volatile-lfu: 从设置了过期时间的键中选择最不经常使用的键进行淘汰（Redis 4.0+）。
示例代码： #include <iostream> #include <windows.h> int main() { std::cout << "程序开始\n"; Sleep(1000); // 延迟1000毫秒（1秒） std::cout << "1秒后继续执行\n"; return 0; } 注意：Sleep() 参数单位是毫秒，且函数名大写 'S'。
共享内存安全：虽然多个goroutine访问同一块内存，但本例中每个任务由一个goroutine独占处理，无竞态条件。
代码实现示例 #include <vector> #include <queue> #include <thread> #include <functional> #include <mutex> #include <condition_variable> #include <future> <p>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(); } }); } }</p><pre class='brush:php;toolbar:false;'>template<class F> auto enqueue(F&& f) -> std::future<decltype(f())> { using return_type = decltype(f()); auto task = std::make_shared<std::packaged_task<return_type()>>(std::forward<F>(f)); std::future<return_type> 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;}; 创客贴设计 创客贴设计，一款智能在线设计工具，设计不求人，AI助你零基础完成专业设计！
Go的优势在于无需依赖外部容器，编译后单文件部署，非常适合做轻量Web服务或API后台。
PHP的垃圾回收机制（GC）如何解决循环引用？
&StructName{}：创建结构体值的指针 当使用&StructName{}语法初始化时，Go会首先创建一个StructName类型的新值，然后返回这个新值的内存地址。
在处理大量XML数据时，经常需要为多个元素批量添加属性。
理解并正确应用这一优化技巧，对于在各种科学计算和机器学习任务中有效利用SVD至关重要。
本文旨在解决在用户通过 JavaScript 确认操作后，如何避免使用 PHP header() 函数的情况下，重定向到另一个 PHP 页面的问题。
立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； 1. 准备数据 首先，我们定义一个示例数组，它包含了需要拼接的各个部分。
以下是常用命令行工具的配置与使用方法。
这是因为python循环是在cpu上执行的，无法充分利用gpu的并行计算能力，也无法利用底层c++或cuda优化的张量操作。
推荐收集以下数据： 当前并发请求数 请求延迟分布 错误率（特别是 ResourceExhausted） 结合 Prometheus 和 Grafana 可视化指标，必要时通过配置中心动态修改限流阈值。
最后，根据命名空间的不同，打印不同的信息。
很多初学者直接使用log包将信息输出到控制台或固定文件，但随着项目运行时间增长，日志文件会变得巨大，难以查看，甚至影响系统性能。
无论是文件缓存、数据库缓存还是内存缓存（如Redis、Memcached），都能显著减少重复处理的开销。
以下是一个将多个文件压缩为 zip 的示例： func compressFiles(zipFile string, files []string) error { outFile, err := os.Create(zipFile) if err != nil { return err } defer outFile.Close() zipWriter := zip.NewWriter(outFile) defer zipWriter.Close() for _, filePath := range files { if err := addFileToZip(zipWriter, filePath); err != nil { return err } } return nil } func addFileToZip(zipWriter *zip.Writer, filename string) error { file, err := os.Open(filename) if err != nil { return err } defer file.Close() info, err := file.Stat() if err != nil { return err } header, err := zip.FileInfoHeader(info) if err != nil { return err } // 使用 ZIP 官方推荐的 Deflate 压缩方式 header.Method = zip.Deflate writer, err := zipWriter.CreateHeader(header) if err != nil { return err } _, err = io.Copy(writer, file) return err } 调用时只需传入目标 zip 路径和待压缩文件列表即可： 立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； compressFiles("output.zip", []string{"file1.txt", "file2.log"}) 解压 zip 文件 解压操作需要读取 zip 文件内容，并逐个提取其中的文件。
Cookie虽然方便，但如果使用不当，可能成为安全漏洞的突破口。
下标循环： for (int i = 0; i < v.size(); ++i) {   cout << v[i] << " "; } 迭代器遍历： for (auto it = v.begin(); it != v.end(); ++it) {   cout << *it << " "; } 范围for循环（C++11）： for (int x : v) {   cout << x << " "; } 4. 实际使用示例 下面是一个简单的例子，演示 vector 的基本操作： vector<int> nums; nums.push_back(10); nums.push_back(20); nums.push_back(30); cout << "大小：" << nums.size() << endl; cout << "第一个元素：" << nums.front() << endl; // 遍历输出 for (int n : nums) {   cout << n << " "; } cout << endl; nums.pop_back(); // 删除最后一个 cout << "删除后大小：" << nums.size() << endl; 基本上就这些。

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