使用 std::stringstream 利用 std::stringstream 可以实现类型安全的转换，兼容旧标准C++。
要在C++中使用C++17的 filesystem 库进行文件系统操作，你需要确保编译器支持 C++17 并正确链接相应的库。
例如： var a = 10 var p *int = &a // p 是指向 a 的指针 fmt.Println(p) // 输出 a 的地址，如 0xc00001a0b0 fmt.Println(*p) // 输出 p 指向的值，即 10 通过指针修改变量值 使用指针不仅可以读取变量的值，还可以在函数内外修改原始变量的内容，这在需要改变传入参数值时非常有用。
基本用法如下： #include <chrono><br> #include <iostream><br><br> auto start = std::chrono::steady_clock::now();<br> // 执行需要计时的操作<br> for (int i = 0; i < 1000000; ++i) {<br> // 模拟工作<br> }<br> auto end = std::chrono::steady_clock::now();<br><br> auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(end - start);<br> std::cout << "耗时: " << duration.count() << " 微秒" << std::endl; 选择合适的时间单位 通过 duration_cast 可以将时间差转换为不同单位，例如： 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； std::chrono::nanoseconds：纳秒 std::chrono::microseconds：微秒 std::chrono::milliseconds：毫秒 std::chrono::seconds：秒 根据实际需求选择合适的精度。
# 如果希望碰撞器高度为0.5，宽度0.3，深度0.3 # 并且中心在Y轴的0.25处（即从Y=0到Y=0.5） collider_height = 0.5 collider_width = 0.3 collider_depth = 0.3 self.collider = BoxCollider( self, center=Vec3(0, collider_height / 2, 0), # 中心在碰撞器高度的一半处 size=Vec3(collider_width, collider_height, collider_depth) ) # 打印碰撞器信息，方便调试 # print(f"Tree at {self.position} has collider size: {self.collider.size}, center: {self.collider.center}") # 初始化Ursina应用 app = Ursina() # 创建一个玩家或相机，以便观察 player = EditorCamera() # 或者一个普通的FirstPersonController player.position = (0, 1, 0) # 确保玩家在场景中 # ----- 随机生成树木 ----- for i in range(-100, 100, 10): for j in range(-100, 100, 10): chance = random() # 避免在玩家初始位置生成树木 if abs(i - player.position[0]) < 10 and abs(j - player.position[2]) < 10: chance = 0 if chance > 0.5: # 增加小偏移量，使树木分布更自然 spawnTree = Tree(position=(i + randint(-3, 3), 0, j + randint(-3, 3))) # 运行应用 app.run()在上述代码中： 我们将Tree类中的collider='box'注释掉，因为我们将在类中手动设置BoxCollider。
处理包含不一致字段数量和错位数据的CSV文件是一项常见挑战。
建议： 将请求和响应封装为独立结构体，便于扩展字段 接口方法保持幂等性和无状态，利于分布式部署 避免传递复杂嵌套结构，减少序列化开销 示例：type Args struct { A int B int } <p>type Reply struct { Result int }</p><p>type Calculator interface { Multiply(args <em>Args, reply </em>Reply) error }选择合适的RPC框架与协议 Golang标准库自带net/rpc，基于Go的gob编码，适合内部服务间通信。
代码结构与执行流程：将表单HTML生成、数据处理和邮件发送逻辑分散在多个函数中，并在短代码中简单调用，可能导致逻辑混乱，尤其是在输出缓冲（ob_start()）和条件判断（if ( isset( $_POST['cf-submitted'] ) )）的配合上容易出错。
root.findGroups(): 查找图层树根节点下的所有图层组。
列表中的每个字典都代表一个金融工具的详细信息，包含'exch'、'token'、'tsym'等多个键值对。
这一机制的引入，旨在减少程序员手动输入分号的负担，使代码看起来更简洁、更易读。
根据文件大小和服务器性能，合理设置max_execution_time。
根据具体需求，你可能需要调整允许的字符集。
选择红黑树作为底层实现的原因在于，它在插入、删除和查找操作的性能之间取得了良好的平衡。
以下代码片段展示了最初尝试提取折现因子的方式，其中DiscFactor (NPV)是基于评估日的，而DiscFactor (Dirty Price)试图基于结算日，但初始实现可能存在问题：import QuantLib as ql import pandas as pd # 假设已初始化QuantLib环境，如设置评估日、创建收益率曲线和债券对象 # ql.Settings.instance().evaluationDate = ql.Date(1, 1, 2023) # today = ql.Settings.instance().evaluationDate # day_count = ql.Actual360() # calendar = ql.TARGET() # # ... 假设 curve 和 bond 对象已定义 # 以下为示例代码，实际使用时需替换为您的curve和bond对象 # 为了演示，我们先模拟一些数据 today = ql.Date(1, 1, 2023) ql.Settings.instance().evaluationDate = today day_count = ql.Actual360() calendar = ql.TARGET() # 模拟一个简单的零息曲线 dates = [today, today + ql.Period(1, ql.Years), today + ql.Period(2, ql.Years)] rates = [0.03, 0.035, 0.04] curve = ql.DiscountCurve(dates, rates, day_count) # 模拟一个债券 issue_date = ql.Date(1, 1, 2022) maturity_date = ql.Date(1, 1, 2025) schedule = ql.Schedule(issue_date, maturity_date, ql.Period(ql.Annual), calendar, ql.Unadjusted, ql.Unadjusted, ql.DateGeneration.Backward, False) bond = ql.FixedRateBond(0, 100, schedule, [0.05], day_count, ql.Unadjusted, ql.Date(1, 1, 2023)) bond.setPricingEngine(ql.DiscountingBondEngine(ql.YieldTermStructureHandle(curve))) fields = ['accrualStartDate', 'accrualEndDate', 'date', 'nominal', 'rate', 'amount', 'accrualDays', 'accrualPeriod'] BondCashflows = [] for cf in list(map(ql.as_fixed_rate_coupon, bond.cashflows()))[:-1]: # 排除最后一期本金 row = {fld: eval(f"cf.{fld}()") for fld in fields} row['AccrualPeriod'] = round((row['accrualEndDate'] - row['accrualStartDate']) / 365, 4) if row['date'] >= today: row['ZeroRate (NPV)'] = round(curve.zeroRate(row['date'], day_count, ql.Compounded, ql.Annual).rate(), 9) # 这里的 forwardRate 是计算从结算日到现金流日期的零利率，但不是折现因子 row['ZeroRate (Dirty Price)'] = round(curve.forwardRate(bond.settlementDate(), row['date'], day_count, ql.Compounded, ql.Annual).rate(), 9) row['DiscFactor (NPV)'] = round(curve.discount(row['date']), 9) # 这里的 curve.discount(bond.settlementDate(), row['date']) 实际上是计算从结算日到现金流日期的远期折现因子， # 但它可能不是直接可用的，因为它假设曲线是远期曲线，或者需要特定的曲线类型支持。
这样，这些辅助变量就可以像其他Gurobi变量一样，被安全地用于gp.LinExpr或模型的其他部分。
然而，在嵌套的作用域中，如果希望同时声明新的变量，并更新外部作用域中已存在的变量，直接使用:=可能会导致意料之外的结果。
大多数局部变量分配在栈上，生命周期短；如果变量被外部引用（如返回局部变量指针），则会被分配到堆上。
使用 std::to_chars（C++17，最高性能） std::to_chars 是目前性能最高的方法，避免动态内存分配。
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