标签: equivalent

是否有JSON 的XSLT等价物？允许我对XSON进行转换的事情,比如XSLT对XML做的转换.

可能重复:
如何获取Java中的第一个非null值？

是否可以在Java中执行类似于以下代码的操作

int y = x ?? -1;

更多关于 ？？

问:我们在Python中与Ruby版本管理器'rvm'有任何功能相同的东西吗？

(RVM可让您轻松切换完全不同版本的Ruby解释器之间和不同组的宝石(模块).有关解释的下载,编译安装开关(-s)和宝石的一切都将通过调用RVM照顾.这是全部在您的常规用户帐户下运行.)

我需要byte[]用一个非零值填充一个.如何在C#中执行此操作而不循环遍历byte数组中的每个？

更新:评论似乎将此分为两个问题 -

1. 是否有一个Framework方法来填充可能类似于的byte [] memset
2. 当我们处理一个非常大的数组时,最有效的方法是什么？

我完全同意,正如埃里克和其他人所指出的,使用一个简单的循环就可以了.问题的关键是看我是否可以学习一些关于C#的新东西:)我认为Juliet的并行操作方法应该比简单的循环更快.

基准: 感谢Mikael Svenson:http://techmikael.blogspot.com/2009/12/filling-array-with-default-value.html

事实证明,for除非你想使用不安全的代码,否则简单的循环是可行的.

抱歉我的原帖不清楚.埃里克和马克的评论都是正确的; 需要有更多专注的问题.感谢大家的建议和回应.

有没有办法在Python中执行以下预处理程序指令？

#if DEBUG

< do some code >

#else

< do some other code >

#endif

BigDecimal是一个java.math包中的类,它具有处理大量特定规模的许多好处.c#中是否存在具有此功能的等效类或数据类型.

什么是C#等效的Python切片操作？

my_list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g']
result1 = my_list[2:4]
result2 = my_list[1:]
result3 = my_list[:3]
result4 = my_list[:3] + my_list[4:]

这里有一些内容,但它很难看,并没有解决切片的所有用途,以至于没有明显回答这个问题.

我有一个带有一些静态成员的类,我想运行一些代码来初始化它们(假设这段代码不能转换成简单的表达式).在Java中,我会这样做

class MyClass {
    static int myDatum;

    static {
        /* do some computation which sets myDatum */
    }
}

除非我弄错了,C++不允许这样的静态代码块,对吧？我应该做什么呢？

我想要解决以下两个选项:

1. 进程加载时(或加载此类的DLL时)会发生初始化.
2. 初始化在首次实例化类时发生.

对于第二种选择,我在考虑:

class StaticInitialized {
    static bool staticsInitialized = false;

    virtual void initializeStatics();

    StaticInitialized() {
        if (!staticsInitialized) {
            initializeStatics();
            staticsInitialized = true;
        }
    }
};

class MyClass : private StaticInitialized {
    static int myDatum;

    void initializeStatics() {
        /* computation which sets myDatum */
    }
};

但这是不可能的,因为C++(目前？)不允许初始化非const静态成员.但是,至少可以通过表达式将静态块的问题减少到静态初始化的问题......

我需要setTimeOut(call function(),milliseconds);android 的等效代码.

setTimeOut(call function(),milliseconds);

在R中,有一个相当有用的replace功能.实质上,它在数据帧的给定列中进行条件重新赋值.它可以这样使用: replace(df$column, df$column==1,'Type 1');

在熊猫中实现相同目标的好方法是什么？

我应该使用lambda apply吗？(如果是这样,我如何获得对给定列的引用,而不是整行).

我应该使用np.where的data_frame.values？看来我在这里错过了一件非常明显的事情.

任何建议表示赞赏.