小编jns*_*jns的帖子

假设你有一个numpy数组和一个列表:

>>> a = np.array([1,2,2,1]).reshape(2,2)
>>> a
array([[1, 2],
       [2, 1]])
>>> b = [0, 10]

我想替换数组中的值,以便将1替换为0,将2替换为10.

我在这里发现了类似的问题 - http://mail.python.org/pipermail//tutor/2011-September/085392.html

但使用此解决方案:

for x in np.nditer(a):
    if x==1:
        x[...]=x=0
    elif x==2:
        x[...]=x=10

给我一个错误:

ValueError: assignment destination is read-only

我想这是因为我无法写入一个numpy数组.

PS numpy数组的实际大小是514乘504,列表是8.

我已经设置了弹出窗口,但是我想将它放在按钮(View v)下面,需要点击它才能打开它:

public void showPopup(Context c, View v){
    int[] location = new int[2];
    v.getLocationOnScreen(location);

    ViewGroup base = (ViewGroup) getView().findViewById(R.id.pup_pattern);  
    LayoutInflater inflater = (LayoutInflater) c.getSystemService(Context.LAYOUT_INFLATER_SERVICE);
    View pupLayout = inflater.inflate(R.layout.linearlayout_popup, base);

    final PopupWindow pup = new PopupWindow(pupLayout, android.view.ViewGroup.LayoutParams.WRAP_CONTENT, android.view.ViewGroup.LayoutParams.WRAP_CONTENT);

    int x = location[0] - (int) ((pupLayout.getWidth() - v.getWidth()) / 2 ); // --> pupLayout.getWidth() gives back -2?
    int y = location[1] + v.getHeight() + 10;

    pup.setFocusable(true);
    pup.showAtLocation(v, Gravity.NO_GRAVITY, x, y);
}

有人有想法得到措施吗？

我正在使用 vulkan 计算着色器开发路径跟踪器。我实现了一个表示边界卷层次结构的树。BVH 的想法是最小化需要执行光线交叉测试的对象数量。

#1 幼稚的实现

我的第一个实现非常快，它将树向下遍历到BVH 树的单个叶子。但是，射线可能会与多个叶子相交。这段代码会导致一些三角形没有被渲染（尽管它们应该）。

int box_index = -1;

for (int i = 0; i < boxes_count; i++) {
    // the first box has no parent, boxes[0].parent is set to -1
    if (boxes[i].parent == box_index) {
        if (intersect_box(boxes[i], ray)) {
            box_index = i;
        }
    }
}

if (box_index > -1) {
    uint a = boxes[box_index].ids_offset;
    uint b = a + boxes[box_index].ids_count;

    for (uint j = a; j < b; j++) { …

我正在尝试为'my_op'编写一个自定义渐变函数,为了示例,它只包含对tf.identity()的调用(理想情况下,它可以是任何图形).

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.framework import function


def my_op_grad(x):
    return [tf.sigmoid(x)]


@function.Defun(a=tf.float32, python_grad_func=my_op_grad)
def my_op(a):
    return tf.identity(a)


a = tf.Variable(tf.constant([5., 4., 3., 2., 1.], dtype=tf.float32))

sess = tf.Session()
sess.run(tf.initialize_all_variables())

grad = tf.gradients(my_op(a), [a])[0]

result = sess.run(grad)

print(result)

sess.close()

不幸的是我收到以下错误:

Traceback (most recent call last):
  File "custom_op.py", line 19, in <module>
    grad = tf.gradients(my_op(a), [a])[0]
  File "/Users/njk/tfm/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/framework/function.py", line 528, in __call__
    return call_function(self._definition, *args, **kwargs)
  File "/Users/njk/tfm/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/framework/function.py", line 267, in call_function
    compute_shapes=False)
  File "/Users/njk/tfm/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 2285, in create_op
    raise …

提供端口转发对象

from kubernetes.stream import stream, portforward


    pf = portforward(
         k8s_client_v1.connect_get_namespaced_pod_portforward,
         pod_name,
         name_space,
         ports=port
    )
    
    pf.socket(port)

pf是来自 family 的套接字对象AF_UNIX。

我需要更好地了解是否AF_INET必须实例化另一个系列套接字才能实现与kubectl客户端相同的功能，例如：kubectl port-forward $pod_name $port

如果有人可以分享此类实现的任何片段，我预先表示感谢。

此时创建端口转发对象的灵感来自于这里