我今天在RHEL系统中遇到了一个奇怪的问题.我的python脚本正在返回:
>>> locale.setlocale(locale.LC_ALL, '')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/lib64/python2.6/locale.py", line 513, in setlocale
return _setlocale(category, locale)
locale.Error: unsupported locale setting
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我跑的时候......
$ locale
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
输出是......
locale: Cannot set LC_ALL to default locale: No such file or directory
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
LC_NUMERIC="en_US.UTF-8"
...
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我一直在尝试很多建议但是没有一个能解决我的问题.
例如:
有没有人有一个很好的建议来解决我的问题.记住我使用的是RHEL而不是Ubuntu(有很多关于语言环境问题和Ubuntu的教程).
有很多问题教你如何从 Linux 创建 DMG 文件。但是他们都不清楚如何为其添加压缩。
我通常会创建一个 DMG 包来重新分发到 MacOS,但我想添加 Apple 指定的压缩。
有没有人有机会尝试在 DMG 打包期间支持压缩的工具?
没有压缩的类似问题:
我正在一台具有 16GB RAM 的机器上运行下面粘贴的代码(故意)。
import dask.array as da
import dask.delayed
from sklearn.datasets import make_blobs
import numpy as np
from dask_ml.cluster import KMeans
from dask.distributed import Client
client = Client(n_workers=4, threads_per_worker=1, processes=False,
memory_limit='2GB', scheduler_port=0,
silence_logs=False, dashboard_address=8787)
n_centers = 12
n_features = 4
X_small, y_small = make_blobs(n_samples=1000, centers=n_centers, n_features=n_features, random_state=0)
centers = np.zeros((n_centers, n_features))
for i in range(n_centers):
centers[i] = X_small[y_small == i].mean(0)
print(centers)
n_samples_per_block = 450 * 650 * 900
n_blocks = 4
delayeds = [dask.delayed(make_blobs)(n_samples=n_samples_per_block,
centers=centers,
n_features=n_features,
random_state=i)[0]
for i …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 这个问题似乎很简单,但我想发送一个事件来通知我的用户空间程序模块缓冲区已准备好被读取.
例如,我的内核模块中有一个缓冲区,其数据将由用户空间程序使用.如果消耗了所有数据,则内核模块必须在新数据到达时通知我的程序.
这是生产者/消费者的典型问题.生产者是内核模块,消费者是用户空间程序.
今天,我向我的程序(事件)发送一个信号,并使用ioctl函数访问数据缓冲区.但我不知道这种方法是否足以解决这类问题.我害怕不必要地使用netlink或内存映射来解决这个问题.
linux ×2
python ×2
c ×1
compression ×1
dask ×1
dask-ml ×1
dmg ×1
k-means ×1
linux-kernel ×1
locale ×1
rhel ×1
scikit-learn ×1