问题列表 - 第318012页

如果我运行这段代码：

#include <iostream>
#include <cstdint>

int main()
{
    double a = -2.0;
    const double b = -2.0;
    using std::cout;

    cout << "Direct cast double -> uint16:\n";
    cout << "a1: " << static_cast<std::uint16_t>(a) << "\n";
    cout << "b1: " << static_cast<std::uint16_t>(b) << "\n";
    auto a2 = static_cast<std::uint16_t>(a);
    auto b2 = static_cast<std::uint16_t>(b);
    cout << "a2: " << a2 << "\n";
    cout << "b2: " << b2 << "\n";

    cout << "Indirect cast double -> uint16:\n";
    cout << "a3: " << static_cast<std::uint16_t>(static_cast<std::int16_t>(a)) << …

WHERE INEF Core 8 现在使用和 的组合将值内联到 where 语句中，OPENJSON而不是以前的WHERE IN(...).

文档中记录了此更改，所述原因如下：

此处值的内联是以不存在 SQL 注入攻击的机会的方式完成的。下面描述的使用 JSON 的更改完全与性能有关，与安全性无关。

不幸的是，OPENJSON我们 2017 年 SQL Server 实例的性能很差。

下面的查询由 EF Core 8 生成，运行时间为1.8 秒，产生近400,000 次读取：

DECLARE @__scheduleTagIds_0 nvarchar(4000) = N'[5835,5970,6563,6564,6565,6645,6835,6850,7034,7127]';

SELECT  [s].[ScheduleTagId]
       ,[s].[MustStartProdBy]
FROM    [ScheduleTagMustStartBy] AS [s]
WHERE   [s].[ScheduleTagId] IN (
    SELECT  [s0].[value]
    FROM    OPENJSON(@__scheduleTagIds_0) WITH ([value] int '$') AS [s0]
)

如果我重构查询以使用标准WHERE IN(...)，执行时间将降至120 毫秒和29,000 次读取：

SELECT  [s].[ScheduleTagId]
       ,[s].[MustStartProdBy] …

C++23 允许[[...]]lambda 表达式中的属性：

auto lambda = [] [[nodiscard]]
{
    return 42;
};

但是语法有两个属性列表，大致在参数列表之前和之后：

auto lambda = [] [[nodiscard]] () [[deprecated]]
//               (1)~~~~~~~~~~    (2)~~~~~~~~~~~  // (2) seems to have no effect here
{
    return 42;
};

这两个列表适用于不同的事物，但我无法弄清楚第二个列表的用途，以及我可以在此处放置哪些属性。对于我在 (2) 中尝试的任何属性，Clang 警告：'...' attribute cannot be applied to types。

标准是这样说的：

[expr.prim.lambda.closure]/6

... attribute-specifier-seq [位于位置 (2)] 属于相应函数调用运算符或运算符模板的类型。

attribute-specifier-seq [位于位置 (1)] 属于相应的函数调用运算符或运算符模板。

“属于相应函数调用运算符的类型”让我感到困惑。我可以在这里放置哪些属性？这是否仅适用于特定于编译器的属性？如果是，这里可以使用哪些非标准属性？

显然，列表 (2) 早在 C++23 之前就已存在（该提案添加了列表 (1)）。

如果整数除法的余数不为零，我想继续将结果向上舍入。

例子：

• 5 / 2产量2. 但我想继续3（整数）。
• 4 / 2产量2，这对于我的用例来说很好。

我目前采用这种笨重的结构：

ceil(5 / 2.toDouble()).toInt()

Kotlin 游乐场上的示例：https ://pl.kotl.in/eX0rYXnsH

有没有更惯用的方法来实现这一目标？

如果我创建一个虚拟线程的执行器服务

Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()

据我所知，每个任务都在虚拟线程上运行。这些虚拟线程通过平台线程进行调度（希望是交错的）。

这里使用了多少个平台线程？我没有看到任何其他 API 来指定我想要的线程数。我在 Macbook M1 Pro 上使用 Java 21 运行它。

我正在使用当前最新的 Kotlin 版本 ( 1.9.22) 并遇到了我无法解释的行为。

此代码会产生运行时错误 ( NullPointerException)：

fun main() {
    var name: String? = null
    println(name!!.length)
}

虽然此代码会产生编译错误 ( Unresolved reference: length)

fun main() {
    var name: String? = "Joe"
    name = null
    println(name!!.length)
}

