小编eri*_*rip的帖子

我已经看了scala-lang.org上的调查列表,并注意到一个奇怪的问题:" 你能说出"_"的所有用途吗？ " 你能？如果是,请在此处进行.我们赞赏解释性的例子.

我试图克隆LibreOffice代码库,但目前我有一个大约300kbps的互联网连接,它只是稳定的东西.我可以随时获取连接,但随后git clone进程已经停止工作,无法让它再次运行.有没有办法让更多的抗故障git克隆下载？

我认为自己的一个选择是下载其他人的.git目录,但这过于依赖其他人,对我来说似乎不是最好的解决方案.

我正在尝试在Linux上编写一个ftp服务器.在这个问题上,如何通过C程序列出终端目录中的文件？也许我可以使用exec函数来运行find命令,但我希望文件名作为字符串来发送客户端程序.我怎样才能做到这一点？

谢谢你的回答.

如何转换字符串ipAddress(struct in_addr),反之亦然？以及如何打开unsigned long ipAddress？谢谢

由于并发编程变得越来越重要,我想知道你在这方面对Erlang与Scala的看法.在我看来,Scala拥有更大的用户群,并且可能比Erlang更加光明.此外,Scala是一种java.

我知道这些问题总是有点主观,但未来的投资会更好:Erlang或Scala.甚至是另一种语言？

假设一个类被定义为

class A {
//.....
};

现在我正在创建两个对象

A a,b;

按照什么顺序a和b创造的呢？它是由标准定义的吗？

我正在测试一个方法,当出现问题时记录警告并返回null.
就像是:

private static final Logger log = Logger.getLogger(Clazz.class.getName());
....
if (file == null || !file.exists()) {
  // if File not found
  log.warn("File not found: "+file.toString());
} else if (!file.canWrite()) {
  // if file is read only
  log.warn("File is read-only: "+file.toString());
} else {
  // all checks passed, can return an working file.
  return file;
}
return null;

我想测试junit是否发出了警告,除了返回null之外,在所有情况下(例如找不到文件,文件是只读的).
有任何想法吗？
谢谢,asaf :-)

UPDATE

我对Aaron的回答的实现(加上彼得的评论):

public class UnitTest {
...

@BeforeClass
public static void setUpOnce() {
  appenders = new Vector<Appender>(2);
  // …

'map'保留了元素的数量,因此在元组上使用它似乎是明智的.

到目前为止我的尝试:

scala> (3,4).map(_*2)    
error: value map is not a member of (Int, Int)
       (3,4).map(_*2)
             ^
scala> (3,4).productIterator.map(_*2)
error: value * is not a member of Any
       (3,4).productIterator.map(_*2)
                                  ^
scala> (3,4).productIterator.map(_.asInstanceOf[Int]*2)
res4: Iterator[Int] = non-empty iterator

scala> (3,4).productIterator.map(_.asInstanceOf[Int]*2).toList
res5: List[Int] = List(6, 8)

它看起来很痛苦......我甚至还没有开始尝试将它转换回元组.
我做错了吗？图书馆可以改进吗？

我正在尝试使用Keras使用LSTM进行一些香草模式识别来预测序列中的下一个元素.

我的数据如下所示:

其中训练序列的标签是列表中的最后一个元素:X_train['Sequence'][n][-1].

因为我的Sequence列在序列中可以有可变数量的元素,所以我认为RNN是最好的模型.以下是我在Keras建立LSTM的尝试:

# Build the model

# A few arbitrary constants...
max_features = 20000
out_size = 128

# The max length should be the length of the longest sequence (minus one to account for the label)
max_length = X_train['Sequence'].apply(len).max() - 1

# Normal LSTM model construction with sigmoid activation
model = Sequential()
model.add(Embedding(max_features, out_size, input_length=max_length, dropout=0.2))
model.add(LSTM(128, dropout_W=0.2, dropout_U=0.2))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation('sigmoid'))

# try using different optimizers and different optimizer configs
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

以下是我尝试训练模型的方法: …

似乎无法使用boost :: thread睡眠线程.方法sleep需要system_time但是如何构建它？

查看内部库并没有多大帮助......

基本上我在函数中有一个线程,我作为入口点传递给这个线程,我想调用类似的东西

 boost::this_thread::sleep

什么的,怎么做？

谢谢