小编use*_*407的帖子

我是PyCharm的新手.我一直在使用IDLE很长一段时间.

在IDLE中执行脚本后使用Python对象非常方便.有没有办法在使用PyCharm使用交互式python shell执行后使用脚本对象？

例如,我们有一个'test'项目,其中包含一个文件'test.py':

a = '123'
print a

执行后我们可以得到结果:

123
Process finished with exit code 0

如何在交互式shell中使用字符串'a'？

我想从浏览器获取验证码图像.我有这个图片的网址,但这张图片更改了每个更新的时间(网址是不变的).

是否有任何解决方案从浏览器获取图片(如"将图片另存为"按钮)？

从另一方面,我认为它应该是工作:

1. 获取浏览器的屏幕截图
2. 得到图片的位置
3. 使用opencv从截图中裁剪验证码

动态capcha - link的链接

问题通过截图解决:

browser.save_screenshot('screenshot.png')
img = browser.find_element_by_xpath('//*[@id="cryptogram"]')
loc = img.location

image = cv.LoadImage('screenshot.png', True)
out = cv.CreateImage((150,60), image.depth, 3)
cv.SetImageROI(image, (loc['x'],loc['y'],150,60))
cv.Resize(image, out)
cv.SaveImage('out.jpg', out)

谢谢

我想找到简单的异步服务器示例.我有很多等待,数据库事务等功能:等等:

def blocking_task(n):
    for i in xrange(n):
        print i
        sleep(1)
    return i

我需要在没有阻塞的情况下在分离的进程中运行它 可能吗？

我已经开发了具有光子网络（PUN）的多人unity3d射击游戏。它运行良好，可以在Windows（exe）上运行，但是在浏览器（web gl）中不起作用。

没有光子的测试项目在浏览器中可以正常工作。我认为问题与光子有关。js控制台中有几个例外。

构建托管于

谷歌驱动器。 您能解释这个问题的原因吗？

Unity3d 5.3.1。Photon Unity Networking v1.65。使用chrome，firefox和Internet Explorer对构建进行了测试。Windows 7 x64。

我刚刚升级到tensorflow 2.3。我想制作自己的数据生成器用于训练。使用tensorflow 1.x，我这样做了：

def get_data_generator(test_flag):
  item_list = load_item_list(test_flag)
  print('data loaded')
  while True:
    X = []
    Y = []
    for _ in range(BATCH_SIZE):
      x, y = get_random_augmented_sample(item_list)
      X.append(x)
      Y.append(y)
    yield np.asarray(X), np.asarray(Y)

data_generator_train = get_data_generator(False)
data_generator_test = get_data_generator(True)
model.fit_generator(data_generator_train, validation_data=data_generator_test, 
                    epochs=10000, verbose=2,
                    use_multiprocessing=True,
                    workers=8,
                    validation_steps=100,
                    steps_per_epoch=500,
                    )

这段代码在tensorflow 1.x 上运行良好。系统中创建了8个进程。处理器和显卡加载完美。“数据已加载”打印了 8 次。

使用tensorflow 2.3我收到警告：

警告：tensorflow：多处理可能与 TensorFlow 交互不良，导致不确定性死锁。对于高性能数据管道，建议使用 tf.data。

“数据已加载”打印一次（应该是8次）。GPU 没有得到充分利用。每个 epoch 都会有内存泄漏，因此训练会在几个 epoch 后停止。use_multiprocessing 标志没有帮助。

如何在tensorflow(keras) 2.x中制作一个可以轻松跨多个CPU进程并行化的生成器/迭代器？死锁和数据顺序并不重要。

我的家用电脑上安装了 minikube k8s（ubuntu20.04、amd 3950x、128gb RAM）。

  capacity:
    cpu: '32'
    ephemeral-storage: 1967435760Ki
    hugepages-1Gi: '0'
    hugepages-2Mi: '0'
    memory: 131897524Ki
    pods: '110'
  allocatable:
    cpu: '32'
    ephemeral-storage: 1967435760Ki
    hugepages-1Gi: '0'
    hugepages-2Mi: '0'
    memory: 131897524Ki
    pods: '110'

A 创建了 2 个具有 3 个副本的部署。每个 Pod 可以使用 1 个核心 CPU。这是部署之一：

spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: another-server
  template:
    metadata:
      creationTimestamp: null
      labels:
        app: another-server
    spec:
      containers:
        - name: server
          image: 'server:v6'
          resources:
            limits:
              cpu: '2'
            requests:
              cpu: '2'
          terminationMessagePath: /dev/termination-log
          terminationMessagePolicy: File
          imagePullPolicy: IfNotPresent
      restartPolicy: Always
      terminationGracePeriodSeconds: 30 …

我使用 nginx 作为 android 应用程序的反向代理服务器（仅限 get/post 请求）。标头中包含的一些数据。在某些情况下，nginx 会丢失“id”或“fail_id”标头。

配置：

user user;

worker_processes 4;

error_log /var/log/nginx/error.log;

events {
    worker_connections 100000;
    use epoll;
}

http {
  upstream myproject {
    server 192.168.88.246:2053;
}

  server {
    listen 2054;
    ssl on;
    ssl_certificate /home/user/android/cert/cert.pem;
    ssl_certificate_key /home/user/android/cert/key.pem;

    proxy_read_timeout 600;
    proxy_send_timeout 600;

    location / {
      proxy_pass http://myproject;
      proxy_pass_request_headers on;
    }
  }
}

我可以设置原始请求标头吗？

更新：更详细的研究发现 nginx 丢失了“fail_id”标头。所有其他标头都正常工作。