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django admin在保存时重定向到错误的端口

我有一个用nginx + apache设置的django项目.用于外部访问的http端口是20111,然后将其转发到服务器机器(具有内部IP)到端口80.因此nginx侦听端口80(并将相关请求传递到端口5000上的apache).

现在可以通过http:// externalip:20111从外部访问初始登录- 但是当我完成管理操作时,比如保存条目,我被重定向到http:// externalip/path/to/model -端口20111.结果是超时.如何告诉django 对所有管理重定向使用特定的主机名/端口(即http:// externalip:20111)?

django port nginx

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从leiningen的编译中排除某些clj名称空间

我有一个工作正常的项目lein run.现在我想用它将它编译成一个独立的jar lein uberjar.不过,也有我的一对夫妇的源文件的src/projectname/目录下名为如playground.cljstats.clj我使用的使用Emacs和REPL的尝试,但我不希望编译为最终项目.

有了类似的东西make,我会指定应该编译的所有文件.有了clojure/leiningen,似乎所有文件都是默认编译的 - 如何排除文件?我没有在leiningen文档中找到任何内容.

我目前正在使用:aot :all.这是改变某些东西的地方吗?再一次,我找不到关于此的详细文档.

更新:

到目前为止的建议没有奏效.然而,有用的是包括所有期望的命名空间,而不是排除那些不应编译的命名空间.例如:

(defproject myproject "version"
  ;; ...
  :profiles {:uberjar {:aot [myproject.data
                             myproject.db
                             myproject.util]}})
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clojure uberjar leiningen

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Eclipse CDT无法解析STL容器中元素的方法

我正在使用带有CDT的Eclipse Juno来开发带有自定义makefile的C++项目.我也在使用C++ 11的功能,我在Eclipse的解析器上遵循SO的建议.

问题是Eclipse无法解析在STL容器元素上访问的方法或字段.例如:

mainapp.h

typedef struct _PlayerCalibrationData {
    [...]
    std::string getSamplesStr()
    {
            [...]
    }
} PlayerCalibrationData;

std::vector<MainApp::PlayerCalibrationData> m_calibrationData;
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mainapp.cpp

m_calibrationData[0].getSamplesStr();
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getSamplesStr() 将加下划线并标记为错误,消息"方法'getSamplesStr'无法解析".

但是,无论我是从Eclipse还是从命令行调用它,编译器都不会抱怨.

此外,当我键入时m_calibrationData.,所有向量方法都通过内容辅助弹出(即,这不是Eclipse没有找到向量包含的问题),但是一旦我通过[]或访问元素at(),内容辅助就会安静,并且任何手动输入都会被标记作为一个错误.

这不起作用是正常的吗?如果是,有没有办法可以特别关闭基于模板的容器的辅助/纠正?

编辑

我现在也尝试禁用c ++ 11支持,如果我这样做,问题就会消失 - 但当然无法识别c ++ 11类型和语法.

编辑2

我导入了第二个项目,输入了完全相同的设置,对于这个项目,解析工作正常.唯一的区别是项目布局(makefile的不同位置).但即使我删除并重新导入第一个项目,它仍然无效.

c++ eclipse stl eclipse-cdt

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libGL堆使用情况

我正在使用基于Linux的c ++ OpenGL应用程序,使用Nvidia 290.10 64位驱动程序.我正在尝试减少其内存占用,因为它使用了大量的实时数据.

我一直在使用valgrind/massif来分析堆的使用情况,虽然它帮助我优化了各种各样的东西,但是现在使用的最大堆内存是由libGL分配的.无论我如何设置阈值,massif都不会让我详细了解这些分配来自何处,只是它是libGL.在高峰时段,我看到libGL分配了大约250MB(总堆使用量为900MB).我在显卡上持有相似数量的内存,如VBO和纹理(大多数是4096*4096纹理).

所以看起来好像我上传到GPU内存的内存数量与libGL一样在堆上分配.当VBO的峰值达到峰值时,libGL分配也会达到峰值.这是正常的吗?我认为拥有大量GPU内存的一个好处是它可以保持RAM免费吗?

c++ linux opengl heap valgrind

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