我有一个django项目,它使用可以由外部工具写入的sqlite数据库.该文本应该是UTF-8,但在某些情况下,编码会出错.文本来自外部源,因此我无法控制编码.是的,我知道我可以在外部源和数据库之间写一个"包装层",但我不想这样做,特别是因为数据库已经包含了很多"坏"数据.
sqlite中的解决方案是将text_factory更改为:
lambda x: unicode(x, "utf-8", "ignore")
但是,我不知道如何告诉Django模型驱动程序.
我得到的例外是:
'Could not decode to UTF-8 column 'Text' with text'
in
/var/lib/python-support/python2.5/django/db/backends/sqlite3/base.py in execute
不知怎的,我需要告诉sqlite驱动程序不要尝试将文本解码为UTF-8(至少不使用标准算法,但它需要使用我的故障安全变体).
我有一个运行的测试套件
python3 -mpytest --log-cli-level=DEBUG ...
在构建服务器上。如果测试因某种原因卡住或缓慢（测试使用外部资源），实时日志可用于排除故障。
为了加快速度，可以使用例如运行它们
python3 -mpytest -n 4 --log-cli-level=DEBUG ...
有四个并行测试运行程序。加速几乎与进程数量成线性关系，这很好，但不幸的是父进程吞下了所有实时日志。如果测试失败，我会获取捕获的日志，但我还需要实时日志来了解实时发生的情况。我知道所有四个并行运行的输出都会混合，这很好。目的是让提交者检查构建服务器输出并大致了解发生了什么。
我目前正在使用 pytest-xdist，但没有使用它的任何更高级的功能（只是多处理）。
创建赋予视图曲率感的 CA 动画的最佳方法是什么？
我最初的方法是创建一个 CALayer 网格，每个网格都有一个独特的变换矩阵（我有一些 OpenGL 经验，这就是我在 GL 中的做法）。为此，我需要将视图分成几个四边形（每个由一个 CALayer 表示）。问题是，我该怎么做。在动画开始时拍摄视图的快照并使用直到动画完成（就像过渡可以做的那样）就可以了，但我不确定如何拍摄这样的快照。
任何指针（尤其是指向代码示例的链接）都具有黄金价值:)
我有一个由两个进程组成的应用程序,一个客户端进程带有(基于SWT的)GUI和一个服务器进程.客户端进程非常轻量级,这意味着许多GUI操作必须查询服务器进程或请求某些内容,例如响应用户单击按钮或选择菜单项.这意味着会有很多事件处理程序如下所示:
// Method invoked e.g. in response to the user choosing a menu item
void execute(Event event) {
// This code is executed on the client, and now we need some info off the server:
server.execute(new RemoteRequest() {
public void run() {
// This code is executed on the server, and we need to update the client
// GUI with current progress
final Result result = doSomeProcessing();
client.execute(new RemoteRequest() {
public void run() {
// This code is again executed …我正在研究从RHEL6应用程序服务器连接到MSSQL数据库的可能性。我发现了两种方法：
有没有人有使用这两种设置的经验？（我对后者特别好奇，因为它得到了MS的官方支持）。性能？稳定性？我可能会缺少其他选择吗？
我已经尝试将我的站点部署脚本打包在Docker容器中.我的想法是我的服务都将在容器内部,然后使用特殊的管理容器来管理其他容器.
这个想法是我的主机应该尽可能地愚蠢(目前我使用CoreOS,唯一的状态是启动我的管理容器的systemd配置).
管理容器用作推送目标,用于根据我发送给它的源代码创建新容器(我认为,使用SSH,至少这是我现在使用的).该脚本还在一个单独的容器中管理持久性数据(数据库文件,日志等)并管理它的备份,以便我可以拆除并重建所有内容,而无需接触任何数据.为了实现这一点,我-v在启动管理容器时使用该选项转发Docker Unix套接字.
这是一个好主意还是坏主意？这样做会遇到问题吗？我没有在任何地方看到它被劝阻,但我也没有找到很多其他人这样做的例子.
我创建了一个单元测试目标来测试将现有应用程序数据迁移到我的新应用程序版本。为此，我.xcappdata从包含一些典型真实世界数据的真实设备中保存了一个包，现在我想将我的单元测试目标基于这些数据。
我将该文件添加到 Xcode（但未添加到任何目标），并将该迁移单元测试目标的“测试应用程序数据”更改为指向此包。
但是，当我运行单元测试时，出现以下错误对话框：
应用程序数据包未复制到模拟器
您似乎是第一次在 iPhone 5s 模拟器上运行“MyApp.app”，因此尚未创建数据文件夹。应用程序数据包将在您下次在模拟器中运行应用程序时安装。
（并且沙箱目录不包含 .xcappdata 包的内容）。
我只是不明白这个错误信息或如何解决它。我不希望我的主应用程序目标中的应用程序数据（这是我在错误对话框中解释建议的方式），因为数据仅用于一个单元测试套件。通过查看“编辑方案...”对话框，我觉得我可以为每个测试目标使用不同的数据集，这正是我打算做的。我是否误解了如何实现这一目标？
今天经过一些理论讨论后，我决定做一些研究，但我没有找到任何结论。
问题是：我们编写了一个工具，可以从几 TB 的数据集中读取大约 10Gb 的图像文件。我们希望通过最小化 I/O 开销来加快执行时间。这个想法是“预热”磁盘缓存，因为我们事先知道我们将在工具执行时读取哪个目录。是否有任何 API 或方法可以向 Windows 提供此提示，以便它可以开始预热磁盘缓存，加快未来的磁盘访问速度，因为文件已经在 RAM 中（其中在我们运行该工具的机器上有很多） ）？
我知道 Windows 会预读单个文件，但是如果我有一个包含数千个文件的目录怎么办？
我还没有找到任何直接的 win32 API 或命令行工具来直接执行此操作。
如果我启动一个低优先级的后台线程，打开所有文件来读取和关闭它们会怎样？我当然可以内存映射所有文件并将它们固定在 RAM 中，但这可能会导致 I/O 的主工作线程饿死。
这里的一般想法是该工具“突发”I/O 请求，因为每个线程将依次进行 I/O 和 CPU 处理，因此我们可以使用“空闲”I/O 时间将剩余的文件预加载到 RAM 中。
（我当然可以进行基准测试，我会，但我想更多地了解它是如何工作的，以便更科学和更少的货物崇拜）。
我尝试在我的设置中使用 Pytorch 中的 Cuda，但无法检测到它，我很困惑为什么。
torch.cuda.is_available()
返回False。深层发掘，
torch._C._cuda_getDeviceCount()
返回 0。使用版本 1.5，例如
$ pip freeze | grep torch
torch==1.5.0
我尝试编写一个小型 C 程序来执行相同的操作，例如
#include <stdio.h>
#include <cuda_runtime_api.h>
int main() {
int count = 0;
cudaGetDeviceCount(&count);
printf("Device count: %d\n", count);
return 0;
}
打印 1，因此 Cuda 运行时显然可以找到设备。另外，运行nvidia-smi：
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 435.21 Driver Version: 435.21 CUDA Version: 10.1 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. …当尝试构建基于 ubuntu 的 Docker 容器（Docker for Windows）时，突然出现类似于以下内容的错误
E: Release file for http://archive.ubuntu.com/ubuntu/dists/focal-updates/InRelease is not valid yet (invalid for another 9h 55min 59s). Updates for this repository will not be applied.
并且构建失败。我怎样才能解决这个问题？