例如：vec.push_back(obj); 会将obj拷贝进容器 C++11后可通过move语义避免不必要的拷贝 5. 显式调用拷贝构造函数 程序员可以显式地通过语法直接调用拷贝构造函数创建新对象。
定义包含数据和指针的节点结构，2. 实现链表类封装，3. 提供头尾插入、删除、查找和打印功能，4. 通过示例验证操作正确性。
问题剖析：SSL 证书验证失败的本质 当 Splunk 配置为通过其内置的 Python 环境（如 Python v3）从外部源拉取数据时，如果遇到 SSLCertVerificationError，并伴随 [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: self signed certificate in certificate chain 这样的错误信息，这表明 Python 无法验证目标服务器提供的 SSL/TLS 证书。
它的意图非常明确——“这段代码暂时不运行”。
示例代码修改：import pandas as pd import time from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key = "[MY API KEY]") # 建议为每个文件创建一个新的线程，以避免线程内容积累和混淆 # thread = client.beta.threads.create() # 移到循环内部 assistant = client.beta.assistants.create( name = "Nomination Hearing Identifier", instructions = "Given a complete transcript of a US Senate hearing, determine if this hearing was or was not a nomination hearing. Respond with only 'YES' or 'NO' and do not provide justification.", tools = [{"type": "retrieval"}], model = "gpt-3.5-turbo-1106" ) files = ["CHRG-108shrg1910401.txt","CHRG-108shrg1910403.txt", "CHRG-108shrg1910406.txt", "CHRG-108shrg1910407.txt", "CHRG-108shrg1910408.txt", "CHRG-108shrg1910409.txt", "CHRG-108shrg1910410.txt", "CHRG-108shrg1910411.txt", "CHRG-108shrg1910413.txt", "CHRG-108shrg1910414.txt"] jacket_classifications = pd.DataFrame(columns = ["jacket", "is_nomination"]) for file in files: # 为每个文件创建一个新的线程，确保隔离性 thread = client.beta.threads.create() gpt_file = client.files.create( file = open(file, "rb"), purpose = 'assistants' ) message = client.beta.threads.messages.create( thread_id=thread.id, role="user", content="Determine if the transcript in this file does or does not describe a nomination hearing. Respond with only 'YES' or 'NO' and do not provide justification.", file_ids=[gpt_file.id] ) run = client.beta.threads.runs.create( thread_id=thread.id, assistant_id=assistant.id, ) # 在这里引入一个更长的初始等待，以避免立即开始频繁轮询 print(f"Waiting for run {run.id} to complete for file {file}...") # time.sleep(5) # 可以在这里加一个初始等待，但更重要的是循环内的等待 while run.status != "completed": # 每次轮询前都进行等待，确保retrieve调用频率受控 # 假设每次retrieve调用需要至少20秒的间隔来满足3 RPM的限制 # 如果Run本身很快，可以适当缩短，但要保守估计 print(f"Run status: {run.status}. Sleeping for 10 seconds before next check.") time.sleep(10) # 关键：在每次retrieve调用前等待 run = client.beta.threads.runs.retrieve( thread_id=thread.id, run_id=run.id ) if run.status == "failed": print(f"Run failed for file {file}: {run.last_error}") # 可以在这里添加重试逻辑或跳过当前文件 break # 跳出当前文件的轮询循环 if run.status == "completed": messages = client.beta.threads.messages.list( thread_id=thread.id ) output = messages.data[0].content[0].text.value is_nomination = 0 # 默认值 if "yes" in output.lower(): # 统一转换为小写进行判断 is_nomination = 1 row = pd.DataFrame({"jacket":[file], "is_nomination":[is_nomination]}) jacket_classifications = pd.concat([jacket_classifications, row], ignore_index=True) # 使用ignore_index=True print(f"Processed file {file}. Result: {output}") else: print(f"Skipping file {file} due to failed run.") # 外部循环的延迟可以根据整体请求频率和模型处理速度调整 # 如果内部轮询已经有了足够的延迟，这里可以根据需要调整 print("Sleeping 20 seconds before processing next file to ensure overall API call rate limit not surpassed.") time.sleep(20) # 确保下一个文件的初始请求不会立即触发速率限制 jacket_classifications.to_csv("[MY FILE PATH]/test.csv", index=False) # index=False避免写入额外索引列 print("Processing complete. Results saved to CSV.")代码改进说明： 内部轮询延迟： 在while run.status != "completed"循环内部，每次调用client.beta.threads.runs.retrieve之前添加time.sleep(10)。
在Go语言中，sync.Cond 是一种同步原语，用于协程之间的条件等待与通知。
阿里云-虚拟数字人 阿里云-虚拟数字人是什么？
如果不加 /vN，Go 会认为这是 v0 或 v1 版本。
1. 运行poetry install安装pyproject.toml中所有依赖，确保环境一致；2. 用poetry add包名添加生产依赖，加--group dev安装开发依赖；3. 部署时用poetry install --only main仅装生产依赖，或--only dev只装开发依赖；4. 新项目先poetry init初始化并生成pyproject.toml，再添加依赖；5. Poetry默认创建独立虚拟环境，可通过poetry env info查看环境信息，设置virtualenvs.in-project true使虚拟环境置于项目内.venv目录。
这涉及到HTML解析。
右值引用 && 的作用 右值引用允许我们绑定到临时对象上，从而“窃取”其资源，避免深拷贝。
安全性问题： XML数据在传输和存储过程中可能面临安全风险，例如数据泄露、篡改等。
它允许我们以统一的方式处理不同类型的对象。
查找失败时，返回的是 end()，务必用 != 判断，避免解引用无效迭代器。
PDB 不防护非自愿性中断，比如节点宕机、网络故障或 kubelet 崩溃等。
Go语言开发环境的搭建相对简单，核心是安装Go运行时、配置工作空间和设置环境变量。
借助消息队列实现异步解耦同步 为提高系统可用性和响应速度，可引入消息队列作为中间件，实现可靠的数据同步。
本教程探讨在Flask-SQLAlchemy中为模型生成唯一6位ID的最佳实践。
通过深入分析传统数组迭代的局限性，文章重点介绍并演示了PHP生成器（Generators）作为一种高效的内存优化策略。
// dbclient/client.go package dbclient import "database/sql" // DBClient 定义了数据库操作的接口 type DBClient interface { QueryRow(query string, args ...interface{}) *sql.Row Exec(query string, args ...interface{}) (sql.Result, error) // ... 其他需要的数据库操作方法，如 Query, Prepare, BeginTx 等 } // SQLDBClient 是一个实现了 DBClient 接口的具体数据库客户端 type SQLDBClient struct { DB *sql.DB } // NewSQLDBClient 创建一个新的 SQLDBClient 实例 func NewSQLDBClient(db *sql.DB) *SQLDBClient { return &SQLDBClient{DB: db} } func (s *SQLDBClient) QueryRow(query string, args ...interface{}) *sql.Row { return s.DB.QueryRow(query, args...) } func (s *SQLDBClient) Exec(query string, args ...interface{}) (sql.Result, error) { return s.DB.Exec(query, args...) }3. Repository模式示例 在实际应用中，我们通常会创建一个“仓库”（Repository）层，它负责与数据存储进行交互，并返回模型对象。

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