我有一个共享对象(因此 - 相当于Windows dll的Linux),我想导入并使用我的测试代码.
我确定这不是那么简单;)但这是我想做的事情..
#include "headerforClassFromBlah.h"
int main()
{
load( "blah.so" );
ClassFromBlah a;
a.DoSomething();
}
我认为这是一个非常基本的问题,但是在搜索网页时我找不到任何跳出来的东西.
我在带有TreeNodes表的DB中有一个树结构.该表有nodeId,parentId和parameterId.在EF中,结构类似于TreeNode.Children,其中每个子节点都是TreeNode ...我还有一个包含id,name和rootNodeId的Tree表.
在一天结束时,我想将树加载到TreeView中,但我无法想象如何一次加载它.我试过了:
var trees = from t in context.TreeSet.Include("Root").Include("Root.Children").Include("Root.Children.Parameter")
.Include("Root.Children.Children")
where t.ID == id
select t;
这将使我成为前两代而不是更多.如何使用所有代和其他数据加载整个树？
如何创建网格但不加载任何数据？
如果我省略该url选项,则loadError触发回调.
目前我们设置url:NoData.jsonNoData.json是一个静态文件,其中没有行.
问题在于我们的loadComplete回调,如果网格不包含任何数据,我们想要消息 - 除了我们不想在初始加载时显示此消息.目前我们处理如下:
//jqGrid load complete handler
function loadComp(grid) {
if (grid.getGridParam("url") != "NoData.json" && grid.getGridParam("records") == 0) {
setStatus("Your search did not return any results");
}
}
这看起来有点hacky ..想让网格最初没有加载任何数据.
有任何想法吗？
假设您在Javascript中将SRC分配给IMG标记.它是一个大型SRC,您希望在加载完成之前取消它.将SRC分配给另一个图像不会阻止数据加载.
也就是说,在加载过程中,您可以将SRC分配给另一个较小的图像,较小的图像将被加载并显示在浏览器中.但是,原始SRC仍在继续下载.
同样,删除IMG节点不会阻止SRC继续下载.请不要猜猜,看看重复步骤.
摄制
(1)在Windows中的Chrome中加载此URL:http: //68.178.240.17/imgLoadTest/imgLoadTest.htm
(2)按CTRL-SHIFT-J打开开发人员面板
(3)在Chrome开发人员面板的顶行图标上,点击网络图标以观看网络活动.
(4)在步骤1中加载的网页上,单击"加载图像"按钮,并在开始加载大型(32meg)图像时观察开发人员面板.
(5)在网页上单击"尝试取消"按钮以加载其他图像.
(6)加载小图像,但在开发人员面板中观察网络并注意到大图像继续下载.
怎么unloadable办？
我在thinkbot的高压页控制器中看到了这个.thinkbot博客unloadable,但我仍然不清楚它的作用.
我在pandas模块上读取CSV(或txt文件)时遇到问题因为numpy的loadtxt函数需要花费太多时间,所以我决定使用pandas read_csv.
我想从txt文件中创建一个numpy数组,其中四列用空格分隔,并且行数非常多(例如,256 ^ 3.在本例中,它是64 ^ 3).
问题是我不知道为什么,但似乎pandas的read_csv总是跳过csv(txt)文件的第一行(第一行),从而减少一个数据.
这是代码.
from __future__ import division
import numpy as np
import pandas as pd
ngridx = 4
ngridy = 4
ngridz = 4
size = ngridx*ngridy*ngridz
f = np.zeros((size,4))
a = np.arange(size)
f[:, 0] = np.floor_divide(a, ngridy*ngridz)
f[:, 1] = np.fmod(np.floor_divide(a, ngridz), ngridy)
f[:, 2] = np.fmod(a, ngridz)
f[:, 3] = np.random.rand(size)
print f[0]
np.savetxt('Testarray.txt',f,fmt='%6.16f')
g = pd.read_csv('Testarray.txt',delimiter=' ').values
print g[0]
print len(g[:,3])
显示为输出的f [0]和g [0]有很多,但它没有,表明大熊猫正在跳过第一行Testarray.txt.此外,加载文件g的长度小于数组的长度f.
我需要帮助. …
在Linux机器上,我需要显示上周每小时的平均CPU利用率.这些信息是否记录在某处？或者我是否需要编写一个每15分钟唤醒一次的脚本来将/ proc/loadavg复制 到日志文件中？
编辑:我不允许使用Linux以外的任何工具.
在Java中,我通过这种方式加载外部类(在.jar文件中):
ClassLoader classLoader = new URLClassLoader(new URL[] {
new File("module.jar").toURI().toURL()});
Class clazz = classLoader.loadClass("my.class.name");
Object instance = clazz.newInstance();
//check and cast to an interface, then use it
if (instance instanceof MyInterface)
...
它工作正常.
====================
现在我想在Scala中做同样的事情.我有一个trait名字Module(Module.scala):
trait Module {
def name: String
}
object Module {
lazy val ModuleClassName = "my.module.ExModule"
}
我编写了一个扩展模块Module,然后将其编译为module.jar:
package my.module
import Module
object ExModule extends Module {}
然后我用这段代码加载它:
var classLoader = new URLClassLoader(Array[URL](
new File("module.jar").toURI.toURL))
var …我想用node.js和MongoDB编写一个Web应用程序,我有任务甚至测试它.我想知道是否有任何工具,如JMeter或其他任何工具,用于Node.js的负载/压力测试？
编辑
我的应用程序将是信息提取类应用程序,客户端期望一个文档的提取不应超过10秒.目前我有相同的应用程序用C#编写,但它没有扩展到客户的期望.然后我遇到了这个美丽而快速的Node.js. 我认为Node.js可以帮到我很多.
请指教!!!
我有一套Keras模型(30),我使用以下方法训练和保存:
model.save('model{0}.h5'.format(n_model))
当我尝试加载它们load_model时,每个模型所需的时间非常大并且是增量的.加载完成如下:
models = {}
for i in range(30):
start = time.time()
models[i] = load_model('model{0}.h5'.format(ix))
end = time.time()
print "Model {0}: seconds {1}".format(ix, end - start)
输出是:
...
Model 9: seconds 7.38966012001
Model 10: seconds 9.99283003807
Model 11: seconds 9.7262301445
Model 12: seconds 9.17000102997
Model 13: seconds 10.1657290459
Model 14: seconds 12.5914049149
Model 15: seconds 11.652477026
Model 16: seconds 12.0126030445
Model 17: seconds 14.3402299881
Model 18: seconds 14.3761711121
...
每个模型都非常简单:2个隐藏层,每个10个神经元(大小约50Kb).为什么装载需要这么多,为什么时间增加？我错过了什么(例如模型的关闭功能？)
解
我发现加速模型的加载最好将网络结构和权重存储到两个不同的文件中:保存部分:
model.save_weights('model.h5')
model_json = model.to_json()
with …