#include <iostream> #include <cstdlib> #include <ctime> int main() { srand(time(0)); // 设置种子 int random_num = rand() % 100 + 1; // 1到100 std::cout << "随机数: " << random_num << std::endl; return 0; } 缺点： rand() 分布不均匀，尤其低位随机性差。
PodDisruptionBudget 的作用 PDB 主要用于控制自愿性干扰对工作负载的影响。
基本思路： 用一个互斥量保护读写状态 维护当前活跃读线程数 写线程需等待所有读线程退出后才能进入 代码实现： 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”；#include <mutex><br>#include <condition_variable> <p>class ReadWriteLock { private: std::mutex mtx; std::condition_variable cv; int read_count = 0; bool writing = false;</p><p>public: void lock_read() { std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx); cv.wait(lock, [this] { return !writing; }); ++read_count; lock.unlock(); }</p><pre class="brush:php;toolbar:false;"><pre class="brush:php;toolbar:false;">void unlock_read() { std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx); --read_count; if (read_count == 0) { cv.notify_all(); } } void lock_write() { std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx); cv.wait(lock, [this] { return !writing && read_count == 0; }); writing = true; } void unlock_write() { std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx); writing = false; cv.notify_all(); }}; 火龙果写作 用火龙果，轻松写作，通过校对、改写、扩展等功能实现高质量内容生产。
1. 静态数组的直接初始化 这是最基础的数组初始化方式，适用于编译时已知大小和元素值的情况。
立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； lower_bound 返回第一个不小于目标值的迭代器 若元素存在，且数组中无重复，lower_bound 指向该元素 可通过比较解引用结果来确认是否等于目标值 示例： 有道小P 有道小P，新一代AI全科学习助手，在学习中遇到任何问题都可以问我。
final关键字：禁止继承或重写 final可以用在两个地方：类名后或虚函数声明后。
使用简短且小写的包名 Go包名应全部使用小写字母，尽量简短并避免下划线或驼峰命名。
\n"; } return 0;} 功能强大，适合需要精细控制的应用场景。
initialize_stitcher() 方法: 重写了父类的初始化方法，增加了 self.cameras 和 self.cameras_registered 两个成员变量。
为了解决这一问题，我们需要一种能够识别视觉上相似而非字节上完全相同的图片的技术——感知哈希（perceptual hashing）应运而生。
立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 使用 fstream 结合 seekg 和 tellg 对于不支持 C++17 的环境，可以通过文件流定位到末尾，再读取当前位置来获取大小。
基本上就这些。
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nginx配置如下：location /bar/ { proxy_pass http://localhost:8088/; proxy_redirect off; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; proxy_set_header X-Forwarded-Proto https; }Go应用代码示例：package main import ( "fmt" "net/http" ) func root(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { fmt.Fprint(w, "You reached root") } func foo(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { http.Redirect(w, r, "/", http.StatusFound) // 问题所在：硬编码重定向到根路径 } func main() { http.HandleFunc("/", root) http.HandleFunc("/foo", foo) http.ListenAndServe("localhost:8088", nil) }当用户访问https://domain.tld/bar/时，Nginx将请求转发至Go应用的/路径，并正确显示"You reached root"。
比如一个观察者注册了回调，完成后主动解除绑定，可防止潜在的循环积累。
对密码的获取也采用相同的处理方式。
方法（Method）：服务结构体中的公共方法，必须满足特定的签名要求：func (t *T) MethodName(argType *ArgType, replyType *ReplyType) error。
将上述示例代码修改为以下形式，即可有效激活GPU加速： AI建筑知识问答 用人工智能ChatGPT帮你解答所有建筑问题 22 查看详情 import pandas as pd from autogluon.tabular import TabularPredictor # 假设 df 已经加载 df = pd.read_csv("path/to/your/data.csv") # 正确配置GPU参数的方式 predictor = TabularPredictor(label='Expense').fit( df, presets='best_quality', verbosity=4, time_limit=70000, ag_args_fit={'num_gpus': 1} # 通过 ag_args_fit 传递 num_gpus )通过ag_args_fit={'num_gpus': 1}，Autogluon能够正确识别并尝试为内部模型（如CatBoost等支持GPU的模型）分配指定的GPU资源。
select能按消息到达的顺序接收，实现了I/O多路复用。
4. 注意事项 调用 ignore() 前应先 clear()，否则在错误状态下 ignore() 可能不执行。

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