小编Wan*_*ang的帖子

我试过conda search --outdated,有很多过时的软件包,例如scipy是0.17.1但是最新的是0.18.0.但是,当我这样做的时候conda update --all.它不会更新任何包.

更新1

conda update --all --alt-hint

Fetching package metadata .......
Solving package specifications: ..........

# All requested packages already installed.
# packages in environment at /home/user/opt/anaconda2:
#

更新2

我可以单独更新这些包.我能做到conda update scipy.但为什么我不能一次更新所有这些？

Qt4和Qt5具有不同的头文件组织.所以我需要检查qt版本以包含不同的东西,例如:

#if QT_VERSION >= 0x050000
    #include <QtMultimedia>
#endif

然而,这似乎不起作用.QT_VERSION尚未定义.我怎么解决这个问题？

对于编辑某些配置文件(例如mozilla),这是一个非常烦人的限制prefs.js.它通常包含比这更长的行.

我遇到了一个需要保留映射源信号参数的问题.到目前为止,我只找到了没有任何参数映射信号的示例.例如,clicked()信号:

signalMapper = new QSignalMapper(this);
signalMapper->setMapping(taxFileButton, QString("taxfile.txt"));

connect(taxFileButton, SIGNAL(clicked()),
     signalMapper, SLOT (map()));

connect(signalMapper, SIGNAL(mapped(QString)),
     this, SLOT(readFile(QString)));

但是,我需要使用自己的参数映射一些信号,例如clicked(bool)信号,然后SLOT需要有两个参数doStuff(bool,QString):

connect(taxFileButton, SIGNAL(clicked(bool)),
     signalMapper, SLOT (map()));

connect(signalMapper, SIGNAL(mapped(QString)),
     this, SLOT(doStuff(bool,QString)));

但是,它不像这样工作？有什么工作吗？

谢谢!

我有这些行：

tags: List[Optional[str]] = [None, "adf"]
x: List[str] = list(filter(lambda x: x is not None, tags))

mypy 出错了Argument 2 to "filter" has incompatible type "List[Optional[str]]"; expected "Iterable[str]"有没有办法输入 lambda 提示？

我找不到任何方法来确定数组是否是记录数组:

>>> import numpy as npy
>>> c0=npy.array([1,2])
>>> c=c0.view(dtype=[('x',int),('y',int)])
>>> c
array([(1, 2)], 
      dtype=[('x', '<i8'), ('y', '<i8')])

类型总是numpy.ndarray

>>> type(c)
<type 'numpy.ndarray'>
>>> isinstance(c,npy.recarray)
False

元素类型总是numpy.void

>>> type(c[0])
<type 'numpy.void'>

现在我使用dtype.fields来确定它:

>>> def isRecarray(a):
    return a.dtype.fields != None

>>> isRecarray(c0)
False
>>> isRecarray(c)
True

有没有官方的方法来确定数组是否是记录数组？

我遇到了一个问题。当我使用类似的东西时，std::function<A(Fs...)>它不起作用，但std::function<A(Fs..., B)>确实起作用。这是在 Clang 8.0 下；它在 GCC 下都不起作用。这是示例：

#include <functional>
template<typename A, typename B, typename ...Fs>
void func_tmpl1(std::function<A(Fs..., B)> callable)
{
}
template<typename A, typename ...Fs>
void func_tmpl2(std::function<A(Fs...)> callable)
{
}
class Cls1{};
void func0(std::function<void(float, Cls1)> callable)
{

}

int main()
{
    std::function<void(float, Cls1)> f1 = [](float a, Cls1 b){};
    func0(f1);
    func0([](float a, Cls1 b){});
    func_tmpl1<void, Cls1, float>(f1); // fails in GCC
    func_tmpl2<void, float, Cls1>(f1);

    func_tmpl1<void, Cls1, float>( // fails in GCC
        [](float a, Cls1 b)
        { …

当派生类使用基类构造函数时，推导似乎总是失败。但是，当基类有很多构造函数时，重新定义所有构造函数是非常笨拙的。当基类用新的构造函数快速演化时，这也是一种痛苦。旧问题是在 2 年前提出的，所以我想知道：当 c++17 和 c++2a 可用时，2020 年是否有任何解决方法？

template<typename ...As>
class base_t
{
public:
    base_t(As... args){}
};

template<typename ...As>
class A_t: public base_t<As...>
{
public:
    A_t(As... args): base_t<As...>{args...} {};
};

template<typename ...As>
class B_t: public base_t<As...>
{
    using base_t<As...>::base_t;
};

int main()
{
    base_t a{1, 2.0f};
    A_t{1, 2.0f};
    B_t{1, 2.0f}; //fails unless explicitly specialize the template
    return 0;
}

根据@Sam 和@Barry 的更新：

扣除指南非常有帮助。但是，对于稍微复杂一点的情况，它仍然会失控：

template <typename A>
struct D_t {
    A x;
    D_t(A x) :x{x} {}
};
template<typename A, …

我经常使用布尔数组。所以我也想在cython中这样做。但是，我只是不能使新的memoryview接口在numpy bool矩阵上工作。

这是我的测试：

def test_oldbuffer_uint8(np.ndarray[np.uint8_t, ndim=2] input):
    cdef size_t i, j
    cdef long total = 0
    cdef size_t J = input.shape[0]
    cdef size_t I = input.shape[1]
    for j in range(J):
        for i in range(I):
            total +=input[i, j]
    return total


def test_memview_uint8(np.uint8_t[:,:] input):
    cdef size_t i, j
    cdef long total = 0
    cdef size_t J = input.shape[0]
    cdef size_t I = input.shape[1]
    for j in range(J):
        for i in range(I):
            total +=input[i, j]
    return total


def test_oldbuffer_bool(np.ndarray[np.uint8_t, ndim=2, cast=True] input):
    cdef …

我想要cmd > >(tee -a {{ out.log }}) 2> >(tee -a {{ err.log }} >&2)在 python 子进程中具有类似效果的东西，而不需要调用tee. 基本上将 stdout 写入 stdout 和 out.log 文件，并将 stderr 写入 stderr 和 err.log 文件。我知道我可以使用循环来处理它。但由于我的代码中已经有很多 Popen、subprocess.run 调用，而且我不想重写整个事情，我想知道是否有某个包提供的更简单的接口可以让我做类似的事情：

subprocess.run(["ls", "-l"], stdout=some_magic_file_object(sys.stdout, 'out.log'), stderr=some_magic_file_object(sys.stderr, 'out.log') )