我试图理解rvalue引用并移动C++ 11的语义.
这些示例之间有什么区别,哪些不会执行矢量复制？
std::vector<int> return_vector(void)
{
std::vector<int> tmp {1,2,3,4,5};
return tmp;
}
std::vector<int> &&rval_ref = return_vector();
std::vector<int>&& return_vector(void)
{
std::vector<int> tmp {1,2,3,4,5};
return std::move(tmp);
}
std::vector<int> &&rval_ref = return_vector();
std::vector<int> return_vector(void)
{
std::vector<int> tmp {1,2,3,4,5};
return std::move(tmp);
}
std::vector<int> &&rval_ref = return_vector();
要获得有关媒体文件的大量信息,可以执行此操作
ffmpeg -i <filename>
它会输出很多行,特别是一行
Duration: 00:08:07.98, start: 0.000000, bitrate: 2080 kb/s
我想只输出00:08:07.98,所以我试试
ffmpeg -i file.mp4 | grep Duration| sed 's/Duration: \(.*\), start/\1/g'
但它会打印所有内容,而不仅仅是长度.
甚至ffmpeg -i file.mp4 | grep Duration输出一切.
我如何获得持续时间长度？
关于Pandas pivot方法的文档,我们有:
Examples
--------
>>> df
foo bar baz
0 one A 1.
1 one B 2.
2 one C 3.
3 two A 4.
4 two B 5.
5 two C 6.
>>> df.pivot('foo', 'bar', 'baz')
A B C
one 1 2 3
two 4 5 6
我DataFrame的结构如下:
name id x
----------------------
0 john 1 0
1 john 2 0
2 mike 1 1
3 mike 2 0
我想要这样的东西:
1 2 # (this is the id …我在使用时会看到这些警告trainImplicit:
WARN TaskSetManager: Stage 246 contains a task of very large size (208 KB).
The maximum recommended task size is 100 KB.
然后任务规模开始增加.我试图调用repartition输入RDD,但警告是相同的.
所有这些警告都来自ALS迭代,来自flatMap以及聚合,例如flatMap显示这些警告的阶段的起源(w/Spark 1.3.0,但它们也显示在Spark 1.3.1中):
org.apache.spark.rdd.RDD.flatMap(RDD.scala:296)
org.apache.spark.ml.recommendation.ALS$.org$apache$spark$ml$recommendation$ALS$$computeFactors(ALS.scala:1065)
org.apache.spark.ml.recommendation.ALS$$anonfun$train$3.apply(ALS.scala:530)
org.apache.spark.ml.recommendation.ALS$$anonfun$train$3.apply(ALS.scala:527)
scala.collection.immutable.Range.foreach(Range.scala:141)
org.apache.spark.ml.recommendation.ALS$.train(ALS.scala:527)
org.apache.spark.mllib.recommendation.ALS.run(ALS.scala:203)
从汇总:
org.apache.spark.rdd.RDD.aggregate(RDD.scala:968)
org.apache.spark.ml.recommendation.ALS$.computeYtY(ALS.scala:1112)
org.apache.spark.ml.recommendation.ALS$.org$apache$spark$ml$recommendation$ALS$$computeFactors(ALS.scala:1064)
org.apache.spark.ml.recommendation.ALS$$anonfun$train$3.apply(ALS.scala:538)
org.apache.spark.ml.recommendation.ALS$$anonfun$train$3.apply(ALS.scala:527)
scala.collection.immutable.Range.foreach(Range.scala:141)
org.apache.spark.ml.recommendation.ALS$.train(ALS.scala:527)
org.apache.spark.mllib.recommendation.ALS.run(ALS.scala:203)
我需要:
OpenCV不能用于我的网络摄像头,但python-gst正在工作.这可能使用python-gst吗？
谢谢!
我正在AttributeError加载word2vec存储库中可用的gensim模型:
from gensim import models
w = models.Word2Vec()
w.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)
print w["queen"]
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-8219e36ba1f6> in <module>()
----> 1 w["queen"]
C:\Anaconda64\lib\site-packages\gensim\models\word2vec.pyc in __getitem__(self, word)
761
762 """
--> 763 return self.syn0[self.vocab[word].index]
764
765
AttributeError: 'Word2Vec' object has no attribute 'syn0'
这是一个已知的问题 ？
我有以下字典:
{'a': {'b': {'c': {}}}}
以下是Jinja2模板:
{% for key in dictionary recursive %}
<li>{{ key }}
{% if dictionary[key] %}
<ul>{{ loop(dictionary[key]) }}</ul>
{% endif %}
</li>
{% endfor %}
但Jinja2总是输出:
<ul>
<li>a</li>
<ul>
<li>b</li>
</ul>
</ul>
我的理解是使用递归,它也会向我显示"c"元素,但它只适用于2的深度.为什么dictionary不改变到dictionary[key]每个循环迭代？的dictionary始终是原来的dictionary.
什么是C++最完整的n-ary树实现？我需要一个简单的(不是提升BGL请求)实现在与LGPL兼容的项目中使用,所以Tree.hh不适合.
我一直试图永远解决这个问题(我是编程的新手),我无法弄明白.
我正在尝试构建一个将测试文件的脚本,并为我提供输出,我可以从中获取"音频格式"等信息,然后我可以将其放入文件名中.但是,我甚至无法让脚本返回任何文件信息.插入输入文件时我碰到了墙...
所以在这一点上我只需要帮助让它根据我投入的argv吐出信息.希望我能够弄清楚如何从中解析音频信息.
我的尝试似乎很接近:
#!/usr/bin/python
import os, sys, subprocess, shlex, re
from subprocess import call
def probe_file(filename):
p = subprocess.Popen(['/opt/local/bin/ffprobe', '-show_format', '-pretty', '-loglevel quiet', -i filename], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, shell=True)
print filename
print p.communicate()
[probe_file (f) for f in os.listdir('.') if not f.startswith('.')]
我正在使用多处理做一些非常简单的事情:
data = {'a': 1}
queue.put(data, True)
data.clear()
当我在另一个进程(使用get()方法)上使用队列时,我得到一个空字典.如果我删除data.clear()我得到按预期的键.有没有办法等待put()完成序列化？
python queue multiprocessing python-multithreading python-multiprocessing