创建解析器： 创建主解析器 parser，并添加子解析器 course_parser 和 course_list_parser。
在Go语言中，错误处理和资源释放是程序健壮性的关键环节。
在C++中，运算符重载是面向对象编程的重要特性之一，它允许我们为自定义类型（如类或结构体）重新定义已有的运算符行为，使对象之间的操作更直观、自然。
") # 简单等待搜索结果页面加载 time.sleep(5) print("搜索完成，页面加载中...") except Exception as e: print(f"发生错误: {e}")2.6 关闭浏览器 在所有操作完成后，务必关闭浏览器实例。
根据提供的代码，可以修改 initiate_model_training() 方法如下：import pandas as pd import os class ModelTrainer: def __init__(self, model_trainer_config): self.model_trainer_config = model_trainer_config # ... 其他方法 ... def initiate_model_training(self): try: logger.info('Starting model training...') # 从配置文件中读取数据路径 train_data_path = self.model_trainer_config.train_data_path test_data_path = self.model_trainer_config.test_data_path target_column = self.model_trainer_config.target_column # 加载数据 train_data = pd.read_csv(train_data_path) test_data = pd.read_csv(test_data_path) # 分割特征和目标变量 X_train = train_data.drop([target_column], axis=1) X_test = test_data.drop([target_column], axis=1) y_train = train_data[[target_column]] y_test = test_data[[target_column]] models={ 'LinearRegression':LinearRegression(), 'Lasso':Lasso(), 'Ridge':Ridge(), 'Elasticnet':ElasticNet(), 'RandomForestRegressor': RandomForestRegressor(), 'GradientBoostRegressor()' : GradientBoostingRegressor(), "AdaBoost" : AdaBoostRegressor(), 'DecisionTreeRegressor' : DecisionTreeRegressor(), "SupportVectorRegressor" : SVR(), "KNN" : KNeighborsRegressor() } model_report:dict = ModelTrainer.evaluate_model(X_train,y_train, X_test, y_test, models) print(model_report) print("\n====================================================================================") logger.info(f'Model Report : {model_report}') # to get best model score from dictionary best_model_score = max(sorted(model_report.values())) best_model_name = list(model_report.keys())[ list(model_report.values()).index(best_model_score) ] best_model = models[best_model_name] print(f"Best Model Found, Model Name :{best_model_name}, R2-score: {best_model_score}") print("\n====================================================================================") logger.info(f"Best Model Found, Model name: {best_model_name}, R2-score: {best_model_score}") logger.info(f"{best_model.feature_names_in_}") ModelTrainer.save_obj( file_path = self.model_trainer_config.trained_model_file_path, obj = best_model ) except Exception as e: logger.info('Exception occured at model trianing') raise e相应的，调用方式也需要修改：model_trainer_config.initiate_model_training()代码解释： 数据加载： 从 self.model_trainer_config 中获取训练数据和测试数据的路径，并使用 pandas 加载数据。
使用 Vundle: 在你的 ~/.vimrc 文件中添加：Plugin 'fatih/vim-go'然后在 VIM 中运行 :PluginInstall。
通过php.ini中的upload_max_filesize和post_max_size，以及在PHP脚本中检查$_FILES['zip_file']['size']，可以有效阻止过大的文件上传，这也能在一定程度上防止拒绝服务攻击。
这种方法避免了在应用程序中循环处理数据，提高了性能。
以下将介绍两种实现此目标的方法。
它不涉及合并操作，因此对于只需要进行集合判断而不需要合并其他列的场景，可能比 merge 更简洁。
升级到最新稳定版： 访问 Go官方网站 下载并安装最新的稳定版Go。
116 查看详情 action_woocommerce_cart_calculate_fees( $cart ) 函数： 此函数挂钩到 woocommerce_cart_calculate_fees 动作，该动作在 WooCommerce 计算购物车费用时触发。
Go语言允许方法定义与结构体分离，这提供了文件组织上的灵活性，如按功能聚合或拆分大文件。
序列猴子开放平台 具有长序列、多模态、单模型、大数据等特点的超大规模语言模型 0 查看详情 以下Numba测试程序可以清晰地展示这一行为：from numba import njit @njit def shift(amount): return 1 << amount print("Numba中位移操作的输出:") for i in range(66): print(f"{i}: {hex(shift(i))}")运行上述代码，你会观察到当i达到63时，shift(63)的结果将是一个负数的十六进制表示（例如0x8000000000000000，这在补码表示中是最小的负数）。
针对`openpyxl`和`xlsxwriter`等库仅支持工作表加密的局限性，我们推荐结合`msoffice-crypt`工具，通过创建excel文件后进行后处理加密，从而实现对整个`.xlsx`文件的安全保护，适用于需要通过api交付加密文件的场景。
为需要动态设置必填状态的字段（如“地点”）也添加一个唯一的id属性。
2. 内部模块引用挑战 当尝试在一个子模块中引用位于其父包或同级包中的模块时，如果使用不当的导入方式，经常会遇到 No module named 的错误。
锁定依赖版本：在 go.mod 中指定兼容版本，例如 require github.com/gin-gonic/gin v1.9.1。
两者均基于HTTP，但实时输出为单次长连接，长轮询为多次短连接循环，选择取决于数据触发方式：过程展示用前者，事件响应用后者。
关键在于合理管理配置加载、客户端生命周期、超时重试及并发安全细节。

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