小编MSa*_*ers的帖子

在Erlang Digraphs中的状态

Erlang有向图模块通过改变状态让我感到惊讶.

在Erlang中处理其他数据结构模块时,例如sets模块,传入的数据结构的实例是未修改的.该函数返回一个新的,更改的版本,例如

>S = sets:new().
>sets:size(S).
0
>T = sets:add_element(S, "element").
>sets:size(S).
0
>sets:size(T).
1
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这不是处理有向图模块时的行为.

>G = digraph:new().
>digraph:no_vertices(G).
0
>digraph:add_vertex(G, "vertex").
>digraph:no_vertices(G).
1
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首先,为什么有向图库在这方面有所不同?

其次,更重要的是,digraph模块如何针对现有绑定添加新状态?

我假设状态存储在另一个进程中,digraph模块使用现有的和未改变的绑定G进行识别.是这种情况吗?或者是否有其他方法可以修改与绑定相关联的状态?

erlang directed-graph

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从STL std :: queue中删除而不破坏已删除的对象?

我可以在STL容器(队列和列表)上找到的所有文档都说,对于任何remove函数,都会调用被删除对象的析构函数.这意味着每当我想要一个只需要对它们执行某些操作的对象列表的队列时,我就不能使用std :: queue.

我希望能够在排队让我对他们做某事时将对象添加到队列中.然后我想在完成它们之后将它们从它上移除,而不会破坏有问题的物体.从我读过的文档中看似不可能.我误读了文档吗?除了在调用pop_front时没有调用被删除对象的析构函数的基本"队列"之外,STL中是否存在另一种类型的队列?

编辑澄清:在我的情况下,我正在使用指针列表.像这样的东西:

   dbObject *someObject;
   queue<dbObject *> inputQueue;
   inputQueue.push_back(someObject);

   ...

   dbObject *objectWithInput = inputQueue.front();
   //handle object's input...
   inputQueue.pop_front(); // Remove from queue... destroyed now?
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c++ queue stl

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第三个参数std :: accumulate的充分理由?

我刚刚写了一个小帮手函数作为包装std::accumulate:

template <typename FwdIter> inline
auto accumulate(FwdIter begin, FwdIter end) -> std::iterator_traits<FwdIter>::value_type
{
    return std::accumulate(begin, end, std::iterator_traits<FwdIter>::value_type());
}
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我可能在这里忽略了一些东西.为什么这不是现有的超载std::accumulate?功能显得如此明显,以至于不容忽视; 有人有充分理由强制要求第三个参数.

(另请参阅了解std :: accumulate - 我理解为什么你希望能够提供初始值,我只是不明白为什么它是强制性的)

c++ c++11

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在for循环中重新排序测试条件:编译器错误?

我有一个存储在数组中的树,我正在尝试找到一个特定的节点:

std::vector<Node> nodes = ...
const unsigned short sentinel = -1;
unsigned short index = 0;
for (Node* node = &nodes[index]; // root node
     index != sentinel;
     node = &nodes[index])
{
    if (foo(*node)) {
       index = node->left;
    } else {
       index = node->right;
    }
}
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换句话说,没什么特别的.但是,MSVC 2012失败,尝试访问nodes[sentinel]超出范围.事实证明它首先计算&nodes[index],然后测试index.(调试模式,无优化).

对我来说,这看起来像代码生成错误,但我至少在十年内没有看到过这样的错误.这是简单的未经优化的代码.当然,即使重新排列,nodeindex测试之前实际上并没有被使用,并且在x86上拥有这样的越界指针并不是非常不安全,但是MSVC vector<>在该非法索引上是合理的断言.

干净的构造并再次检查组件; 它是可重复的.树也不是空的,总是有一个根节点.

我忽略了什么,或者这真的是一个严重的编译器错误?

c++ visual-c++

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所有指标都可以用来确定项目是否朝着错误的方向发展

通常看到大多数项目由于许多原因而在开发之间丢失,一些可以修复,一些不能修复.您能否请一并指出可以指出这一点的各种指标,并随时分享您可能有所帮助的经验.

提前致谢.

project-management

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确定核心i5/7架构上的程序运行时

当准确地确定算法在我的程序中运行的速度时,我总是将QueryPerformanceCounter()与QueryPerformanceFrequency()一起使用,但是当我使用核心i5/7架构时会发生什么?

涡轮增压是否有可能突然在我的算法中间跳了一半,突然我的性能计时器不再准确,因为我的时钟频率不再是常数,或者这真的不是问题吗?如果这是一个问题,那么准确计算算法的更好方法是什么?

c++ windows performance x86

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如何让dot并排绘制连接的子图?

这就是生成的图形当前的外观: 以下是此代码:

  digraph {
  rankdir=TB;
  subgraph cluster01 {
    label="1.fázis"

    aSTART;
    node [shape = doublecircle]; a001; 
    node [shape = ellipse];

    aSTART -> a0 [ penwidth = 3 label = "0" ];
    a0 -> a00 [ penwidth = 3 label = "0" ];  
    a00 -> a001 [ penwidth = 3 label = "1" ];


    a0 -> aSTART [ label = "1" ];  
    a00 -> a00 [ label = "0" ];  
    a001 -> a0 [ label = "0"];
    a001 -> aSTART [ label …
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directed-graph dot graphviz subgraph

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为每个没有定义一个类的类合成默认构造函数是真的吗?

如果类没有构造函数,编译器是否会为它创建一个默认构造函数?

C++新手的程序员经常有两个常见的误解:

为每个没有定义一个类的类合成默认构造函数

来自C++对象模型内部的书

我很茫然...

c++

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使用 std::istream_iterator 最多读取 N 个值

如果我确定我的输入流包含 10 个值,我可以用

std::copy_n(std::istream_iterator<T>(input), 10, output);
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如果我不知道我有多少值,我可以用

std::copy(std::istream_iterator<T>(input), std::istream_iterator<T>(), output);
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我的问题是如何读取最多10 个值。我试图在这里对 I/O 错误保持稳健,但它似乎copy_n会尝试读取输入的末尾(它不知道它应该停止),并且copy不会在 10 个值处停止。我必须自己滚动copy_at_most吗?

(好吧,无论如何,显然对 copy_n 有一些困惑:std::istream_iterator<> 与 copy_n() 和朋友

c++

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“Tensorflow:无法获取 CPU 频率:0Hz”是什么意思?

我正在开始使用张量流,并且我试图理解以下消息:

2022-09-12 09:58:48.355646: W tensorflow/core/platform/profile_utils/cpu_utils.cc:128] Failed to get CPU frequency: 0 Hz 2022-09-12 09:58:48.548392: I tensorflow/core/grappler/optimizers/custom_graph_optimizer_registry.cc:113] Plugin optimizer for device_type GPU is enabled.

我在 M1 上运行并按照以下步骤安装了tensorflow:

https://betterdatascience.com/install-tensorflow-2-7-on-macbook-pro-m1-pro/

我试图了解这些消息是否正常,或者我是否必须修复我的设置中的某些内容。尤其是频率0Hz的消息。有人可以帮助我理解为什么收到这些消息并告诉我是否需要更改我的设置吗?这是正常的吗?

在此输入图像描述

python conda tensorflow

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