问题列表 - 第279870页

这是一个复杂的过程，因为它也取决于Boost版本和平台。

我正在使用boost stacktrace在某些断言失败的地方打印backtrace。有一些外部编译时和运行时dep，具体取决于您使用的是哪种模式（链接介绍了〜5个模式）。我更喜欢基于调试信息和导出信息的东西（我认为后者也可以在生产版本中使用）。但是，我可以得到既不默认模式或工作BOOST_STACKTRACE_USE_ADDR2LINE或BOOST_STACKTRACE_USE_BACKTRACE-所有3只显示在我的实际的程序代码的调用堆栈地址-看到一个谷歌测试测试堆栈跟踪如下：

 0# 0x000055E47D43BDC2 in Debug/myprog
 1# 0x000055E47D489055 in Debug/myprog
 2# 0x000055E47D567FDF in Debug/myprog
 3# 0x000055E47D560CDE in Debug/myprog
 4# void testing::internal::HandleExceptionsInMethodIfSupported<testing::Test, void>(testing::Test*, void (testing::Test::*)(), char const*) in /usr/lib/libgtest.so.1.8.1
 5# testing::Test::Run() in /usr/lib/libgtest.so.1.8.1
 6# testing::TestInfo::Run() in /usr/lib/libgtest.so.1.8.1
 7# testing::TestCase::Run() in /usr/lib/libgtest.so.1.8.1
 8# testing::internal::UnitTestImpl::RunAllTests() in /usr/lib/libgtest.so.1.8.1

我尝试了什么：-rdynamic，-fno-pie和-fPIC，（我已经在-O0上），-ggdb3而不是默认的-g3，没有任何函数名称显示出来。

相关：这个，这个。

我正在使用：gcc 8.2，boost 1.69（stracktrace库的仅标头模式），Arch Linux（在该系统上，我必须手动安装未打包的libbacktrace，所以我更喜欢使用ADDR2LINE方法）

编辑：更新到最新的boost.stacktrace的链接。

Edit2：我注意到boost.stacktrace文档包含此提示

由于地址空间布局随机化，共享库中的函数名称可能无法解码。总比没有好。

...听起来很有帮助，但对我来说却是另一回事，我没有在自己的可执行文件中获取符号，但是libgtest.so例如。因此，好像调试信息设置有问题。任何想法表示赞赏。

编辑：我只是想澄清一下，为了提出一个有已知、客观答案的问题，这个问题是，“Killing self fork JVM。PING timeout elapsed”实际上意味着什么，例如 ping 是什么，以及为什么failsafe决定它应该退出测试过程？由于这是 StackOverflow，因此请不要回复修复某些虚拟机退出的建议，尤其是那些导致与我们下面看到的行为不同的建议。例如，控制台中没有 OutOfMemoryError，因此我认为虚拟机没有耗尽堆空间。如果您确实这样回答，SO 管理员可能会误解我的问题并锁定或关闭它。

我们有时会在 CI 构建中遇到虚拟机崩溃的情况，例如：

[INFO] Results:
[INFO] 
[WARNING] Tests run: 8152, Failures: 0, Errors: 0, Skipped: 31
...
[ERROR] Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-failsafe-plugin:2.22.1:verify (integration-test) on project app_server: There are test failures.
[ERROR] 
[ERROR] Please refer to /builds/App/Development/App/app_server/target/surefire-reports for the individual test results.
[ERROR] Please refer to dump files (if any exist) [date].dump, [date]-jvmRun[N].dump and [date].dumpstream.
[ERROR] org.apache.maven.surefire.booter.SurefireBooterForkException: The forked VM terminated without properly saying goodbye. VM crash or System.exit …

假设有一个身份服务器用于登录和注销。然后您就有了一个 Android 应用程序，它使用 OAuth 2.0 通过 IS4 登录和注销。现在，当您登录时，您将单击 Android 应用程序上的登录按钮，通过网络浏览器重定向到您登录的身份服务器，然后重定向回应用程序。我们还假设所有这些都有效，并且您在整个过程结束时获得了访问令牌。

我遇到的问题是注销您的行为应该是什么。现在我明白在 Android 应用程序上，您可以简单地清理访问令牌和刷新令牌，并且用户不再有权访问应用程序中的任何位置。但是，在您的浏览器上，您仍然处于登录状态。所以这是我迷失的部分。

要完全注销，我现在必须将用户重定向到 Web 浏览器以在那里注销，因此现在至少需要单击 2 次注销才能真正注销。如果我采用正确的设计，我还应该有一个确认窗口来减轻某些攻击，现在只需单击 3 次即可注销。那么在这一切之后你要去哪里呢？这是令我困扰的部分。我应该让您留在网络浏览器中还是应该将您推回应用程序登录屏幕？

只是为了澄清我的问题，因为它们实际上是两个：

1. 我是否应该将用户重定向到要注销的网站，还是应该仅将用户从应用程序中注销？
2. 如果我也在网站上注销用户，我应该让用户保持浏览器打开状态还是让用户保持应用程序打开状态？基本上，最终目的地是什么？

我正在 R 中使用 glmnet 运行以下（截断的）代码

# do a lot of things to create the design matrix called x.design

> glmnet(x.design, y, thresh=1e-11)

其中x.design是nxp设计矩阵，其中n > p，y是使用核密度估计获得的响应的nx 1向量。x.design和y都包含真实条目。当我运行我的代码时，收到以下错误消息：

Error in if (nulldev == 0) stop("y is constant; gaussian glmnet fails at 
standardization step") : missing value where TRUE/FALSE needed 

