将图中所有边按权重升序排列 初始化并查集，每个顶点自成一个集合 遍历每条边，若两端点不在同一集合，则加入MST，并合并集合 直到选中V-1条边为止 时间复杂度：O(E log E)，主要消耗在排序上。
推荐采用前端构建工具（如webpack、vite）进行资源打包和优化，以实现代码摇树、文件精简。
为什么不推荐从头实现自定义日志包装器？
示例代码：#include <iostream> #include <random> <p>int main() { std::random_device rd; // 真实随机数种子 std::mt19937 gen(rd()); // 使用梅森旋转算法的生成器</p><pre class="brush:php;toolbar:false;"><pre class="brush:php;toolbar:false;">std::uniform_int_distribution<> dis(1, 100); // 分布：1到100之间的整数 for (int i = 0; i < 5; ++i) { std::cout << dis(gen) << " "; } std::cout << std::endl; return 0; } 说明： - std::random_device 提供非确定性随机数（如果系统支持）。
何时使用自定义 http.Client： 对于大多数生产级应用，尤其是在需要频繁、高性能地与服务器交互时，应使用自定义的 http.Client。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 以下是一个禁止自动重定向的例子： client := &http.Client{ CheckRedirect: func(req *http.Request, via []*http.Request) error { return http.ErrUseLastResponse // 返回此错误可阻止继续跳转 }, } 在这个例子中，当服务器返回 3xx 状态码时，客户端不会自动发起新请求，而是直接返回当前响应。
创建 JavaScript 文件： 在 assets 文件夹中创建一个 JavaScript 文件，例如 fullscreen.js，并将以下代码复制到该文件中。
1. 问题背景与目标 在数据分析和处理过程中，我们经常需要将来自不同来源的数据进行整合。
调用 subscriptions.list() 方法： client.subscriptions.list() 方法返回一个 ItemPaged 迭代器，其中包含订阅信息。
响应不完整性的原因分析 导致RAG系统响应不完整的主要原因通常在于以下两点： 不当的文本分割策略： chunk_size过小：如果单个答案或关键信息跨越了多个文本块，而每个文本块又太小，LLM在生成答案时可能无法获得完整的上下文。
白瓜面试 白瓜面试 - AI面试助手,辅助笔试面试神器 40 查看详情 例如测试一个依赖配置的服务： func TestServiceProcess(t *testing.T) {   tests := []struct {     name string     config Config     input Data     expectError bool   }{...}   for _, tt := range tests {     t.Run(tt.name, func(t *testing.T) {       svc := NewService(tt.config)       err := svc.Process(tt.input)       if (err != nil) != tt.expectError {         t.Errorf("expect error: %v, got: %v", tt.expectError, err)       }     })   } } 每个子测试独立创建服务实例，互不干扰，适合验证不同配置下的行为差异。
\n"; } ?>这段代码定义了一个 startsWith 函数，它接受两个字符串参数：$haystack（要检查的字符串）和 $needle（要查找的前缀）。
这确保了查询会包含 todate 当天的所有记录。
我们将详细介绍如何修改 PHP 代码以返回 JSON 格式的数据，并调整 JavaScript 代码以正确解析和利用这些数据，从而实现下拉列表的正确显示。
例如： myapi/ ├── go.mod ├── main.go ├── handler/ │ └── user_handler.go ├── router/ │ └── routes.go └── middleware/ └── logger.go 可引入中间件增强能力，比如跨域支持： go get -u github.com/gin-contrib/cors 在main.go中注册： r.Use(cors.Default()) 使用Air实现热重载提升效率 开发过程中频繁手动重启服务影响体验。
'); } // 生成唯一文件名防止覆盖 \$extension = image_type_to_extension(exif_imagetype(\$file['tmp_name']), true); \$fileName = uniqid('cover_') . \$extension; \$filePath = \$uploadDir . \$fileName; // 确保上传目录存在 if (!is_dir(\$uploadDir)) { mkdir(\$uploadDir, 0755, true); } // 移动文件 if (move_uploaded_file(\$file['tmp_name'], \$filePath)) { echo "封面图上传成功！
常见替代方案包括JSON（轻量高效）、YAML（高可读性）、INI（简单配置）、二进制协议（高性能）等，选择需权衡可读性、性能、复杂度与生态兼容性。
wxWidgets: 需要安装 wxWidgets 库。
修正后的训练逻辑 以下是修正后的训练循环，展示了如何正确使用detach()来分离生成器和判别器的梯度流：import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from tqdm import tqdm # 假设 Reshape, Generator, Discriminator 类已定义如原问题所示 # 这里仅为示例，省略具体实现细节 class Reshape(torch.nn.Module): def __init__(self, *shape): super().__init__() self.shape = shape def forward(self, x): return x.reshape(x.size(0), *self.shape) class Generator(torch.nn.Module): def __init__(self, z_dim=64, num_channels=1): super().