net.IP(ip).String(): 将netIP类型的ip变量强制转换为net.IP类型，然后调用net.IP自带的String()方法，该方法会返回IP地址的标准字符串表示（例如"127.0.0.1"）。
若需精确判断权限（如区分“文件不存在”和“无读权限”），可结合 errno 使用 access() 或 _access_s()。
法语写作助手 法语助手旗下的AI智能写作平台，支持语法、拼写自动纠错，一键改写、润色你的法语作文。
如果DataFrame的列名或数据不匹配，将抛出AssertionError。
它跟踪用户对 Drive 中对象的更改，例如文件的创建、修改、删除等。
避免使用输出参数和错误码 传统C++中常用bool返回+引用输出参数的方式报告失败，例如： bool try_parse_int(const std::string& s, int& out); 改用std::optional后更简洁： std::optional<int> parse_int(const std::string& s) { try { size_t pos; int value = std::stoi(s, &pos); if (pos == s.size()) return value; return std::nullopt; } catch (...) { return std::nullopt; } } 调用方式也更直接： if (auto num = parse_int("123")) { use(*num); } 基本上就这些常见场景。
这意味着如果URL已经是example.com/image.jpg，则此规则不会触发，从而避免重写静态资源。
AnalyticDB MySQL版在集群创建后自动开启基础备份，包含全量备份和日志备份，能在误删数据后快速恢复。
上下文: {context} 聊天历史: {chat_history} 用户问题: {question} """ messages = [ SystemMessagePromptTemplate.from_template(promptTemplate), HumanMessagePromptTemplate.from_template("{question}") # 这里的{question}是实际的用户输入 ] qa_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(messages) # 4. 初始化LLM code_llm = VertexAI( model_name="gemini-pro", # 或者其他适合你的模型 max_output_tokens=512, temperature=0.1, top_p=0.8, top_k=40 ) # 5. 构建ConversationalRetrievalChain # get_chat_history=lambda h : h 是核心，它告诉链从输入字典中直接获取 'chat_history' # combine_docs_chain_kwargs={"prompt": qa_prompt} 将我们自定义的提示模板注入到文档组合链中 qa_chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm( llm=code_llm, retriever=retriever, memory=memory, get_chat_history=lambda h: h, combine_docs_chain_kwargs={"prompt": qa_prompt} ) # 6. 维护外部聊天历史并调用链 # 外部维护的history列表用于满足 get_chat_history 的要求 history = [] def chat_with_bot(question: str): global history # 声明使用全局的history列表 # 调用链时，显式传入 'question' 和 'chat_history' # 'chat_history' 会通过 get_chat_history 传递给提示模板 # 同时，ConversationBufferMemory 也会利用这些信息更新其内部状态 response = qa_chain({"question": question, "chat_history": history}) answer = response['answer'] # 更新外部历史列表，用于下一次调用 history.append((question, answer)) return answer # 示例对话 print(chat_with_bot("什么是FAISS？
下面以实现日志记录和基础监控为例，展示如何编写一个gRPC服务器端的拦截器。
根据实际需求选择合适的连接类型，例如 left、right、inner、outer。
基本上就这些。
欧几里得算法原理 该算法基于一个数学性质：两个数的最大公约数等于其中较小数和两数相除余数的最大公约数。
base64_encode($tagVal)：直接对原始字符串进行 Base64 编码。
在“授权的重定向URI”中添加你GAE应用中处理OAuth2回调的URL（例如 https://YOUR_APP_ID.appspot.com/oauth2callback）。
如果 $item 为 null，则抛出一个异常，表明没有找到具有给定 $slug 的元素。
在C++中，数组和指针有着密切的关系，但它们本质不同。
中介者模式通过引入一个中间对象来管理多个对象之间的交互，避免它们直接引用彼此。
不过，在使用Python进行网络开发时（比如用socket编程或HTTP请求），理解OSI模型有助于更好地掌握数据在网络中的流动过程。
典型的错误信息，如 dlopen(...) Reason: no suitable image found. Did find: ... cannot load 'libX11.6.dylib' (load command 0x80000034 is unknown)，明确指出是某个动态库（此处为 libX11.6.dylib，通常与图形或底层系统库相关，并被 libavformat 间接依赖）未能正确加载。

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