我曾访问过并阅读过

在 R 中运行 glmnet 包，出现错误“缺少 TRUE/FALSE 需要的值”，可能是由于缺少值？

但是我无法找到解决我的问题的方法。

有人可以建议一个解决方案吗？

我TaskCompletionSource在我的软件中使用将网络数据包分发到async/await方法。因此，在我的代码中，软件需要等待网络数据包从接收处理程序中解复用并移交给方法的多个点async Wait()。每秒可能有很多很多数据包，我正在决定是否要将数据包推送到TaskCompletionSource或将其放入Queue. 因此，只要没有，TaskCompletionSource我就会创建一个新的，这会导致一个新的Task对象。

根据这个问题Do I need to dispose of a Task? 根据此博客，不需要使用.NET 进行并行编程 。然而，我有时每秒实例化数千个。链接博客中的详细答案还说，可以在内部使用。现在我有一种强烈的感觉，我的情况就是确切的情况，我应该在.TaskDisposeTaskCompletionSourceTaskWaitHandleDisposeTaskCompletionSource

这就是我等待新数据包的方式。该方法将被调用await，也可以被大量并行调用：

public async Task<Packet> Wait()
{
    Packet packet;

    lock (sync)
        if (packets.TryDequeue(out packet))
            return packet;
        else
            waiter = new TaskCompletionSource<Packet>();

    return await waiter.Task;
}

我从网络处理程序推送数据包的方法如下所示：

public void Poke(Packet packet)
{
    lock (sync)
        if (waiter == null)
            packets.Enqueue(packet);
        else
            waiter.SetResult(packet); …

我有 2 个数据框，我想将它们合并到一个公共列上。但是，我想合并的列不是同一个字符串，而是一个字符串包含在另一个字符串中，如下所示：

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'column_a':['John','Michael','Dan','George', 'Adam'], 'column_common':['code','other','ome','no match','word']})

df2 = pd.DataFrame({'column_b':['Smith','Cohen','Moore','K', 'Faber'], 'column_common':['some string','other string','some code','this code','word']})

我想要的结果d1.merge(d2, ...)如下：

column_a  |  column_b
----------------------
John      |  Moore    <- merged on 'code' contained in 'some code' 
Michael   |  Cohen    <- merged on 'other' contained in 'other string'  
Dan       |  Smith    <- merged on 'ome' contained in 'some string'  
George    |  n/a
Adam      |  Faber    <- merged on 'word' contained in 'word'  

假设我有一个向量x:

x <- c(NA, NA, 1, 2, NA, NA, 3, 4)

如何识别此向量中的NA集,即

na_set <- c(1, 1, 0, 0, 2, 2, 0, 0)

我的最终目标是使用数据框上的管道dplyr.所以,如果有一个与dplyr兼容的功能,那就更好了.

谢谢!

我已经检查过为什么 pickle 比 np.save 花费的时间长得多？在发布问题之前。\n从那里的答案，我们可以认为numpy使用ndarrays.
\n但是看看这些实验！

我们测试的功能：

import numpy as np\nimport pickle as pkl\n\na = np.random.randn(1000,5)\n\nwith open("test.npy", "wb") as f:\n    np.save(f, a)\n\nwith open("test.pkl", "wb") as f:\n    pkl.dump(a,f)    \n\ndef load_with_numpy(name):\n    for i in range(1000):\n        with open(name, "rb") as f:\n            np.load(f)\ndef load_with_pickle(name):\n    for i in range(1000):\n        with open(name, "rb") as f:\n            pkl.load(f)\n

实验结果：

%timeit load_with_numpy("test.npy")\n296 ms \xc2\xb1 1.6 ms per loop (mean \xc2\xb1 std. dev. of 7 runs, 1 loop each)\n%timeit load_with_pickle("test.pkl")\n28.2 …

我有这样的 JSON 对象：

[{
    "name" : "cat",
    "value" : 17,
    "group" : "animal",
},
 {
    "name" : "dog",
    "value" : 6,
    "group" : "animal",
},
 {
    "name" : "snak",
    "value" : 2,
    "group" : "animal",
},
{
    "name" : "tesla",
    "value" : 11,
    "group" : "car",
},
{
    "name" : "bmw",
    "value" : 23,
    "group" : "car",
}]

我想通过 JS 将此 JSON 转换为以下格式：

[{
  "name":"animal",
  "children":[
     {"name":"cat", "value":17},
     {"name":"dog", "value":6},
     {"name":"snak", "value":2}
]},
{
  "name":"car",
  "children":[
     {"name":"bmw", "value":11},
     {"name":"tesla", "value":23} …

我正在编写一个库，它采用一种Vec<Vec<T>>类型以列主顺序存储数据（每个内部Vec代表一列）。用户可以创建Vec<Vec<T>>具有任意行和列长度的行和列，但所有列都被限制为相同的长度。

有时我需要有效地逐行迭代Vec<Vec<T>>。我不想更改数组类型，因为大多数时候我需要“按列向量”迭代（一次一个完整的列向量）。

除非我错过了一些东西，否则Iterator::zip不是一个选择，因为我事先不知道列向量的数量。Itertools::izip并且Itertools::multizip也不可行。

这是我的示例代码：

let array = vec![vec![1, 2, 3], vec![4, 5, 6], vec![7, 8, 9]];
let mut iterators: Vec<_> = array.iter().map(|x| x.iter()).collect();
for _ in 0..array[0].len() {
    let values: Vec<_> = iterators.iter_mut().map(|x| x.next().unwrap()).collect();
    dbg!(values);
}

我应该values在开始迭代之前定义一个可变向量以避免每个周期的分配，还是编译器会处理这种优化？自己找到它的最简单方法是什么？

有更有效/惯用的解决方案吗？