__init__() self.z_dim = z_dim self.net = nn.Sequential( nn.Linear(z_dim, 512), nn.BatchNorm1d(512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 64 * 7 * 7), nn.BatchNorm1d(64 * 7 * 7), nn.ReLU(), Reshape(64, 7, 7), nn.PixelShuffle(2), nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(32), nn.ReLU(), nn.PixelShuffle(2), nn.Conv2d(in_channels=8, out_channels=1, kernel_size=3, padding=1) ) def forward(self, z): return self.net(z) class Discriminator(torch.nn.Module): def __init__(self, num_channels=1): super().__init__() self.net = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=32, kernel_size=4, padding=1, stride=2), nn.ReLU(), nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=4, padding=1, stride=2), nn.ReLU(), Reshape(64*7*7), nn.Linear(64*7*7, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 1), Reshape() # Output a scalar ) def forward(self, x): return self.net(x) # 辅助函数，模拟数据加载 def build_input(x, y, device): x_real = x.to(device) y_real = y.to(device) return x_real, y_real # 模拟训练数据加载器 class DummyDataLoader: def __init__(self, num_batches, batch_size, image_size, num_channels): self.num_batches = num_batches self.batch_size = batch_size self.image_size = image_size self.num_channels = num_channels def __iter__(self): for _ in range(self.num_batches): x = torch.randn(self.batch_size, self.num_channels, self.image_size, self.image_size) y = torch.randint(0, 10, (self.batch_size,)) # Dummy labels yield x, y def __len__(self): return self.num_batches # 模拟训练设置 num_latents = 64 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') g = Generator(z_dim=num_latents).to(device) d = Discriminator().to(device) g_optimizer = torch.optim.Adam(g.parameters(), lr=1e-3) d_optimizer = torch.optim.Adam(d.parameters(), lr=1e-3) iter_max = 1000 batch_size = 64 image_size = 28 num_channels = 1 train_loader = DummyDataLoader(iter_max, batch_size, image_size, num_channels) # 修正后的训练循环 with tqdm(total=int(iter_max)) as pbar: for idx, (x, y) in enumerate(train_loader): x_real, y_real = build_input(x, y, device) # --------------------- 训练判别器 --------------------- d_optimizer.zero_grad() # 判别器处理真实样本 real_output = d(x_real) real_label = torch.ones(x_real.shape[0], 1, device=device) # 确保标签维度匹配判别器输出 d_loss_real = F.binary_cross_entropy_with_logits(real_output, real_label).mean() # 生成假样本并分离计算图 z = torch.randn(x_real.shape[0], g.z_dim, device=device) with torch.no_grad(): # 在生成假样本时，可以暂时禁用梯度计算，但detach更常用且灵活 fake_samples = g(z).detach() # 关键步骤：分离生成器输出的计算图 # 判别器处理假样本 fake_output = d(fake_samples) fake_label = torch.zeros(x_real.shape[0], 1, device=device) # 确保标签维度匹配判别器输出 d_loss_fake = F.binary_cross_entropy_with_logits(fake_output, fake_label).mean() # 总判别器损失 d_loss = d_loss_real + d_loss_fake d_loss.backward() d_optimizer.step() # --------------------- 训练生成器 --------------------- g_optimizer.zero_grad() # 重新生成假样本（这次不分离，因为需要梯度回传到生成器） z = torch.randn(x_real.shape[0], g.z_dim, device=device) gen_samples = g(z) # 判别器对新生成的假样本的判断 gen_output = d(gen_samples) # 生成器希望判别器将假样本判为真 g_loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(gen_output, real_label).mean() g_loss.backward() g_optimizer.step() pbar.set_description(f"D_loss: {d_loss.item():.4f}, G_loss: {g_loss.item():.4f}") pbar.update(1) print("训练完成！
为了进一步提升大规模计算的性能，JAX引入了分片（Sharding）机制。

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