加入std::thread或std::jthread太快（在操作系统中实际启动线程之前）是否有可能导致线程根本不执行？或者是否保证它会简单地阻塞父线程，直到子线程启动、执行和完成？
std::stop_source我认为它应该执行是很明显的，但我的同事说如果在调用回调之前已经在 jthread 上触发了它就不必发生，因此我很困惑。
例子：
#include <thread>
#include <iostream>
void foo()
{
std::cout << "foo()" << std::endl;
}
int main()
{
std::jthread{foo};
std::thread{foo}.join();
}
这输出：
foo()
foo()
ThreadSanitizer 也不报告问题，但我想得到标准的一些确认。
我尝试从我的代码库中提取一个最小的工作示例：
#include <concepts>
enum class unit_type
{
};
template <typename Candidate>
concept unit_c = requires()
{
requires std::semiregular<Candidate>;
{ Candidate::type } -> std::same_as<const unit_type&>;
};
struct unit
{
static constexpr unit_type type{};
};
template<unit_c auto unit_1, unit_c auto unit_2>
struct unit_product
{
static constexpr unit_type type{};
};
template <unit_c Unit1, unit_c Unit2>
consteval unit_c auto operator*(Unit1 unit_1, Unit2 unit_2) noexcept
{
return unit_product<unit_1, unit_2>{};
}
int main()
{
constexpr unit_c auto a = unit{} * unit{};
return 0;
}
上面的代码编译得很好。但为什么？我认为不能将 …
%w 和 %W 如下所示： Str = string.gsub(Str, \xe2\x80\x9c%f[%w]cat%f[%W]\xe2\x80\x9d
小 %w 和大 %W 有什么区别？
\n以下是更多示例： for _ in string.gmatch(\xe2\x80\x9c\\n\xe2\x80\x9d .. Str .. \xe2\x80\x9c\\n\xe2\x80\x9d, \xe2\x80\x9c%Wcat%W\xe2\x80\x9d) do ,
if Pos1 == 0 or string.find(Str, \xe2\x80\x9c^%W\xe2\x80\x9d, Pos1) then
我知道 %w 匹配单词字符
\n所以我希望 %W 匹配大写单词字符？
\n我正在使用 Postgres（通过 Supabase）和 Node（通过 Vercel 上的 NextJS）。
我有一个表report，其中包含枚举列region，并且generated_text是由人工智能生成的内容。
create type region as enum (
'America',
'Europe',
'Asia',
'Africa'
);
create table report (
id serial primary key,
region region,
generated_text: text
);
用户选择他们的区域，然后购买报告。购买记录在连接表中report_user。
create table report_user(
id serial primary key,
report uuid NOT NULL,
user: uuid NOT NULL
)
当用户进行购买时：
report用户之前未购买过的行，则该行将返回给他们。generated_text该请求非常慢并且用户体验很差。我想提高用户的速度，这只能通过report在需要之前创建行来完成。我可以批量创建一些，但我不知道哪些区域会更受欢迎（我简化了我的示例，我的实际应用程序有更多的过滤器，因此有很多潜在的组合）。
report 当用户购买了report特定过滤器的所有行时，有没有办法运行后台任务来创建新任务region？
我正在处理患者就诊的数据，这些数据表明患者接受各种药物剂量的日期。这是一个示例（数字表示剂量）：
patient <- c("patient1", "patient1", "patient1", "patient2", "patient2", "patient2")
date <- c(2010, 2011, 2012, 2010, 2013, 2018)
drug1 <- c(0, 1, 2, 0, 0, 3)
drug2 <- c(0, 0, 1, 2, 0, 3)
myinput <- data.frame(patient, date, drug1, drug2)
> myinput
patient date drug1 drug2
1 patient1 2010 0 0
2 patient1 2011 1 0
3 patient1 2012 2 1
4 patient2 2010 0 2
5 patient2 2013 0 0
6 patient2 2018 3 3
我想确定每种药物开始治疗的日期：
patient <- c("patient1", "patient2") …为了使用tabulate很好地打印数据帧，以便将NaN和NaT打印为空单元格，我已经成功地使用了它：
print(tabulate(df.astype(object).fillna("")))
现在，这会导致以下警告：
FutureWarning：在 .fillna、.ffill、.bfill 上向下转换对象 dtype 数组已被弃用，并将在未来版本中更改。改为调用 result.infer_objects(copy=False) 。
我不知道现在我应该做什么。我当然不知道infer_objects(copy=False)有什么帮助，因为这里的重点确实是强制将所有内容转换为字符串表示形式并用空字符串填充缺失值。
假设我们在 2D 空间中有 n 个位于凸位置的点。精确地选择（n，k）个不同的凸k边形（非退化）。是否有任何现有算法可以在 O(n log n) 时间内运行（对于固定 k）来计算包含原点的多边形数量？
我试图在文献中寻找任何此类算法，但只找到了 k=3 的算法。
uretprobe我在尝试使用with时遇到了问题bpf_override_return。我附加uretprobe了一个返回当前实时值的 Python 库函数。我的目标是用不同的较旧时间修改时间，但遇到以下问题：收到的错误消息是：无法创建 bpf perf link：无效参数。
内核端代码如下：
SEC("uretprobe/_PyTime_GetSystemClock")
int _PyTime_GetSystemClock_bpf(struct pt_regs *ctx)
{
u64 id = bpf_get_current_pid_tgid();
u32 pid = id >> 32;
u32 kZero = 0;
u32 *appPid = bpf_map_lookup_elem(&app_pid_map, &kZero);
if (appPid)
{
if (pid != *appPid && pid != 1369246)
{
return 0;
}
}
else
{
return 0;
}
u64 time = (PT_REGS_RC(ctx));
bpf_printk("[_PyTime_GetSystemClock_bpf]Info: called :%lu & time is:%llu", pid, time);
u64 t = 1706533301399118410; // Some time value to overwrite …Pyarrow 将在 pandas 的下一个主要版本（pandas 3.0）中成为 pandas 的必需依赖项
-每次我在 PyCharm 上执行“import pandas as pd”时都会出现此错误
给我解决方案我应该安装或升级什么。
我有一个非常大的 8GB 数组，uint64_t需要写入文件。由于某种原因，fwrite()只写入 290MB（正好 305,131,520 字节），然后就停止了。我的程序正在使用 CPU 的完整核心（此时它唯一的工作是写入文件），但任务管理器显示磁盘活动为 0。我必须按 Ctrl+C 来停止它。这是我将数组写入文件的代码：
void writeToFile(char* fileName, u64* array, size_t arraySize)
{
FILE* fp;
fp = fopen(fileName, "wb");
if (fp == NULL)
{
printf("Unable to write file");
}
fwrite(array, 8, arraySize, fp);
fclose(fp);
}
如果我在 Visual Studio 中编译，它可以正常工作并写入整个数组。不过，我喜欢在 Visual Studio 中编写代码，然后使用 CodeBlocks 和 gcc 进行编译（gcc 具有更好的优化）。使用gcc编译时，无法写入超过290MB。这里有什么问题？
注意：我正在 Windows 上为 Windows 进行编译，并且该程序正在写入 Gen 4 NVMe SSD，因此写入时间应该小于 10 秒。我用的gcc是x86_64-w64-mingw32-gcc.exeCodeBlocks自带的。
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好的，这是一个最小的可重现程序：
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdint.h>
#include <inttypes.h> …