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我的python脚本生成json文件.我必须支持这个在Windows和Linux上运行的python文件.问题是Windows和Linux上的回车差异.当我在Windows上运行此代码时,它输出CRLF json.当我在linux上运行它时输出LF json.

那么如何在python3.5中进行json转储时显式设置回车？我想

import json
fpath = "hoge.json"
data = {"AGE": 12, "HOGE": [{"GUA": 3}]}
with open(fpath, 'wt', encoding="utf-8") as outfile:
    json.dump(data, outfile, indent=4, sort_keys=True, ensure_ascii=False)

http://docs.python.jp/3/library/json.html

我正在EC2实例上开发apache2环境.为了安全起见,我想更改apache2的ssl端口.我已经确认默认的ssl端口443正在使用chrome浏览器检查页面.但是在修改了ports.conf之后,我在访问这个服务器时遇到了错误,ERR_SSL_PROTOCOL_ERROR,如https:// xxxxxxx:18443 /

是否有更改ssl端口的设置？

听口

$ ss -lnt
State       Recv-Q Send-Q                         Local Address:Port                           Peer Address:Port
LISTEN      0      128                                        *:22                                        *:*
LISTEN      0      64                                         *:7777                                      *:*
LISTEN      0      50                                 127.0.0.1:3306                                      *:*
LISTEN      0      128                                       :::22                                       :::*
LISTEN      0      128                                       :::18443                                    :::*

/etc/apache2/ports.conf

#Listen 80

<IfModule ssl_module>
        Listen 18443
</IfModule>

<IfModule mod_gnutls.c>
        Listen 18443
</IfModule>

环境

• 操作系统:ubuntu 14.04服务器(Amazon/EC2 AMI)
• apache:Apache/2.4.7(Ubuntu)

EC2入站安全策略

Custom TCP rule: TCP, 18443, 0.0.0.0/0
Custom UDP rule: UDP, 18443, 0.0.0.0/0

我是 AWS/EC2 的新用户。我不确定亚马逊如何管理一对 EIP 和 ENI。

我想在 ec2 中做的是使用与 MAC 地址相关的软件许可证。因此，要使用此许可证，我必须在 EC2 上保留相同的 MAC 地址。

其实我的EIP已经准备好了，看来这个EIP是和特定的ENI相关的。所以我认为除非我发布这个 EIP 或 ENI，否则这个 EIP 和 ENI 的对是保留的。我的理解对吗？

我通常在 Visual Studio Code 上运行 python 代码。有时我会打开一个包含多个应用程序的文件夹。例如，我使用示例存储库，例如https://github.com/pytorch/examples

如果我打开pytorch/examples文件夹，它包含许多文件夹main.py，每个文件夹都需要不同的参数。在这种情况下，有什么办法可以准备多个launch.json呢？configurations是，所以这可能是我的情况launch.json的array解决方案..

validation_data可以传递给model.fit，但是这个参数如何影响训练，以及如何确认优化的参数validation_data？我知道validation dataset用于模型来调整最佳参数。但我无法想象有和没有的区别validation_data。

例如，验证数据集会自动优化反向传播的学习率吗？

我已阅读以下内容 测试集和验证集有什么区别？

验证集：一组用于调整分类器参数的示例。在 MLP 情况下，我们将使用验证集来找到隐藏单元的“最佳”数量或确定反向传播算法的停止点

我正在c ++ 11（gcc 4.8.2）中开发c ++项目。最近我发现unique_ptr对我有用。不幸的是，我无法std::make_unique在我的环境中使用该功能。所以，我想的延迟初始化unique_ptr使用std::move。

实际上，以下代码有效，我对自己没有信心。您能对初始化a的更好方法提供任何意见unique_ptr吗？我认为我的初始化有点多余。

 class AppData {
     public:
         AppData(int id):_id(id){};

         int _id;
         void print() { std::cout << "id is " << _id << std::endl; };
 };

 class Test {
     public:
         Test(){};
         ~Test(){};
         void test();

         std::unique_ptr<AppData> p_data;
 };

 void Test::test() {
     // I am concerned with this part
     std::unique_ptr<AppData> p(new AppData(3));
     p_data = std::move(p);
     p_data->print();
 }

 int main() {
     Test t;
     t.test();

     return 0;
 }

我是POCO的新用户,可以在HTTP :: Request之后获得HTTP响应.

顺便说一句,如何使用一些参数创建HTTP请求？例如,我想设置URI,http://xxxx/index.html？name = hoge&id = fuga&data = foo.

当然我知道如果我直接设置这个uri是可能的.但我想在下面实现这一点.有谁知道这种方式？

URI uri("http://xxx/index.html");
uri.setParam("name", "hoge");
uri.setParam("id", "fuga");
uri.setParam("data", "foo");

我想检查数组元素的最大长度.虽然我可以使用简单的代码来实现它,但在Python 3中是否有另一种智能方法可以实现它？

a = [[1,2], [1], [2,2,3,3], [2,2]]
max_len = 0
for d in a:
    max_len = len(d) if len(d) > max_len else max_len
print(max_len)

我有一个专为多分类问题设计的 LSTM 模型。训练时，准确度为 1.00。但仍返回较小的损失值。这是什么意思？所有目标都被正确预测。为什么损失值不能为零？

adadelta = Adadelta(clipnorm=1.)
model.compile(optimizer=adadelta,
              loss='categorical_crossentropy',
              sample_weight_mode='temporal',
              metrics=['accuracy'])

损失值如下所示。

Epoch 12/12
1000/1000 [==============================] - 38s - loss: 1.2053e-04 - acc: 1.0000    

如何在python3中计算列表中每个元素的总和？虽然我能做到,有什么聪明的方法吗？

data = [[1,2],[1], [3,4,2]]
sum_length = 0
for d in data:
    sum_length += len(d)
print(sum_length) # 6