为什么简单地对可为 null 的name变量进行重新分配就可以让我免于陷入困境NullPointerException？我希望这两个代码片段在功能上是相同的。

我正在尝试创建一个输出，按因子级别计算计数占总计数（在数据框中）的百分比，但似乎无法弄清楚如何在输出中保留分组结构。

我可以获得我想要除以的总计数...

df %>% summarise(sum(num))\n# 15\n

...以及按组划分的总数...

df %>% group_by(species) %>% summarise(sum(num))\n# A tibble: 3 \xc3\x97 2\n#   species                  `sum(num)`\n#   <chr>                         <int>\n# 1 Farfantepenaeus duorarum          4\n# 2 Farfantepenaeus notialis          0\n# 3 Farfantepenaeus spp              11\n

但我无法让它看起来像这样......

# ???\n#   species                     Percent\n#   <chr>                         <int>\n# 1 Farfantepenaeus duorarum       4 / 15 = 0.267\n# 2 Farfantepenaeus notialis       0 / 15 = 0.000\n# 3 Farfantepenaeus spp           11 / 15 = 0.733\n

我得到的最接近的是这个，但是因为我使用了 reframe() 它返回了未分组的数据

df %>% group_by(species) %>% \n …

团队，

自从我开始遵循这个flutter 文档以来，我一直像这样初始化 Firebase ，但由于某种原因，这会在调试器中引发错误，如下所示：

类型错误：如果没有“new”，则无法调用类构造函数 IndexedDBLocalPersistence

您能帮我纠正这个问题吗？

这是颤振代码：

import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:pace/firebase_options.dart';
import 'package:pace/pages/auth_page.dart';

void main() async {
  WidgetsFlutterBinding.ensureInitialized();
  await Firebase.initializeApp(
    options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
  );
  runApp(const MyApp());
}

class MyApp extends StatefulWidget {
  const MyApp({super.key});

  @override
  State<MyApp> createState() => _MyAppState();
}

class _MyAppState extends State<MyApp> {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return const MaterialApp(
      home: Scaffold(
        body: AuthPage(),
      ),
    );
  }
}

我有以下数据集：

我想用公式 n_j - (d_j+c_j) 计算第二行 n_j 列中的 NA。

创建数据：

    df = structure(list(time_intervals = structure(1:8, levels = c("[0,12)",
"[12,24)", "[24,36)", "[36,48)", "[48,60)", "[60,72)", "[72,84)",
"[84,96]"), class = "factor"), d_j = c(16L, 10L, 1L, 3L, 2L,
2L, 0L, 2L), c_j = c(4L, 4L, 0L, 1L, 2L, 0L, 1L, 0L), n_j = c(48L,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA)), row.names = c(NA, -8L), class = c("tbl_df",
"tbl", "data.frame"))

我设法用for循环来做到这一点：

for (i in 1:nrow(df)) {
  df <- df |>
    mutate(
    n_j …

我的 TCGA 肿瘤样本 ID 列表如下：

SAMPLE_ID
TCGA.13.1407.01A.01R.1565.13
TCGA.24.2254.01A.01R.1568.13
TCGA.24.0982.01A.01R.1565.13
TCGA.24.1847.01A.01R.1566.13
TCGA.24.2289.01A.01R.1568.13
TCGA.31.1959.01A.01R.1568.13

我想将样品 ID 拆分为：项目、TSS、参与者、样品、小瓶、部分、分析物、板、中心 例如，第一行为：

SAMPLE_ID                       Project TSS Participant Sample  Vial    Portion Analyte Plate   Center
TCGA.13.1407.01A.01R.1565.13    TCGA    13  1407        01      A       01      R       0182    13

我尝试如下：

library(tidyr)
library(dplyr)
df = data.frame(SAMPLE_ID = c("TCGA.13.1407.01A.01R.1565.13", "TCGA.24.2254.01A.01R.1568.13", "TCGA.24.0982.01A.01R.1565.13",
                                "TCGA.24.1847.01A.01R.1566.13", "TCGA.24.2289.01A.01R.1568.13", "TCGA.31.1959.01A.01R.1568.13"))

然后，

result = data %>% separate(SAMPLE_ID,
                            into = c("Project", "TSS", "Participant", "Sample", "Vial",
                                     "Portion", "Analyte", "Plate", "Center"),
                            sep = "\\.")

但它给了我：

Project TSS Participant Sample  Vial    Portion Analyte Plate   Center
<chr> …