法语写作助手 法语助手旗下的AI智能写作平台，支持语法、拼写自动纠错，一键改写、润色你的法语作文。
这个小部件是专门为归档页面设计的，它比普通的“文章”小部件更具上下文感知能力。
因为它增加了函数与外部环境的耦合度，使得函数不再是独立的、可重用的单元。
本文旨在帮助开发者解决在PHP中包含文件时遇到的变量未定义问题。
理解右值引用之前，需要先区分左值（lvalue）和右值（rvalue）： 左值：具有名称、可以取地址的对象。
这些操作都需要Windows操作系统的管理员权限才能顺利进行，否则系统会阻止这些更改，导致安装中断或部分功能缺失。
在分布式系统中，网络不稳定、服务过载、逻辑错误都是常态，如果没有妥善的处理，很容易导致整个系统崩溃。
加锁成功后，执行业务逻辑。
在处理从数据库或API获取的复杂数据时，将分散的、多层结构的字典列表高效地转换为单个Pandas DataFrame并进行词频统计是一个常见需求。
PHP循环有四种类型：for、while、do-while和foreach，分别适用于已知次数、条件驱动、至少执行一次和遍历数组的场景，广泛用于数据处理、动态生成内容、文件操作等；嵌套循环可处理多维结构，但需注意性能；常见问题包括无限循环、边界错误和在循环内进行高开销操作，优化策略包括使用break/continue、避免重复计算、选择合适循环类型及采用迭代器处理大数据。
回车符的作用是将光标移动到当前行的开头，后续的输出会覆盖之前的内容。
from keybert import KeyBERT # 初始化KeyBERT模型 # 默认使用'all-MiniLM-L6-v2'模型，也可以指定其他SentenceTransformer模型 kw_model = KeyBERT() # 示例文本 document = """ KeyBERT is a minimal and easy-to-use keyword extraction technique. It leverages BERT embeddings and a simple cosine similarity to find the most representative words and phrases in a document. The core idea is to create document embeddings, word embeddings for candidates, and then find the words that are most similar to the document itself. This method is highly effective for quickly identifying key topics and concepts within text. """ # 提取关键词 # top_n: 返回关键词的数量 # diversity: 控制关键词的多样性，0表示不考虑多样性，1表示最大多样性 keywords = kw_model.extract_keywords(document, keyphrase_ngram_range=(1, 1), stop_words='english', top_n=5) print("提取到的关键词：") for keyword, score in keywords: print(f"- {keyword}: {score:.4f}") # 提取短语（ngram_range=(1, 2)表示提取单个词或两个词的短语） keyphrases = kw_model.extract_keywords(document, keyphrase_ngram_range=(1, 2), stop_words='english', top_n=5) print("\n提取到的关键词短语：") for keyphrase, score in keyphrases: print(f"- {keyphrase}: {score:.4f}")示例输出：提取到的关键词： - keybert: 0.7303 - keyword: 0.6970 - bert: 0.6277 - extraction: 0.6033 - document: 0.5878 提取到的关键词短语： - keybert: 0.7303 - keyword extraction: 0.6970 - bert embeddings: 0.6277 - document embeddings: 0.5878 - cosine similarity: 0.54895. 注意事项 虚拟环境： 强烈建议在独立的Python虚拟环境（如venv或conda环境）中安装Python包。
注意事项： 立即学习“Python免费学习笔记（深入）”； 如果文件不存在，'w'模式会创建文件。
引用的应用场景 1. 函数参数传递（避免拷贝开销） 当函数需要处理大型对象（如类对象、结构体）时，使用引用传参可以避免复制整个对象，提高效率。
创建 API 接口： 纳米搜索 纳米搜索：360推出的新一代AI搜索引擎 30 查看详情 在外部服务器上创建一个 API 接口，该接口接收来自 GAE 应用程序的 HTTP 请求。
一旦某个函数被声明为虚函数，它在所有派生类中也自动成为虚函数（即使没有显式写virtual）。
为了避免 & 等特殊字符被 shell 错误解释，导致命令执行异常或挂起，最根本且最稳健的解决方案是使用单引号或双引号将整个 URL 字符串包裹起来。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 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。
总结 Go语言对未使用的变量和导入的严格检查是其设计哲学的重要组成部分，旨在促进编写高质量、高性能的代码。
如果服务器返回 Content-Type: text/html 而非 application/xml，即使状态码不是错误，也说明服务器没有返回XML数据，这通常意味着请求没有被正确识别或处理。

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