增加了Result类型，用于处理方法返回值的成功或失败情况。新增了Property Wrappers，允许开发者通过@符号自定义属性的包装器。Function Builders可以简化构建复杂函数的过程。引入了新的String Interpolation功能，使得字符串的插值更加简单。改进了编译器的性能和稳定性。新增了一些语法改动，如用async/await替代传统的闭包回调处理异步任务
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TensorFlow和PyTorch是两个流行的深度学习框架，它们在设计和使用上有一些不同：静态计算图 vs 动态计算图：TensorFlow使用静态计算图，用户首先定义计算图，然后执行。而PyTorch使用动态计算图，计算图是在运行过程中构建的，使得它更加灵活和直观。API设计：TensorFlow的API设计更加庞大和复杂，PyTorch的API设计更加简单和直观，更容易上手和使用。社区支持：
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Pandas可以使用df[column] = value来修改整列的数据，其中df是数据框，column是要修改的列名，value是要赋予该列的新值。下面是一些示例代码：修改整列的值为某个固定值：import pandas as pd# 创建数据框df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6]})# 修改
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在JVM中，类的卸载是由垃圾收集器来完成的。当一个类不再被任何对象引用时，垃圾收集器会将该类标记为可被卸载，并在适当的时机将其卸载。具体来说，当一个类被加载到JVM中时，会被加载器加载到方法区（Metaspace）中，并生成一个Class对象来表示该类。当这个Class对象不再被引用时，JVM会将其标记为“可卸载”。当垃圾收集器执行垃圾回收时，会检查已加载的类和其对应的Class对象是否被引用，
