以下是其核心代码片段：from typing import Any, List from InstructorEmbedding import INSTRUCTOR from llama_index.embeddings.base import BaseEmbedding class InstructorEmbeddings(BaseEmbedding): def __init__( self, instructor_model_name: str = "hkunlp/instructor-large", instruction: str = "Represent the Computer Science documentation or question:", **kwargs: Any, ) -> None: self._model = INSTRUCTOR(instructor_model_name) self._instruction = instruction super().__init__(**kwargs) def _get_query_embedding(self, query: str) -> List[float]: # 注意：此处使用与文本嵌入相同的指令 embeddings = self._model.encode([[self._instruction, query]]) return embeddings[0] def _get_text_embedding(self, text: str) -> List[float]: # 注意：此处使用与查询嵌入相同的指令 embeddings = self._model.encode([[self._instruction, text]]) return embeddings[0] def _get_text_embeddings(self, texts: List[str]) -> List[List[float]]: embeddings = self._model.encode( [[self._instruction, text] for text in texts] ) return embeddings从上述代码中可以清晰地看到，在InstructorEmbeddings的实现中，_get_query_embedding和_get_text_embedding这两个方法确实是完全相同的。
高可扩展性： 当你需要增加新的通知逻辑时（比如新增一个短信通知），你只需要创建一个新的观察者类并将其附加到主题上，而无需修改主题本身的代码。
array_filter() 函数 array_filter() 函数用于过滤数组中的元素。
本文深入探讨了Go语言net/http包中动态注销HTTP处理器的问题。
利用这个特性，我们可以将整个逗号分隔的字符串作为strlist参数，并将要匹配的列（例如col1）作为str参数，从而在一个SQL查询中完成多值匹配。
通过合理选择协议、优化序列化、复用连接和控制并发，Golang的RPC性能可以得到显著提升。
关键是做好错误处理和性能优化，比如定期归档旧日志。
关键是理解Go的组合哲学，避免过度设计。
文章将详细解析常见的错误做法及其原因，并提供正确的代码实现和最佳实践，确保数据结构按预期更新，从而避免将新属性错误地添加到主数组而非其内部对象。
基本语法与返回类型 operator<=> 的返回类型决定了比较的结果类别。
安全性支持：框架是否内置CSRF防护、SQL注入过滤、XSS防御等机制？
如果输入不符合要求，通常需要提示用户重新输入。
正确使用const可以防止意外修改数据，并让编译器进行更多优化。
最终实现由PHP驱动的稳定本地视频播放。
只要记住：对象方法就是“对象能做的事”，写在类里，靠实例来执行。
如果希望错误变量在外部作用域也可用，则应该使用第一种方法。
基本上就这些。
缺点： g 中的其他操作（如 jnp.mean(y) + jnp.sum(x)）以及 for 循环本身将以 Python 解释器模式运行，产生额外的 Python 调度开销。
SMT求解器与加密哈希的局限性 除了技术实现上的困难，还需要理解SMT求解器在处理加密哈希函数时的固有局限性。
1. 管道（Pipe） 管道是最简单的IPC方式之一，适用于具有亲缘关系的进程（如父子进程）。

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