示例 docker-compose.yml 片段：version: '3.8' services: coolsite_web: build: context: . dockerfile: Dockerfile container_name: zatolokina expose: - "8080" volumes: - ./coolsite:/coolsite # 映射项目代码 - static_volume:/coolsite/staticfiles # 映射静态文件卷 - media_volume:/coolsite/mediafiles # 映射媒体文件卷 command: > sh -c "python manage.py collectstatic --noinput --clear && python manage.py makemigrations && python manage.py migrate && gunicorn coolsite.wsgi:application --bind 0.0.0.0:8080" depends_on: - pg_db nginx: build: context: ./nginx dockerfile: Dockerfile volumes: - static_volume:/coolsite/staticfiles # Nginx容器也需要访问静态文件卷 - media_volume:/coolsite/mediafiles # Nginx容器也需要访问媒体文件卷 - ./nginx:/etc/nginx/conf.d # 映射Nginx配置文件 ports: - "80:80" - "443:443" restart: always depends_on: - coolsite_web volumes: static_volume: media_volume:关键点: static_volume 和 media_volume 被挂载到Django应用容器的 /coolsite/staticfiles 和 /coolsite/mediafiles 路径，以及Nginx容器的相同路径。
通过该模块加载XML后，可直接访问根元素的tag属性获取名称。
小工具用手动解析足够，复杂场景建议上 CLI11 这类现代库，省心又规范。
它尝试获取 $a 元素的 age 键值。
关键是做好异常捕获和日志记录，便于排查执行失败问题。
常见触发场景： 程序遇到无法继续的错误，如空指针解引用 主动调用 panic("something went wrong") 抛出问题 数组越界、类型断言失败等运行时错误 示例： func badFunc() { panic("oh no, something broke!") } func main() { fmt.Println("start") badFunc() fmt.Println("this won't print") } 输出结果会在打印 "start" 后终止，并显示 panic 信息。
这确保了在键不存在时不会抛出错误。
')); return $this->redirect(['action' => 'index']); } $this->Flash->error(__('文章未能保存，请重试。
本文将介绍如何使用urllib.parse模块中的urlparse函数来解析URL，并从中提取正确的文件扩展名，即使URL包含查询字符串或其他参数。
import torch from torch.utils.data import DataLoader, Dataset from torch import nn from sklearn.model_selection import train_test_split # 数据集类 class Daten(Dataset): def __init__(self, df): self.df = df self.ycol = df.shape[1] - 1 def __getitem__(self, index): return self.df[index, :self.ycol], self.df[index, self.ycol:] def __len__(self): return self.df.shape[0] # 数据加载器分割函数 def split_into(D, batch_size=64, **kwargs): D_train, D_test = train_test_split(D, **kwargs) df_train, df_test = Daten(D_train), Daten(D_test) dl_train = DataLoader(df_train, batch_size=batch_size) dl_test = DataLoader(df_test, batch_size=batch_size) # 实际未使用，但保留 return dl_train, dl_test # 神经网络模型 class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self, input_dim): super().__init__() self.linear_layer = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, 1) # 单个线性层 ) def forward(self, x): return self.linear_layer(x) # 训练函数 def train_pytorch_model(dataloader, model, loss_fn, optimizer, device): model.train() for batch, (X, y) in enumerate(dataloader): X, y = X.to(device), y.to(device) pred = model(X) loss = loss_fn(pred, y) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 模型训练流程 device = "cpu" D = gen_data(n_samples, n_features) dl_train, _ = split_into(D, test_size=0.2) pytorch_model = NeuralNetwork(n_features).to(device) loss_fn = nn.MSELoss() optimizer_pytorch = torch.optim.SGD(pytorch_model.parameters(), lr=1e-1) print("\nPyTorch 模型训练开始:") epochs = 50 for t in range(epochs): train_pytorch_model(dl_train, pytorch_model, loss_fn, optimizer_pytorch) if (t + 1) % 10 == 0: # 简单评估一下当前损失 with torch.no_grad(): for X_batch, y_batch in dl_train: pred = pytorch_model(X_batch) current_loss = loss_fn(pred, y_batch).item() print(f"Epoch {t + 1}, Loss: {current_loss:.7f}") break # 只评估第一个batch的损失 print("PyTorch 训练完成!") # 打印学习到的权重和偏置 print("PyTorch 学习到的权重 (beta):", pytorch_model.linear_layer[0].weight.data.cpu().numpy()) print("PyTorch 学习到的偏置 (bias):", pytorch_model.linear_layer[0].bias.data.cpu().numpy())通过上述PyTorch代码，我们可以观察到模型在短短50个epoch内，损失迅速下降并接近于零，学习到的权重也与真实值非常接近。
掌握变量的定义、赋值方式以及作用域规则，能帮助你写出更清晰、不易出错的PHP代码。
只要掌握互斥锁和条件变量的配合使用，就能写出可靠的阻塞队列。
常用方式是根据索引位置“跳过”目标元素。
存了个图 视频图片解析/字幕/剪辑，视频高清保存/图片源图提取 17 查看详情 示例代码：import numpy as np # 创建一个形状为 (3, 2, 2) 的Fortran序数组 arr_f_order = np.ones((3, 2, 2), order='F', dtype=int) print("\nFortran-Order 数组形状:", arr_f_order.shape) print("Fortran-Order 数组内容:\n", arr_f_order) # 内存布局概念性说明： # 在Fortran序中，访问 arr_f_order[0,0,0] 后，紧接着访问 arr_f_order[1,0,0] # 会发现它们在内存中是连续的，因为第一个维度变化最快。
基本上就这些。
该方法特别适用于处理需要筛选特定数据的大型XML数据集。
它不仅仅是一个算法，更是一个基于XML语法和语义的框架。
对于精确的货币计算，推荐使用以下方法： 硅基智能 基于Web3.0的元宇宙，去中心化的互联网，高质量、沉浸式元宇宙直播平台，用数字化重新定义直播 62 查看详情 round() 或 number_format()： 在显示结果前进行四舍五入或格式化。
符号链接：os.DirEntry的IsDir()方法会根据符号链接所指向的实际类型来判断。
使用 array_chunk 分割数组： 将原始数组按照确定的长度分割成多个子数组。

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