如何运行必须在所有其他makefile命令之前执行的脚本？如果没有什么可构建的话,脚本的执行会很好(但不是强制性的).
我搜索了SO和谷歌,但找不到任何东西.
我有这个解决方法:
# myscript.bat output is empty
CHEAT_ARGUMENT = (shell myscript.bat)
CFLAGS += -DCHEAT_ARGUMENT=$(CHEAT_ARGUMENT)
AFLAGS += -DCHEAT_ARGUMENT=$(CHEAT_ARGUMENT)
但它非常难看.还有其他方法可以在makefile中运行" pre-build step " 吗？
我之前看到了相当于这段代码的东西,我有点惊讶地发现它按预期工作:
#include <iostream>
int main()
{
int a = 10;
[=]() mutable {
[&]() {
a += 10;
std::cout << "nested lambda: a=" << a << std::endl;
}(); // call nested lambda
}(); // call first lambda
std::cout << "a=" << a << std::endl;
}
如期望的那样,输出是
nested lambda: a=20
a=10
令我感到惊讶的是编译器发现a在嵌套的lambda中使用了它,并且正确地在第一个lambda中按值捕获它,即使它没有在那里明确使用.即,编译器必须a在嵌套的lambda和a外部作用域之间建立连接.我认为参数捕获需要是显式的(即[a]在第一个lambda中,[&a]在嵌套中),才能使它工作.
自动参数捕获的演绎规则是什么？
我目前正在将一些 C++ 代码移植到 python，但没有找到如何翻译它：
print std::setfill('0') << std::setw(2) << std::hex << myVar << std::dec << " "
如何将std::setfill('0')and翻译std::setw(2)为 python？
我有类似的数据data = [[t1, t2, ...], [v1, v2, ...]]。我想将其包装在一个类中，这样我就可以调用data.t而不必使用data[0].
我尝试通过以下方法来做到这一点：
class Variable:
def __init__(self, data):
self.t = data[0]
self.v = data[1]
def __getitem__(self, key):
if key == 0:
return self.t
elif key == 1:
return self.v
else:
raise ValueError("not valid key '{}'".format(key))
def __setitem__(self, key, value):
if key == 0:
self.t = value
elif key == 1:
self.v = value
else:
raise ValueError("not valid key '{}'".format(key))
__getitem__和重载的原因__setitem__是为了向后兼容，以便data[0]仍然有效。这适用于大多数情况，但是我在以下调用中遇到了问题：
func_that_takes_two_arguments(*data) # unpacking …我不想在给定的函数中包含整个命名空间,而只想包含我将要使用的东西,例如:
void doStuff() {
using std::sin;
using std::cos;
...
// do stuff
}
有时这个列表会变长.我想将其缩小到以下内容(类似于变量声明的可能性):
void doStuff() {
using std::sin, std::cos;
// do stuff
}
我很惊讶地发现这是不可能的(error: expected ';' after using declaration).有没有理由为什么这样using定义？有没有其他方法可以简单地从给定的命名空间中包含许多函数(除了做using namespace ...;)？
是否有可能获得通配符匹配的值？即我想做
scp -r user@host:some/path/with/*/file.txt cp/to/*/file.txt
使用上面的命令，我想要
some/path/with/TEST/file.txt --> cp/to/TEST/file.txt
some/path/with/OTHER/file.txt --> cp/to/OTHER/file.txt
编辑： 我将添加一些实际设置的更多数据，这可能会使其更加清晰。
在我的服务器上我有结构
server $ pwd
~/sixtrack/simulations
server $ ls
run0001
run0002
run0003
...
每run*一个目录，包含文件一样run*/summary.dat，run*/tracks.dat等我可以复制一切交给我自己的电脑一样
pingul $ scp -r 'user@host:sixtrack/simulations/*' .
但是，我不想复制每个文件，而只是复制一些。因为所有文件都命名相同，并且仅通过目录分隔，所以我必须尊重结构。因此，我想host:sixtrack/simulations/run0001/summary.dat进入我的本地文件夹/Users/pingul/Workspace/simulations/run0001/summary.dat。
跑步
pingul $ pwd
/Users/pingul/Workspace/simulations
pingul $ scp -r 'user@host:sixtrack/simulations/*/summary.dat' */.
没有完成我想要的。添加-v选项作为建议打印出来
Executing: cp -r -- run0001/. run0100/.
Executing: cp -r -- run0002/. run0100/.
Executing: cp -r -- run0003/. run0100/.
...
我只有一次 …
我正在尝试检测函数的特定重载是否可调用。我以为我可以做一些类似于此答案的事情，但是我相信问题在于函数签名template<typename From, typename To> convert(const From&)定义得很好，但是实例化却没有。
#include <iostream>
#include <string>
template<typename From, typename To>
To convert(const From& from)
{
// I have a lot of additional template specializations for this function
return from;
}
template<typename From, typename To>
struct IsConvertible
{
template<typename = decltype(convert<From, To>(From()))>
static std::true_type test(int);
template<typename T>
static std::false_type test(...);
static bool const value = decltype(test(0))::value;
};
int main()
{
std::cout << "IsConvertible=" << IsConvertible<int, float>::value << std::endl;
// Returns 1 as expected …c++ templates metaprogramming template-meta-programming c++11
我有一个钻石继承计划,最后一个孩子应该能够从许多不同的父母那里继承.
A
/|\
/ | \
B C ...
| | |
* *
D E
现在想象我有一个class D : public B,class E : public B, public C等等.从D我想要调用其所有父母的相同功能,我保证由于继承而存在.我的想法是我可以将它包装在一些可变参数模板中.
目前我有这个:
template <typename T>
class A
{
public:
A(T t) : mT(t) {}
virtual ~A() {}
virtual void doThings() = 0;
protected:
T mT;
};
template <typename T, typename A = A<T>>
class B : public A
{
public:
B(T t) : A(t) {}
virtual ~B() {} …我正在 Jupyter Notebook 上处理客户和购买数据。\n我在上面轻松地编写和执行代码，但突然间，它的速度变慢了，甚至需要很长时间才能执行一个简单的代码，例如print('A'). 最糟糕的是它没有向我显示任何错误，所以我完全不知道 Jupyter Notebook 或我的代码出了什么问题。
原始数据有点大。我合并了两个数据集，分别有 424,699 行和 22 列，总共有 4,308,392 行和 39 列。
\n\nThe versions:\nPython \xe2\x86\x92 3.7.4\nJupyter Notebook \xe2\x86\x92 6.0.0\nwindows 10 pro\n我只是想提高 Jupyter Notebook 的执行速度。
\n