标签: on-the-fly

运算符as和泛型类

我正在为CLR脚本编写.NET On-the-Fly编译器,并希望执行方法使得泛型可接受:

object Execute()
{
  return type.InvokeMember(..);
}

T Execute<T>()
{
  return Execute() as T; /* doesn't work:
  The type parameter 'T' cannot be used with the 'as' operator because
  it does not have a class type constraint nor a 'class' constraint */

  // also neither typeof(T) not T.GetType(), so on are possible

  return (T) Execute(); // ok
}
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但我认为运算符as将非常有用:如果结果类型不是T方法将返回null,而不是异常!有可能吗?

.net c# generics operators on-the-fly

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为动态创建的组件分隔vuex存储

这个问题让我陷入了困境.不幸的是,我在这里找不到答案(要求也没有帮助).所以经过一些研究并在这里和那里询问后,似乎我得到了这个问题的解决方案.

如果您有一个问题,您已经知道答案,并且您希望公开记录这些知识,以便其他人(包括您自己)可以在以后找到它.

当然,我的答案可能不是理想的,而且我知道它不是,这是我发帖的关键点 - 改进它.

注意,我没有在示例中使用动作.这个想法是一样的.

让我们首先说明问题:

想象一下,我们有App.vue动态生成其名为的本地组件Hello.

<template>
  <div id="app">
    <div>
      <hello v-for="i in jobs" :key="i" :id="i"></hello>
      <button @click="addJob">New</button>
    </div>
  </div>
</template>   

<script>
import Hello from './components/Hello'

export default {
  components: {
    Hello
  }...
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store.js

export const store = new Vuex.Store({
  state: {
    jobs: []
  }
})
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我们使用v-for指令通过遍历数组来生成组件jobs.我们store现在只state包含一个空数组.按钮New应该做两件事:

1)创建新的组件Hello,换句话说添加元素jobs(让它成为数),其中将要被分配为keyid<hello>,并传递到本地部件如props. …

javascript module store on-the-fly vuex

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在Java应用程序运行时定义类

在Java中,是否可以在应用程序运行时动态创建类定义,然后创建该类的对象?

例如,正在运行的应用程序将读入一个文本文件,该文件包含要包含在新类中的类成员列表.然后,应用程序将根据成员列表定义类定义,然后对其进行实例化.

java runtime-compilation on-the-fly

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修改正在运行的python程序

我启动了一个包含许多嵌套循环的python程序,程序将花费数天时间.我刚刚意识到其中一个循环值是错误的并且产生无限循环.

我不想从零重新启动程序,有没有办法打断当前程序并修改循环范围,这样它才能正常工作,如果它被无限循环捕获而破坏它?

非常感谢您的帮助.

python on-the-fly

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即时创建子域

当一个人注册Blogger或WordPress时,可以立即获得他们自己的子域名.鉴于我拥有自己的VPS/VDS/Dedicated服务器,我怎样才能实现同样的目标?

subdomain dns on-the-fly

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在C中压缩即时压缩库以进行流式传输

对于非常大的文件(4 Gb及以上),是否有用于动态创建zip文件(zip文件格式而不是gzip或任何其他压缩格式)的库(因此我可以在压缩时开始发送文件).

压缩比无关紧要(主要是媒体文件).

该库必须具有c接口,并且可以在Debian和OSX上运行.

c compression streaming zip on-the-fly

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在Haskell中动态减少列表

假设我有一个f接受一些输入并产生数字的函数.在该函数内f,根据输入创建列表,然后减少(例如使用foldl' g)以产生最终输出数.因为毕竟要减少中间列表,是否可以应用reduce函数g 而不表示中间列表.这里的目标是限制用于存储(或表达,如果'存储'不太准确的单词)列表的存储器.

为了说明这个,这个函数foldPairProduct占用O(N1 * N2)了中间列表的空间(由于表达和惰性评估,消耗的空间可能更复杂,但我认为它是成比例的或更糟).以下N1, N2是两个输入列表的大小.

foldPairProduct :: (Num a, Ord a)  => (a -> a -> a) -> [a] -> [a] -> a
foldPairProduct f xs ys = foldl1 f [ x*y | x <- xs, y <- ys]
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逻辑的另一种实现是foldPairProduct',它占用O(2 * 2)空间.

foldPairProduct' :: Num a => (Maybe a -> Maybe a -> Maybe a) -> [a] -> [a] -> Maybe a …
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haskell list reduction on-the-fly

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当程序写入/读取文件时,如何透明地压缩/解压缩文件?

我有一个程序,可以读取和写入非常大的文本文件.但是,由于这些文件的格式(它们是应该是二进制数据的ASCII表示),这些文件实际上非常容易压缩.例如,其中一些文件的大小超过10GB,但gzip的压缩率达到95%.

我无法修改程序,但磁盘空间很宝贵,所以我需要设置一种方法,它可以在透明压缩和解压缩时读取和写入这些文件.

程序只能读写文件,所以据我所知,我需要为输入和输出设置一个命名管道.有些人建议使用压缩文件系统,这似乎也适用.我该如何工作?

技术信息:我在现代Linux上.该程序读取单独的输入和输出文件.它按顺序读取输入文件,但是两次.它按顺序写入输出文件.

linux compression named-pipes on-the-fly

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动态调整载波大小

我正在使用载波,但我遇到了这个问题:假设项目交付后,您需要添加一个区域,其中需要以不同的大小显示系统中的图像。我不想为系统中已经存在的每个图像重新生成新的尺寸。我希望能够在需要视图时生成(并缓存它)。像这样:“ />。如果新的尺寸500x150已经存在,则返回缓存的URL,否则生成它并返回缓存的URL

我非常喜欢Carrierwave,但很遗憾,它没有开箱即用的即时调整大小功能。所有人都说添加此功能应该很简单,但是我什么也没发现。唯一接近的是此上传器https://gist.github.com/DAddYE/1541912 我必须对其进行修改才能使其正常工作,所以这里是我的版本

class ImageUploader < FileUploader
  include CarrierWave::RMagick

  #version :thumb do
  #  process :resize_to_fill => [100,100]
  #end
  #
  #version :thumb_square do
  #  process :resize_to_fill => [100,100]
  #end
  #
  #version :full do
  #  process :resize_to_fit => [550, 550]
  #end


  def re_size(string_size)
    if self.file.nil?
      return self
    end

    begun_at = Time.now
    string_size.gsub!(/#/, '!')
    uploader = Class.new(self.class)
    uploader.versions.clear
    uploader.version_names = [string_size]
    img = uploader.new(model, mounted_as)
    img.retrieve_from_store!(self.file.identifier)
    cached = File.join(CarrierWave.root, img.url)
    unless File.exist?(cached)
      img.cache!(self)

      img.send(:original_filename=, self.file.original_filename)
      size = string_size.split(/x|!/).map(&:to_i)
      resizer = case …
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ruby-on-rails on-the-fly ondemand image-resizing carrierwave

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如何在 TensorFlow 中动态生成训练数据?

我想在 TensorFlow 中创建移动 MNIST 训练集。我一直在考虑在或 using 中创建tf.ReaderBase和发出tf.Example训练序列的子类,但我不确定这是否是处理它的正确方法,以及它首先是否是一个好主意(关于创建的 CPU 负载)训练期间的序列)。tf.ReaderBase.readtf.QueueBase

on-the-fly training-data tensorflow

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