use Illuminate\Http\Request; use App\Models\Popup; // 假设你的模型是 Popup use Illuminate\Support\Facades\Storage; // 用于 Storage 门面 class PopupController extends Controller { public function store(Request $request) { try { // 1. 验证输入数据 // 注意：如果前端通过 JS 动态添加表单时，将 datep 和 title 的 name 属性也修改为 datep[] 和 title[]， // 那么此处验证规则应为 'datep.*' 和 'title.*'。
多维数组初始化 Go支持多维数组，初始化时使用嵌套的大括号。
通过查看可用COM端口，可以确保您使用了正确的端口号。
它检查变量是否存在且值是否为空。
循环下载和合并： 使用 requests.get() 获取每个URL的内容。
另外，使用 JavaScript 重定向的方式，例如 echo '<script> window.location.href = "../lid.php?lidnummer=' . $lidnummer . '" </script>';，也是一种可行的方案，但需要注意在某些情况下可能会受到浏览器安全策略的限制。
如果系统没有可用的 CA 证书文件，可以从互联网上下载一个，例如 cacert.pem。
它用于定义代码块的范围，例如循环、条件语句和函数体。
基本上就这些。
autogenerate通常需要在线模式才能准确工作。
WebSocketDisconnect异常通常不是在连接建立的瞬间抛出，而是在客户端尝试对一个已经关闭的WebSocket连接执行操作（如接收或发送数据）时才会显现。
这导致点击任何一行的Accept按钮，都只会影响表格的第一行。
使用静态代码分析工具： 如RIPS、SonarQube等，可以自动检测代码中的潜在安全漏洞。
掌握这一技巧，能帮助开发者更高效、准确地处理复杂的XML数据反序列化任务，避免常见的解析陷阱。
这并非唯一解法，但对于理解路由机制而言，这是一个非常直观且实用的起点。
-- 建议同时为 '127.0.0.1' 授予权限，以确保通过TCP连接时不会被拒绝。
ADC2可用引脚（通常）： GPIO 0, 2, 4, 12, 13, 14, 15, 25, 26, 27 示例代码（使用ADC2引脚，例如GPIO 4，并临时禁用Wi-Fi）：from machine import ADC, Pin import network import time # 使用ADC2的引脚，例如GPIO 4 adc_pin = 4 adc = ADC(Pin(adc_pin)) adc.atten(ADC.ATTN_11DB) # Wi-Fi凭据 WIFI_SSID = "您的WIFI名称" WIFI_PASSWORD = "您的WIFI密码" sta_if = network.WLAN(network.STA_IF) def connect_wifi_if_needed(): """按需连接Wi-Fi""" global sta_if if not sta_if.isconnected(): print("正在连接到Wi-Fi...") sta_if.active(True) sta_if.connect(WIFI_SSID, WIFI_PASSWORD) while not sta_if.isconnected(): time.sleep(0.5) print("Wi-Fi连接成功") else: print("Wi-Fi已连接") def disconnect_wifi(): """断开Wi-Fi连接""" global sta_if if sta_if.isconnected(): print("断开Wi-Fi连接...") sta_if.disconnect() sta_if.active(False) # 禁用Wi-Fi接口 print("Wi-Fi已断开") def read_water_sensor_with_adc2(): """读取水传感器值（使用ADC2，需先禁用Wi-Fi）""" global sta_if # 确保Wi-Fi已禁用才能读取ADC2 if sta_if.active(): # 如果Wi-Fi接口处于活动状态 print("警告：Wi-Fi处于活动状态，ADC2可能无法正常工作。
在我看来，DateTime对象是更推荐和灵活的选择，因为它提供了丰富的操作方法和对时区的良好支持。
它会将元素添加到vector的末尾，自动扩展容量。
以下是一些实用建议： 能用原生运算符（+、-、*、/）或 numpy 函数（如 np.log、np.maximum）就优先使用 涉及条件判断时，用 np.where 或 df.loc 替代 apply 字符串操作尽量用 .str 方法链，它们也是向量化的 只有在逻辑复杂、无法拆解为向量化表达式时才考虑 apply 比如判断一列数值正负并赋标签： # 推荐：向量化 df['label'] = np.where(df['A'] > 0, 'pos', 'neg') <h1>不推荐：apply</h1><p>df['label'] = df['A'].apply(lambda x: 'pos' if x > 0 else 'neg')</p>总结 apply 提供了灵活性，适合处理非标准逻辑；而向量化操作在性能上占绝对优势。

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