小编Max*_*axB的帖子

C++ 98声明std :: vector元素应该有copy-constructors.在C++ 11中,情况已不再如此.相反,元素必须具有移动构造函数.

根据你对std :: vector的处理方式,你可能真的需要或者可能不需要调用copy-或move-构造函数,但标准中始终只需要其中一个.为什么？

更新:显然,前提是不正确的.我的困惑从阅读的答案,如朵朵此.

Python应该import模块化它们在语义上依赖的模块吗？

例如:

模块a:

class A(object):
    ...
    def foo(self):
        ...

模块b:

import a

def f(a_instance):
    a_instance.foo()
    ...

b严格来说,第一行模块是不必要的,但我想知道它是否被认为是Python中的好形式？

wait 但是,没有参数应该等待所有子进程

(sleep 10 & sleep 1); wait

1秒后返回而不是10秒,因此无法等待sleep 10完成.

为什么会这样,我该如何解决？

这个15 年前的mmap 教程在 Google 搜索中排名很高，但实际上它在我的 Linux 系统上运行时出现了微妙的错误。

mmap_write.c:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <sys/types.h>
#include <sys/stat.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <sys/mman.h>

#define FILEPATH "/tmp/mmapped.bin"
#define NUMINTS  (1000)
#define FILESIZE (NUMINTS * sizeof(int))

int main(int argc, char *argv[])
{
    int i;
    int fd;
    int result;
    int *map;  /* mmapped array of int's */

    /* Open a file for writing.
     *  - Creating the file if it doesn't exist.
     *  - Truncating it to 0 size if it already …

我已经读过boost::variant如果它的所有变体都是可流动的,那么它是可流动的.然而,

#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <boost/variant.hpp>

std::ostream& operator<<(std::ostream& out, const std::vector<int>& v) {
    for(int i = 0; i < v.size(); ++i)
        out << " " << v[i];
    return out;
}

int main() {
    boost::variant<int, std::string > a(3);
    std::cout << a << '\n'; // OK

    std::vector<int> b(3, 1);
    std::cout << b << '\n'; // OK

    boost::variant<int, std::vector<int> > c(3);
    std::cout << c << '\n'; // ERROR
}

无法编译.为什么？

版本:

• 提升1.53
• GCC 4.6.3

我对我的系统上安装的 CUDA 版本以及是否被我的软件有效使用有疑问。\n我在网上做了一些研究，但找不到解决我的疑问的方法。\n这个问题对我的理解有所帮助，并且是与我下面要问的问题最相关的是这个。

问题描述：

我使用 virtualenvironmentwrapper 创建了一个虚拟环境，然后在其中安装了 pytorch。

一段时间后，我意识到我的系统上没有安装 CUDA。

您可以通过执行以下操作找到它：
\nnvcc \xe2\x80\x93V

如果没有返回任何内容，则意味着您没有安装 CUDA（据我了解）。

因此，我按照这里的说明进行操作

我用这个官方链接安装了CUDA。

然后，我nvidia-development-kit简单地安装了

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

现在，如果在我的虚拟环境中我这样做：

nvcc -V

我得到：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver\nCopyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation\nBuilt on Sun_Jul_28_19:07:16_PDT_2019\nCuda compilation tools, release 10.1, V10.1.243\n

但是，如果（总是在虚拟环境中）我这样做：

python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"

我得到：

10.2

这是我不明白的第一件事。我在虚拟环境中使用哪个版本的 CUDA？