我试图在C++中使用位字段来实现特定的类大小,但由于某种原因它比我预期的要大.
问题是,一个32位(4字节)的类报告(当作为参数传递时sizeof)5个字节.下面的示例类:
typedef unsigned char u8;
typedef unsigned int u32;
class Test {
u8 four_bit_field : 4;
u8 eight_bit_field;
u32 twenty_bit_field : 20;
}__attribute__((packed));
如果切换four_bit_field和eight_bit_field位置,则sizeof返回适当的大小,4个字节.我相信它可能是一个内存排列问题.
那么,有人知道这种行为背后的原因吗？而且,最重要的是,如何在不切换任何位置的情况下解决这个问题.
我正在使用Spark构建随机森林模型，我想保存它以便以后使用。我在没有HDFS的pyspark（Spark 2.0.1）上运行此文件，因此文件被保存到本地文件系统。
我已经尝试这样做：
import pyspark.sql.types as T
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.classification import RandomForestClassifier
data = [[0, 0, 0.],
[0, 1, 1.],
[1, 0, 1.],
[1, 1, 0.]]
schema = T.StructType([
T.StructField('a', T.IntegerType(), True),
T.StructField('b', T.IntegerType(), True),
T.StructField('label', T.DoubleType(), True)])
df = sqlContext.createDataFrame(data, schema)
assembler = VectorAssembler(inputCols=['a', 'b'], outputCol='features')
df = assembler.transform(df)
classifier = RandomForestClassifier(numTrees=10, maxDepth=15, labelCol='label', featuresCol='features')
model = classifier.fit(df)
model.write().overwrite().save('saved_model')
然后，加载模型：
from pyspark.ml.classification import RandomForestClassificationModel
loaded_model = RandomForestClassificationModel.load('saved_model')
但是我得到这个错误：
Py4JJavaError: An error occurred while calling o108.load.
: …我想以编程方式在 Jupyter 笔记本中创建多个单元格。
有了这个功能，我可以创建一个单元格
def create_new_cell(contents):
from IPython.core.getipython import get_ipython
shell = get_ipython()
shell.set_next_input(contents, replace=False)
但是，如果我尝试多次调用它，例如，从 for 循环中，像这样
for x in ['a', 'b', 'c']:
create_new_cell(x)
它只会创建一个包含列表中最后一项的单元格。我试图找出是否有“刷新”功能或类似的功能，但没有成功。
有谁知道如何以编程方式正确编写多个单元格？
我试图从IPython笔记本中导出一些图。搜索我已经找到了这个问题，可以对问题进行排序。正如答案中指出的那样，我必须savefig在与plot命令相同的单元格中进行调用。
我的问题是，为什么这些呼叫必须在同一单元格中？我的笔记本服务器以--pylab=inline模式启动。如果不是内联，则可以很好地导出绘图。