我"意外地"向GitHub推送了一个提交.
是否可以删除此提交？
我想恢复我提交之前的GitHub存储库.
有人可以向我解释一下吗？这对我没有任何意义.
我将字典复制到另一个字典中并编辑第二个字典,然后更改两个字典 为什么会这样？
>>> dict1 = {"key1": "value1", "key2": "value2"}
>>> dict2 = dict1
>>> dict2
{'key2': 'value2', 'key1': 'value1'}
>>> dict2["key2"] = "WHY?!"
>>> dict1
{'key2': 'WHY?!', 'key1': 'value1'}
我希望我的脚本能够获取可选输入,
例如,目前我的剧本是
#!/bin/bash
somecommand foo
但我想说:
#!/bin/bash
somecommand [ if $1 exists, $1, else, foo ]
由于ANSI C99存在_Bool或bool通过stdbool.h.但是printfbool 还有一个格式说明符吗？
我的意思是伪代码:
bool x = true;
printf("%B\n", x);
哪个会打印:
true
我在列表中使用Python max和min函数来实现minimax算法,我需要max()或者返回的值的索引min().换句话说,我需要知道哪个移动产生了最大值(在第一个玩家的回合)或最小值(第二个玩家)值.
for i in range(9):
newBoard = currentBoard.newBoardWithMove([i / 3, i % 3], player)
if newBoard:
temp = minMax(newBoard, depth + 1, not isMinLevel)
values.append(temp)
if isMinLevel:
return min(values)
else:
return max(values)
我需要能够返回最小值或最大值的实际索引,而不仅仅是值.
我正在尝试将大量数据写入我的SSD(固态硬盘).大量的我的意思是80GB.
我浏览网页寻求解决方案,但我想出的最好的是:
#include <fstream>
const unsigned long long size = 64ULL*1024ULL*1024ULL;
unsigned long long a[size];
int main()
{
std::fstream myfile;
myfile = std::fstream("file.binary", std::ios::out | std::ios::binary);
//Here would be some error handling
for(int i = 0; i < 32; ++i){
//Some calculations to fill a[]
myfile.write((char*)&a,size*sizeof(unsigned long long));
}
myfile.close();
}
使用Visual Studio 2010进行编译并完全优化并在Windows7下运行,此程序最大可达20MB/s.让我感到困扰的是,Windows可以将文件从其他SSD复制到此SSD,速度介于150MB/s和200MB/s之间.所以至少快7倍.这就是为什么我认为我应该能够更快.
我有什么想法可以加快我的写作速度？
我想检查一个字符串是否是ASCII格式.
我知道ord(),但是当我尝试时ord('é'),我有TypeError: ord() expected a character, but string of length 2 found.我知道它是由我构建Python的方式引起的(如ord()文档中所述).
还有其他方法可以检查吗？
我需要一个算法,可以给我一个球体周围的位置N点(可能小于20),模糊地将它们展开.没有必要"完美",但我只是需要它,所以没有一个被捆绑在一起.
我遇到的一些其他问题主题是随机均匀分布,这增加了我不关心的复杂程度.我很抱歉这是一个如此愚蠢的问题,但我想表明我真的很努力,但仍然很短暂.
所以,我正在寻找的是简单的伪代码,可以在单位球体周围均匀分布N个点,这些点可以返回球形或笛卡尔坐标.如果它甚至可以通过一点随机分布来更好(想想围绕恒星的行星,分散得很好,但有余地的余地).
我能够使用Github README.md列表中的复选框
- [](对于未选中的复选框)
- [x](选中复选框)
但这并不适用于表格.有人知道如何在GitHub Markdown表中实现复选框或复选标记吗？
有什么办法,我可以在PyTorch中打印模型的摘要,就像Keras中的model.summary()方法一样,如下所示？
Model Summary:
____________________________________________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param # Connected to
====================================================================================================
input_1 (InputLayer) (None, 1, 15, 27) 0
____________________________________________________________________________________________________
convolution2d_1 (Convolution2D) (None, 8, 15, 27) 872 input_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
maxpooling2d_1 (MaxPooling2D) (None, 8, 7, 27) 0 convolution2d_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
flatten_1 (Flatten) (None, 1512) 0 maxpooling2d_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
dense_1 (Dense) (None, 1) 1513 flatten_1[0][0]
====================================================================================================
Total params: 2,385
Trainable params: 2,385
Non-trainable params: 0