直接赋值只是创建了一个新的引用，修改其中一个列表会影响另一个。
2.2 使用反射获取结构体标签 Go的 reflect 包提供了运行时检查类型信息的能力。
基本上就这些。
31 查看详情 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.ml.linalg import SparseVector, DenseVector import pyspark.ml.functions as mfunc from pyspark.sql.types import StructType, StructField, ArrayType, DoubleType # 初始化SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("VectorToArrayConversion").getOrCreate() # 准备示例数据 # 包含稀疏向量和密集向量 data_ls = [ (SparseVector(3, [(0, 1.0), (2, 2.0)]),), # 稀疏向量：长度3，索引0处值为1.0，索引2处值为2.0 (DenseVector([3.0, 0.0, 1.0]),), # 密集向量：[3.0, 0.0, 1.0] (SparseVector(3, [(1, 4.0)]),) # 稀疏向量：长度3，索引1处值为4.0 ] # 创建DataFrame df = spark.createDataFrame(data_ls, ['vec']) print("原始DataFrame及其Schema:") df.printSchema() df.show(truncate=False) # 使用vector_to_array函数转换向量列 df_converted = df.withColumn('arr', mfunc.vector_to_array('vec')) print("\n转换后的DataFrame及其Schema:") df_converted.printSchema() df_converted.show(truncate=False) # 预期输出： # 原始DataFrame及其Schema: # root # |-- vec: vector (nullable = true) # # +-------------------+ # |vec | # +-------------------+ # |(3,[0,2],[1.0,2.0])| # |[3.0,0.0,1.0] | # |(3,[1],[4.0]) | # +-------------------+ # # 转换后的DataFrame及其Schema: # root # |-- vec: vector (nullable = true) # |-- arr: array<double> (nullable = false) # # +-------------------+---------------+ # |vec |arr | # +-------------------+---------------+ # |(3,[0,2],[1.0,2.0])|[1.0, 0.0, 2.0]| # |[3.0,0.0,1.0] |[3.0, 0.0, 1.0]| # |(3,[1],[4.0]) |[0.0, 4.0, 0.0]| # +-------------------+---------------+ spark.stop()代码解析与注意事项 导入必要的模块： pyspark.sql.SparkSession用于创建Spark会话。
在Web开发中，JavaScript负责处理客户端的交互和动态效果，而PHP则专注于服务器端的业务逻辑和数据处理。
更复杂但高效的方式是使用连接管理器或信号槽库（如Boost.Signals2）的思想。
3. ElementTree模块可通过直接修改tag属性重命名节点。
总结 通过以上步骤，就可以实现提交后隐藏表格中已选中的行的功能。
接收者可以是结构体的实例（值接收者）或指向结构体的指针（指针接收者）。
防止资源浪费：为 Pod 分配更合理的资源，避免过度预留 减少 OOM（内存溢出）风险：及时增加内存请求，降低被节点 Kill 的概率 提升调度效率：准确的资源请求有助于 Kubernetes 调度器做出更优决策 工作模式 VPA 支持多种运行模式，适应不同场景需求： 来画数字人直播 来画数字人自动化直播，无需请真人主播，即可实现24小时直播，无缝衔接各大直播平台。
白瓜面试 白瓜面试 - AI面试助手,辅助笔试面试神器 40 查看详情 按参数划分测试维度 你可以用sub-benchmark测试不同数据规模的影响，帮助发现性能拐点。
性能： 对于非常大的JSON文件，考虑使用流式解析器或分块读取，以避免一次性将整个文件加载到内存中。
常见应用场景与技巧 判断是否超过N分钟：将当前时间与目标时间的时间戳相减，除以60看是否大于设定值。
排序自定义规则：usort 使用回调比较元素 事件系统：注册钩子函数，在特定动作后触发 中间件机制：Laravel 等框架通过回调处理请求流程 错误处理：set_error_handler 接受回调处理错误 示例：自定义排序 $users = [   ['name' => 'John', 'age' => 30],   ['name' => 'Jane', 'age' => 25] ]; usort($users, function($a, $b) {   return $a['age'] $b['age']; }); 回调的安全性和检查 在调用前应验证是否为合法的可调用项，避免运行时错误。
.Second：访问原始数据结构中的Second切片。
long 的取值范围 long 的大小在不同平台上有所不同： 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 在 Windows（包括64位）上：long 通常是32位，与 int 相同，范围是 -2,147,483,648 到 2,147,483,647 在 Linux/macOS（64位）上：long 是64位（8字节），范围是 -9,223,372,036,854,775,808 到 9,223,372,036,854,775,807（即 -2⁶³ 到 2⁶³-1） 因此，long 的大小是平台相关的，不能跨平台假设其大小。
它表示在格式化字符串处理完毕后，仍然存在一些未被使用的“额外”参数。
期望的top输出将包含可读的函数名，例如：(pprof) top Showing nodes accounting for 3.19s, 100% of 3.19s total flat flat% sum% cum cum% 1.98s 62.07% 62.07% 1.98s 62.07% main.heavyComputation 1.02s 31.97% 94.04% 1.02s 31.97% main.anotherHeavyTask 0.19s 5.96% 100.00% 3.19s 100.00% main.main 0 0% 100.00% 3.19s 100.00% runtime.main4.2 通过HTTP接口收集Profile数据 对于长时间运行的服务，更常见的方式是通过HTTP接口暴露pprof数据。
5. 分块处理大文件： 如果你的“大规模”指的是处理非常大的文件，那么不要一次性将整个文件读入内存。
这样一来，你的API和静态文件就能和谐共处了。

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