只是想知道是否有人知道是否有任何MSBuild入门套件.
我对初学者工具包的意思是,从它的外观大多数构建到有点相同的步骤,在这里和那里进行微小的改变(即大多数构建将运行测试,覆盖,压缩结果,生成报告,部署等) .大多数人一般都希望从CI构建,测试构建,发布构建大致相同,只是在这里和那里进行微小的更改.
现在不要误解我的意思,我认为大多数脚本最终都是完全不同的.但我不禁想到,大多数人的生活都相当相似.
因此,有没有人知道任何"初学者工具包"有一个dev/CI /测试/发布版本与大多数人想要的常见任务,你可以开始改变和修改?
干杯安东尼
所以我的asp.net非常生疏,我正在努力重新回到最佳实践中.所以,我掏出google并开始寻找示例,示例和教程,但我能找到什么?即使在"最新"技术出现之前,往往会在石器时代发布的旧硬壳.
当然,这些概念可能仍然存在.但实际的实现基本上没用.我正在寻找使用Linq的东西,n层(不是层.层可以是层,但层不一定是层)某种当前的ORM(L2S,EF等)和一些现实世界东西,不是abitrary和无用的例子.
有没有人有任何指针?
我正在开发一个需要读取不同dBase文件的程序.我似乎只能找到dBaseIII plus文件进行测试.有谁知道我在哪里可以找到测试包或什么?我需要在不同版本的dBase上测试这段代码.
是否有一种 Pythonic 方法可以从列表或 numpy 数组中选择 N 个连续元素。
所以假设:
Choice = [1,2,3,4,5,6]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我想通过在选择中随机选择元素 X 以及选择后的 N-1 个连续元素来创建一个长度为 N 的新列表。
因此,如果:
X = 4
N = 4
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
结果列表将是:
Selection = [5,6,1,2]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我认为类似于以下内容的内容会起作用。
S = []
for i in range(X,X+N):
S.append(Selection[i%6])
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
但我想知道是否有一个 python 或 numpy 函数可以一次选择更有效的元素。
我正在尝试使用python-oauth2为instapaper实现xauth.我能找到oauth的样本,但我没有找到任何xauth.有人可以共享样本或api文档吗?
我想和RabbitMQ一起使用MassTransit总线.但我无法找到一个简单的例子.我正在寻找能让我入门的例子.
我试过了什么
请提供您的建议.
晚上好.我正在尝试用质量好的声音库写一个简单的midi播放器.面对播放midi文件的问题.问题是midi的所有曲目(鼓,鼓,贝斯,合成器等)都播放了,但它们只演奏一个乐器.我找到了OS X的解决方案,我需要iOS解决方案.我是否必须使用kAudioUnitSubType_Sampler为每个乐器audioUnit创建?
提示可以实时更改所选通道上的仪器吗?如何实施?对不起我的英语不好 ((
这是我的代码,它无法正常工作:
// Create a client
MIDIClientRef virtualMidi;
Check(MIDIClientCreate(CFSTR("Virtual Client"),
MyMIDINotifyProc,
NULL,
&virtualMidi));
// Create an endpoint
MIDIEndpointRef virtualEndpoint;
Check(MIDIDestinationCreate(virtualMidi, CFSTR("Virtual Destination"), MyMIDIReadProc, samplerUnit, &virtualEndpoint));
// Initialise the music sequence
NewMusicSequence(&midiSequence);
if (!midiFilePath) {
midiFilePath = [[NSBundle mainBundle]
pathForResource:@"carelesswhisper"
ofType:@"mid"];
}
NSLog(@"midiFilePath %@", midiFilePath);
// Create a new URL which points to the MIDI file
NSURL * midiFileURL = [NSURL fileURLWithPath:midiFilePath];
MidiParser *midiParser = [[MidiParser alloc] init];
NSData *data = [NSData dataWithContentsOfFile:midiFilePath];
[midiParser parseData:data];
NSString *midiInfo = …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我添加这样的样本:
var store:HKHealthStore?
date = NSDate()
let type = HKQuantityType.quantityTypeForIdentifier(HKQuantityTypeIdentifierDietaryVitaminA)
quantity = HKQuantity(unit: HKUnit.gramUnitWithMetricPrefix(.Micro), doubleValue: 100)
let sample = HKQuantitySample(type: type, quantity: quantity, startDate: date, endDate: date)
store.saveObject(sample, withCompletion: { (success, error) -> Void in
if(error != nil) {
println("Error saving sample: \(error.localizedDescription)")
}else{
println("Sample saved successfully!")
}
})
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
当我想删除这个示例时,我执行:
store.deleteObject(sample, withCompletion: {(success, error) -> Void in
if(error != nil) {
println("Error deleting sample: \(error.localizedDescription)")
}else{
println("Sample deleted successfully!")
}
})
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
并且它返回我:删除样本时出错:找不到对象每次我对startDate和endDate使用相同的'date'.我尝试过let sample = HKQuantitySample(type: type, quantity: quantity, startDate: …
不确定我是否正确标题,因为我不完全理解以下行为的原因:
dfSet <- data.frame(ID = sample(1:15, size = 15, replace = FALSE), va1 = NA, va3 = 0, stringsAsFactors = FALSE)
dfSet[1:10, ]$va1 <- 'o1'
dfSet[11:15, ]$va1 <- 'o2'
dfSet[dfSet$ID %in% sample(dfSet[dfSet$va1 == 'o1', ]$ID, 7, replace = FALSE), ]$va3 <- 1
print(length(unique(dfSet$ID)))
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我希望最终的印刷品显示15,但事实并非如此.而是出现13或14并且dfSet被修改,至少有两行具有相同的ID.看来这部分代码:
dfSet[dfSet$ID %in% sample(dfSet[dfSet$va1 == 'o1', ]$ID, 7, replace = FALSE), ]$va3 <- 1
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
修改$ ID列 - 我不知道为什么?
解决方法:
temp <- sample(dfSet[dfSet$va1 == 'o1', ]$ID, 7, replace = FALSE)
dfSet[dfSet$ID %in% temp, ]$va3 <- 1
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
在这种情况下,一切都按预期工作 - …
给定这样的数据集:
import pandas as pd
rows = [{'key': 'ABC', 'freq': 100}, {'key': 'DEF', 'freq': 60},
{'key': 'GHI', 'freq': 50}, {'key': 'JKL', 'freq': 40},
{'key': 'MNO', 'freq': 13}, {'key': 'PQR', 'freq': 11},
{'key': 'STU', 'freq': 10}, {'key': 'VWX', 'freq': 10},
{'key': 'YZZ', 'freq': 3}, {'key': 'WHYQ', 'freq': 3},
{'key': 'HOWEE', 'freq': 2}, {'key': 'DUH', 'freq': 1},
{'key': 'HAHA', 'freq': 1}]
df = pd.DataFrame(rows)
df['percent'] = df['freq'] / sum(df['freq'])
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
[出去]:
key freq percent
0 ABC 100 0.328947
1 DEF 60 0.197368
2 …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)