对象风格。
避免动态函数： 尽量少用甚至禁用 eval()。
unset($b[$arrayKey][$key])：对于当前正在处理的子数组（$b[$arrayKey]），删除其在 $key 索引位置的元素。
不要在循环中对同一个字符串反复调用lower()。

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