出队一个节点，判断是否为叶子节点，是则计数加1。
第二种方法将 JSON 数据反序列化为 map[string]interface{} 类型，无需预先定义结构体。
而使用初始化列表能直接构造，减少一次临时对象的创建和销毁。
首先定义二叉树节点结构体TreeNode，包含值和左右子节点指针；然后在levelOrder函数中，利用queue存储待访问节点，根节点入队后循环出队并访问，同时将其非空左右子节点依次入队，直至队列为空。
例如，使用json.loads()时，可以结合parse_constant参数进行自定义处理，或者在数据加载后对字符串值进行检查和转换。
from sklearn.metrics import classification_report, roc_auc_score, roc_curve import numpy as np # 假设 y_test 和 y_pred 已经定义 # print(classification_report(y_test, y_pred, zero_division=0)) # 示例已在上面代码中展示 # 对于多分类的AUC计算（需要模型输出概率） # 假设 lr_balanced 是一个训练好的模型，且支持 predict_proba if hasattr(lr_balanced, "predict_proba"): y_pred_proba = lr_balanced.predict_proba(X_test) # 对于多分类，通常计算加权的平均AUC，或者每个类别的AUC # 这里以计算每个类别的One-vs-Rest AUC为例 print("\n--- 多分类ROC AUC (One-vs-Rest) ---") n_classes = len(np.unique(y_test)) for i in range(n_classes): y_test_binary = (np.array(y_test) == i).astype(int) if len(np.unique(y_test_binary)) > 1: # 确保该类别在测试集中存在正例和负例 auc_score = roc_auc_score(y_test_binary, y_pred_proba[:, i]) print(f"类别 {i} 的 AUC: {auc_score:.4f}") else: print(f"类别 {i} 在测试集中只有一种标签，无法计算AUC。
此客户端会从标准输入读取消息并发送给服务器，然后等待服务器的回显。
核心思路无非是：下载PHP的正确版本，将其文件妥善放置，然后告诉IIS这个“新来的”如何处理PHP脚本。
提供流输出运算符（operator<<）以便调试和打印： 虽然不是直接的算术运算符，但 operator<< 对于任何自定义类型都非常重要。
然而，在较旧版本（如1.2.3）中，skipna参数的行为可能与预期不同。
对于结构体，可以通过反射遍历字段，读取或设置其值。
关键在于： 无论在哪种环境下，问题的根本原因都是类变量的可变性及其共享特性。
写好结构体，覆盖正常和异常输入，就能有效测试JSON反序列化逻辑。
腾讯智影-AI数字人 基于AI数字人能力，实现7*24小时AI数字人直播带货，低成本实现直播业务快速增增，全天智能在线直播 73 查看详情 3. 多生产者-单消费者模型 多个goroutine向同一个channel发送数据，主函数统一处理： func producer(id int, ch chan<- int, wg *sync.WaitGroup) { defer wg.Done() for i := 0; i < 3; i++ { ch <- id*10 + i time.Sleep(100 * time.Millisecond) } } <p>func main() { ch := make(chan int) var wg sync.WaitGroup</p><pre class='brush:php;toolbar:false;'>for i := 0; i < 3; i++ { wg.Add(1) go producer(i, ch, &wg) } go func() { wg.Wait() close(ch) }() for num := range ch { fmt.Println("Received:", num) }}使用WaitGroup确保所有生产者完成后再关闭channel，防止panic。
解引用一个 vector<bool>::iterator 得到的不是一个 bool&，而是一个可读可写的 proxy 对象。
直接调用fork等底层系统调用，虽然syscall包提供了syscall.Fork、syscall.Setsid等原语，但要正确处理所有守护进程化的细节（如文件描述符重定向、信号处理等）仍是一个复杂且容易出错的任务。
如果recover可以在任何地方生效，那么它的行为将变得难以预测，而且可能会鼓励开发者滥用panic作为常规的错误处理机制，这与Go的设计哲学相悖。
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is_author()：get_the_author()直接返回作者的显示名称。
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