我无法弄清楚死锁的两个条件是如何彼此不同的。保持和等待看起来像是循环等待的一个子集。
我创建了一个tfRecord文件来存储数据。我必须存储印地语文本，因此，我已使用string.encode（'utf-8'）将其保存在字节中。
但是，在读取数据时我陷入了困境。我正在使用Tensorflow数据集API读取数据。我知道我可以使用string.decode（'utf-8'）对其进行解码，但这不是我想要的。我想要一些解决方案，通过该解决方案，我只能将字节字符串解码回图内的Unicode字符串。
我曾尝试as_text，decoding_raw但是他们给的错误。
我的解析（地图）功能：
def _parse_function(tfrecord_serialized):
features={'float': tf.FixedLenSequenceFeature([],
tf.float32,allow_missing=True),
'byte': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
'int': tf.FixedLenSequenceFeature([],
tf.int64,allow_missing=True)}
parsed_features = tf.parse_single_example(tfrecord_serialized,
features)
return parsed_features['float'],parsed_features['byte'], parsed_features['int']`
我正在读取我的tfRecord文件，如下所示。
filenames = ["data.tfrecord"] ## List of filename,Multiple filename can be provided together.
dataset = tf.data.TFRecordDataset(filenames)
dataset = dataset.map(_parse_function)
iterator = dataset.make_initializable_iterator()`
t1,t2,t3 = iterator.get_next()
sess = tf.Session()
sess.run(iterator.initializer)
a,b,c = sess.run([t1,t2,t3])
print(a,b,c)
b.decode('utf-8')`
在b.decode上，我得到了很好的输出，出于明显的原因，我希望在图形内部进行此操作，从tf返回到python，然后再次返回通常不是一个好主意。
数组的哪一维称为数组的最内维？我正在浏览一些 tensorflow 文档“ctc loss”，其中描述了一种称为数组最内维的行话。在我看来，答案可能有三种可能。1. 如果从右边看，最左边。2. 如果我们从左边看，最右边。3. 中间，如果我们从两边看。
有人可以解释一下最内层维度在这里的含义吗？. 感谢您解决我的疑问。
整码:
#include<stdio.h>
aaa(){
printf("hi");
}
bbb(){
printf("hello");
}
ccc(){
printf("ccc");
}
int main(){
int(*ptr[3])();
ptr[0]=aaa;
ptr[1]=bbb;
ptr[3]=ccc;
ptr[3]();
}
输出将是"再见".
我看到的代码int(*ptr[3])()是某种与int相关的数组声明,它看起来像函数调用.在较低行代码中,函数名称分配给数组,而数组可用于函数调用.有人可以解释一下,什么是声明以及函数调用是如何进行的？
我的最终目标是创建一个从glyph_id到的映射unicode_chars。该映射将具有某种顺序，glyph_id --> uni_1, uni_2, uni_3 ...因为单个字形可以映射到许多有序的unicode_characters.
我正在寻找一些工具或库，最好是在 python 中，通过它我可以访问所有元信息，例如字体内部的表格。
此外，我正在寻找一些可靠的来源，通过它我可以了解将多个 Unicode 映射到字形的过程。
我知道像 harfbuzz 这样的工具会在给定的 Unicode 字符串上生成（字形、位置）对。但我不确定它是否会反过来。
感谢您提供所有帮助。