3. 实现代码示例 以下是简化但完整的线程池实现：#include <iostream> #include <vector> #include <queue> #include <thread> #include <functional> #include <mutex> #include <condition_variable> #include <future> class ThreadPool { public: explicit ThreadPool(size_t numThreads) : stop(false) { for (size_t i = 0; i < numThreads; ++i) { workers.emplace_back([this] { while (true) { std::function<void()> task; { std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex); condition.wait(lock, [this] { return stop || !tasks.empty(); }); if (stop && tasks.empty()) return; task = std::move(tasks.front()); tasks.pop(); } task(); // 执行任务 } }); } } template<class F> auto enqueue(F&& f) -> std::future<decltype(f())> { using ReturnType = decltype(f()); auto task = std::make_shared<std::packaged_task<ReturnType()>>( std::forward<F>(f) ); std::future<ReturnType> result = task->get_future(); { std::lock_guard<std::mutex> lock(queue_mutex); if (stop) throw std::runtime_error("enqueue on stopped ThreadPool"); tasks.emplace([task]() { (*task)(); }); } condition.notify_one(); return result; } ~ThreadPool() { { std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex); stop = true; } condition.notify_all(); for (std::thread &worker : workers) { worker.join(); } } private: std::vector<std::thread> workers; std::queue<std::function<void()>> tasks; std::mutex queue_mutex; std::condition_variable condition; bool stop; };4. 使用示例 你可以这样使用这个线程池： ```cpp int main() { ThreadPool pool(4); // 创建4个线程的线程池 std::vector<std::future<int>> results; for (int i = 0; i < 8; ++i) { results.emplace_back( pool.enqueue([i] { std::cout << "任务 " << i << " 正在运行，线程ID: " << std::this_thread::get_id() << std::endl; return i * i; }) ); } // 获取结果 for (auto&& result : results) { std::cout << "结果: " << result.get() << std::endl; } return 0;} <p>该实现支持异步提交任务并获取返回值（通过 std::future），适用于大多数常见场景。
# 这里的addLink(s1, c0)和addLink(s2, c0)通常不是必需的， # 并且在某些情况下可能导致行为不预期。
例如，{'input_tensor': {0: 'batch_size'}}表示名为input_tensor的输入的第0维（通常是批次维度）是可变的。
然而，在多标签分类中，由于一个样本可能有多个正确标签，或者没有标签，简单的准确率不再能全面反映模型性能。
将提取出的JavaScript变量内容解析为JSON对象。
update_image(e) 函数：这个函数是关键，它负责重新读取图片，将其转换为 Base64 字符串，并更新 ft.Image 控件的 src_base64 属性。
例如： struct Object { virtual void update() = 0; virtual ~Object() = default; }; <p>struct Renderable : virtual Object { ... }; struct PhysicsObject : virtual Object { ... };</p><p>class GameObject : public Renderable, public PhysicsObject { public: void update() override { /<em> 实现 </em>/ } };</p>虚继承确保Object子对象在最终派生类中只存在一份，避免重复。
每次更改后，记得执行 buildozer -v android clean。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 2. 控制Goroutine数量，避免资源耗尽 虽然Goroutine轻量，但无节制创建会导致内存暴涨、GC压力增大、调度延迟上升。
传统 Livewire 数据加载模式及其局限 在不进行优化的 Livewire 应用中，我们通常会使用 wire:change 指令来监听下拉菜单的变化，并触发 Livewire 组件中的方法来获取数据。
19 查看详情 3. 使用小而专注的包 Go鼓励细粒度的包设计。
... 2 查看详情 volatile sig_atomic_t flag = 0; <p>void signal_handler(int sig) { flag = 1; }</p><p>int main() { signal(SIGINT, signal_handler); while (!flag) { // 等待信号 } return 0; } 这里用 sig_atomic_t 和 volatile 配合，确保 flag 不被优化。
总结 通过灵活运用Matplotlib的set_xticks()、set_yticks()、set_xticklabels()和set_yticklabels()函数，我们能够成功地在以绝对坐标绘制数据点的图表中，实现自定义的、具有相对意义的轴刻度标签。
在 Golang 中，以下代码：package main import "fmt" func main() { a := -0.0 fmt.Println(a, 1/a) }会输出： 立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；0 +Inf这与预期结果（-0 -Inf）不同。
掌握 std::fixed 和 std::setprecision() 是控制C++浮点数输出精度的关键。
安全输出： 在视图中输出用户生成或来自数据库的数据时，始终使用htmlspecialchars()等函数进行转义，以防止XSS攻击。
所以，我们很难区分“下载”和“阅读”，更别提“阅读时长”或“互动深度”了。
接着，我会检查相关变量的值，看看是不是某些输入参数不正确，或者某个对象的状态出了问题。
设为1时程序退化为单线程执行，可用于调试竞态问题；设为更高值在某些IO密集型场景可能提升吞吐，但通常建议保持默认或等于物理核心数以避免上下文切换开销。
例如： func modifyViaPointer(x *int) {   *x = 100 } func main() {   a := 10   modifyViaPointer(&a)   fmt.Println(a) // 输出 100，已被修改 } 结构体和指针传递的实践 对于结构体这类较大的数据类型，使用指针传递不仅能修改原值，还能提升性能，避免不必要的内存拷贝。

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