3. 迁移管理 对于共享模型 (Word)，其数据库迁移文件应该由其中一个项目生成和管理。
此外，为了后续正确解析和验证ID Token，还需要提供jwks_uri（JSON Web Key Set URI）。
创建 timedelta 时可以传入以下参数： days：天数 seconds：秒数 microseconds：微秒数 milliseconds：毫秒数（自动转换为微秒） minutes：分钟数 hours：小时数 weeks：周数（1 周 = 7 天） 这些参数可以是整数或浮点数，正负都可以，负值表示过去的时间。
通过合理配置，可以实现跨平台开发无缝切换，减少因环境差异导致的问题。
基本用法： 定义结构体： 在需要生成CDATA的字符串字段上添加xml:",cdata"标签。
最终输出为：1 5 2 4 3 3可以看到，当 N 为奇数时（如 5），中间的数字 3 被重复打印了两次。
public function send() { // ... if (($this->request->server['REQUEST_METHOD'] == 'POST') && $this->validate()) { // 调试：如果进入此分支，说明验证通过 echo "Validation successful, proceeding to send email."; // exit; // ... 邮件发送逻辑 ... } else { // 调试：如果进入此分支，说明验证失败 echo "Validation failed."; // exit; // 打印错误信息 echo '<pre>'; print_r($this->error); echo '</pre>'; } // ... } 追踪邮件发送调用： OpenCart使用 $this->mail->send() 方法来发送邮件。
总结 通过使用 subprocess 模块和 shell=True 参数，可以方便地执行带参数的 psql.exe 命令。
基本上就这些。
如果用户选择了文件夹，则返回文件夹路径。
示例： package main import "fmt" func main() { name := "Alice" age := 25 fmt.Print("Hello", name, age) // 输出：HelloAlice 25（无空格分隔） fmt.Println() fmt.Println("Hello", name, age) // 输出：Hello Alice 25（带空格和换行） fmt.Printf("Name: %s, Age: %d\n", name, age) // 输出：Name: Alice, Age: 25 s := fmt.Sprintf("Hi, I'm %s.", name) fmt.Println(s) // 输出：Hi, I'm Alice. } 常用格式动词（verbs） 格式动词以 % 开头，用于指定变量的输出方式： 比格设计 比格设计是135编辑器旗下一款一站式、多场景、智能化的在线图片编辑器 124 查看详情 %s：字符串 %d：十进制整数 %f：浮点数 %t：布尔值 %v：通用格式，适合任意类型 %T：输出变量的类型 %q：带引号的字符串或字符 %x：十六进制输出（小写） 示例： price := 19.99 active := true data := []int{1, 2, 3} fmt.Printf("Price: $%.2f\n", price) // 保留两位小数：$19.99 fmt.Printf("Active: %t\n", active) // 布尔值：Active: true fmt.Printf("Data: %v\n", data) // 切片输出：Data: [1 2 3] fmt.Printf("Type: %T\n", data) // 类型：Type: []int fmt.Printf("Hex: %x\n", 255) // 十六进制：ff 宽度与精度控制 你可以通过数字控制输出的宽度和精度，提升对齐和可读性。
让我们分析一下这个表达式： $ttt[0]：这会访问外部数组的第一个元素，即 array('x', '', 'o')。
Go的运行时调度器虽然强大，但不当使用仍会导致性能下降。
3. 实测性能对比场景 在循环中输出大量数据时，差异更明显。
立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； • 用于变量时，必须用编译期常量初始化。
限制并发协程数量 无节制地创建协程会导致大量上下文切换，反而降低程序吞吐量。
\n"; // 进行读取操作 } else { std::cout << "文件打开失败！
# models.py from .__init__ import db, login # 使用相对导入 from flask_login import UserMixin from sqlalchemy import * from flask_sqlalchemy import * class User(db.Model, UserMixin): id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) # id通常不需要unique=True，因为primary_key已经保证唯一性 username = db.Column(db.String(64), index=True, unique=True, nullable=False) image_file = db.Column(db.String(20), nullable=False, default='default.jpg') password = db.Column(db.String(60), nullable=False) # 密码字段通常存储哈希值，长度应更长 # 如果Pet模型尚未定义，请暂时注释或确保其存在 # try: # pets = db.relationship('Pet', backref='author_post', lazy=True) # except: # pass def __repr__(self): return f"User('{self.username}', '{self.image_file}')" # Flask-Login UserMixin方法实现 def get_id(self): return str(self.id)注意事项： 密码哈希：在生产环境中，绝不能直接存储明文密码。
示例代码 以下代码演示了如何利用LabelEncoder实现自定义predict_proba输出顺序：import pandas as pd from lightgbm import LGBMClassifier import numpy as np from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # 1. 准备数据 features = ['feat_1'] TARGET = 'target' df = pd.DataFrame({ 'feat_1': np.random.uniform(size=100), 'target': np.random.choice(a=['b', 'c', 'a'], size=100) }) print("原始目标变量分布:") print(df[TARGET].value_counts()) # 2. 定义期望的类别顺序 desired_class_order = ['b', 'a', 'c'] print(f"\n期望的predict_proba输出列顺序: {desired_class_order}") # 3. 使用LabelEncoder进行目标变量预处理 # 关键：显式设置le.classes_以控制编码顺序 le = LabelEncoder() le.classes_ = np.asarray(desired_class_order) # 设置期望的顺序 # 将原始字符串目标变量转换为整数编码 df[TARGET + '_encoded'] = le.transform(df[TARGET]) print("\nLabelEncoder编码后的目标变量分布:") print(df[TARGET + '_encoded'].value_counts()) print(f"LabelEncoder的类别映射: {list(le.classes_)}") # 4. 训练LGBMClassifier模型 model = LGBMClassifier(random_state=42) # 添加random_state保证可复现性 model.fit(df[features], df[TARGET + '_encoded']) # 5. 验证模型类别顺序和predict_proba输出 print("\n模型识别的内部类别顺序 (model.classes_):", model.classes_) # 此时 model.classes_ 会是 [0, 1, 2] 等整数，对应于LabelEncoder的编码顺序 # 要查看原始标签，需要结合le.inverse_transform print("LabelEncoder解码后的模型类别顺序 (与期望顺序一致):", le.inverse_transform(model.classes_)) # 生成一些测试数据进行预测 test_df = pd.DataFrame({ 'feat_1': np.random.uniform(size=5) }) # 进行概率预测 probabilities = model.predict_proba(test_df[features]) print("\npredict_proba 输出示例 (前5行):") print(probabilities[:5]) # 验证输出列与期望顺序的对应关系 # 此时，probabilities[:, 0] 对应 'b' 的概率 # probabilities[:, 1] 对应 'a' 的概率 # probabilities[:, 2] 对应 'c' 的概率 print("\npredict_proba 输出列对应关系 (期望顺序):", desired_class_order)注意事项 predict 方法的返回值： 采用此方法后，模型的predict方法将返回整数形式的类别标签（例如 0, 1, 2），而不是原始的字符串标签。
注意事项： cron 表达式的格式请参考 GitHub Actions 的官方文档。

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